在数字经济浪潮席卷各行各业的今天，酒店行业的数字化转型已从"可选项"变为"必选项"。作为中国酒店行业数字化建设的领军企业之一，首旅如家酒店集团在数字化转型道路上进行了深入探索和实践，形成了独具特色的数字化发展路径。 

那么，过去一年，首旅如家在AI技术应用、私域流量运营、组织架构变革等方面做了哪些卓有成效的实践，其未来布局又将侧重在哪些方面？

 《中国酒店业数字化转型趋势报告》常驻专家委员会嘉宾首旅如家酒店集团IT总经理王波针对上述问题进行了分享。

Q1 请您分享一下2025年的数字化工作进展情况以及取得了哪些数字化成果？

回顾2025年，我想首先谈谈挑战。从行业和业务角度看，旅游市场整体缺乏亮点，五一和国庆两个假日表现稍好，暑假和全年数据都比2024年略有下降，从市场大数据来看，总的出行需求在增长，但是供应增长的速度远高于需求增长，同时人均消费呈现持平或略降的趋势。

以我们本身来看，2025年面临官渠流量下降，客源结构发生明显变化。

首先是休闲客人的增长，因为休闲客人更多是低频客人，同时选择的地方和平时商务出行有差异，更多会选择诸如携程等OTA平台。

其次则是商务客人的变化。

一方面这类客人的总量在减少，另一方面由于企业差旅系统的快速普及，商务客人更多通过该类系统接入酒店的预订，导致诸如如家这类以商务客人为主要客群的酒店会员数量减少。

数据统计显示，目前这种TOB端的连接模式增长迅猛，增幅达到40%-50%，而且，我们预计未来酒管集团10%-15%的商旅客人将通过差旅系统接入进来。

当然，2025年我们在大客户体系完善方面做了大量投资。自主研发了差旅管控系统，提供餐标管理、报价与合同管理，审批管理等功能，将出行单与预订单绑定，这些系统和我们的预定系统，PMS系统等实现了无缝连接。同时，我们将这些工具免费提供给直连客户使用，特别适合中小规模企业。 

海外市场增长显著。

以首旅如家本身来看，海外客人贡献的间夜数从2024年200万增至2025年330万。期间，我们尝试过在酒店的移动端应用内嵌入多语言翻译器，但发现员工使用AI等工具已能满足需求，说明这不是刚需。目前我们主要通过OTA国际频道接入海外客人，同时和主要的海外渠道实现了紧密合作。

高星酒店方面。

2025年，我们重点推进效率体系在单店的落地。我们以环球湾诺岚酒店为试点落地了效率体系，帮助酒店实现了业财一体化和流程线上化以及管理的相互耦合性。过程中，得益于石基Cambridge PMS的开放性等性能，整个体系的落地推进还是非常不错的。当然，我们也看到一些酒店因为系统的整合度不高，且存在认知层面的阻力，导致效率体系的落地效果不佳。

此外，高星酒店的会员体系目前仍处于“养鱼“阶段，不过直连渠道和线上引流的数据表现是良好的。

AI技术的应用。

2025年，我们在酒店管理中应用了AI技术诊断功能：通过AI识别一家酒店经营的好与差，同时，对于经营不佳的酒店，AI会给出具体的运营指导意见。目前，我们在这方面做的还是可以的，截至11月底，该功能覆盖集团旗下3800家门店，并且打开率高达90%多。

从技术角度来看，2025年最大的技术变化是AI。DeepSeek等工具确实提升了AI能力，但其在酒店行业的具体场景应用尚不够深入。

如果说AI在酒店行业真正的应用，我认为其在直播等新销售渠道上的辅助算是场景之一。我们会看到，现在在酒店大堂、房间的24小时直播已成为常态。通过AI技术进行直播，或对视频进行批量剪辑，一方面节省了人工成本，提升了产出效率，另一方面，也能够更立体化地对酒店进行展示。

我们也尝试使用AI制作视频来触达C端用户，不过，目前还只是做了个别案例，尚未大规模应用。当然，AI技术存在很大的变量，因此，我们需要进行持续的关注及投入。 

Q2 2026年的重点规划方向有哪些？

2026年我们规划了三个方向：

第一是AI战略。我们同相关咨询公司进行了合作，其已帮我们识别出52个场景，将沿核心业务圈展开，这是未来一年半的重点投入领域； 

具体到AI落地，我们成立了AI基金和管理委员会，采用从上往下的推进策略。发展的CRM场景中，我们通过AI对物业和业主进行画像，指导开发经理进行精准沟通，基于大量项目数据不断优化转化路径。

而在产品这条线上，我们则做了一个大的闭环：产品增长，经营增长，规模增长，用户增长，四个闭环。坦白讲，目前产品增长是我们的一个薄弱环节。因此，2026年的重点AI 战略会集中在产品增长方面。目前，在产品增长上面大概识别了13个场景，主要来解决一致性的问题，通过AI确保从研发、工程筹建到运营的全链条标准化。

第二是数据治理。目前，我们现有的很多数据存在业务系统，BI ，大数据湖中等，但是数据可用性或者说价值尚未被充分挖掘。因此，我们期待借助AI 能力帮助酒店做一些数据分析。比如，酒店要举办促销活动，那么，AI技术需要马上测算出该促销是否可实现盈利。此外，还包括直营店的开店测评等。当然，目前的数据颗粒度还不够，我们需要持续对其可用性进行提升。

第三是常规业务支持，重点在全域价格管控和全域用户运营。

Q3 GEO模式会颠覆酒店直销吗？未来入口将如何变化？

在讨论GEO之前，我们需要先了解大模型本质的东西。

第一，算法不能被影响。

第二，内容浓度不能被影响。

基于这两个“不能被影响“的前提下，酒店对分发内容做萃取和提炼，通过 GEO 来生成推荐，那么，未来的搜索入口是有可能发生颠覆式变化的。

GEO本质是AI生成内容的推荐优化，其可行性取决于入口位置。所以，如果酒店行业找到了 C 端入口，有可能用 GEO 做类似 Deepseek 的体验式生成模式。 

我认为最有可能带来变化的是抖音——它既有AI原生产品，又拥有内容和分发能力。我们与抖音的全会员打通合作是行业首创，暑期获得3亿流量支持，在抖音的成交额增长800%。

理想情况下，GEO时代，直销可能变得更简单，但关键还是在于价格和库存优势。目前真正提供原始价格的是携程、美团、飞猪、抖音，其他都是转销。如果大模型算法不变，内容产生源将占主导地位。智能内容和机译内容将共存，但携程等功能型平台的内容竞争力可能不足。

Q4 如何有效进行营销价格管控？

价格管控确实复杂，影响因素包括底价折扣、促销券、权益赠送和支付补贴四类。我们的做法是建立比价系统，监控主要渠道价格并与官网对比，重点确保会员最优价格（如金卡85折）不发生倒挂。

但技术手段之外，更关键的是执行力。华住2024年暑期通过断供携程、美团库存展现了决心，虽然短期受损但长期受益。价格体系简化也很重要——华住官网几乎不促销，管理难度远低于我们多促销、多券种的复杂体系。

Q5 AI在复杂决策支持方面能达到什么水平？数字店长能替代人类吗？

AI应用水平取决于数据和知识两个基础。我们通过三年飞书沉淀了150余万篇文档和400个知识库，为AI提供了养料。目前AI在重复性工作替代上已验证有效，但复杂决策支持仍需突破。 

数字店长目前聚焦经营诊断和运营预警，未来可能提升店长管理半径（从1.5-1.6家到2.5-2.6家）。但这并非要完全替代人，而是解决合格店长短缺问题。AI与人的关系是能力倍增——人机结合可将能力从1提升到2.5，特别会替换腰部员工，而战略决策者和基层执行者仍不可替代。

Q6 酒店行业数据治理现状如何？AI全面应用还有多远？

目前来看，数据ready程度普遍不足。我们高星酒店项目经营数据覆盖从60-70家店到91家店花了三年，渠道数据、市场数据、预算数据今年才初步整合。很多集团仍依赖报数模式，不具备实时数据能力。

AI全面应用需要两个前提：数据ready（实时性、密度）和知识ready（显性和隐性知识沉淀）。我们通过飞书实现了知识聚合，这是AI应用的基础。目前行业整体能力，特别是实时数据响应能力有待加强。

Q7 业财一体化和供应链建设进展如何？

业财一体化方面，我们实现了98%票据电子化和全流程线上审批，一个会计可管理50家店。逸扉酒店品牌仅2位财务人员支撑全体系，证明系统有效性。

供应链建设已实现70%工程采购占比和100%客用品交易在线化，包括支付、项目收件、银行托管等全闭环。

Q8 未来战略重点是存量提升还是规模扩张？

两者并不矛盾。行业集中度提升是趋势，但存量酒店的效率提升空间更大。孙坚总强调的高质量发展，既包括行业集聚度提升，也包含存量酒店的翻牌加盟和效益挖掘。在现有底盘上提升效益，可能比单纯规模扩张更具价值。