Персонализацията и значението и за туристическия бранш

14 октомври
Персонализацията и значението и за туристическия бранш
Персонализацията е популярен инструмент в маркетинга от доста време насам. През 2019 г. „Персонализация“ беше обявена за маркетингова дума на годината от Американската асоциация на националните рекламодатели. Какво обаче е значението ѝ в туристическия бранш в настоящата ситуация и какво да очакваме от инструментите, базирани на изкуствен интелект и машинно обучение?

Истината е, че персонализацията предлага дългосрочни ползи както за потребителите, така и за компаниите. Наскоро доклад на Salesforce за нагласите на хората установи, че 52% от анкетираните очакват офертите в областта на туризма, които получават, да бъдат персонализирани. Според PWC, 63% от американските потребители са готови да споделят личните си данни в замяна на услуга с добавена стойност.

Персонализирането помага да се трансформират отношенията с клиентите от обикновени продажби до дългосрочно партньорство. То може да осигури истински избор за клиентите, което да подобри качеството на услугите, които получават. Освен това, персонализирането допринася за разширяването на пазара и прави бизнесите в сферата на туризма по-конкурентни.

Това е печелившо за клиенти и компании. От една страна клиентите могат да получават промоции и отстъпки в замяна на лична информация, а от друга - компаниите могат да постигнат увеличение на приходите.

AI и ML: Каква е разликата?

Нека да разгледаме отблизо основните цели на AI и ML, две свързани теми, които често се бъркат. Изкуственият интелект е широко понятие, което се отнася до компютърни системи, които изпълняват задачи въз основа на човешкия интелект. И изкуственият интелект, и машинното обучение се считат за мащабируеми инструменти, които могат да се използват за изграждане на системи за анализ на поведенческите модели на клиентите, свързването им с лични данни и географско местоположение и създаване на групи от потребители. Въз основа на клъстерния анализ, компаниите могат да прилагат предварително определени правила към различни групи клиенти.

Машинното обучение, от друга страна, е вид изкуствен интелект, който може да преглежда големи обеми от данни и да открива специфични тенденции и модели, които иначе биха останали незабелязани от хората. Основната му цел е да създава структури без човешка намеса и да формира заключения.

Какво означава това за туристическата индустрия?

Туристическата индустрия започна да възприема тези технологии, да диверсифицира операциите с AI и да използва алгоритми за машинно обучение при наблюдение на поведението на потребителите при сърфиране, както и историята на техните покупки. Тези данни могат да се използват за съпоставяне на продукти, туристически пакети, промоции и напомняния за съответните потребители. ML и AI използват резултатите, за да селектират най-подходящите оферти или да предоставят персонализирана контекстуална помощ.

Например - Swiss Deluxe Hotel използва решение за интелигентно договаряне, базирано на изкуствен интелект, за да създаде персонализирано предложение за цена според историята, профила, онлайн взаимодействието и поведението на гостите си. С тази система клиентите на Swiss Deluxe Hotel получават персонализирано обслужване и оферта с най-добра цена. Ако бъдещ гост не завърши процеса на резервация, Swiss Deluxe Hotels все още анализира поведението, като събира ценни данни за гостите.

Uber пък предлага система за интелигентен отговор, която позволява на шофьори да комуникират с помощта на съобщения в приложението. Системата използва машинно обучение и обработка на естествен език (NLP), за да предвиди и персонализира отговорите на често задавани въпроси. Шофьорите могат да отговорят с едно докосване. Uber предлага и персонализирани предложения за дестинации въз основа на историята на пътуванията.

Предизвикателства

Въпреки че машинното обучение има много предимства, то крие и известни рискове. Ето някои от тях:

  • Машинното обучение изисква набор от данни за обучение. Те трябва да бъдат приобщаващи, безпристрастни и с достатъчно голям обем.
  • Друго голямо предизвикателство е способността за точно интерпретиране на резултатите, генерирани от алгоритмите. Алгоритмите трябва да се избират внимателно, за да работят правилно.
  • Изисква се време и изчислителни ресурси, за да обучите вашия модел и да направите надеждни прогнози.
  • Машинното обучение има висока степен на чувствителност към грешки. Да предположим, че обучавате алгоритъм с набори от данни, които са твърде малки. Ще завършите с предубедени прогнози, идващи от предубеден набор от обучения. Това води до показване на неподходящи оферти на клиентите. В този случай съответните грешки могат да задействат верига от други грешки, които да останат незабелязани за известно време. Когато се забележат тези грешки, може да отнеме време, за да се разпознае източникът на проблема и да се отстрани.
  • В момента има огромен недостиг на специалисти по изкуствен интелект, което затруднява наемането и развитието на този сегмент. 

При сегашното ниво на прецизност на изкуствения интелект, вярната посока за много приложения е намирането на точното количество данни за „захранване“ на софтуера. Големите данни могат да бъдат полезни, но за много приложения би било по-добре да се гарантира силен набор от данни, който ясно илюстрира концепциите, от които се нуждае AI, за да се обучи. Това означава, че данните трябва да бъдат изчерпателни в обхвата на важни случаи и да бъдат етикетирани последователно.

В обобщение, голямо количество обработени, добре подготвени данни, могат да помогнат на механизмите за изкуствен интелект да постигнат успех. Не е нужно да харчите огромно количество пари за AI, за да стартирате. Можете да започнете с местни AI инструменти, които ви позволяват да тествате и да се учите. Ако имате нужда от персонализирано решение, един от най-ефективните начини да започнете работа с AI/ML е да получите услуги от компании, които имат опит в това начинание.