Hotel-Chatbots für Buchung und Concierge: Gästeanfragen mit KI beantworten

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Einen Assistenten für Buchungsanfragen und Gästetipps planen, absichern und anbinden

Das nehmen Sie mit

• Regelbasierte Bots und LLM-Assistenten können Sie für die Anliegen Ihrer Gäste gegeneinander abwägen.
• Ein Konzept für einen Hotel-Chatbot mit Buchungsstrecke, Concierge-Tipps und eigener Markenstimme haben Sie skizziert.
• Durch Grounding und klare Eskalationsregeln senken Sie das Risiko, dass der Assistent Gästen falsche Auskünfte gibt.
• Für Anbindung an PMS und Messenger, Umgang mit Gästedaten und Kennzahlen liegt ein Fahrplan vor.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Lagebild: Welche Anfragen auf welchen Kanälen eintreffen

   • Kanäle wie Website-Chat, E-Mail und Messenger und die Anliegen, die dort immer wiederkehren
   • Regelbasierte Bots versus LLM-Assistenten: feste Dialogpfade gegenüber frei formulierten Antworten
   • Mehrsprachigkeit nutzen: internationale Gäste in ihrer Sprache bedienen, ohne Zusatzpersonal
   • Live-Demo um drei Uhr nachts: Der Assistent beantwortet eine Zimmeranfrage mit Verfügbarkeit und Preis
   • Ihre Ausgangslage: welche Rückfragen das Rezeptionsteam heute die meiste Zeit kosten
2. Teil 2

   Modul 2 – Konzept: Buchung, Concierge und Tonfall des Assistenten

   • Vom Gästewunsch zur Reservierung: Anfrage erfassen, Verfügbarkeit prüfen, Buchung abschließen
   • Digitaler Concierge: Empfehlungen für Ausflüge und Restaurants, Upselling von Spa oder Zimmerkategorie
   • Persönlichkeit und Markenstimme festlegen, damit der Bot wie Ihr Haus klingt
   • Übung: Chatbot für ein Ferien- oder Stadthotel skizzieren, mit Themen, Tonfall und Buchungsstrecke
3. Teil 3

   Modul 3 – Qualität: Verlässliche Auskünfte und saubere Übergabe

   • Grounding: Antworten an Hausinformationen, Preise und Öffnungszeiten binden, um Falschauskünfte zu vermeiden
   • Eskalation an Mitarbeiter, sobald Beschwerden, Sonderwünsche oder Unsicherheit des Modells auftreten
   • Übung: Eskalationsregeln für typische Situationen wie Reklamation, Gruppenanfrage oder Notfall festlegen
   • Das Gästeerlebnis schützen: wann ein schneller Wechsel zu einem Menschen die bessere Antwort ist
4. Teil 4

   Modul 4 – Umsetzung: Anbindung, Datenschutz und Weiterentwicklung

   • Integration in PMS und Messenger: Zugriff auf Verfügbarkeiten und Reservierungsdaten
   • Datenschutz und Gästedaten: was der Assistent speichern darf und wie Gäste informiert werden
   • Fallstudie: Ein Hotel automatisiert seine Gästekommunikation und entlastet die Rezeption
   • Kennzahlen wie Direktbuchungsanteil, Lösungsquote und Übergaben auswerten und den Bot nachschärfen
   • Ihr Fahrplan: Kanal, Themenumfang und Verantwortliche für den Start des eigenen Assistenten