Il problema: risposte generiche dell’AI
Hai mai chiesto a ChatGPT: “Crea una strategia di prenotazione diretta per il mio hotel”?
Otterrai la risposta standard: crea un sito web accattivante, offri parità di tariffe, utilizza l’email marketing, implementa campagne di retargeting.
Chiedi di aumentare le entrate e otterrai un’altra checklist: migliora le recensioni online, ottimizza i prezzi, implementa programmi di fidelizzazione, migliora la presenza sui social media.
Non importa se gestisci un resort di lusso in montagna o un hotel economico in città. Stessa checklist.
All’AI non importa che gli ospiti del tuo resort di montagna prenotino con 6 mesi di anticipo, mentre il tuo hotel in città riceve prenotazioni lo stesso giorno.
Ma soprattutto, all’AI non importa se fornisci tutte le informazioni e il contesto necessari per darti una risposta valida.
In altre parole: qualunque cosa tu chieda, l’AI risponderà, non importa cosa.
Se chiedi “Come posso aumentare le prenotazioni dirette per il mio hotel?” senza menzionare il tipo di hotel, la posizione, il mix di prenotazioni attuale, gli ospiti target o il budget, l’AI ti darà comunque una risposta dettagliata e sicura.
È così che funziona l’AI. Costruita per compiacere. Quindi, se chiedi, l’AI non si lamenterà del fatto che non ha le informazioni e il contesto necessari per darti una risposta dettagliata.
Invece, ti darà una soluzione unica che non è realmente una soluzione, ma il risultato più generico che potrebbe trovare.
Quando non vengono fornite informazioni dettagliate, l’AI farà ciò che sa fare meglio: presuppone.
Presuppone che tu abbia un budget di marketing. Presuppone che tu abbia un sito web dedicato. Presuppone che i tuoi ospiti si comportino come viaggiatori medi. Presuppone che le tue condizioni di mercato corrispondano a uno scenario alberghiero generico.
Quando queste supposizioni sono sbagliate, il consiglio diventa inutile. O peggio, errori costosi.
Implementi l’email marketing per gli ospiti che non controllano mai l’email.
Ti concentri sulla parità di tariffe quando i tuoi ospiti non confrontano nemmeno i prezzi.
Costruisci programmi di fidelizzazione per i viaggiatori che non tornano mai nella stessa destinazione.
Ma cosa succederebbe se l’AI si rifiutasse effettivamente di aiutare finché non avesse compreso la tua situazione specifica?
Questo è esattamente ciò che è appena cambiato, almeno nel contesto di ChatGPT, con la sua nuova modalità “Studia e impara”.
Come funziona studia e impara
Il nome “Studia e impara” è abbastanza autoesplicativo.
Ma potresti chiederti: cosa c’entra Studia e impara con il problema che ho appena descritto: l’AI che dà risposte istantanee, non importa cosa?
C’entra eccome.
Quando selezioni la modalità Studia e impara, l’approccio alle tue domande cambia radicalmente.
Invece di dare risposte istantanee, studia effettivamente la tua situazione prima. Ancora più importante, aiuta TE a capire la situazione prima. Come un tutor, invece di fornire risposte, sviluppa le tue capacità di ragionamento in modo che tu possa rispondere alle tue stesse domande.
Lascia che ti mostri la differenza.
Ecco cosa succede quando chiedo al normale ChatGPT: “Come può il mio hotel ottenere più prenotazioni dirette?”
Stessa domanda, ma questa volta in modalità Studia e impara.
“Prima di sviluppare una strategia di prenotazione diretta, esploriamo insieme la tua situazione attuale. Che tipo di struttura gestisci? Quale percentuale delle tue prenotazioni proviene attualmente da canali diretti rispetto alle OTA? Chi compone il tuo principale gruppo demografico di ospiti? Cosa spinge gli ospiti a prenotare tramite terzi invece che direttamente con te?”
Nota la differenza. Il normale ChatGPT presume di conoscere la tua situazione.
Il problema più grande in uno scenario del genere è che sei tenuto a conoscere e fornire tutte le informazioni contestuali di cui l’AI ha bisogno.
Se fallisci, l’output che otterrai non solo sarà inutile, ma dannoso perché corri il rischio di ascoltare e implementare suggerimenti infondati.
Considera invece la modalità Studia e impara come il tuo compagno di tutoraggio.
Questo crea una dinamica completamente diversa. Invece di ricevere consigli generici, sei guidato attraverso un processo di pensiero specifico per la realtà del tuo hotel.
Non solo consigli migliori, ma consigli che capisci davvero perché hai contribuito a crearli.
Caso di studio sulla strategia di prenotazione diretta
Quindi, andiamo avanti con il nostro caso di studio.
Ti guiderò attraverso una sessione completa di strategia di prenotazione diretta utilizzando la modalità Studia e impara, così potrai vedere esattamente come si svolge in pratica.
Inizio con la stessa domanda che ho usato prima: “Come può il mio hotel ottenere più prenotazioni dirette?”
Ma questa volta, invece di ottenere un elenco generico, ChatGPT inizia a indagare sulla mia situazione specifica.
“Lavoriamo insieme su questo. Innanzitutto, parlami della tua struttura: che tipo di hotel gestisci, dove si trova e qual è il tuo tipico profilo di ospite?”
Rispondo: “È un boutique hotel di 45 camere nel centro di Portland, Oregon. Serviamo principalmente viaggiatori d’affari durante i giorni feriali e coppie in viaggio di piacere nei fine settimana.”
“Eccellente. Ora, qual è la tua attuale distribuzione delle prenotazioni? Quale percentuale proviene dal tuo sito web rispetto alle OTA come Booking.com o Expedia?”
“Circa il 25% diretto, il 75% tramite OTA.”
“Questo è un contesto utile. Cosa pensi stia spingendo gli ospiti a prenotare tramite le OTA invece che direttamente con te? Hai identificato delle barriere specifiche?”
Nota cosa sta succedendo qui. Invece di saltare alle soluzioni, mi sta aiutando ad analizzare la mia situazione reale. Ogni domanda costruisce una comprensione che informerà la strategia.
Questa conversazione continua per diversi scambi, con ChatGPT che mi guida a esaminare la mia parità di tariffe, l’esperienza utente del sito web, i canali di marketing e il feedback degli ospiti.
Solo dopo questa approfondita esplorazione fornisce raccomandazioni, e sono completamente diverse dai consigli generici che il normale ChatGPT avrebbe dato.
Altri usi per gli hotel
La strategia di prenotazione diretta è solo un esempio di come la modalità Studia e impara trasforma l’AI da consulente generico a consulente personalizzato.
Questo approccio funziona praticamente per ogni area della gestione alberghiera in cui il contesto conta, che è praticamente tutto.
Ad esempio, Revenue Management: invece di consigli generici sui prezzi, la modalità Studia e impara approfondisce la tua situazione specifica indagando prima le tue dinamiche di mercato specifiche.
Vuole capire il tuo set competitivo, i tuoi modelli stagionali, i tuoi segmenti di ospiti e come la sensibilità al prezzo varia nei tuoi diversi mercati.
La strategia risultante probabilmente non sarà una teoria generica sui prezzi, ma piuttosto un approccio sfumato basato sulla tua posizione di mercato reale e sul comportamento degli ospiti.
Sviluppo della strategia di distribuzione: Studia e impara può esaminare quali canali guidano i tuoi ospiti di maggior valore, dove stai vedendo un’acquisizione costosa e come il comportamento degli ospiti differisce tra le piattaforme.
Finisci con una strategia di distribuzione che è effettivamente eseguibile per la tua proprietà, non una teoria da manuale.
Analisi delle prestazioni: la modalità Studia e impara trasforma l’interpretazione dei dati in un’indagine collaborativa guidandoti attraverso la comprensione di ciò che sta accadendo nei tuoi numeri e perché sta accadendo.
Sviluppi un pensiero analitico che ti aiuta a individuare modelli e collegare le prestazioni a fattori operativi reali.
Anche l’ottimizzazione del percorso dell’ospite, che purtroppo viene troppo spesso trascurata. La modalità ti guida attraverso la mappatura della tua esperienza reale dell’ospite e ti aiuta a identificare dove esistono attriti nelle tue operazioni reali, dal primo punto di contatto al checkout.
Questo crea miglioramenti basati sul tuo flusso di ospiti effettivo, non sulle migliori pratiche di ospitalità generiche.
Lo schema è sempre lo stesso: capire prima, consigliare dopo. Contesto prima delle raccomandazioni. La tua realtà prima delle soluzioni generiche.
Ecco come dovrebbe essere l’assistenza dell’AI in ogni aspetto della gestione alberghiera.
Conclusione
E questo è tutto. L’AI ci ha sbalordito fin dal primo giorno, ma ogni giorno che passa, ci rendiamo conto di quanto fosse davvero basilare la versione di ieri.
