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數位旅宿營銷勝經：降本增效方法學!迎接後疫時代新市場

為了解決去背軟體的問題，作者Bob 這樣論述：

原本想的是數個月的緊急應變計畫，現成了回不去也看不到盡頭的新常態生活， 身為旅宿從業人員的你，何不把握百年一遇危機，成為奠基未來新旅宿的經營轉機！ 本書匯聚：剛柔並計+內外兼據→「降本增效」方法學 大數據分析VS. 數位式的現場管理流程VS. 完善的線上行銷策略VS. 虛實整合迎客 迎接新市場！ 重新定義和錨定「後疫時代」全新旅宿文化與體驗 新冠肺炎引爆經濟危機，同時也改變了人類的諸多習慣，尤其在2022 年的當下，我們目前還是沒能開放國境，更不可能在短時間內恢復到以前的觀光榮景，現在的旅宿消費者主要還是以本國旅客，我們失去了外國的客群，卻保留了原先固定出國的人們，而如何提升自己的

旅宿來符合這些TA 的期待呢？ 這是個極大的課題。 美國花了10 年產出兩千萬個工作機會，卻在短短的疫情肆虐下，四千萬個工 作機會被消失，尤其在海嘯前線的「BEACH 產業」- 預定（Booking）、娛樂 （Entertainment）、航空（Airline）、郵輪（Cruises）、旅宿業（Hotel），在這期 間很多人會選擇優雅轉身離去，揮一揮衣袖不帶走一片雲彩⋯⋯，但有人認為 危機便是轉機！，打算繼續打拚堅持到底！ 而為了生存，最多業主選擇的做法便是調整成本結構（Cost Structure），減緩 現金壓力，往往減少人力會變成首選。根據ReviewPro 在2021 第二季所做的

調查發現法國有150,000 人離開了餐旅業，德國則高達300,000 人；另外根據 Evening Standard 調研發現英國現在也將近存在20 萬個旅宿業職缺待補；最悲催的是從Joblist 問卷中發現有將近三分之一在這段時間離開旅宿業的專職者表示他們將不再回到旅宿業！ 台灣疫情從2019 年12 月開始蔓延，至今已經兩年多的時間，旅宿業的巨變應 該是不需要任何文獻來論證，拿出2019 年一至六月的數據來對比2021 年 一至六月的旅館業（一般旅館）營運報表來比較,，發現所有收入皆降，唯有裝修及設備的消費增加！ 而RevPAR 下降387 元，而員工數從347,396 人降到了49,

235 人，根本跳樓大拍賣地打了1.4 折，這難道不會影響運營嗎？ 台灣十六檔飯店股中有75% 在2021 年是負成長，市況不言而喩。 根據ReviewPro 訪問在這期間離開旅宿業的轉職者「想要離職的原因」，其中「想要有不同的工作環境」佔了52%，新工作的薪水和福利較高各佔了45% 和 19%，再來就是時間彈性和可以遠端工作。 因為人力斷層以及一陣子的報復性消費，造成了在旅宿業「評論」維度產生了 一連串奇妙的狀況，其中我們發現消費者整體滿意度是下降的，2019 年和2021年來比較相差了2%，正面情緒字眼也下降了4.3%，其中我們來看看F&B 的淸潔度，有關淸潔的正面情緒字眼下降

了7.5%，客務部的接待下降3.6%，其正面情緒字眼下降了4.3%，這個敏感的後疫時間點的確讓許多旅宿業主嘗盡了苦頭。 人力銳減時旅宿業主要如何吸引和留住員工，提高士氣？ 員工短缺在消費體驗方面會造成服務速度變慢，客人等待時間變長、餐飮服務減少或關閉，甚至營運時間減少，客房服務取消以及發展出更多的客人自助服務、而在員工方面每個人力要負擔的多重任務與責任造成精力消耗快速，而在業務人員端，讓業務人員不敢接下過多的訂房業務因為員工無法負擔⋯⋯。 極簡經營的狀況能幫助到旅宿業嗎？ 這讓旅宿業的未來產生許多不確定性，有些業主可能發現，原本40 位員工能支持的物業，但現在僅需要16 位種子員工就可

以讓運營緊湊進行，而且極簡的成本支出仍然可以有不錯的收入（國內報復性旅遊的反應），這樣多重因素產生的效應到底是健康的嗎？ 以客人的角度，可能因為不能出國旅遊，提高了國內旅遊預算，願意多付出一點房費，但消費者可能會發現得到的體驗似乎會有點不成比例，是不是又更懷念在東京六本木森大樓窗外景色或是溫哥華羅伯森大街的味道？   各位旅宿業主WAKE UP ！！不要被當前的短利影響了旅宿該有的基本品質，難道你們沒發現，在這陣子的評論中，大家除了愈加嚴格也愈願意「鉅細靡遺」地分享入住心得？ 別再視若無睹，否則Backfire 會相當驚人！ 大家是否願意趁這次的危機進行數位科技升級，利用數位技術來減輕人員

短缺的影響？ 讓這些願意在後疫時期陪我們一同挺過的夥伴們一些好用的工具，讓他們減少庶務工作增加效能，並用更多的時間來與員工對談交流，共同重新定義和錨定後疫時期的嶄新公司文化，用一個正確的經營方式面對旅宿後疫情時代吧！ 缺口就是光的入口，讓我們一起攜手度過。  

去背軟體進入發燒排行的影片

即時人像去除背景系統基於複數深度學習圖像分割模型

為了解決去背軟體的問題，作者陳守業 這樣論述：

儘管現代有圖片編輯技術，也有許多視訊會議軟體或服務提供虛擬背景功能，但實際上優良、具即時性，且可單獨在本機運行的去背軟體相當少。優良的即時去背技術大多是未必開源的網頁開發資源，常規程式語言的現有資源則較少。對於虛擬背景攝影，攝影師能在按下快門前就看到去背後的預覽畫面，是一項重要的需求，為此需要本地的即時去背系統，本研究則以能滿足此需求為標準。技術重點在於，保證品質的同時有夠高的即時性，可以跟原畫面同步呈現去背後畫面。本研究使用現有的複數深度學習模型，實作兩套即時人像去背系統，語義分割系統和實例分割系統，並比較以兩種技術為主建構的系統、探討圖像分割模型用於即時去背的可行方向。前者利用複數深度學

習模型，互相彌補各自在去背功能上的不足；後者雖是單一模型，但相較於語義分割模型，擁有準度上的先天優勢。