酒店劳动力管理 · Cloudbeds 集成

面向 Cloudbeds 酒店的 AI 劳动力管理。

HotelCadence 是面向酒店的劳动力管理软件:它逐小时预测各部门的繁忙程度,据此生成排班表,记录实际工时并准备薪资。它读取 Cloudbeds 中已有的预订数据,转化为各部门的需求预测与排班草案,由您的经理审批。酒店可降低 6–12% 的人力成本,宾客服务保持不变。HotelCadence 只读取 Cloudbeds 的数据,绝不会在其中更改任何内容。

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实例演算

普吉岛,85 间客房:早餐按预订数据配置人员

普吉岛进入 2026 年时,酒店与旅游业约有 15,000 个岗位空缺,这家海滨酒店无法靠招人来应对需求波动。早餐每天固定排五人"以求稳妥",而 OTA 驱动的抵店却让实际需求在三人到七人之间摆动。预示每一次波动的预订数据早已在 Cloudbeds 里;排班表从未看到它。

当前人工排班(平直)所需人员(Cloudbeds 预订增量)HotelCadence 草案人员错配天数
024681, 当前人工排班(平直): 52, 当前人工排班(平直): 53, 当前人工排班(平直): 54, 当前人工排班(平直): 55, 当前人工排班(平直): 56, 当前人工排班(平直): 57, 当前人工排班(平直): 58, 当前人工排班(平直): 59, 当前人工排班(平直): 510, 当前人工排班(平直): 511, 当前人工排班(平直): 512, 当前人工排班(平直): 513, 当前人工排班(平直): 514, 当前人工排班(平直): 5135791113 1, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 3 · HotelCadence 草案: 3 2, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 4 · HotelCadence 草案: 4 3, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 3 · HotelCadence 草案: 4 4, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 5 · HotelCadence 草案: 5 5, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 6 · HotelCadence 草案: 6 6, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 4 · HotelCadence 草案: 4 7, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 3 · HotelCadence 草案: 3 8, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 4 · HotelCadence 草案: 4 9, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 6 · HotelCadence 草案: 6 10, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 7 · HotelCadence 草案: 7 11, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 5 · HotelCadence 草案: 6 12, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 4 · HotelCadence 草案: 4 13, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 3 · HotelCadence 草案: 4 14, 当前人工排班(平直): 5 · 所需人员(Cloudbeds 预订增量): 4 · HotelCadence 草案: 4
两周的早餐人员配置:当前的人工排班(平直)在清淡日多付薪酬,到第 10 天则不堪重负;基于 Cloudbeds 数据的草案则跟随预订数据。

图表背后的数据

日期所需人员(来自 Cloudbeds 预订增量)当前人工排班HotelCadence 草案
第 1 天353
第 2 天454
第 3 天354
第 4 天555
第 5 天656
第 6 天454
第 7 天353
第 8 天454
第 9 天656
第 10 天757
第 11 天556
第 12 天454
第 13 天354
第 14 天454

实例演算,数据仅供参考。

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部署

三步上线

HotelCadence 只读取数据 · 仅需数量与日期,不涉及宾客姓名或支付信息 · 您的 Cloudbeds 管理员可随时在控制台中关闭连接。

  1. 1

    批准连接

    您的 Cloudbeds 管理员在 Cloudbeds 控制台中批准一条只读的安全连接,十分钟即可完成,并可随时关闭。HotelCadence 绝不会在 Cloudbeds 中更改任何内容。

  2. 2

    加载历史数据并核对准确性

    HotelCadence 从 Cloudbeds 加载最多两年的预订历史数据,并将各部门的每日与逐小时预测与贵酒店的实际记录进行核对,包括 OTA 短提前期的预订模式。

  3. 3

    上线并衡量

    预测随预订数据的变化而更新,排班草案会标记出不再与需求匹配的班次。每份排班表均由经理批准,您每月对照双方商定的起点衡量结果。

Cloudbeds 集成常见问题解答

Cloudbeds 是一款云端酒店管理系统,是酒店前台用来保存预订、抵店、离店、房价和预订来源的软件,也是 HotelCadence 读取以预测各部门需求并起草排班的系统。

Cloudbeds 集成需要多长时间?

在 Cloudbeds 控制台中批准连接约需十分钟;大部分部署时间用于加载预订历史数据,并将预测与您自己的数据核对。连接是上线实施的一部分。

HotelCadence 是否已在 Cloudbeds 应用市场上架?

认证上架正在进行中。连接本身使用 Cloudbeds 的标准连接,它只读取数据,由您的管理员批准并可随时关闭,因此部署的任何环节都不依赖于应用市场上架。

我们的预订大多来自 OTA 且提前期短,还能预测人员需求吗?

可以,这正是系统为之设计的场景。在印度尼西亚,OTA 占预订的 77.9%(Cloudbeds 2026 年报告),东南亚的预订提前期普遍较短,因此 HotelCadence 每 15 分钟刷新预订数据,每天重新预测。排班表会在下周的电子表格做出来之前,就标记出不再与需求匹配的班次。

我们是一家 80 间客房的独立酒店,HotelCadence 对我们来说是否太大了?

不会。订阅费用为每位排班员工每月 6 美元起,无长期合同。一家 80 间客房的酒店若有 6-12% 的人力成本错配,一个季度流失的金额往往就超过这个数字;酒店人力成本节省计算器可以在您与任何人交谈之前先算出这个数字。

我们正在迁移到 Cloudbeds,是否应该等迁移完成?

不需要。Cloudbeds 一上线我们就连接,并从您原酒店管理系统的导出文件加载历史数据,这样预测一开始就有数年的背景数据。许多酒店借上线实施来检验迁移后的数据。

HotelCadence 会回写任何数据吗?数据存放在哪里?

HotelCadence 只读取数据。Cloudbeds 中的房价、预订和宾客档案绝不会被触及。我们读取数量、日期、房价和预订来源,从不读取宾客姓名或支付信息。数据托管在您所在的区域,亚太地区默认为新加坡。

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