酒店民宿 Agent：动态定价到宾客体验全链路

酒店最大的两个利润漏洞：旺季不敢涨价、淡季不懂降价。AI 帮你做科学定价：

请帮我分析定价策略，生成调价建议：

酒店基础信息：
- 酒店/民宿名称：{名称}
- 房型及数量：{如：大床房 20 间 / 双床房 15 间 / 套房 5 间}
- 近 30 天平均入住率：{N}%
- 近 30 天平均房价（ADR）：{N} 元
- 近 30 天 RevPAR：{N} 元

竞品数据（您知道的周边同类型酒店）：
| 酒店名称 | 房型 | 当前售价 | 入住率（如知道） | 评分 |
{粘贴竞品价格}

近期影响因素：
{Ru：未来 7 天有没有展会/演唱会/节假日/天气预警/学校放假等}

请生成：

1. 📊 当前定价健康度评估：
   - 各房型价格与竞品对比（偏贵/适中/偏低）
   - 基于入住率的定价合理性分析
   - 是否存在"空房有钱不赚"的定价盲区

2. 💲 未来 7 天调价建议：
   日期 | 建议策略 | 建议价格 | 预期入住率 | 预期 RevPAR | 理由
   - 考虑因素：竞品价格 / 预订进度 / 周边事件 / 天气

3. 🏆 收益优化方案：
   - 套餐组合建议（含早 vs 不含早的价差策略）
   - 连住优惠设计（住 2 晚送 1 晚的比例设计）
   - 房型升级推荐策略（前台升级话术 + 定价参考）
   - 最后时刻降价策略（当日 18:00 后未售房的定价）

4. ⚠️ 风险预警：
   - 过度涨价导致空房风险
   - 长期低价损害品牌形象
   - OTA 价格倒挂风险（各平台价格不一致被降权）

5. 📋 今日调价执行清单

一条差评带来的订单损失可能是几万元。AI 帮你快速响应、系统改进：

请分析近期的住客点评，生成管理和回复建议：

点评数据（近 30 天）：
| 日期 | 平台 | 评分 | 房型 | 点评内容 | 回复状态 |
{粘贴各平台点评数据}

酒店信息：
- 酒店类型：{经济型/中端/高端/民宿}
- 综合评分：{各平台平均分}
- 近 30 天总点评数 / 回复率 / 平均回复时间

请生成：

1. 📊 点评数据分析：
   - 评分分布（好评/中评/差评占比）
   - 各平台评分对比
   - 评分趋势（周变化）
   - 评价关键词词频统计（好评关键词 / 差评关键词）

2. 🔥 差评归因与改进方案：
   问题类别 | 出现次数 | 占总差评比 | 根源分析 | 改进方案 | 责任人
   - 🛏️ 房间/设施：{隔音差/空调不冷/床品不洁/设施老旧}
   - 👤 服务：{前台态度差/响应慢/入住退房慢}
   - 🍽️ 早餐：{品种少/质量差/供应时间短}
   - 🧹 卫生：{地板不净/浴室发霉/异味}
   - 🅿️ 配套：{停车不便/位置难找/周边嘈杂}

3. 💬 回复模板（分场景）：

   好评回复（个性化，1-2 句即可）：
   "感谢您的认可！特别是提到 {具体好评点} 让我们很受鼓舞。期待您下次光临，我们为您准备了 {小惊喜}。"

   中评回复（诚恳 + 解释 + 改进）：
   "感谢您的反馈。关于您提到的 {具体问题}，我们非常重视。经核实是 {原因} 导致的，我们已经 {改进措施}。期待有机会再次为您服务。"

   差评回复（先道歉 + 说明改进 + 邀请再来）：
   "非常抱歉给您带来了不好的体验。您提到的 {问题} 我们已召开专题会议，制定了 {具体整改措施}。方便私信我们留下联系方式，我们希望能进一步致歉和补偿。"

4. 🚀 评分提升行动计划：
   - 本周可立即改善的 3 件事
   - 本月需要解决的系统性问题
   - 好评激励方式（服务到位让客人主动好评，而非索要）

酒店前台 30% 的时间在回答重复性问题。AI 帮你建立标准化应答知识库：

请帮我建立酒店客服知识库，覆盖以下场景：

酒店基础信息（请替换为你的真实信息）：
- 名称 / 地址 / 电话
- 入住时间 / 退房时间
- 交通指引（从火车站/机场怎么来）
- 早餐时间 / 价格 / 地点
- 停车场情况（收费/免费/车位数量）
- 周边推荐（餐厅/景点/购物）
- 特殊政策（是否可以带宠物/加床/发票）

请生成：

1. 📋 FAQ 知识库（分场景）：

   入住前常见问题：
   Q：可以提前入住吗？
   A：{标准回答，包括最早入住时间 + 是否可以协调}
   Q：可以延迟退房吗？
   A：{标准回答，包括收费标准和免费延长条件}
   Q：有接送服务吗？
   A：{如有：预约方式 + 收费标准 + 接送范围}
   ...

   入住中常见问题：
   Q：WiFi 密码是多少？
   Q：附近有什么好吃的推荐？
   Q：空调不热/不冷怎么办？
   Q：可以加床吗？
   ...

   退房后常见问题：
   Q：有东西落在房间了怎么办？
   Q：发票怎么开？
   Q：下次有优惠吗？
   ...

2. 🎯 升级处理话术（超出标准流程的情况）：
   - 客人不满需要补偿时的处理流程
   - 需要升级到经理处理的情形
   - 投诉处理的"黄金 30 分钟"响应机制

3. 📝 各岗位 SOP 速查表：
   - 前台接待 SOP（办理入住 → 介绍设施 → 推荐服务）
   - 客房服务 SOP（接单 → 送物 → 清洁标准 → 检查）
   - 退房 SOP（查房 → 结算 → 送客 → 评价引导）

高端酒店靠细节取胜。AI 帮你提前了解宾客偏好，创造惊喜体验：

请根据以下宾客信息，制定个性化接待方案：

宾客信息：
- 姓名：{宾客}
- 入住日期/天数：{日期}，{N} 晚
- 房型：{房型}
- 入住目的：{商务/旅游/蜜月/亲子/生日}
- 特殊需求：{如：高楼层/安静房/加婴儿床}
- 历史入住记录（如是回头客）：
  {上次入住的房型/反馈/偏好}

请生成：

1. 🎯 个性化接待方案：

   入住前（提前 1 天）：
   - 预欢迎短信/微信模板
   - 房间准备 checklist（根据宾客特点和目的）
     ☐ {根据目的布置：蜜月/生日/商务}
     ☐ {偏好的房型/楼层/朝向}
     ☐ {特殊用品准备}
   - 周边推荐（根据入住目的）

   入住中：
   - 前台接待重点提醒
   - 增值服务推荐（SPA/餐饮/周边游）
   - 惊喜体验建议（如：生日当天送蛋糕）

   离店后：
   - 感谢信模板
   - 会员升级提醒（如果符合条件）
   - 下次预订优惠

2. 💎 增值服务推荐清单：
   - 免费增值：{延迟退房/欢迎水果/升级}
   - 付费增值：{早餐/SPA/接送/景点门票}
   - 推荐优先级和话术

3. 📋 宾客档案更新模板：
   宾客姓名 / 入住日期 / 房型 / 偏好 / 反馈 / 生日 / 会员等级 / 下次推荐策略

不了解竞争对手的变化，就是在黑暗中摸索。AI 帮你做周分析和竞品监控：

请分析本周经营数据，生成经营周报：

本周核心数据：
| 指标 | 本周 | 上周 | 环比 | 去年同期 | 同比 | 目标 | 达成率 |
{粘贴数据}

各渠道数据：
| OTA 平台 | 订单量 | 间夜数 | 平均房价 | 佣金率 | 转化率 |
{粘贴各平台数据}

竞品动态（您观察到的情况）：
{如：周边几家酒店的调价/上线活动/评分变化等}

请生成：

1. 📊 本周经营概览：
   - 出租率 / ADR / RevPAR 三件套分析
   - 与上周和去年同期的对比
   - 核心变化归因（为什么涨了/跌了）

2. 🔥 各渠道效率分析：
   - 各 OTA 平台的投入产出比（订单量 vs 佣金）
   - 各渠道客单价对比
   - 各渠道评分和转化率对比
   - 建议：哪些渠道加大投入 / 哪些需要优化

3. 🏆 竞争格局分析：
   - 周边竞品价格变化
   - 竞品新上线的活动和策略
   - 自身的竞争优势和劣势
   - 差异化竞争策略建议

4. 💡 下周行动计划：
   - 价格策略调整
   - 渠道运营重点
   - 服务改善动作
   - 营销推广计划

5. 📋 周报摘要（可直接发管理群/老板）