酒店退房至放房效率案例解析-2024.07-14正式版-WN8

《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前言的数据利用难题——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。目录CONTENTS退房至放房耗时行业表现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。1.2.3.退房至放房效率分析框架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行业表现退房至放房耗时：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4.24.04.03.93.93.93.93.83.73.73.63.4全服务有限服务商务旅游度假扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书4退房至放房效率分析框架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等待清洁环节清洁环节清洁或查房压力大，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耗时退房至放房效率员工清洁返工率主管工作量员工清洁质量较低，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，不会清洁主管查房效率员工工作积极性较差检查放房环节员工清洁返工率报修完成时间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退房至放房效率的影响因素等待清洁清洁检查放房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：员工进入房间开始清洁到结束清洁的环节。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：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。

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”。

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。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6酒店案例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间案例酒店同集团其他酒店全服务酒店扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书7分析及研究1：各环节耗时，哪个环节“掉链子”？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2.4小时0.5小时1.7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8分析及研究2：等待清洁环节，时间都去哪了？14点前住房及退房清洁完成量及完成率的对比14点前退房清洁完成量对比14点&18点入住量40000300002000090%45%0%81.3%230952151758.1%282202309510926住房清洁退房清洁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，目前酒店扫描添加顾问Nora,的清洁顺序依然可以很好的满足开房需求，所以这个优先顺序对于案例酒店是合理的，无需调整。免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书9分析及研究3：主管查放房环节，时间哪里去了？正式员工对比酒店平均水平的退房返工率员工工单及返工率分布15%10%5%60%花洒漏水/出水小（7次）次）马桶漏水/长流水等（3次）门锁没电（6次）灯不亮（3次）空窗题马音大50%不问淋浴间下水慢（2次）11.1%慢/）9.2%电视40%流水次洗手盆下水堵（7次）灯松动（4次）电视打不开/没信号（6次马桶堵塞/长流水（4次）30%空调不制冷（4次）20%10%0%0%正式员工酒店平均0400800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，扫描添加顾问Nora,会增加主管的工作量免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书10运营优化方向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班主管员工外包员工的抽查免查房员工的清洁质量返工率纳入将免查房核制度应用于外包员工将返工原因考核指标，将返工率设为外包公司招投标的技术要求划分类别，便于统计扫描添加顾问Nora,免费申领《酒店体验运营大数据洞察》蓝皮书2024实体书11运营优化效果退房至放房耗时优化前后对比返工率优化前后对比54.5420%10%0%4.8小时12.10%11.10%4.5小时9.20%3.00%2024年Q1优化后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）。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实体书数据生产和数据应用双闭环相互作用指标定义数据清洗发现问题分析原因依靠数据设计依靠定义清洗依靠数据诊断依靠数据定位数据生产数据应用系统优化