Für eine unabhängige Hotelkette mit Digitallia
Digitallia, Spezialist für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, wurde von einem unabhängigen Hotelbetreiber aus Südfrankreich beauftragt, einer unabhängigen Hotelkette mit rund zwanzig Häusern. Angesichts der zunehmenden Konkurrenz durch große internationale Ketten und Online-Buchungsplattformen wollte unser Kunde seine Auslastung und seine Einnahmen maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.
Das Unternehmen stand vor mehreren Herausforderungen :
– Volatilität der Preise der Mitbewerber : Die Preise der Mitbewerber schwankten häufig je nach Saison, Wochentag und lokalen Veranstaltungen.
– Saisonabhängigkeit und lokale Ereignisse : Schwankungen in der Nachfrage aufgrund von Faktoren wie Wetter oder besonderen Ereignissen wurden nicht ausreichend genutzt.
– Die Komplexität der Preisverwaltung : Manuelle oder auf einfachen Regeln basierende Preisanpassungen waren zeitaufwändig, oft wenig reaktionsschnell und berücksichtigten nicht alle verfügbaren Variablen.
Das Ziel bestand darin, eine KI-Lösung zu implementieren, die in der Lage ist, die Preise täglich zu automatisieren und zu optimieren, indem sie sich auf verschiedene Daten stützt, um den Umsatz pro verfügbarem Zimmer (RevPAR) zu maximieren.
Maßgeschneidert für unsere Kunden
Entwickelte Modelle
Verfeinerte Algorithmen, trainierte KI
Durchschnittlicher Monatswert
Um einen nutzbaren ROI zu generieren
Aggregation externer Daten
Sammeln und analysieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Preise von Mitbewerbern, Wetter, Echtzeit-Buchungsraten und lokale Veranstaltungen.
Die Genauigkeit der Prognosen
Das Modell musste die Nachfrage genau vorhersagen, um eine Unter- oder Überbewertung der Preise zu vermeiden.
Reaktionsfähigkeit in Echtzeit
Die Tarifanpassungen mussten schnell erfolgen und sich an den Marktschwankungen orientieren.
Die Annahme durch die Teams
Die Lösung musste intuitiv sein und sich in die bestehenden Management-Tools integrieren lassen, um die Akzeptanz durch die Mitarbeiter zu erleichtern.
Wir haben eine maßgeschneiderte dynamische Preisgestaltungslösung entwickelt, die auf folgenden Technologien basiert :
Die tägliche Datenerfassung
Entwicklung eines Web-Scraping-Moduls zur Überwachung der Preise von Mitbewerbern und einer API zur Integration externer Daten (Wettervorhersagen, Kalender mit lokalen Veranstaltungen, Preise von Mitbewerbern).
Entwicklung eines fortschrittlichen Vorhersagemodells
Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen, der Nachfragetrends identifizieren und Zeiten mit hoher oder geringer Auslastung vorhersagen kann. Das Modell berücksichtigte Wetterdaten, große lokale Veranstaltungen, historische Daten von Einrichtungen und Zimmern, Preise der Wettbewerber, Auslastung mit zeitlicher Abwertung oder Aufwertung (Scoring, Serie, XG Boost).
Bereitstellung
Webservice-API vom Typ Postman, Integration in die Geschäfts-/Digitaltools des Kunden.
Entwicklung einer Schnittstelle
Entwurf eines Dashboards zur Visualisierung von Preisempfehlungen, zur Leistungsanalyse und zur bedarfsgerechten Anpassung der Modellparameter.
Entwicklung eines benutzerdefinierten CMS-Moduls
Automatisierung der Preisaktualisierung auf der Website und den OTAs dank eines speziellen Moduls.
Après 6 mois de déploiement de la solution, notre client a constaté des améliorations significatives :
Le volume et la diversité des données
Les données collectées provenaient de capteurs variés installés sur les machines (température, vibration, pression, durée d’utilisation) et étaient générées en temps réel.
La précision des prédictions
Il fallait concevoir un système capable de détecter avec précision les signes avant-coureurs des pannes pour éviter les alertes inutiles ou les interventions tardives (modèle CNN sur mesure utilisé ici, avec un dataset assez faible donc complexe, Digitallia a dû enrichir le dataset avec des données non connectées pour nourrir le modèle et les algorithmes développés)
La gestion des stocks de pièces détachées
Une meilleure anticipation des pannes devait permettre d’optimiser les commandes de pièces, évitant les surplus ou les pénuries.
L’intégration aux systèmes existants
La solution devait s’intégrer sans friction avec les logiciels d’ERP et les outils de gestion de production (API Webservices)
In nur 4 Monaten :
Steigerung des Erlöses pro verfügbarem Zimmer (RevPAR) +11 %
Optimierte Auslastung um 8 %
Reduzierung des Zeitaufwands für die Tarifverwaltung
Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit
KI verändert das Preismanagement in vielen Branchen. Dynamische Preisgestaltung ist ein wirksames und sicheres Mittel, um Wachstum für Ihr Unternehmen zu generieren.
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Digitallia, Experte für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, hat mit Ma prime CEE zusammengearbeitet, einem Unternehmen, das sich auf die Unterstützung von Privatpersonen und Gewerbetreibenden bei der Beantragung von Fördermitteln für energetische Sanierungen spezialisiert hat. EcoRenov Solutions verwaltet Zehntausende von Anträgen für Programme wie MaPrimeRénov’, Energieeinsparungszertifikate (CEE) und andere Subventionen im Zusammenhang mit energetischen Sanierungen.
Digitallia, Experte für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, hat mit einem renommierten Architekturbüro in der Region Auvergne-Rhône-Alpes zusammengearbeitet, das sich auf hochwertige Wohn- und Gewerbeprojekte spezialisiert hat. Das Büro wollte die Entwurfsphase beschleunigen und gleichzeitig innovative Designs anbieten, die den Vorlieben der Kunden entsprechen.
Digitallia, Experte für die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, wurde von einem Fertigungsunternehmen beauftragt, das auf die Herstellung mechanischer Teile spezialisiert ist. Das Unternehmen hatte mit häufigen Unterbrechungen seiner Produktionskette aufgrund unerwarteter Ausfälle seiner Anlagen zu kämpfen.
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