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在酒店行业,客户体验微小的提升,就足以带来显著的收益增长,对于一家拥有1000万客户的品牌酒店来说,客户体验指数每上涨1分,就能多带来每年6500万美元的收入,提升客户体验这件事,对于酒店的重要性不言而喻。

中国酒店集团规模TOP100的某高端酒店集团旗舰店,开业至今已16年,拥有近700间客房,硬件设备设施在很大程度上影响了用户对酒店的好评。

在客户流失快,产品同质化严重的大环境下,这家酒店是如何发现运营中容易忽略的问题,调整策略,让自己在一众竞品中脱颖而出呢?

或许能从下面的案例中找到答案。

1.如何通过“看见”数据和细节,来提升服务效率和服务能力?

2.如何找到酒店改造成本控制和用户体验提升之间的平衡点?

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看得见的数据,让客诉逐步下降

将数据可视化后看出,困扰着酒店经营的"客需用品、客房设施、体验问题、前台服务及客房服务"5大类客诉问题,在4周时间内呈现逐步下降的趋势。

客诉数量的下降,是酒店关注客户体验,重视服务管理的结果。一家拥有高质量服务水平的酒店,会为顾客带来好的消费体验,好的体验又会赢得好的收益。

01 “看见”服务流程bug,调整并提升服务能力

调整前话务场景:

电话量溢出,加人是最佳解决方案吗?

原来前厅和总机每班次仅1-2人,前厅1-2人要负责6部电话,忙碌时经常无暇顾及所有,造成客人的电话无人接听,留下了差评隐患。

调整后话务场景:

AI填补服务bug,降低客诉率

该酒店再接入华客智能AI客服后,AI帮助总机做分流,不直接转前台,协助解决了除退房外的相关问题,同时智能AI还帮助酒店实时识别电话中客人的不满,有效减少了酒店在OTA上的差评。

02“看见”服务效率bug,减少客人差评

除了客人电话无人接听的问题外,客人在住中时候的送物需求,也是酒店服务的“雷区“,稍有不慎就会留下差评。

调整前送物场景:

晚间送物需求大,人手不足效率低

经过住中语音数据和住后点评数据分析后发现,客人的送餐送物需求集中在晚间18:00-01:00,客忙时间段,服务人员因人手不足而导致送物时间过长,或者遗漏了客人的需求,又一个容易出现差评的点产生。

调整后送物场景:

运营策略调整,发挥人效最大值

华客的差评预警系统,根据系统分析结果,调整班次时间和相应人数。

1.将原来晚间工作的人员时间调晚2小时,再额外增派1-2人,大堂经理也可辅助送物。

2.另外,客人也可利用二维码扫码自助下单后,再由AI机器人完成送物,为服务人员节省了时间,提高了服务效率。

再经过了一段时间的运营之后,酒店关于送物不及时的相关客诉,骤然下降,解决了人手不足效率低等问题。

03 “看见”集中问题,提高客人满意度

调整前处理场景:

相同问题频繁现,客诉骤增处理慢

因当地政策限制,该酒店隐藏了原本可免费提供给客人的洗漱用品,但这却导致了不了解当地政策的旅客经常会致电前台询问洗漱用品事宜,造成了酒店关于“找不到,收费类“等相关客诉的骤增。

调整后处理场景:

立牌提示清晰见,效率提升服务好

根据华客系统的客诉客需数据分析,将问题呈现在报表中,让管理层第一时间看到问题并制定解决方案,指导工作。

将洗漱用品放回原位的同时,设立收费提示牌,另外再对员工的相关话术进行培训,从而减少客人误会,之后的一段时间里,酒店关于洗漱用品询问的电话量骤然下降,提高了酒店工作效率,提升了客户体验。

04 “看见”设施设备数据,找到改造成本和体验提升的平衡点

调整前场景:

都想换,不知从何处下手

随着经营年限的上升,酒店的相关设施设备老化成为常见问题,一些常见的像空调过冷或过热,电视信号差,水槽堵塞,开关灯失效等,如果未能及时对设备进行维修更换,也容易引发客人对入住体验感到不满,打下差评。

调整后场景:

及时通知整改快

华客差评预警系统,对住中客诉语音数据进行收集和分析,对部分投诉过多的设备老旧问题,进行预警通知,提醒酒店工作人员及时维修或更换,避免下次入住的客人还遇到此类问题,从而更加深入的为顾客带来好的入住体验。

华客差评预警系统,全方位帮助酒店处理并解决问题,酒店质量管理好抓手:

总经理:因管理多家酒店,无精力关注酒店日常运营细节,有了华客差评预警系统,可以实时收到我想关注的问题的预警,对问题进行定性和定量的分析,协助制定整体策略,对我们改善用户体验很大帮助。

房务总监:华客系统的日报、周报、数据看板,灵活可自定义,帮助我们量化了目标和KPI,使得各部门能够按照既定的节奏按部就班的改善各种问题,节省了管理者50%的决策时间,管理效率也得到了极大的提升。

一线员工:以前在排房的时候都是依据经验,现在依据华客预警到各个房间的动态客诉,优先OTA和重要客人的排房,工程也能依据各房间的状态安排整改,更重要的是通过对住中用户数据的分析,快速定位到了问题点,手机就能接收和派发工单,方便各部门协同负责客人。

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