繁忙期の価格設定が勘任せ
曜日、予約の入り方、イベント日を重ねて、販売価格を調整する根拠を見える化します。
北海道観光業向け AI支援
観光シーズンを
観光シーズンを
データで制す。
予約データとAIで稼働率を高める。OTA、来訪者数、売上を一つの画面に集め、次の繁忙期に先手を打てる観光ダッシュボードをK.S. Dataが設計します。
現場の判断を変える
こんな課題を解決します
日々の予約確認に追われると、価格や人員の判断が後手に回ります。数字を同じ基準で見れば、打ち手は早くなります。
キャンセル率が読めない
予約経路や宿泊日までの期間を照合し、キャンセルの傾向を早い段階で把握します。
利益に貢献するOTAが不明
売上だけでなく手数料と客単価も並べ、経路ごとの実績を比較できるようにします。
スタッフのシフトが最適化できない
予約数と来訪予測をシフト計画に接続し、忙しい日と落ち着く日の差を先に共有します。
観光ダッシュボード
AIダッシュボードの機能
現場で毎日使う画面だから、見るべき数字を先頭に置きます。天候やイベントも重ねて、判断の背景まで確認できます。
今月の稼働率
78%
来訪予測
1,284
平均客単価
¥18,600
予約成長率
+12%
月火水木金土日
天候・イベントを重ねた需要予測
過去の気象、地域イベント、季節変動を加味して、日別・月別の来訪者数を予測します。
OTA別売上と価格弾性分析
楽天トラベル、じゃらん、一休.comなどの実績を比較し、価格変更が予約に与えた影響を確認します。
来訪者属性と利益の可視化
年齢層や居住地、メニュー別利益を一画面で確認し、販促と商品構成の判断につなげます。
数字で確認する
導入効果シミュレーション
現在の年間売上と改善幅を入力してください。価格最適化や予約需要予測を使った場合の増収目安を表示します。
目安を先に。
¥
1%20%
年間の増収目安
¥4,000,000
実際の効果はデータ診断と事業条件によって変わります。
導入事例
道央の老舗旅館が、判断の速度を変えた
予約経路ごとの実績をまとめ、料金変更のタイミングを整えました。現場が同じ数字を見られる状態から始めています。
稼働率が頭打ち
OTAごとの予約状況を別々に確認し、繁忙期の価格変更も担当者の経験に頼っていました。
稼働率が18ポイント向上
OTAデータ統合と価格最適化を行い、平均客単価も
8%アップ
データ連携
連携OTA・データソース
既存の運用を確認してから接続範囲を決めます。必要な数字だけを段階的に集められます。
楽天トラベル
じゃらん
一休.com
Googleアナリティクス
SNSインサイト
気象庁データAPI
次の繁忙期に向けて
まずは貴施設のデータを分析します
オンラインで30分お話を伺い、予約経路、売上、来訪傾向の確認ポイントを整理します。専門スタッフが現状に合わせて導入範囲をご案内します。