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

《酒店体验运营大数据洞察》系列之 退房至放房效率案例解析 &联合出品 前言 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。 CONTENTS 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。 目录 1.退房至放房耗时行业表现 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：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% 2023年不同类型酒店的退房至放房耗时 工作日周末公众假期 4.04.04.2 3.9 3.9 3.9 3.73.6 3.9 3.8 3.7 3.4 全服务有限服务商务旅游度假 扫描添加顾问Nora, 4免费申领《酒店体 验运营大数据洞察》 蓝皮书2024实体书 收到通知的时间 退房清洁和住房清洁的时间 并发的工作量 员工清洁耗时 员工清洁返工率 主管工作量 主管查房效率 员工清洁返工率 报修完成时间 检查放房环节 清洁环节 退房至放房效率 等待清洁环节 系统数据指标可能存在的问题 各清洁类型没有明确优先级 前台没有及时提醒客人退房，导致无房可清洁 清洁流程存在问题 清洁或查房压力大，人手不足 员工兼顾多项工作，且没有明确任务的优先级 部分房间单日多次清洁 员工清洁质量较低，多次返工拖慢清洁进度 员工清洁效率低、耗时长 员工培训不到位，不会清洁 员工工作积极性较差 报修后的维修跟进效率低 做房物料不够用，如布草、易耗品不够 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 5 等待清洁 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”。 清洁 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。 检查放房 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： 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。 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 2023年酒店与行业及集团酒店退房到放房耗时对比 4.6小时 3.9小时 3.6小时 案例酒店 同集团其他酒店 全服务酒店 案例酒店退房到放房各环节的平均耗时（2023年） 等待清洁耗时清洁耗时检查放房耗时 案例酒店 1.7小时 0.5小时 2.4小时 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 14点前住房及退房清洁完成量及完成率的对比 40000 81.3% 90% 58.1% 30000 28220 45% 23095 20000 0% 住房清洁退房清洁 14点前退房清洁完成量对比14点&18点入住量 23095 21517 10926 14点前退房清洁 14点前入住 18点前入住 分析及研究结论 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 正式员工对比酒店平均水平的退房返工率 15% 11.1% 10% 9.2% 5% 0% 正式员工 酒店平均 员工工单及返工率分布 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0 400 800 分析及研究结论 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， 原因 重新制定主管的查放 房工作流程及标准，要求优先查退房； 检查过程应返尽返， 不帮员工处理返工，如实记录员工的返工 主管 将返工原因 划分类别，便于统计 抽查免查 房员工的清洁质量 制定免查房考核制度 方法，免查员工设置额外的激励和监督机制 选取合适的内部员工 推荐免查，考核通过的员工系统设置免查 权限 员工 外包员工的 返工率纳入 考核指标，将返工率设为外包公司招投标的技术要求 将免查房 核制度应用于外包员工 退房至放房耗时优化前后对比 5 4.8小时 4.5小时 4.5 4 2024年Q1 优化后 返工率优化前后对比 20% 12.10% 11.10% 10% 9.20% 3.00% 0% Q1酒店平均 Q1正式员工优化后酒店平均优化后正式员工 酒店退房至放房耗时明显下降，下降约20分钟； 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）。 指标定义 依靠数据设计 数据清洗 依靠定义清洗 数据生产 系统优化 依靠应用优化 指标应用 依靠业务应用 发现问题 依靠数据诊断 分析原因 依靠数据定位 数据应用 验证效果 依靠数据验证 运营优化 依靠数据支撑 Thanksforwatching！ 感谢观看！ 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。