2024酒店体验运营大数据洞察蓝皮书系列之退房至放房效率案例解析

&联合出品 中国饭店协会酒店数字化专业委员会（简称“专委会”）与蓝豆云联合发布的《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书（2024），源于对当前酒店业数据资产现状的深刻洞察，指向酒店行业在数字化进程中面临的数据利用难题——尽管酒店经营数据丰富，但在运营层面的数据却相对匮乏，如何积累运营数据，并将这些数据转化为提升运营效率、优化宾客体验的有效工具，一直是困扰业界的痛点，而蓝皮书正是对这一需求的深度回应。本报告基于蓝皮书内容，节选了退房至放房效率指标结合实际酒店案例的解读，希望对相关从业者有所助益。 目录 CONTENTS 1.退房至放房耗时行业表现 如何了解酒店能否及时提供清洁好的房间给客人？酒店退房普遍发生在8-12点间，新的客人在14点后就可以办理入住，中间留给酒店的清洁复原的时间很有限，尤其是团队客人较多的酒店，更容易遇到大进大出而导致的“忙到飞起”问题，但考虑到人力成本，酒店不可能单纯为了清洁放房快而安排很多清洁和查房人员。因此退房至放房效率不单单影响了客人拿到房间的时间，同时也影响到人力成本。 2.退房至放房效率分析框架 3.退房至放房效率案例分析 3.1.问题分析及研究 3.2.运营优化方向及效果 退房至放房耗时行业表现 退房至放房耗时：当天客人退房到清洁检查完成放房的平均耗时，影响当天客房的二次出售，是体现客房部工作效率的一个重要参考指标 退房至放房耗时=客人退房到放房的总耗时/客人退房到放房总次数*100% 退房至放房效率分析框架 退房至放房效率的影响因素 等待清洁 检查放房 清洁 从客人退房到开始清洁的流程为等待清洁环节。由以下几个方面的因素决定： 员工清洁完成到主管检查完成并放房的环节。该环节耗时主要取决于三个方面： 员工进入房间开始清洁到结束清洁的环节。 酒店会根据房型和房间面积制定相应的清洁和用时标准，但实际执行过程会因为该房间退房时的卫生状况、员工的清洁效率以及员工的清洁质量，导致清洁环节耗时和标准不一致。 员工能否及时知悉客人退房信息；员工是否优先处理退房清洁；员工工作量是否过多，导致大量闲置空房只能“排队等待清洁”。 主管工作量是否合理，查房压力大可能会带来“排队等待查房”；主管查房效率，即是否能快速准确地完成查房；员工的清洁质量是否达标，高频的返工会导致多次检查。 酒店案例 某国内酒店管理集团下一家全服务商务酒店坐落于一线城市，总房量超过450间 扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书 分析及研究1：各环节耗时，哪个环节“掉链子”？ 分析及研究结论 如上图所示，该酒店三个环节中：等待清洁耗时平均2.4小时，检查放房耗时平均1.7小时，相对来说，清洁耗时0.5小时（30分钟）和酒店清洁标准接近，表现较正常，所以可以判断该效率问题主要存在于等待清洁和检查放房两个环节中 分析及研究2：等待清洁环节，时间都去哪了？ 分析及研究结论 扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》从上方左图可以看到，酒店清洁标准要求优先清洁续住房间，退房清洁的优先级低；结合上方图表我们发现，目前酒店的清洁顺序依然可以很好的满足开房需求，所以这个优先顺序对于案例酒店是合理的，无需调整。 分析及研究3：主管查放房环节，时间哪里去了？ 分析及研究结论 扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》10酒店返工情况较多，尤其是外包员工，主管因返工问题导致查放房耗时长，且根据现场的了解，主管会帮助员工返工，会增加主管的工作量 运营优化方向 运营优化效果 酒店退房至放房耗时明显下降，下降约20分钟； 扫描添加顾问Nora,正式员工的返工率大幅下降，酒店的平均返工率略有上升（时间较短，还未能有运营数据的应用优化效果呈现）。 数据生产和数据应用双闭环相互作用 在线免费申领：蓝皮书实体书在线免费申领通道已开启，添加顾问Nora，进行在线登记，审核通过后将为您寄送到家。