Kostenbesparingen van hotelchatbots

De horecasector is voortdurend op zoek naar innovatieve manieren om de gastervaring te verbeteren en tegelijkertijd de operationele efficiëntie te optimaliseren. In dit digitale tijdperk onderscheidt één technologische vooruitgang zich door zijn diepgaande impact op de industrie: de komst en evolutie van chatbot-technologie. Deze door AI aangedreven digitale assistenten maken vaak gebruik van LLM-technologie zoals ChatGPT voor hotels en zorgen voor een revolutie in de manier waarop hotels omgaan met vragen van gasten, een cruciaal aspect van hotelmanagement. Vragen van gasten zijn een veelvoorkomend verschijnsel in de horecasector, vaak in de honderden per dag. Elk van deze interacties biedt de mogelijkheid om indruk te maken op een gast, maar brengt ook kosten met zich mee. Traditionele methoden om deze vragen af te handelen — meestal via menselijke klantenservice — zijn weliswaar effectief, maar kunnen zowel tijdrovend als kostbaar zijn. Betreed de wereld van chatbots. Deze virtuele hotelassistenten zijn naar voren gekomen als een baanbrekende oplossing, die een combinatie biedt van efficiëntie, kosteneffectiviteit en 24-uurs beschikbaarheid. Hun vermogen om vragen van gasten snel en nauwkeurig te behandelen heeft niet alleen de gastervaring veranderd, maar heeft ook geleid tot aanzienlijke kostenbesparingen voor hotelexploitanten.

Om dit in perspectief te plaatsen, overweeg een hotel dat dagelijks ongeveer 250 vragen van gasten ontvangt. Door chatbottechnologie te integreren, kan dit hotel de tijd en kosten die gepaard gaan met het behandelen van deze vragen aanzienlijk verkorten. Vanaf het begin van de jaren 2000, toen de chatbottechnologie nog in de kinderschoenen stond, tot op de dag van vandaag, waar AI-gestuurde voorspellende en proactieve assistenten in opkomst zijn, vertelt de evolutie van deze technologie een verhaal van voortdurende verbetering en toenemende waarde.

‍

‍

Eenvoudige geautomatiseerde responssystemen (begin jaren 2000)

• Capaciteit voor het afhandelen van aanvragen: kan slechts 10% van de vragen van klanten beantwoorden.
• Dagelijkse kostenbesparingen: elke door mensen afgehandelde aanvraag kost $6, en de dagelijkse besparingen worden berekend op 0,10 * 250 * $6 = $150.
• Jaarlijkse kostenbesparingen: Over een jaar komt dit neer op $150 * 365 = $54.750.
• Samenvatting: Deze vroege systemen bieden matige kostenbesparingen door de eenvoudigste vragen te beheren.

‍

‍

Geavanceerde, op regels gebaseerde chatbots (begin tot midden 2010)

• Capaciteit voor het afhandelen van aanvragen: deze systemen kunnen gemiddeld 35% van de vragen verwerken.
• Dagelijkse kostenbesparingen: de efficiëntie stijgt naar 0,35 * 250 * $6 = $525 aan dagelijkse besparingen.
• Jaarlijkse kostenbesparingen: jaarlijks komt dit neer op $525 * 365 = $191.625.
• Samenvatting: Deze chatbots zijn een grote sprong voorwaarts ten opzichte van de basissystemen en kunnen een breder scala aan vragen beheren, waardoor ze meer substantiële kostenbesparingen opleveren.

‍

Voorspelbaar en proactief AI-assistenten (Opkomend)

• Verwerkingscapaciteit van onderzoeken: naar schatting wordt 75% van alle vragen behandeld.
• Dagelijkse kostenbesparingen: de besparingen stijgen naar 0,75 * 250 * $6 = 1,125 dollar per dag.
• Jaarlijkse kostenbesparingen: dit komt neer op $1,125 * 365 = $410,625 per jaar.
• Samenvatting: Als meest geavanceerde optie zijn deze assistenten in staat om de helft van alle vragen te behandelen, wat een aanzienlijk potentieel biedt voor kostenbesparingen en verbeterde operationele efficiëntie.

‍

Referenties en bronnen van inschattingen

• De kosten per door mensen afgehandelde aanvraag en de efficiëntie van chatbots om de kosten voor klantenservice te verlagen, zijn afkomstig van bronnen uit de sector, zoals Zendesk en IBM. Volgens Zendesk zijn de gemiddelde kosten van een chatbot-interactie aanzienlijk lager dan die van een interactie met een menselijke klantenservice. verbinden
• ‍IBM benadrukt dat chatbots tot 30% kunnen besparen op de kosten voor klantenondersteuning. verbinden
• ‍De schatting van de onderzoekscapaciteit voor elk type chatbot is gebaseerd op hun technologische capaciteiten, zoals blijkt uit historische en huidige trends in de ontwikkeling en het gebruik van chatbots. De cijfers voor chatbots uit het begin van de jaren 2000 en 2010 zijn hypothetisch, maar redelijk gezien de technologie van die tijd. De capaciteiten van de voorspellende en proactieve AI-assistenten zijn gebaseerd op de huidige trends op het gebied van AI en machine learning, zoals gerapporteerd door bronnen zoals Juniper Research en andere brancheanalyses. verbinden

‍

Conclusie

Deze berekeningen geven een duidelijker beeld van hoe chatbots zich hebben ontwikkeld in termen van hun potentieel voor kostenbesparingen, en weerspiegelen de technologische vooruitgang, van geautomatiseerde basissystemen tot geavanceerde AI-gestuurde oplossingen. Voor een hotelexploitant die dagelijks een aanzienlijk aantal vragen behandelt, kan de investering in geavanceerde chatbottechnologie, met name in voorspellende en proactieve AI-assistenten, leiden tot aanzienlijke financiële voordelen en operationele efficiëntie.