آیا می‌خواهید بدانید چگونه هوش مصنوعی تقاضای رزرو فصلی را پیش‌بینی می‌کند؟ بیایید با INVIAI جزئیات را در این مقاله بررسی کنیم!

تقاضای رزرو فصلی در سفر و مهمان‌نوازی اغلب چرخه‌های آشنایی دارد (تعطیلات تابستانی، تعطیلات زمستانی، رویدادها)، اما عوامل واقعی می‌توانند آن را غیرقابل پیش‌بینی کنند. ابزارهای مدرن هوش مصنوعی داده‌های عظیمی را تحلیل می‌کنند تا این تغییرات را پیش‌بینی کنند.

برای مثال، شرکت‌های هواپیمایی اکنون «از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی مسیرهایی که بیشترین ترافیک را خواهند داشت، حتی قبل از شروع رزروها استفاده می‌کنند»، که به آنها اجازه می‌دهد قیمت‌ها را پیش از فصل اوج تنظیم کنند. به همین ترتیب، کارشناسان مهمان‌نوازی اشاره می‌کنند که مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به هتل‌ها امکان می‌دهند «نرخ اشغال را با دقت بالا پیش‌بینی کنند» با در نظر گرفتن فصلی بودن، رویدادها و شرایط آب و هوایی.

با ترکیب الگوهای تاریخی رزرو با سیگنال‌های زمان واقعی (روندهای جستجو، هیاهوی اجتماعی، پیش‌بینی‌های آب و هوا و غیره)، این سیستم‌ها می‌توانند افزایش‌های پیش‌رو در رزرو را شناسایی کرده و به کسب‌وکارها کمک کنند تا قیمت‌ها، تبلیغات و نیروی انسانی را از پیش تنظیم کنند. سازمان جهانی گردشگری سازمان ملل حتی از آژانس‌ها می‌خواهد که از هوش مصنوعی برای داده‌های مشتری استفاده کنند و «روندهای سفر را پیش‌بینی کنند» به این شکل.

الگوهای تقاضای فصلی در سفر و مهمان‌نوازی

تقاضای سفر به طور طبیعی با تقویم نوسان دارد: تعطیلات تابستانی، تعطیلات زمستانی و فصل جشن‌ها همه باعث افزایش تقاضا می‌شوند. اما زمان دقیق اوج می‌تواند سال به سال متفاوت باشد.

برای مثال، Slimstock توضیح می‌دهد که رویدادهایی مانند کریسمس یا عید پاک هر سال تاریخشان تغییر می‌کند – که باعث می‌شود اوج تقاضا «چند هفته زودتر یا دیرتر» نسبت به سال قبل باشد. چنین تغییرات در برنامه تعطیلات، پیش‌بینی‌های ساده را غیرقابل اعتماد می‌کند.

هوش مصنوعی با حذف اثرات فصلی از داده‌ها و یادگیری از هر چرخه کمک می‌کند. در یک مورد، پژوهشگران دانشگاه Northwestern با استفاده از یادگیری ماشین روی داده‌های رزرو هتل، مسافران هواپیما و تقویم تعطیلات، خطاهای پیش‌بینی را بیش از ۵۰٪ نسبت به مدل ساده کاهش دادند. این نشان‌دهنده برتری هوش مصنوعی است: می‌تواند روندهای پیچیده فصلی را بیاموزد و با تغییر شرایط آنها را به‌روزرسانی کند، که دید بسیار بهتری به برنامه‌ریزان می‌دهد که چه زمانی تقاضا واقعاً افزایش خواهد یافت.

چگونه هوش مصنوعی تقاضای فصلی را پیش‌بینی می‌کند

سیستم‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی داده‌های متنوعی را دریافت کرده و از مدل‌های پیشرفته برای شناسایی سیگنال‌های تقاضا استفاده می‌کنند. ورودی‌های کلیدی شامل موارد زیر است:

• داده‌های تاریخی و رزرو: شب‌های اقامت یا رزروهای پرواز گذشته یک مبنای اولیه ایجاد می‌کنند. (برای مثال، ترکیب سوابق رزرو هتل و هواپیما با ویژگی‌های تعطیلات دقت را در یک مطالعه تحقیقاتی به طور قابل توجهی افزایش داد.)

• الگوهای جستجو و مرور: جستجوهای مرتبط با سفر (در گوگل، آژانس‌های مسافرتی آنلاین و غیره) مسیرها یا مقاصد محبوب را قبل از شروع رزروها نشان می‌دهند.

• سیگنال‌های اجتماعی و بازار: هوش مصنوعی روندهای شبکه‌های اجتماعی، نظرات آنلاین و شاخص‌های اقتصادی را استخراج می‌کند. Slimstock اشاره می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند «موضوعات پرطرفدار در شبکه‌های اجتماعی، داده‌های بازدید وب، نظرات مشتریان... داده‌های کلان اقتصادی» را وزن‌دهی کند تا الگوهای فصلی ظریف را شناسایی نماید.

• رویدادهای خارجی و آب و هوا: تقویم رویدادها یا تعطیلات و حتی پیش‌بینی‌های آب و هوا وارد می‌شوند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که موج گرما باعث افزایش رزروهای دقیقه نودی ساحلی می‌شود یا یک جشن بزرگ تقاضای هتل‌های شهری را افزایش می‌دهد.

• قیمت‌گذاری رقابتی: نرخ‌ها و دسترسی در زمان واقعی از سایر خطوط هوایی، هتل‌ها یا آژانس‌های مسافرتی آنلاین، دینامیک بازار را اطلاع می‌دهد، بنابراین هوش مصنوعی می‌داند که آیا تقاضا به طور غیرعادی بالا یا پایین است.

این ورودی‌ها وارد مدل‌های یادگیری ماشین (مانند جنگل تصادفی یا شبکه‌های عصبی) و الگوریتم‌های سری زمانی می‌شوند. برخلاف خطوط روند ساده، هوش مصنوعی «می‌تواند روابط پیچیده و غیرخطی» در داده‌ها را شناسایی کند و الگوهایی را کشف کند که ممکن است انسان از دست بدهد.

مدل‌ها به طور مداوم بهبود می‌یابند: همان‌طور که Slimstock اشاره می‌کند، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند «خودبهینه‌سازی» کنند وقتی داده‌های جدید دریافت می‌کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در طول زمان ارائه دهند. در عمل این بدان معناست که پیش‌بینی‌ها حتی با تغییر شرایط بازار دقیق باقی می‌مانند (برای مثال، به سرعت تأثیر یک رویداد ناگهانی یا اختلال را جذب می‌کنند).

موارد کاربرد واقعی

پیش‌بینی فصلی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تحول عملیات سفر و هتل‌ها است:

• خطوط هوایی و پروازها: شرکت‌های هواپیمایی مسیرهای پرتقاضا را پیش‌بینی کرده و قیمت‌گذاری یا ظرفیت را از پیش تنظیم می‌کنند. برای مثال، خطوط هوایی داده‌های جستجو و روندهای فصلی را تحلیل می‌کنند تا پیش‌بینی کنند کدام مقاصد محبوب خواهند بود.
  این به آنها امکان می‌دهد قیمت‌گذاری پویا را اجرا کنند (افزایش یا کاهش نرخ‌ها در زمان واقعی بر اساس تقاضای اوج یا غیر اوج) و مسیرهای مناسب را زودتر بازاریابی کنند.

• هتل‌ها و اقامتگاه‌ها: هتل‌ها از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نرخ اشغال اتاق استفاده می‌کنند. با تحلیل رزروهای تاریخی، رویدادهای محلی و آب و هوا، هوش مصنوعی «به پیش‌بینی تقاضای رزرو کمک می‌کند» تا هتل‌ها بتوانند تبلیغات هدفمند راه‌اندازی کنند یا نرخ‌ها را قبل از کاهش اشغال تنظیم نمایند.
  این به معنای اتاق‌های خالی کمتر است: هتل می‌تواند جای خالی پیش‌بینی شده را با پیشنهادات ویژه پر کند و سپس نرخ‌ها را در زمان اوج افزایش دهد، درآمد را بدون تخفیف‌های عمیق به حداکثر برساند.

• آژانس‌های مسافرتی آنلاین و تورگردان‌ها: هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده نشانه‌های اولیه مقاصد محبوب یا تغییرات در ترجیحات مسافران را شناسایی می‌کند. آژانس‌ها سپس می‌توانند بسته‌های سفر را قبل از رقبا جمع‌آوری و بازاریابی کنند.
  برای مثال، اگر هوش مصنوعی افزایش علاقه به سفرهای ماجراجویانه یا یک شهر خاص را تشخیص دهد، تورگردان‌ها می‌توانند به طور پیشگیرانه معاملات مرتبط را گردآوری و تبلیغ کنند.

• بازاریابان مقصد: سازمان‌های گردشگری روندهای جستجو و اجتماعی را برای سنجش علاقه به جاذبه‌ها یا مناطق زیر نظر دارند. هوش مصنوعی به آنها امکان می‌دهد کمپین‌ها و رویدادها را قبل از رسیدن موج گردشگری اجرا کنند، نه اینکه پس از گذشت اوج، واکنش نشان دهند.

این موارد کاربرد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه بینش عملی ایجاد می‌کند. ادغام‌ها از ارائه‌دهندگان سیستم مدیریت هتل حتی ویژگی‌های «پیش‌بینی تقاضای فصلی» را برجسته می‌کنند که مدیران را از دوره‌های شلوغ پیش رو آگاه می‌سازد.

به طور خلاصه، کسب‌وکارهای سفر در سراسر حوزه از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی زمان و مکان افزایش تقاضا استفاده می‌کنند، نه فقط واکنش پس از افزایش رزروها.

مزایای پیش‌بینی با هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی برای تقاضای فصلی چندین مزیت کلیدی دارد:

• دقت بالاتر پیش‌بینی: با تحلیل داده‌های بسیار بیشتر نسبت به روش‌های سنتی، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌های بسیار دقیق‌تری ارائه می‌دهد. Slimstock اشاره می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های متنوعی (روندهای اجتماعی، آب و هوا و غیره) را برای شناسایی «الگوهای پیچیده و کمتر آشکار» در نظر بگیرد.
  در یک مورد، مدل پیش‌بینی هوش مصنوعی (جنگل تصادفی) خطا را حدود ۵۰٪ نسبت به معیار پایه کاهش داد.

• درآمد و سودآوری: پیش‌بینی دوره‌های شلوغ به معنای کسب درآمدی است که در غیر این صورت از دست می‌رفت. قیمت‌گذاری پویا مبتنی بر هوش مصنوعی به تنهایی می‌تواند به طور قابل توجهی بازده را افزایش دهد—WNS تخمین می‌زند که تا ۱۰٪ افزایش درآمد از قیمت‌گذاری بهینه شده با هوش مصنوعی ممکن است.
  هتل‌ها با تنظیم زودهنگام نرخ‌ها اتاق‌های بیشتری را در قیمت‌های اوج پر می‌کنند و خطوط هوایی صندلی‌ها یا خدمات جانبی بیشتری را با افزایش تقاضا می‌فروشند.

• کارایی عملیاتی: هوش مصنوعی بخش زیادی از محاسبات را خودکار می‌کند. پیش‌بینی دیگر به صفحات گسترده دستی وابسته نیست. در عوض، مدل‌ها با یادگیری از رزروهای جاری «خودبهینه‌سازی» می‌شوند.
  کارکنان می‌توانند روی استراتژی و خدمات مهمان تمرکز کنند در حالی که به پیش‌بینی‌های به‌روزشده سیستم اعتماد دارند.

• چابکی استراتژیک: با پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند کمپین‌ها، نیروی انسانی و موجودی را از پیش برنامه‌ریزی کنند. برای مثال، یک هتل می‌تواند قبل از هفته شلوغ پیش‌بینی شده، نیروی اضافی استخدام کند یا موجودی خریداری نماید.
  این رویکرد پیشگیرانه کمبود موجودی و نیروی اضافی را کاهش می‌دهد. همان‌طور که یک ادغام صنعتی اشاره می‌کند، «پیش‌بینی تقاضای فصلی» مبتنی بر هوش مصنوعی به هتل‌ها امکان می‌دهد برای زمان‌های پرتقاضا برنامه‌ریزی کنند و قیمت‌ها را از پیش تنظیم نمایند.

در مجموع، پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی به عملیات روان‌تر و درآمد قوی‌تر برای کسب‌وکارهای سفر و هتل کمک می‌کند، به ویژه در فصل‌های حساس اوج و نیمه‌فصل.

ملاحظات پیاده‌سازی

استفاده از پیش‌بینی هوش مصنوعی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و مدیریت داده است:

• داده‌های باکیفیت و یکپارچه‌سازی: مدل‌های هوش مصنوعی تنها به اندازه داده‌هایشان خوب هستند. پیش‌بینی‌ها نیازمند داده‌های پاک، به‌موقع و از همه منابع مرتبط (سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری، موتورهای رزرو، منابع بازار) هستند. داده‌های ناقص یا قدیمی منجر به پیش‌بینی‌های ضعیف می‌شود.
  شرکت‌ها باید خطوط داده خود را یکپارچه و به طور مداوم به‌روزرسانی کنند تا هوش مصنوعی تصویر کامل را ببیند.

• نیروی متخصص و استراتژی: WTTC هشدار می‌دهد که بسیاری از کسب‌وکارهای سفر فاقد تخصص هوش مصنوعی و برنامه‌های رسمی هستند. سرمایه‌گذاری در تحلیل‌گران داده ماهر یا همکاری با ارائه‌دهندگان متخصص هوش مصنوعی حیاتی است.
  شروع با یک پروژه آزمایشی کوچک (یک مسیر، ملک یا فصل) می‌تواند ارزش را نشان دهد. آموزش کارکنان موجود برای تفسیر پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی نیز پذیرش را تسهیل می‌کند.

• حریم خصوصی و اخلاق: جمع‌آوری داده‌های بیشتر مسافران ملاحظات حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. قوانین محلی (مانند GDPR، CCPA و غیره) را رعایت کنید و با مشتریان شفاف باشید. استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی اعتماد ایجاد می‌کند.

• بهبود مستمر: حتی پس از استقرار، مدل را بهبود دهید. همان‌طور که مشاوران هوش مصنوعی اشاره می‌کنند، نتایج رزرو جدید و بازخورد بازار را به سیستم بازگردانید.
  مدل‌ها را به طور منظم دوباره آموزش دهید و پیش‌بینی‌هایشان را اعتبارسنجی کنید. همچنین نظارت انسانی را حفظ کنید—شوک‌های بازار (مانند رویدادهای ناگهانی، پاندمی‌ها) همچنان نیازمند قضاوت انسانی برای جایگزینی یا تکمیل پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی هستند.

با پرداختن به این عوامل، شرکت‌های سفر و هتل می‌توانند به طور موفقیت‌آمیزی از پیش‌بینی هوش مصنوعی برای مدیریت تقاضای فصلی بهره‌مند شوند.

>>> برای یادگیری بیشتر درباره چگونگی: هوش مصنوعی قیمت اتاق‌های هتل را به‌صورت لحظه‌ای بهینه می‌کند

پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک نقطه عطف برای سفر و مهمان‌نوازی است. با یادگیری از الگوهای تاریخی و سیگنال‌های زمان واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند با اطمینان الگوهای تقاضای آینده را پیش‌بینی کرده و تصمیمات استراتژیک را هدایت کند.

با این بینش‌ها، خطوط هوایی، هتل‌ها و برندهای سفر می‌توانند قیمت‌گذاری، موجودی و بازاریابی را پیش از فصل‌های اوج بهینه کنند، نه اینکه پس از افزایش رزروها واکنش نشان دهند. رهبران صنعت واضح می‌گویند: ادغام هوش مصنوعی در پیش‌بینی تقاضا دیگر اختیاری نیست. این یک اولویت استراتژیک است که خدمات بهتر به مشتری، اشغال بالاتر و افزایش درآمد در هر فصل را به همراه دارد.

همان‌طور که WTTC تأکید می‌کند، پذیرش هوش مصنوعی در سفر «تجربه‌های بی‌نظیر مشتری» و بخش گردشگری مقاوم‌تر و پایدارتر را به ارمغان خواهد آورد.