Κλάδος δραστηριότητας: Property Management Company
Ιστοσελίδα: https://holihouse.gr/
Facebook page: https://www.facebook.com/holihouse.gr
Instagram: https://www.instagram.com/holihouse.gr/
Στόχος & Πρόκληση
Ο τουριστικός κλάδος παραμένει παραδοσιακός στη διαχείριση τιμών και κρατήσεων, με περιορισμένα εργαλεία που δεν αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη. Η Holihouse έθεσε έναν φιλόδοξο στόχο: να δημιουργήσει το πρώτο αυτο-βελτιστοποιούμενο οικοσύστημα φιλοξενίας, όπου τα ίδια τα δεδομένα οδηγούν αυτόνομα σε περισσότερες κρατήσεις, υψηλότερα έσοδα και ανώτερη εμπειρία πελάτη.
Η πρόκληση ήταν τριπλή:
1.Ανάλυση τεράστιων ιστορικών datasets (κρατήσεις, πληρότητες, reviews, αναζητήσεις).
2.Εφαρμογή LLMs (Large Language Models) όχι μόνο για επικοινωνία με επισκέπτες, αλλά για αυτοματοποιημένη λήψη επιχειρησιακών αποφάσεων.
3.Σχεδιασμός ενός αυτοματοποιημένου revenue engine που ανακαλύπτει και ενεργοποιεί κρυμμένες ευκαιρίες εσόδων σε μεγάλη κλίμακα.
Υλοποίηση & Καινοτομία
1. Revenue Maximization Engine (Industry-first)
AI-Driven Guest Re-engagement:
Ένα fine-tuned LLM αναλύει 3+ χρόνια κρατήσεων και αναγνωρίζει επαναλαμβανόμενα “booking windows” (π.χ. πελάτης που έκλεισε Φεβρουάριο για Ιούνιο).
Το LLM δημιουργεί αυτόματα προσωποποιημένα μηνύματα (“Θα μας άρεσε ιδιαιτέρως να σας ξαναδούμε φέτος και αυτή τη στιγμή υπάρχει ακόμη διαθεσιμότητα για εκείνο το διάστημα σε περίπτωση που το σκέφτεστε!”). Αυτά στέλνονται ακριβώς στον χρόνο που μεγιστοποιεί την πιθανότητα επανακράτησης.
➝ Αυτό μετατρέπει χιλιάδες παλιούς πελάτες σε ενεργούς, χωρίς manual follow-ups.
Calendar Gap-Filling AI:
Ένα reinforcement-learning agent σαρώνει συνεχώς το multi-calendar portfolio. Όταν βρίσκει μικρά κενά (π.χ. 2 ημέρες ανάμεσα σε κρατήσεις), ενεργοποιεί micro-campaigns: προτάσεις για extension σε υπάρχουσες κρατήσεις, με ένα discounted rate, ή targeted offers στην αγορά.
➝ Έτσι, ακόμη και τα “άχρηστα” κενά μετατρέπονται σε πληρότητα.
2. Dynamic AI-Powered Pricing
Multi-Source Data Fusion: Συνδυάζει Holihouse’s booking history, OTA market scraping, local event APIs και real-time ζήτηση.
LLM-Augmented Decision Layer: Το LLM δεν κάνει μόνο parsing· ερμηνεύει την αγορά όπως θα έκανε ένας revenue manager, “εξηγώντας” τις κινήσεις στον ιδιοκτήτη (“Η τιμή αυξάνεται 8% λόγω αύξησης ζήτησης στο Σούνιο από το event Χ”).
Adaptive Forecasting: Με supervised machine learning βελτιώνεται συνεχώς η ακρίβεια πρόβλεψης RevPAR.
3. Hybrid AI-Human Virtual Reception
Conversational AI (LLM + NLP): Ανταποκρίνεται σε ερωτήματα επισκεπτών σε 25+ γλώσσες, με context-awareness (γνωρίζει κράτηση, property, ημερομηνίες).
Human-in-the-loop: Όταν υπάρχει αβεβαιότητα, το LLM ζητά παρέμβαση agent και μαθαίνει από τη λύση.
Cross-Selling Orchestrator: Το ίδιο LLM δημιουργεί conversational upsells (μεταφορές, tours, dining). Προτάσεις βγαίνουν contextually (“Βλέπω φτάνετε από το αεροδρόμιο· θέλετε να οργανώσουμε ένα ιδιωτικό transfer;”).
4. Multi-Property Routing
Αν ένας επισκέπτης δεν βρίσκει διαθεσιμότητα σε property Α, το LLM ελέγχει το portfolio και απαντά σε πραγματικό χρόνο προτείνοντας μια παραπλήσια κοντινή επιλογή με διαθεσιμότητα. Έτσι, κανένα inquiry δεν πάει χαμένο.
Αποτελέσματα
+34% πληρότητα μέσω gap-filling και dynamic pricing.
+22% αύξηση επαναλαμβανόμενων κρατήσεων από proactive guest re-engagement.
Νέες ροές εσόδων μέσω context-driven cross-selling.
Ανθρωποκεντρική AI που δεν περιορίζεται σε “chatbots”, αλλά λειτουργεί ως virtual manager.
Η Holihouse δεν προσθέτει απλώς ένα LLM για την απάντηση μηνυμάτων· δημιουργεί και εφαρμόζει το πρώτο πλήρως αυτοματοποιημένο revenue intelligence σύστημα σύστημα στο τομέα της φιλοξενίας στην Ελλάδα και στην Ευρώπη.
https://drive.google.com/drive/folders/1LXfsaB6qga_Vdyx-V6IaFqDqCMwNRVBz?usp=drive_link
Ο τουριστικός κλάδος παραμένει παραδοσιακός στη διαχείριση τιμών και κρατήσεων, με περιορισμένα εργαλεία που δεν αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη. Η Holihouse έθεσε έναν φιλόδοξο στόχο: να δημιουργήσει το πρώτο αυτο-βελτιστοποιούμενο οικοσύστημα φιλοξενίας, όπου τα ίδια τα δεδομένα οδηγούν αυτόνομα σε περισσότερες κρατήσεις, υψηλότερα έσοδα και ανώτερη εμπειρία πελάτη.
Η πρόκληση ήταν τριπλή:
1.Ανάλυση τεράστιων ιστορικών datasets (κρατήσεις, πληρότητες, reviews, αναζητήσεις).
2.Εφαρμογή LLMs (Large Language Models) όχι μόνο για επικοινωνία με επισκέπτες, αλλά για αυτοματοποιημένη λήψη επιχειρησιακών αποφάσεων.
3.Σχεδιασμός ενός αυτοματοποιημένου revenue engine που ανακαλύπτει και ενεργοποιεί κρυμμένες ευκαιρίες εσόδων σε μεγάλη κλίμακα.
Υλοποίηση & Καινοτομία
1. Revenue Maximization Engine (Industry-first)
AI-Driven Guest Re-engagement:
Ένα fine-tuned LLM αναλύει 3+ χρόνια κρατήσεων και αναγνωρίζει επαναλαμβανόμενα “booking windows” (π.χ. πελάτης που έκλεισε Φεβρουάριο για Ιούνιο).
Το LLM δημιουργεί αυτόματα προσωποποιημένα μηνύματα (“Θα μας άρεσε ιδιαιτέρως να σας ξαναδούμε φέτος και αυτή τη στιγμή υπάρχει ακόμη διαθεσιμότητα για εκείνο το διάστημα σε περίπτωση που το σκέφτεστε!”). Αυτά στέλνονται ακριβώς στον χρόνο που μεγιστοποιεί την πιθανότητα επανακράτησης.
➝ Αυτό μετατρέπει χιλιάδες παλιούς πελάτες σε ενεργούς, χωρίς manual follow-ups.
Calendar Gap-Filling AI:
Ένα reinforcement-learning agent σαρώνει συνεχώς το multi-calendar portfolio. Όταν βρίσκει μικρά κενά (π.χ. 2 ημέρες ανάμεσα σε κρατήσεις), ενεργοποιεί micro-campaigns: προτάσεις για extension σε υπάρχουσες κρατήσεις, με ένα discounted rate, ή targeted offers στην αγορά.
➝ Έτσι, ακόμη και τα “άχρηστα” κενά μετατρέπονται σε πληρότητα.
2. Dynamic AI-Powered Pricing
Multi-Source Data Fusion: Συνδυάζει Holihouse’s booking history, OTA market scraping, local event APIs και real-time ζήτηση.
LLM-Augmented Decision Layer: Το LLM δεν κάνει μόνο parsing· ερμηνεύει την αγορά όπως θα έκανε ένας revenue manager, “εξηγώντας” τις κινήσεις στον ιδιοκτήτη (“Η τιμή αυξάνεται 8% λόγω αύξησης ζήτησης στο Σούνιο από το event Χ”).
Adaptive Forecasting: Με supervised machine learning βελτιώνεται συνεχώς η ακρίβεια πρόβλεψης RevPAR.
3. Hybrid AI-Human Virtual Reception
Conversational AI (LLM + NLP): Ανταποκρίνεται σε ερωτήματα επισκεπτών σε 25+ γλώσσες, με context-awareness (γνωρίζει κράτηση, property, ημερομηνίες).
Human-in-the-loop: Όταν υπάρχει αβεβαιότητα, το LLM ζητά παρέμβαση agent και μαθαίνει από τη λύση.
Cross-Selling Orchestrator: Το ίδιο LLM δημιουργεί conversational upsells (μεταφορές, tours, dining). Προτάσεις βγαίνουν contextually (“Βλέπω φτάνετε από το αεροδρόμιο· θέλετε να οργανώσουμε ένα ιδιωτικό transfer;”).
4. Multi-Property Routing
Αν ένας επισκέπτης δεν βρίσκει διαθεσιμότητα σε property Α, το LLM ελέγχει το portfolio και απαντά σε πραγματικό χρόνο προτείνοντας μια παραπλήσια κοντινή επιλογή με διαθεσιμότητα. Έτσι, κανένα inquiry δεν πάει χαμένο.
Αποτελέσματα
+34% πληρότητα μέσω gap-filling και dynamic pricing.
+22% αύξηση επαναλαμβανόμενων κρατήσεων από proactive guest re-engagement.
Νέες ροές εσόδων μέσω context-driven cross-selling.
Ανθρωποκεντρική AI που δεν περιορίζεται σε “chatbots”, αλλά λειτουργεί ως virtual manager.
Η Holihouse δεν προσθέτει απλώς ένα LLM για την απάντηση μηνυμάτων· δημιουργεί και εφαρμόζει το πρώτο πλήρως αυτοματοποιημένο revenue intelligence σύστημα σύστημα στο τομέα της φιλοξενίας στην Ελλάδα και στην Ευρώπη.
https://drive.google.com/drive/folders/1LXfsaB6qga_Vdyx-V6IaFqDqCMwNRVBz?usp=drive_link
