Victor Fernandes   |   27/06/2022 15:04
Atualizada em 27/06/2022 15:08

Sabre lança ferramenta hoteleira de viagem personalizada

A nova tecnologia ajuda os hoteleiros a retalhar bens, serviços, experiências e políticas

Divulgação/ Sabre
O SynXis Retail Studio ajuda os hoteleiros a retalhar bens, serviços, experiências e políticas
O SynXis Retail Studio ajuda os hoteleiros a retalhar bens, serviços, experiências e políticas
A Sabre Corporation concluiu a fase inicial do lançamento do SynXis Retail Studio, criado para "transformar o futuro do varejo hoteleiro e entregar a experiência de viagem personalizada que os hóspedes esperam".

O Cordis Hotel & Resorts em Hong Kong é um cliente piloto do SynXis Retail Studio desde 2019. Apesar dos desafios trazidos pela pandemia, desde a introdução da ferramenta, o Cordis viu um aumento de 53% nas experiências, de 46% em mercadorias e de 35% nos serviços vendidos por noite, em relação ao mesmo período de 2019.

“O SynXis Retail Studio é um divisor de águas”, compartilhou Scott Wilson, presidente da Sabre Hospitality. “Com o desenvolvimento desta tecnologia, buscamos redefinir a forma como os hoteleiros fazem negócios e colocar um foco maior na experiência do hóspede. Os resultados que vimos na fase piloto desta tecnologia marcam um passo importante em direção à nossa visão de viagens verdadeiramente personalizadas.”

O SynXis Retail Studio, que é a solução mais recente a ser adicionada à plataforma SynXis, permite que os hoteleiros diversifiquem para produtos de varejo, serviços, experiências, mercadorias, políticas e mais por atributo no ponto de distribuição. Essa capacidade de vender praticamente qualquer coisa no varejo resulta em mais oportunidades para criar fluxos de receita adicionais fora da sala. A ferramenta permite que os hoteleiros ofereçam uma experiência personalizada aos hóspedes por meio de opções expandidas do cliente.

O SynXis Retail Studio é integrado diretamente ao SynXis Central Reservations e ao SynXis Booking Engine e, entre as funcionalidades futuras, espera-se que ofereça a oportunidade de utilizar análises preditivas por meio de aprendizado de máquina para otimizar a receita.

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