黄金周不再意味着“黄金加班”
一家东京商务酒店在假期季度将客房部加班减少 18%：用 OPERA Cloud 的离店数据预测客房周转负荷，取代一张 30 天前的电子表格预测。在黄金周两波退房高峰期间，每间客房都在 15:00 前重新进入可售库存，在 RevPAR 同比上升 15% 的情况下，这一点尤为重要。
实测成效，应客户要求酒店已匿名化。指标均对照约定基准核验。
问题所在：退房翻倍，排班没有
黄金周行程在固定日期轮换，4 月 29-30 日和 5 月 3 日的退房量接近平日的两倍。提前 30 天的人工预测（在该时间跨度上 MAPE 约 15%）把这些高峰摊平成了平均值，于是固定排班只能靠加班和延迟交房来应对。
做了什么改变
客房周转预测是指根据物业管理系统中已有的离店日期，预测客房部每天必须清洁多少间退房客房，再按酒店的每间客房分钟数标准换算为工时。
OPERA Cloud 的离店与抵店数据驱动逐日客房周转预测，再按酒店的每间客房分钟数标准换算为客房部工时。工时从清静日转移到高峰日；主管提前一周审批这一重新分配。酒店员工排班如何运作 →
图表背后的数据
| 日期 | 所需工时 | 原固定计划 | 需求匹配工时 |
|---|---|---|---|
| 4月27日 | 96 | 112 | 98 |
| 4月28日 | 88 | 112 | 90 |
| 4月29日 | 152 | 112 | 150 |
| 4月30日 | 168 | 112 | 166 |
| 5月1日 | 120 | 112 | 120 |
| 5月2日 | 104 | 112 | 106 |
| 5月3日 | 160 | 112 | 158 |
“行政管家提前十天就看到了退房高峰，自己把工时调了过去。这样的对话以前都发生在加班费付出去之后。”
HotelCadence 是面向酒店的劳动力管理软件。它读取您物业管理系统中已有的预订，按小时预测每个部门的繁忙程度，据此生成匹配的排班表，记录实际工时并准备薪资。各部门主管审批每一份排班表。每位排班员工每月 6 美元起。
为什么人工预测没有捕捉到退房高峰？
排班提前 30 天锁定，所依据的预测在该时间跨度上误差约 15%；而随着国内行程轮换，黄金周的退房集中在特定日期。OPERA Cloud 掌握着确切的离店日期；电子表格排班却从未去看。
加班去哪儿了？
以前：固定人手在高峰日面对翻倍的客房周转负荷，缺口只能用高费率的加班填补，客房仍然迟交。之后：工时从非高峰日转移到高峰日，总工时变化不大，加班下降 18%，每间客房都在 15:00 前归位。
这在假期周之外也有帮助吗？
有。离店每周都驱动着客房部的工作负荷，而 60% 的日本酒店报告人手不足（Teikoku Databank），因此把稀缺的员工工时对准实际周转负荷，每天都很重要。黄金周是这一失误代价最高的地方。