Jak właściciel może wykorzystać SageMaker do prognoz rezerwacji w mazury hotel nad jeziorem poza sezonem?

Jak prognozy rezerwacji mogą pomóc hotelowi nad jeziorem poza sezonem?

Prognozy wskazują spodziewane obłożenie i przychód, dzięki czemu łatwiej zaplanować ceny, działania i pracę zespołu.
Poza sezonem niewielkie różnice popytu wpływają na marżę. Prognozy na 7, 14 i 30 dni pozwalają wcześniej zaplanować promocje, włączyć pakiety ze spa, lepiej ustawić minimalną długość pobytu i limity kanałów. Pomagają też w operacjach: grafik sprzątania, kuchnia, spa i utrzymanie obiektu. W obiekcie nad jeziorem liczą się też czynniki pogodowe i lokalne wydarzenia, które można włączyć do modelu SageMaker.

Jakie dane wewnętrzne i zewnętrzne wykorzystać do prognoz w SageMaker?

Najważniejsze są dane historyczne rezerwacji z podziałem na segmenty i kanały oraz dane o cenach i ograniczeniach.
W praktyce warto zebrać:

• Dane wewnętrzne:
• dzienna liczba rezerwacji, odwołań, no-show, długość pobytu, lead time, ADR, RevPAR
• obłożenie i dostępność według typów pokoi, pakietów, segmentów gości
• ceny, restrykcje, promocje, kody rabatowe, wydarzenia w obiekcie
• kalendarze zajętości sal, spa, mariny i atrakcji
• dane marketingowe: kampanie, budżety, ruch i konwersje z witryny oraz aplikacji

• Dane zewnętrzne:
• pogoda prognozowana i historyczna, temperatury wody, opady, wiatr
• kalendarze świąt, długie weekendy, ferie, wakacje szkolne
• lokalne wydarzenia i sezonowość regionu
• dane rynkowe: popyt wyszukiwań, widoczność w kanałach, rozkład popytu tygodniowego
• dojazd i dostępność transportu publicznego w kluczowych terminach

Jak przygotować i oczyścić dane rezerwacji przed trenowaniem modelu?

Dane należy ujednolicić w czasie, oczyścić z błędów i wzbogacić o cechy opisowe.
Praktyczne kroki:

• ujednolicenie strefy czasu i częstotliwości dobowej
• deduplikacja rezerwacji, scalanie zmian i anulacji
• uzupełnienie braków, usunięcie wartości skrajnych lub ich winsoryzacja
• podział na serie według typu pokoju, segmentu i kanału, jeśli to zasadne
• inżynieria cech: dzień tygodnia, sezon, święta, lead time, okna opóźnień, ruchome średnie
• tagi zdarzeń: promocje, kampanie, wydarzenia w hotelu i okolicy, skoki cen
• rozdzielenie zbioru na trening, walidację i test z użyciem kroczących okien czasowych
• dokumentacja rodowodu danych oraz kontroli jakości

Które algorytmy i podejścia w SageMaker sprawdzą się do prognoz?

Sprawdza się połączenie modeli szeregów czasowych i modeli cechowych, dobranych do danych.
Praktyczne opcje w SageMaker:

• DeepAR Forecasting do prognoz dziennych obłożenia i rezerwacji z sezonowością i wpływem zdarzeń
• XGBoost z cechami czasowymi i pogodowymi do prognoz obłożenia, ADR i anulacji
• Autopilot do szybkich baseline’ów i wyboru podejścia na start
• Random Cut Forest do wykrywania anomalii i czyszczenia skoków w danych
• Własne kontenery z narzędziami do prognoz szeregów czasowych, jeśli potrzebna jest specyficzna metodyka
• Hiperparametryzacja i przeszukiwanie siatki, aby dobrać rozmiar okien, głębokość modelu i wagi strat

Jak ocenić jakość prognoz i jakie wskaźniki stosować?

Warto łączyć metryki błędu punktowego i pokrycia przedziałów niepewności.
Przydatne wskaźniki:

• sMAPE i MAPE do porównania modeli między segmentami
• MAE i RMSE do oceny błędu absolutnego i wpływu dużych odchyleń
• WAPE do czytelnej oceny na danych z lukami
• MASE do porównania względem prostych reguł, na przykład naiwnej prognozy
• Pokrycie przedziałów prognozy, na przykład 80 i 95 procent
• Backtesting z oknami kroczącymi, aby zobaczyć stabilność w różnych miesiącach

Jak wdrożyć model w systemie rezerwacji i automatyzować prognozy?

Model można udostępnić jako endpoint czasu rzeczywistego lub zadanie wsadowe.
Typowy przepływ:

• codzienne odświeżanie danych do zasobnika danych
• wywołanie potoku SageMaker Pipelines, który czyści dane, generuje cechy, uruchamia trenowanie i zapisuje model
• harmonogram zdarzeń, który uruchamia nowe prognozy co noc
• predykcje dzienne zapisywane do hurtowni lub systemu raportowego
• integracja z systemem rezerwacji i narzędziem do zarządzania kanałami przez proste interfejsy
• możliwość wywołania prognozy ad hoc na potrzeby revenue managera
• wersjonowanie modeli i kontrola dostępu

Jak wykorzystać prognozy do optymalizacji cen i personelu poza sezonem?

Prognozy pomagają dopasować ceny, restrykcje i grafik tak, by chronić marżę.
Zastosowania:

• dynamiczne ceny zależne od obłożenia prognozowanego i lead time
• ograniczenia dostępności, minimalna długość pobytu i zamykanie kanałów w dniach z wysoką prognozą
• pakiety celowane: spa, kolacje, rejsy, pobyty rodzinne w dniach z niższym popytem
• przesunięcia grafików sprzątania i kuchni według prognozy przyjazdów i wyjazdów
• lepsze planowanie zakupów i produkcji gastronomii
• planowanie prac technicznych w okresach niskiego przewidywanego popytu
• komunikacja marketingowa skorelowana z oknami niższego popytu

Jak monitorować model i planować jego ponowne trenowanie?

Model warto monitorować pod kątem jakości, zmian danych i zgodności z procesem.
Dobre praktyki:

• monitoring metryk na danych bieżących, alerty przy wzroście błędu
• kontrola jakości danych wejściowych, braków i anomalii
• porównywanie produkcyjnych błędów do baseline’u
• regularne ponowne trenowanie, na przykład co miesiąc lub po większych zmianach oferty
• wersjonowanie cech i modeli oraz dziennik zmian
• testy kanarkowe przy wdrożeniach nowych wersji

Od czego zacząć pilotaż prognoz rezerwacji w hotelu nad jeziorem?

Najpierw wybierz wąski zakres i szybki cykl uczenia, aby zmniejszyć ryzyko.
Propozycja pilotażu dla obiektu typu „mazury hotel nad jeziorem”:

• zakres: dwa typy pokoi i kanały bezpośrednie, horyzont 30 dni
• dane: co najmniej 24 miesiące historii, ceny, restrykcje, pogoda, święta
• baseline: prosta średnia ruchoma i naiwna prognoza dla porównania
• model: DeepAR i XGBoost, wybór na podstawie sMAPE i WAPE
• proces: automatyczny potok, raport dzienny z prognozą i zaleceniami działań
• czas: cztery do sześciu tygodni od zasilenia danych do decyzji o skali

Prognozowanie popytu nie zastąpi doświadczenia zespołu, ale znacząco je wzmacnia. Dzięki niemu decyzje o cenach, pakietach i grafiku stają się szybsze i bardziej spójne, co w hotelu nad mazurskim jeziorem ma realny wpływ na wynik poza sezonem.

Rozpocznij od małego pilotażu w SageMaker, porównaj wyniki z baseline’em i wdroż dalej tam, gdzie widać największy efekt.