Details

Данная работа посвящена исследованию и разработке набора мер по повышению качества премиального обслуживания иностранных гостей в гостинице категории люкс. В процессе исследования были решены следующие задачи: 1. Изучены теоретические основы премиального сервиса, его виды и организационные модели оказания услуг в гостиничном бизнесе. 2. Проведен анализ организационно-экономической деятельности и системы премиального сервиса АО «Тристар Инвестмент Холдингс» (гостиница «Four Seasons Lion Palace St. Petersburg»). 3. Выявлены ключевые проблемы в организации сервиса: дефицит кросс-культурных компетенций персонала, недостаточный уровень цифровизации и слабая адаптация сервиса под потребности гостей из Китая, ОАЭ и Турции. 4. Разработаны рекомендации по совершенствованию системы премиального сервиса, включающие программу обучения персонала, модернизацию цифровых сервисов (робот-портье, мультиязычный интерфейс) и внедрение специализированных стандартов обслуживания. 5. Проведена оценка экономической и организационной эффективности предложенных мероприятий. Работа выполнялась на базе гостиничного предприятия «Four Seasons Lion Palace St. Petersburg». В ходе работы были использованы методы сравнительного и системного анализа, контент-анализ отзывов гостей, PEST- и SWOT-анализы, а также модель культурных изменений Г. Хофстеде. Результатом работы стала разработка комплекса из трёх взаимосвязанных программ (кадровая, цифровая и кросс-культурная), направленная на повышение удовлетворённости иностранных гостей. Экономический расчёт показала высокую эффективность предложений: ожидаемый прирост выручки от целевого сегмента составит 14,1 млн руб., срок окупаемости проекта – около 2,5 месяцев. Для достижения данных результатов в работе были использованы современные информационные технологии, применяемые в гостиничном бизнесе. В их число входит CRM-система «Bitrix24» для персонализации обслуживания, система управления номерным фондом «Opera PMS», платформа для обслуживания гостей «Treema» («Hoteza»), а также различные агрегаторы для анализа отзывов («Trip.com», «Яндекс.Путешествия» и др.).

The given work is devoted to the research and development of a set of measures to improve the quality of premium service for foreign guests in a luxury hotel. In the process of this research, the following tasks were solved: 1. The theoretical foundations of premium service, its types, and organizational models for service delivery in the hotel industry were studied. 2. An analysis of the organizational and economic activities and premium service system of «Tristar Investment Holdings» JSC («Four Seasons Lion Palace St. Petersburg») was conducted. 3. Key service organization issues were identified: a lack of cross-cultural staff competencies, insufficient digitalization, and poor adaptation of services to the needs of guests from China, the UAE and Turkey. 4. Recommendations for improving the premium service system were developed, including a staff training program, modernization of digital services (robot receptionist, multilingual interface), and the implementation of specialized service standards. 5. An assessment of the economic and organizational effectiveness of the proposed measures was conducted. The study was conducted at the Four Seasons Lion Palace St. Petersburg hotel. Methods of comparative and systemic analysis, content analysis of guest reviews, PEST and SWOT analyses, and Hofstedes cultural change model were used. The result was the development of a set of three interrelated programs (HR, digital, and cross-cultural) aimed at increasing international guest satisfaction. An economic analysis demonstrated the high effectiveness of the proposals: the expected revenue increase from the target segment will be 14.1 million rubles, with a payback period of approximately 2.5 months. To achieve these results, modern information technologies used in the hotel industry were used. These include the Bitrix24 CRM system for personalized service, the Opera PMS room management system, the Treema (Hoteza) guest service platform, and various review analysis aggregators (Trip.com, Yandex.Travel, etc.).