努力招客卻利潤不增？——以AI解決飯店業「定價與住房率優化不足」的困境

專注於企業數據與AI應用的AI數據股份有限公司（總部：東京都港區，代表取締役社長 坂本隆仁，以下簡稱AI數據公司），宣布將針對飯店業界普遍面臨的「招客成功卻利潤停滯」結構性課題，基於最優化AI「AI孔明 on IDX」平台所開發的「AI HotelBrain on IDX」，公開招募3家概念驗證（PoC）合作夥伴。

本解決方案將住宿價格、住房率、需求預測與銷售通路進行整合性優化，以實現飯店經營收益的最大化與穩定化。

背景：為何「住房率高卻不賺錢」？

目前，飯店業界因以下因素，客房住房率呈現復甦趨勢：

透過OTA（線上旅遊公司）加強招客

因入境旅遊復甦帶來需求增長

活動與季節因素導致住宿需求波動

然而，另一方面，由於以下原因，即使成功招客，利潤卻難以提升的案例日益增加：

透過降價促銷吸引客人

價格競爭加劇

手續費負擔（過度依賴OTA）

人事費用與營運成本上升

問題核心：「定價與住房率優化不足」

飯店收益高度依賴於「定價與住房率的策略設計」，例如：

是否以折扣吸引客人

何時推出房間銷售

針對哪類客群銷售

但現狀存在以下課題：

招客（行銷）與定價策略脫節

以住房率為優先的定價決策

未能根據需求變化即時調整價格

其結果導致：

低價滿房（錯失獲利機會）

高價空房

因依賴OTA而壓縮收益

收益不穩定

問題不在招客，而在於「定價與住房率的優化不足」。

解決方案：經營優化AI「AI HotelBrain on IDX」

AI HotelBrain on IDX整合飯店經營的決策與執行，實現價格與住房率的最優化。

數據整合（IDX）

將以下數據彙整至IDX平台，進行集中管理與可視化：

訂房數據

住房率數據

價格數據

通路數據（OTA、直營）

市場與活動數據

AI分析與預測

基於累積數據分析需求趨勢並生成報告

從歷史數據分析價格與住房率的關聯性並提出建議

進行顧客分群分析

可視化需求與價格的關係

最優化引擎

提出最佳價格區間並支援模擬

根據住房率與收益數據分析提出改善建議

分析各通路績效並提出策略建議

導出最大化收益的決策

AI PMO（執行與營運優化）

管理定價策略的執行

優化銷售通路

監控KPI

推動持續改善（循環）

實現「可執行的經營優化」

預期導入效益

RevPAR（每間可售房收入）持續提升

定價策略高度化

迅速因應需求變動做出決策

降低對OTA的依賴

收益穩定化

即使招客成效相同，利潤也可能大幅不同。

核心訊息

過去，飯店業的評價標準是：

招客能力

住房率

但從今以後，僅靠這兩項指標已無法提升利潤。

真正需要的是「定價與住房率的最優化」。

關於AI數據股份有限公司

公司名稱：AI數據股份有限公司　成立：2015年4月

資本金：1億日圓（資本公積15億2500萬日圓）

代表取締役社長：坂本隆仁

總部地址：東京都港區虎之門5-1-5 Metro City神谷町大樓4樓

官方網站：https://www.aidata.co.jp/

AI數據公司以數據基礎設施與智慧財產基礎設施為根基，20多年來致力於企業與個人數據資產的保護與活用。已獲得超過1萬家企業與百萬名客戶的信任，在涵蓋資料共享、備份、復原、遷移與刪除的「資料生態系統事業」中，連續17年獲得BCN大獎銷售數量第一名。在數據基礎設施領域，提供IDX雲端資料管理與復原服務，並透過獲經濟產業大臣獎肯定的數位鑑識調查與證據披露服務，在法務領域亦獲高度評價。

另一方面，在智慧財產基礎設施方面，透過集團公司開發的專利檢索與申請支援系統『Tokkyo.Ai』，以及可實現專利買賣的IP市場平台，支援智慧財產的管理與變現。整合上述能力，發展出由生成式AI『AI孔明』驅動的資料與智慧財產融合平台。同時也積極透過與防衛省合作培育年輕工程師，致力於透過資料管理與智慧財產保護，強化社會基礎建設。