هوش مصنوعی تقاضای فصلی سفر و رزرو هتل را پیش‌بینی می‌کند

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

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

شرکت‌های هواپیمایی اکنون از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی مسیرهایی که بیشترین ترافیک را خواهند داشت، حتی پیش از شروع رزروها، استفاده می‌کنند و این امکان را به خطوط هوایی می‌دهد تا قیمت‌ها را پیش از فصل اوج تنظیم کنند.

— تحلیل صنعت هوانوردی

به همین ترتیب، کارشناسان مهمان‌نوازی اشاره می‌کنند که مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به هتل‌ها اجازه می‌دهند «نرخ اشغال را با دقت بالا پیش‌بینی کنند» با در نظر گرفتن فصلی بودن، رویدادها و الگوهای آب و هوایی.

سازمان جهانی گردشگری سازمان ملل متحد حتی از آژانس‌ها می‌خواهد تا هوش مصنوعی را روی داده‌های مشتریان به کار گیرند و «روندهای سفر را پیش‌بینی کنند» به این روش استراتژیک.

الگوهای تقاضای فصلی در سفر و مهمان‌نوازی

تقاضای سفر به طور طبیعی با تقویم نوسان دارد: تعطیلات تابستانی، تعطیلات زمستانی و فصل جشن‌ها همه افزایش‌هایی ایجاد می‌کنند. اما زمان دقیق اوج می‌تواند سال به سال متفاوت باشد که چالش‌هایی در پیش‌بینی ایجاد می‌کند.

هوش مصنوعی با حذف اثرات فصلی از داده‌ها و یادگیری از هر چرخه کمک می‌کند. در یک مورد پیشرفت، پژوهشگران دانشگاه نورث‌وسترن با استفاده از یادگیری ماشین روی رزروهای هتل، داده‌های مسافران هواپیما و تقویم تعطیلات، مشاهده کردند که خطاهای پیش‌بینی بیش از ۵۰٪ کاهش یافت نسبت به مدل پایه.

تصویرسازی الگوهای تقاضای فصلی در بخش‌های سفر و مهمان‌نوازی

چگونه هوش مصنوعی تقاضای فصلی را پیش‌بینی می‌کند

سیستم‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی داده‌های متنوعی را دریافت و از مدل‌های پیشرفته برای شناسایی سیگنال‌های تقاضا با دقت بی‌سابقه استفاده می‌کنند. این سیستم به طور همزمان چندین جریان داده را پردازش می‌کند:

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.

— تحلیل پژوهشی اسلیم‌استاک

مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین

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

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

پردازش چندین جریان داده توسط هوش مصنوعی برای پیش‌بینی جامع سفر

موارد استفاده واقعی

پیش‌بینی فصلی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر عملیات سفر و هتل را در بخش‌های مختلف متحول کرده است:

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

کاربردهای جامع هوش مصنوعی در اکوسیستم صنعت سفر

مزایای پیش‌بینی هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی برای تقاضای فصلی چندین مزیت تحول‌آفرین دارد که مستقیماً بر عملکرد کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد:

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های متنوع (روندهای اجتماعی، آب و هوا و غیره) را برای شناسایی الگوهای پیچیده و کمتر آشکار ترکیب کند.

— تحلیل اسلیم‌استاک

در کل، پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی به عملیات روان‌تر و درآمد قوی‌تر برای کسب‌وکارهای سفر و هتل منجر می‌شود، به ویژه در فصل‌های حساس اوج و نیمه‌اوج.

مزایای جامع اجرای پیش‌بینی هوش مصنوعی در بخش سفر

ملاحظات پیاده‌سازی

استفاده از پیش‌بینی هوش مصنوعی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و مدیریت داده است. موفقیت مستلزم پرداختن به چند عامل حیاتی است:

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

ملاحظات کلیدی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سفر و مهمان‌نوازی

آینده پیش‌بینی سفر با هوش مصنوعی

پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال اثبات تغییر بازی 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 با دقت بی‌سابقه هدایت کند.

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.

پذیرش هوش مصنوعی در سفر تجربه‌های بی‌نظیر مشتری و بخش گردشگری مقاوم‌تر و پایدارتر را به ارمغان خواهد آورد.

— شورای جهانی سفر و گردشگری (WTTC)