هل ترغب في معرفة كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالطلب الموسمي على الحجوزات؟ دعنا نستكشف التفاصيل مع INVIAI في هذا المقال!

غالبًا ما يتبع الطلب الموسمي على الحجوزات في السفر والضيافة دورات مألوفة (عطلات الصيف، عطلات الشتاء، الفعاليات)، لكن العوامل الواقعية قد تجعل التنبؤ به أمرًا معقدًا. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة بتحليل مجموعات بيانات ضخمة للتنبؤ بهذه التغيرات.

على سبيل المثال، تستخدم شركات الطيران الآن “الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتوقع أكثر المسارات ازدحامًا حتى قبل بدء الحجوزات”، مما يسمح لشركات الطيران بضبط الأسعار قبل موسم الذروة. وبالمثل، يشير خبراء الضيافة إلى أن النماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للفنادق “توقع معدلات الإشغال بدقة عالية” من خلال أخذ الموسمية والفعاليات والطقس في الاعتبار.

من خلال دمج أنماط الحجز التاريخية مع الإشارات اللحظية (اتجاهات البحث، الضجة الاجتماعية، توقعات الطقس، وغيرها)، يمكن لهذه الأنظمة اكتشاف الزيادات القادمة في الحجوزات ومساعدة الشركات على تعديل الأسعار والعروض والموظفين مسبقًا. وتحث منظمة السياحة العالمية التابعة للأمم المتحدة الوكالات على تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات العملاء و“التنبؤ باتجاهات السفر” بهذه الطريقة.

أنماط الطلب الموسمي في السفر والضيافة

يتقلب الطلب على السفر بشكل طبيعي مع التقويم: تجلب عطلات الصيف، وعطلات الشتاء، ومواسم المهرجانات زيادات في الطلب. لكن توقيت الذروة الدقيق قد يختلف من سنة لأخرى.

على سبيل المثال، توضح شركة Slimstock أن الفعاليات مثل عيد الميلاد أو عيد الفصح تتغير تواريخها سنويًا – مما يحرك ذروة الطلب “عدة أسابيع إلى الأمام أو الخلف” من سنة لأخرى. تجعل هذه التغيرات في جداول العطلات التنبؤات البسيطة غير موثوقة.

يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال إزالة تأثير الموسمية من البيانات والتعلم من كل دورة. في إحدى الحالات، استخدم باحثون من جامعة نورث وسترن التعلم الآلي على بيانات حجوزات الفنادق، وبيانات ركاب شركات الطيران، وجداول العطلات، ولاحظوا انخفاضًا في أخطاء التنبؤ بأكثر من 50% مقارنة بالنموذج الأساسي. هذا يبرز ميزة الذكاء الاصطناعي: يمكنه تعلم الاتجاهات الموسمية المعقدة وتحديثها مع تغير الظروف، مما يمنح المخططين رؤية أفضل بكثير لمواعيد ارتفاع الطلب الفعلي.

كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالطلب الموسمي

تستوعب أنظمة التنبؤ بالذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من البيانات وتستخدم نماذج متقدمة لاكتشاف إشارات الطلب. تشمل المدخلات الرئيسية:

• البيانات التاريخية وبيانات الحجز: تشكل حجوزات الغرف أو الرحلات السابقة قاعدة أساسية. (على سبيل المثال، دمج سجلات حجز الفنادق وشركات الطيران مع بيانات العطلات حسّن الدقة بشكل كبير في دراسة بحثية.)

• أنماط البحث والتصفح: تكشف الاستفسارات المتعلقة بالسفر (على جوجل، ووكالات السفر عبر الإنترنت، وغيرها) عن المسارات أو الوجهات الشائعة قبل حدوث الحجوزات.

• الإشارات الاجتماعية والسوقية: يستخرج الذكاء الاصطناعي اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات عبر الإنترنت، والمؤشرات الاقتصادية. تشير Slimstock إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه وزن “المواضيع الرائجة على الشبكات الاجتماعية، وبيانات زيارات الويب، ومراجعات العملاء… والبيانات الاقتصادية الكلية” لاكتشاف أنماط موسمية دقيقة.

• الفعاليات الخارجية والطقس: تُدخل جداول الفعاليات أو العطلات وحتى توقعات الطقس في الحسابات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي توقع أن موجة حر ستزيد من الحجوزات اللحظية للشواطئ أو أن مهرجانًا كبيرًا سيرفع الطلب على فنادق المدينة.

• التسعير التنافسي: تُزود الأسعار والتوافر اللحظية من شركات الطيران والفنادق ووكالات السفر عبر الإنترنت الذكاء الاصطناعي بمعلومات عن ديناميكيات السوق، ليعرف ما إذا كان الطلب مرتفعًا أو منخفضًا بشكل غير معتاد.

تُدخل هذه البيانات في نماذج التعلم الآلي (مثل الغابات العشوائية أو الشبكات العصبية) وخوارزميات السلاسل الزمنية. على عكس الخطوط الاتجاهية البسيطة، يمكن للذكاء الاصطناعي “اكتشاف العلاقات المعقدة وغير الخطية” في البيانات، كاشفًا عن أنماط قد يغفلها الإنسان.

تتحسن النماذج باستمرار: كما تشير Slimstock، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي “تحسين نفسها” عند تغذيتها ببيانات جديدة، مما ينتج توقعات أكثر دقة مع مرور الوقت. عمليًا، يعني هذا بقاء التوقعات دقيقة حتى مع تغير ظروف السوق (مثل استيعاب تأثير حدث مفاجئ أو اضطراب بسرعة).

حالات الاستخدام الواقعية

يُحدث التنبؤ الموسمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحولًا بالفعل في عمليات السفر والفنادق:

• شركات الطيران والرحلات: تتنبأ شركات الطيران بالمسارات ذات الطلب العالي وتضبط الأسعار أو السعة مسبقًا. على سبيل المثال، تحلل شركات الطيران بيانات البحث والاتجاهات الموسمية لتوقع الوجهات الأكثر شعبية.
  يتيح لهم ذلك تطبيق التسعير الديناميكي (رفع أو خفض الأسعار في الوقت الحقيقي بناءً على الطلب في أوقات الذروة وغير الذروة) وتسويق المسارات المناسبة مبكرًا.

• الفنادق والإقامة: تستخدم الفنادق الذكاء الاصطناعي لتوقع إشغال الغرف. من خلال تحليل الحجوزات التاريخية، والفعاليات المحلية، والطقس، يساعد الذكاء الاصطناعي على “التنبؤ بالطلب على الحجوزات” بحيث يمكن للفنادق إطلاق عروض مستهدفة أو تعديل الأسعار قبل فترات انخفاض الإشغال.
  هذا يعني غرفًا أقل خلوًا: يمكن للفندق ملء الشواغر المتوقعة بعروض خاصة، ثم رفع الأسعار مع وصول الذروة، مما يزيد الإيرادات دون الحاجة إلى تخفيضات كبيرة.

• وكالات السفر عبر الإنترنت ومنظمو الرحلات: يرصد الذكاء الاصطناعي التنبؤي العلامات المبكرة للوجهات الرائجة أو تغيرات تفضيلات المسافرين. يمكن للوكالات بعد ذلك تجميع وتسويق باقات السفر قبل المنافسين.
  على سبيل المثال، إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي زيادة الاهتمام بالسفر المغامر أو بمدينة معينة، يمكن لمنظمي الرحلات تنسيق وترويج العروض ذات الصلة بشكل استباقي.

• مسوقو الوجهات السياحية: تراقب هيئات السياحة اتجاهات البحث ووسائل التواصل الاجتماعي لقياس الاهتمام بالأماكن أو المناطق. يمكّنهم الذكاء الاصطناعي من إطلاق حملات وفعاليات قبل وصول موجة السياحة، بدلاً من محاولة اللحاق بالركب بعد انتهاء الذروة.

تُظهر هذه الحالات كيف يخلق الذكاء الاصطناعي رؤية قابلة للتنفيذ. حتى تكاملات أنظمة إدارة الفنادق تبرز ميزات “التنبؤ بالطلب الموسمي” التي تنبه المديرين إلى الفترات المزدحمة القادمة.

باختصار، تستخدم شركات السفر والفنادق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بموعد ومكان ارتفاع الطلب، وليس فقط للتفاعل بعد زيادة الحجوزات.

فوائد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب الموسمي عدة مزايا رئيسية:

• دقة أعلى في التنبؤ: من خلال تحليل بيانات أكثر بكثير من الطرق التقليدية، ينتج الذكاء الاصطناعي توقعات أكثر دقة بكثير. تشير Slimstock إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه دمج بيانات متنوعة (الاتجاهات الاجتماعية، الطقس، وغيرها) لاكتشاف “أنماط معقدة وأقل وضوحًا”.
  في إحدى الحالات، خفض نموذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي (الغابات العشوائية) الخطأ بحوالي 50% مقارنة بالمعيار الأساسي.

• زيادة الإيرادات والربحية: التنبؤ بالفترات المزدحمة يعني التقاط إيرادات كانت ستفقد. يمكن للتسعير الديناميكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي وحده زيادة العوائد بشكل ملحوظ—تقدر WNS زيادة الإيرادات حتى 10% من خلال تحسين التسعير بالذكاء الاصطناعي.
  تملأ الفنادق المزيد من الغرف بأسعار الذروة من خلال التعديل المبكر، وتبيع شركات الطيران المزيد من المقاعد أو الخدمات الإضافية مع ارتفاع الطلب.

• كفاءة تشغيلية: يؤتمت الذكاء الاصطناعي الكثير من عمليات تحليل الأرقام. لم يعد التنبؤ يعتمد على جداول بيانات يدوية. بدلاً من ذلك، تقوم النماذج بـ“تحسين نفسها” مع التعلم من الحجوزات المستمرة.
  يمكن للموظفين التركيز على الاستراتيجية وخدمة الضيوف مع الثقة في التوقعات المحدثة للنظام.

• المرونة الاستراتيجية: تمكن توقعات الذكاء الاصطناعي الشركات من تخطيط الحملات، والموظفين، والمخزون مسبقًا. على سبيل المثال، يمكن للفندق جدولة موظفين إضافيين أو شراء مخزون قبل أسبوع مزدحم متوقع.
  تقلل هذه الخطوة الاستباقية من نفاد المخزون والزيادة في التوظيف. كما تشير إحدى التكاملات الصناعية، يتيح التنبؤ بالطلب الموسمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي للفنادق التخطيط المسبق لأوقات الطلب العالي وتعديل الأسعار مسبقًا.

بشكل عام، يترجم التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى عمليات أكثر سلاسة وإيرادات أقوى لشركات السفر والفنادق، خاصة خلال مواسم الذروة والفترات الانتقالية.

اعتبارات التنفيذ

يتطلب اعتماد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي تخطيطًا دقيقًا وإدارة بيانات محكمة:

• جودة البيانات والتكامل: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على جودة بياناتها. تتطلب التوقعات بيانات نظيفة وفي الوقت المناسب من جميع المصادر ذات الصلة (أنظمة إدارة علاقات العملاء، محركات الحجز، تغذيات السوق). تؤدي البيانات الناقصة أو القديمة إلى توقعات ضعيفة.
  يجب على الشركات دمج وتحديث خطوط بياناتها باستمرار حتى يرى الذكاء الاصطناعي الصورة الكاملة.

• المواهب والاستراتيجية: تحذر WTTC من أن العديد من شركات السفر تفتقر إلى خبرة الذكاء الاصطناعي وخطط رسمية. من الضروري الاستثمار في محللي بيانات مهرة أو الشراكة مع مزودي خدمات ذوي خبرة في الذكاء الاصطناعي.
  يمكن أن يثبت مشروع تجريبي صغير (مسار واحد، منشأة واحدة، موسم واحد) القيمة. كما يضمن تدريب الموظفين الحاليين على تفسير توقعات الذكاء الاصطناعي تبنيًا أكثر سلاسة.

• الخصوصية والأخلاقيات: يثير جمع المزيد من بيانات المسافرين اعتبارات تتعلق بالخصوصية. يجب الالتزام باللوائح المحلية (مثل GDPR، CCPA، وغيرها) والشفافية مع العملاء. الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي يبني الثقة.

• التحسين المستمر: حتى بعد النشر، يجب الاستمرار في تحسين النموذج. كما يشير مستشارو الذكاء الاصطناعي، يجب تغذية النظام بنتائج الحجوزات الجديدة وردود فعل السوق.
  يجب إعادة تدريب النماذج بانتظام والتحقق من صحة توقعاتها. كما يجب الحفاظ على الإشراف البشري—فالصدمات السوقية (مثل الأحداث المفاجئة، الأوبئة) لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا لتجاوز أو دعم توقعات الذكاء الاصطناعي.

من خلال معالجة هذه العوامل، يمكن لشركات السفر والفنادق الاستفادة بنجاح من التنبؤ بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع الطلب الموسمي.

>>> انقر لتتعلم المزيد حول كيفية: الذكاء الاصطناعي يحسّن أسعار غرف الفنادق في الوقت الفعلي

يثبت التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي أنه نقطة تحول في مجال السفر والضيافة. من خلال التعلم من الأنماط التاريخية والإشارات اللحظية، يمكن للذكاء الاصطناعي بثقة التنبؤ بأنماط الطلب المستقبلية وتوجيه القرارات الاستراتيجية.

بفضل هذه الرؤى، يمكن لشركات الطيران والفنادق والعلامات التجارية في مجال السفر تحسين التسعير، والمخزون، والتسويق قبل مواسم الذروة بدلاً من محاولة اللحاق بالركب. يؤكد قادة الصناعة أن دمج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب لم يعد خيارًا بل أولوية استراتيجية تحقق خدمة عملاء أفضل، ونسب إشغال أعلى، وإيرادات متزايدة في كل موسم.

كما تؤكد WTTC، فإن تبني الذكاء الاصطناعي في السفر سيقدم “تجارب عملاء لا مثيل لها” وقطاع سياحي أكثر مرونة واستدامة.