運作方式

連接。預測。排班。驗證。

HotelCadence 以唯讀方式連接您的物業系統(Oracle OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds),按部門、按小時預測需求,生成由您的主管批核的最低成本排班,並每月按議定的基準衡量結果。數週內上線。無需更換系統,不改變客人服務標準。

預約示範酒店人力節省計算器 →

HotelCadence 是專為酒店而設的人力管理軟件。它讀取您物業系統內已有的預訂,逐小時預測各部門的繁忙程度,據此編排班表,記錄實際工時並準備薪酬計算。每份班表均由部門主管審批。每位排班員工每月6美元起。

第一步 · 連接

物業系統連接涉及什麼

一個只讀取 Oracle OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds 數據的安全連接。由您的管理員開啟;物業內無需安裝任何東西,HotelCadence 從不更改您物業系統內的任何內容。

49%的酒店經營者表示無法取得營運決策所需的數據,40%歸咎於系統互不連通(Revinate,2025年)。第一步就是要終結這種情況:一條實時數據流,不用匯出,不用星期一早上的 CSV。

流入的數據

  • 預訂和訂房進度,隨新訂單更新
  • 每小時的抵達和離店
  • 入住率和房型組合
  • 房價和市場客源組合
  • 餐飲人次及團體/活動標記(視物業系統提供而定)
第二步 · 預測

先預測,再動排班

排班的好壞取決於其背後的需求估算,而人工估算衰減得很快。試算表預測在7天時誤差約8%,90天時約28%。預算季的人力計劃建立在最差的數字之上。

HotelCadence 按部門、按小時預測:前台的抵達量、客房部的離店和翻房量、餐飲部的人次。模型以您自己兩年以上的物業系統歷史校準,經回測讓您在第一份排班前看到其準確度,並隨訂房進度更新。星期四晚上一個旅行團訂了80間房,星期五早上星期六的預測就已改變。

進一步了解酒店需求預測 →

0%10%20%30%7天14天30天60天90天7天, 人工預測誤差: 8%14天, 人工預測誤差: 11%30天, 人工預測誤差: 15%60天, 人工預測誤差: 22%90天, 人工預測誤差: 28%
人工預測誤差從7天到90天約增加兩倍。按過時的預測排班,等於為差距付費。來源: Hospitality revenue-science literature, 2023-2025 (typical ranges)

圖表背後的數據

預測時距典型人工誤差(MAPE)
7天8%
14天11%
30天15%
60天22%
90天28%
第三步 · 排班

排班由您的主管掌控

優化引擎生成覆蓋每小時預測的最低成本排班,草稿中遵守每一項約束:技能和交叉培訓、合約最低和最高工時、休息時間、分段班次、臨時員工池,以及導入時設定的當地勞工法規。

部門主管看到每個班次背後的需求,修改不同意的地方,批核後才會發佈。AI 從不推翻人的決定,它只是讓預設值正確,並把主管每週在 Excel 上花的3至8小時減少約70%。

草稿遵守的約束

  • 技能、證照和交叉培訓
  • 合約工時、臨時員工池和分段班次規則
  • 休息時間和當地勞工法規,於導入時設定
  • 您的服務標準:各部門每小時的覆蓋下限

AI 酒店員工排班如何運作 →

第四步 · 驗證

如何知道它奏效了

每次部署都從基準協議開始:上線前,雙方議定以過去12個月為衡量標準。然後每月追蹤四個數字,報告在您和我們這邊完全一致。

人力 CPOR

每間入住客房的人力成本,按部門計算,以您的貨幣顯示,是最主要的節省指標。

加班時數

按部門和原因劃分,節省不會藏在員工過勞的帳單裡。

排班耗時

主管花在排班上的時間,每週可取回3至8小時。

服務覆蓋率

按議定標準配置人手的時數,與評價分數一同監察。服務下滑的話,節省不算數。

如果節省沒有出現,您會在與我們相同的報告中看到。這正是按您的基準衡量的意義。

先一間物業,再擴展

從一間物業、兩個部門開始

您不必在第一天就簽下整個集團。部署從一間物業開始:基準審核、物業系統連接、預測校準,以及兩個部門的端到端優化,每月按您的基準提交書面衡量報告。數字站得住腳後,再推廣至整個組合。查看 HotelCadence 定價 →

關於方法的問題

需要多長時間上線?

物業系統連接(OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds)完成後,以您的歷史數據校準和回測預測需要2至3週。大多數物業在上線後的第一個月內看到第一份優化排班。

需要我們物業系統的寫入權限嗎?

不需要。連接只讀取數據。HotelCadence 讀取預訂、抵達、離店、入住率和房價數據,從不更改您物業系統內的任何內容,從不接觸客人帳單,從不更改任何預訂。

如果我們的歷史數據很混亂怎麼辦?

這很常見。第一週的基準審核會在校準前標示出缺口和不一致之處。兩年的預訂歷史最為理想;數據較少模型也能起步,而且在生成任何排班之前,您都能看到以自己數據回測的準確度。

哪些部門可以排班?

前台、客房部和餐飲部是標準的起步部門,因為它們的需求跟隨物業系統的訊號(抵達、離店、人次)。水療、禮賓和工程部可在推廣階段加入。

如何證明節省?

按上線前議定的基準:過去12個月每間入住客房的人力成本、加班時數、排班耗時和服務覆蓋率。每月報告雙方完全一致;如果節省沒有出現,您會在同一個月看到。

如果節省沒有出現怎麼辦?

每月報告會如實反映,使用您議定為基準的相同數字,報告歸您所有。訂閱按年計算,無長期合約,因此負面結果到此為止。詳情見 HotelCadence 定價頁。

用您的數據走一遍這套方法,預約示範

30分鐘 · 亞太時區時段 · 無任何義務。