加利福尼亞州聖地亞哥–Cloudbeds宣布了Signals的高級收入智能和來賓營銷功能，該功能是為酒店設計的基金會AI模型。這些新功能建立在處理每小時40億個數據點的因果AI技術上，通過了解市場力量之間的因果關係，更新收入管理和來賓營銷。
Cloudbeds首席執行官兼聯合創始人亞當·哈里斯（Adam Harris）說：“ AI將定義款待的未來，但前提是它才真正了解款待。” “信號是與酒店經營者建造的第一個基金會模式，接受了數十億個真實預訂，客人和市場信號的培訓。它可以預測需求，但更好 – 它可以解釋。這是在這個行業中的第一次，我們將數據變成了組織範圍的資產，可以幫助酒店經營者更快地做出更快的速度，更好地做出更好的決策，並能夠準確地信任他們。”
因果AI技術
信號使用因果AI來建模不同市場信號之間的因果關係。這種方法使酒店經營者能夠了解變化費率，部署營銷活動或響應事件公告的影響。該系統處理各種數據流，包括競爭對手費率，事件提要，天氣模式和預訂行為，以提供可行的見解。
該平台的“預訂數據的時間表面”技術同時使用了預訂數據的兩個維度，以了解相關的天數和二維的項目，以提高準確性，這使信號在90天期間的預測準確性最高可達95％。
個性化的客人體驗
信號還使酒店能夠提供從初次接觸到停機後參與度的客人體驗。該系統分析了來賓行為，偏好和預訂模式，以創建量身定制的內容，優惠和通信。
案例研究定製酒店說明了這種個性化。從零來訪客數據開始後，該公司使用信號通過Wi-Fi集成來收集客戶信息，並根據客戶群（沿海，農村，季節性）創建個性化的營銷活動。因果AI確定了需求差距，確定了最佳預訂時機並產生了相關內容，並通過針對性的電子郵件營銷獲得了20％的開放利率，從而在一年內獲得了100萬英鎊的收入。
基礎模型優勢
信號解決了AI景觀中的差距：雖然像Chatgpt這樣的大型語言模型具有特定於酒店的數據（0.004％），但Cloudbeds花費了十年來收集和構建酒店數據。
主要區別者包括：
- 專為酒店設計的第一個基礎模型
- 每小時處理的40億個數據點
- 因果AI框架建模真正的因果關係
- 集成統一見解的收入和營銷數據
- 專有酒店數據處理和時間表面技術
信號是為整個CloudBeds平台提供動力的AI基礎。該技術可實現跨酒店運營的自然語言查詢，並從結構化和非結構化數據源中解鎖模式。 CloudBeds平台使酒店能夠通過更好的市場知名度，需求預測和個性化的客人參與度來捕獲收入機會，同時自動化以前需要手動分析的流程。
Cloudbeds機器學習負責人Amit Popat說：“酒店正在經歷傳統方法失敗的基本轉變。” “信號代表了行業所需的創新類型 – 技術不僅提供數據，而且提供了可行的情報，使酒店經營者能夠充滿信心地做出即時決定。”
