平均提升20%網路訂單量,ZUZU為中小型旅宿提供營收管理解決方案
平均提升20%網路訂單量,ZUZU為中小型旅宿提供營收管理解決方案

根據旅遊線上平台Expedia發布的「2018台灣旅客旅遊規劃行為調查報告」,每位旅客在旅遊訂房前,平均都會瀏覽38個網站,可見許多使用者習慣在網路查詢訂房資訊。

但許多台灣旅宿業者,在缺少專業人才情況下,並沒有很完善地建置線上訂房平台;旅宿業經營最關鍵的營收管理,也常是靠經營者憑感覺決定房間價格,缺少專業數據調整定價、擬定促銷方案來提升住房率並最大化營收。來自新加坡的新創公司ZUZU Hospitality Solutions(以下簡稱ZUZU)要以旅宿業營收管理解決方案,不只協助建置訂房平台,更用專業的營收管理顧問支援,幫旅宿業者們做好物業管理

旅宿業者好助手:ZUZU營收管理解決方案

根據旅宿業者會遇到的問題,ZUZU提供包括營收管理系統控房系統飯店管理系統旅客評價監控及管理等服務。業者可以在系統上管理所有房間訂單,之後還能追蹤哪間房間賣得最好,以此作為銷售策略制定參考。

ZUZU台灣執行長謝怡瑩(Ivy)表示,飯店房間就如同車票、機票等屬於時間財,一定要在可以被使用的當天前銷售出去,否則就是閒置沒被有效利用。因此ZUZU提供的營收管理一改過往其他平台只能提供固定房間價格的作法,加入淡旺季競爭對手過往住房情況等參考指標,協助業者機動調整房間價格,藉此提高住房率,創造營收最佳化。

為了增加曝光,很多旅宿業者不只會在自家網站提供房間資訊,有時也會透過Agoda、Hotels.com、trivago等國際訂房平台取得客源。但是,該如何整合不同平台間的房源資訊是業者頭痛問題之一,對此ZUZU打造中控管理系統協助串聯多家訂房網,只要登入一個後台就能處理所有訂單。

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ZUZU系統能協助旅宿業者管理不同訂房網的訂單。
圖/ 翻攝自ZUZU官方網站

除了訂房相關林林總總營運事務,ZUZU提供的解決方案也包含協助飯店業者售後服務。因為人手不足,許多旅宿業者無法一一回覆旅客的住宿評價或意見投訴,ZUZU夥伴會根據蒐集到的旅客評價,定期和旅宿業者開會討論,了解目前營運策略是否需要改善,進而提供專業飯店管理建議。

導入解決方案後,飯店前台人員可以丟棄以往紙本紀錄的方式,改採數位化訂單處理,即使沒有專業營收管理知識,ZUZU顧問團隊從定價策略、房間曝光到顧客回饋,也都會給予建議,謝怡瑩表示根據統計,與他們合作的旅館比起以往能提升20%的網路訂單量。

看好產業前景,挺進台灣市場

ZUZU目前已經打進新加坡、印尼、台灣、泰國、馬來西亞及澳洲六國市場,管理超過500家飯店、30000間客房。看好台灣觀光人潮以及旅館業發展,2017年團隊選擇進入台灣,發展至今已和十一個縣市的旅宿業者合作,管理近2000間客房。

提到當初會想進台灣市場動機,Ivy說:「第一是台灣的外國旅客不斷在增加,使用國際訂房平台的人數持續上升,所以我們認為這對旅宿業者來說是個挑戰,我們想協助他們把握這些機會。第二個原因是台灣有90%都是中小型的旅館,也就是不屬於連鎖飯店的獨立旅館,這樣的型態更需要導入ZUZU的系統和商業模式,提升經營管理效率。」

另外,他們也觀察到台灣旅宿的優勢在於服務很好,注重顧客需求並提供各種體貼服務,例如:為了小家庭而打造親子民宿,房間內甚至備有嬰兒澡盆,讓旅客享受賓至如歸的體驗。然而,過具特色有時反而成為缺點,因為客人會難以了解房型差異之處。對此,從文案撰寫到系統建構的過程,ZUZU也會加以協助業者處理這些營運細節。

跨國經營關鍵:注重使用者、複製不同市場案例

橫跨多國市場,經營之間會有差異嗎?過去曾擔任Expedia亞太區副總裁的共同創辦人Dan Lynn表示:「客戶還是我們關注重點,從使用者核心出發,了解產品使用心得、取得回饋,這是我們在不同市場的共同經營方式。有時從台灣客戶得到的回饋和新加坡客戶會有共通點,這時就能複製解決方案到不同市場。」

Ivy也近一步分享,想加入ZUZU團隊,最好能有飯店管理、業務開發背景或是具備判別、分析數據能力。為了滿足旅宿業者的信任以及各項需求,ZUZU對於新進員工也會給予完整培訓,好讓同仁能應付相關工作。

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左起:ZUZU台灣團隊執行長謝怡瑩Ivy、共同創辦人Dan Lynn
圖/ 侯俊偉攝影

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
在 Expedia 等國際 OTA 多年的工作經驗跟觀察,大型或連鎖品牌飯店皆有足夠資源建立專業營收管理團隊。而獨立型飯店,特別是中小型旅宿,較無法有效的利用網路訂房平台增加業績。且因為成本及人力考量,及現有傳統的訂單管理系統無法提供數據分析,要轉型都有一定的門檻。

Q:最主要的客戶群?
獨立型飯店、背包青旅、民宿 (B&B)、度假型別墅 (Villa)的經營者。

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?
客戶:為什麼我要相信你比我更會銷售我的飯店?

ZUZU:擁有網路訂房的多年產業經驗、客觀的數據分析及專業化的營收管理,我們可以透過數據客製化分析,為飯店找出相較於市場上眾多競爭者的優缺點,並依此制定專屬於客戶的策略及完成執行,提升競爭力。

公司資訊

公司名稱:ZUZU Hospitality Solutions/新加坡商如旅解決方案有限公司
成立時間:2016/1/1
產品名稱:旅宿業營收管理解決方案
上線時間:2016/1/1
公司人數:14
官方網站新創資料庫

本文授權轉載自:創業小聚

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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