3秒算出未來一個月最佳房價,Expedia幫旅宿業帶進60億營收的工具大揭密
3秒算出未來一個月最佳房價,Expedia幫旅宿業帶進60億營收的工具大揭密

全球商旅往來平凡,加上Airbnb等多元住宿型態的崛起,就連跨國大型連鎖的飯店品牌,也必須面臨新的產業競爭,因此,掌握大量房源、資料、會員的OTA平台,跟旅宿業者相互合作已經是趨勢。

對旅遊零售業者Expedia來說,要與合作夥伴共同創造最大利益,其中一個重要的策略,就是開發一系列,讓旅宿業者不但可以簡易使用,又能優化訂房銷售的工具,幫旅宿業者早一步掌握先機。

房價每秒2萬次變動,營收管理科技扮要角

在眾多功能中,特別值得一提的是營收管理工具「Rev+」。如同所有零售業,旅宿業者也必須掌握市場狀況,做庫存管理判斷,在OTA平台上架的旅館,面對的是全球市場,尤其對於傳統飯店、日租型態的業者來說,當要預估未來房源需求、調整房價時,不可能全靠經驗憑感覺,以Expedia來說,平台上的房價變動,每天平均可達23億次,幾乎是每秒都有2萬次的變動。

營收管理必須用更科技的方式應對,Expedia Group營收管理平台解決方案負責人Vivek Bhogaraju指出,全球有5%的旅館業者,都有採用營收管理科技。這些業者不外乎都是擁有財力與資源的大品牌,Vivek Bhogaraju認為,對小型規模或甚至是獨立經營的旅宿業者,幾乎沒有技術上的資源,能在營收管理上做精準預測。

Vivek Bhogaraju
Expedia Group營收管理平台解決方案負責人Vivek Bhogaraju認為,小型規模或甚至是獨立經營的旅宿業者,在營收管理上將面臨新挑戰。
圖/ 高敬原攝影

因為看見許多業者在銷售、定價上的痛點,Expedia Group從多年前,就投入資源開發營收管理工具「Rev+」。這套系統藉由機器學習技術,依照各市場的條件,分析與競爭對手過去90天內的房價、住房率等數據,接著與整個Expedia旗下品牌的預訂數據整合,得出未來的市場供需。

Vivek Bhogaraju指出,系統可以在3秒內分析完不同房源的數據,業者可以直接從後台以日曆的方式,看到未來一個月每天的定價建議,會顯示房價是否高於或低於競爭對手,甚至預估某個區間的需求,協助業者判斷訂出優於競爭對手的價格。

這套工具對旅宿業者來說之所以重要,是因為能讓完全沒有技術能力的業者,用最簡單卻最有效率的方式,處理複雜的營收管理問題。 根據Expedia截至今年10月的數據,採用Rev + 的業者已達到10萬家;過去一年,Rev + 協助平台上的業者,增加總計超過2億美元(約新台幣60億元)的營收。

改善客戶滿意度,從上萬留言找出重點

除了價格,顧客入住的滿意度,對於旅宿業者未來經營至關重要。不過,要怎麼從成千上萬的評論中,理出一個頭緒?是許多旅宿業者非常苦惱的事。

Expedia分析內部數據,發現有72%的消費者,認為其他顧客的入住評價,參考加值高於酒店本身品牌。「Guest Review Insight」是一款可以分析大量留言的工具,協助業者整理成千上萬則留言,並給出幾個關鍵重要的參考指標,像是客人最喜歡的服務是什麼?希望在酒店內看到,卻沒有的服務與設備等等。

Guest Review Insight的好處在於,能夠明確篩選正面、負面的評價,並從中給出明確建議方向,後台選單中,業者還能與競爭對手相互比較,有目標性的改善服務。業者依據評論數據做出改善後,系統還能設定一段區間,比較正反面評論數量的走勢,業者能用更科學的方式,檢驗做出的改變,是否真的在客戶滿意度上帶來成效。

Expedia
Vivek Bhogaraju多次強調讓高門檻的技術普及,是Expedia非常注重的精神,他認為,許多大型連鎖飯店有資源、金錢負擔最新的技術設備, 可是一般的旅宿業者無法負擔。
圖/ shutterstock

訪談中,Vivek Bhogaraju多次強調讓高門檻的技術普及,是Expedia非常注重的精神。他認為,許多大型連鎖飯店有資源、金錢負擔最新的技術設備,可是一般的旅宿業者無法負擔,「市場上一直存在不平衡,我認為,除了研發最新技術,也必須幫助我們的合作夥伴。」因此只要是在Expedia上架的業者,都能免費使用這些工具,優化營運成效。

責任編輯:陳映璇

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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