Obwohl oberflächlich betrachtet einfach, ist der Hotelbuchungsprozess in Wirklichkeit mitunter sehr komplex – innerhalb eines Zeitraums von drei Wochen können Zimmersuchende bis zu 16 verschiedene Websites durchforsten, bevor sie ihre Buchung abschließen.
Irgendwann während ihrer Suche werden sich die potenziellen Gäste an Velma, die virtuelle Assistentin von Quicktext, wenden, um sich beraten zu lassen, entweder auf der Website des Hotels oder über einen Instant-Messaging-Dienst (WhatsApp, Google, Messenger usw.).
Damit setzen diese Gäste unwissentlich etwas in Bewegung – sie setzen eine gut geölte Maschine in Gang, die alles in ihrer Macht Stehende tun wird, um eine Direktbuchung zu sichern.
Erfassung von Kundendaten
Indem wir Velma ein paar einfache Fragen stellen, helfen uns unsere zukünftigen Gäste, Daten zu generieren. Manchmal kann es ein echter Kampf sein, so einfache Informationen wie die Check-in-Zeit, die Kosten für das Parken oder die Verfügbarkeit von glutenfreien Optionen auf der Hotel-Website zu finden. Das sind Fragen, die Velma, die virtuelle KI-Assistentin von Quicktext, sofort und in 30 Sprachen beantworten kann.
Darüber hinaus erfasst Velma während des gesamten Gesprächs auch die persönlichen Daten des Kunden und hält sich dabei an die geltenden GDPR-Empfehlungen.
Letztendlich wird Velma äußerst wertvolle Informationen sammeln: Name, E-Mail, Telefonnummer, Ankunfts- und Abreisedatum, Anzahl der Gäste und, was noch wichtiger ist, qualitative Daten: Vorlieben der Gäste in Bezug auf Parken, Check-out, Nutzung des Wellnessbereichs usw.
Verwendung von Kundendaten
Durch die Integration mit dem thinkIN-Callcenter können die Daten von Velma für die proaktive Nachbearbeitung von Kunden genutzt werden, die ihre Reservierung in der Buchungsmaschine noch nicht abgeschlossen haben.
Und hier zeigt sich die wahre Stärke der Kombination von KI und Call Centern – Velma kann 85 % der Anfragen lösen. Das macht es zu einem unschätzbaren Filter, der verhindert, dass die Telefonleitungen überlastet werden, und es den Teams ermöglicht, sich auf Anrufe zu konzentrieren, bei denen ihre Anwesenheit wirklich erforderlich ist: komplizierte Buchungen, Gäste mit besonderen Bedürfnissen usw.
Laut Juan Francisco Torres, Director of Sales bei thinkIN, werden Call Center täglich mit einer großen Anzahl unnötiger Anrufe konfrontiert, da viele grundlegende Informationen nicht einfach online gefunden werden können.
Förderung von Direktbuchungen
Wie ich bereits in früheren Artikeln erwähnt habe (Steigerung der Hoteldirektbuchungen im Jahr 2022), kann Velma, die KI von Quicktext, zwischen 4 und 9 % der Buchungsanfragen, die sie verarbeitet, in tatsächliche Buchungen umwandeln. Alle nicht umgewandelten Anfragen werden als hochqualifizierte Leads an das Callcenter weitergeleitet und können eine viel höhere Umwandlungsquote zwischen 10 und 30 % erreichen.
Mit einem KI-Hotel-Chatbot wie Velma, der von gut ausgebildeten Mitarbeitern wie dem thinkIN-Callcenter unterstützt wird, können wir ein verbessertes Kundenerlebnis bieten und, was das Beste ist, die kumulativen Konversionsraten innerhalb eines bestimmten Zeitraums auf unglaubliche 35 % steigern”, erklärt Daniel Doppler, CEO bei Quicktext.
Für weitere Informationen über die Integration von Quicktext und thinkIN wenden Sie sich bitte an hello@quicktext.im.
Um mehr über die Dienstleistungen von thinkIN zu erfahren, besuchen Sie bitte die Website oder kontaktieren Sie die Vertriebsabteilung: jtorres@thinkin.es.
