רוצים ללמוד כיצד בינה מלאכותית חוזה את הביקוש העונתי להזמנות? בואו נצלול לפרטים עם INVIAI במאמר זה!

הביקוש העונתי להזמנות בתחום הנסיעות והאירוח לרוב עוקב אחרי מחזורים מוכרים (חופשות קיץ, חופשות חורף, אירועים), אך גורמים מהעולם האמיתי יכולים להפוך אותו לבלתי צפוי. כלים מודרניים של בינה מלאכותית מנתחים מאגרי נתונים עצומים כדי לחזות את השינויים הללו.

לדוגמה, חברות תעופה כיום “משתמשות בבינה מלאכותית חזויה כדי לחזות אילו מסלולים יזכו לתנועה הגבוהה ביותר, עוד לפני שההזמנות מתחילות”, מה שמאפשר להן להתאים מחירים מראש לעונות השיא. בדומה לכך, מומחי אירוח מציינים כי מודלים מונעי בינה מלאכותית מאפשרים למלונות “לחזות שיעורי תפוסה בדיוק גבוה” על ידי התחשבות בעונתיות, אירועים ומזג אוויר.

על ידי שילוב דפוסי הזמנות היסטוריים עם אותות בזמן אמת (מגמות חיפוש, רעש חברתי, תחזיות מזג אוויר ועוד), מערכות אלו יכולות לזהות עליות צפויות בהזמנות ולעזור לעסקים להתאים מחירים, מבצעים וכוח אדם מראש. ארגון התיירות העולמי של האו"ם אף ממליץ לסוכנויות ליישם בינה מלאכותית על נתוני לקוחות ול“לחזות מגמות נסיעה” בדרך זו.

דפוסי ביקוש עונתיים בנסיעות ובאירוח

הביקוש לנסיעות משתנה באופן טבעי בהתאם ללוח השנה: חופשות קיץ, חופשות חורף ועונות פסטיבלים מביאות לעליות בביקוש. אך מועד השיא המדויק משתנה משנה לשנה.

לדוגמה, Slimstock מסבירים כי אירועים כמו חג המולד או הפסחא משתנים מדי שנה – מה שמזיז את שיא הביקוש “מספר שבועות מוקדם או מאוחר יותר” משנה לשנה. לוחות חופשות משתנים אלו מקשים על תחזיות פשוטות להיות אמינות.

הבינה המלאכותית מסייעת על ידי הסרת העונתיות מהנתונים ולמידה מכל מחזור. במחקר אחד, חוקרים מאוניברסיטת Northwestern השתמשו בלמידת מכונה על הזמנות במלונות, נתוני נוסעי תעופה ולוחות חופשות, וראו ירידה בשגיאות התחזית ביותר מ-50% לעומת מודל בסיסי. זה מדגים את היתרון של הבינה המלאכותית: היא יכולה ללמוד מגמות עונתיות מורכבות ולעדכן אותן ככל שהתנאים משתנים, ומספקת למתכננים תמונה מדויקת בהרבה של מתי הביקוש יעלה בפועל.

כיצד הבינה המלאכותית חוזה ביקוש עונתי

מערכות חיזוי מבוססות בינה מלאכותית מקבלות מגוון רחב של נתונים ומשתמשות במודלים מתקדמים לזיהוי אותות ביקוש. הקלטים המרכזיים כוללים:

• נתוני היסטוריה והזמנות: לילות חדרים או הזמנות טיסות בעבר מהווים בסיס. (לדוגמה, שילוב היסטוריית הזמנות במלונות ותעופה עם מאפייני חופשות שיפר משמעותית את הדיוק במחקר.)

• דפוסי חיפוש וגלישה: שאילתות הקשורות לנסיעות (בגוגל, סוכנויות נסיעות מקוונות ועוד) חושפות מסלולים או יעדים פופולריים לפני שההזמנות מתבצעות.

• אותות חברתיים ושוק: הבינה המלאכותית מנתחת מגמות ברשתות החברתיות, ביקורות מקוונות ומדדים כלכליים. Slimstock מציינים כי הבינה יכולה לשקלל “נושאים חמים ברשתות חברתיות, נתוני ביקורים באתרים, ביקורות לקוחות… נתונים מקרו-כלכליים” כדי לזהות דפוסים עונתיים עדינים.

• אירועים חיצוניים ומזג אוויר: לוחות אירועים או חגים ואפילו תחזיות מזג אוויר מוזנים למערכת. לדוגמה, הבינה יכולה לצפות שגל חום יגביר הזמנות חוף ברגע האחרון או שפסטיבל גדול יגרום לעלייה בביקוש למלונות בעיר.

• תמחור תחרותי: מחירים וזמינות בזמן אמת מחברות תעופה, מלונות או סוכנויות נסיעות אחרות מספקים מידע על דינמיקת השוק, כך שהבינה יודעת אם הביקוש גבוה או נמוך באופן חריג.

הקלטים הללו מוזנים למודלים של למידת מכונה (כגון Random Forests או רשתות עצביות) ואלגוריתמים של סדרות זמן. בניגוד לקווי מגמה פשוטים, הבינה המלאכותית “יכולה לזהות קשרים מורכבים ולא ליניאריים” בנתונים, ולחשוף דפוסים שאדם עלול לפספס.

המודלים משתפרים כל הזמן: כפי ש-Slimstock מציינים, מערכות בינה מלאכותית יכולות “לאופטימיזציה עצמית” כאשר מוזנים להן נתונים חדשים, ומייצרות תחזיות מדויקות יותר עם הזמן. בפועל, זה אומר שהתחזיות נשארות מדויקות גם כאשר תנאי השוק משתנים (למשל, סופגות במהירות את השפעתו של אירוע פתאומי או הפרעה).

מקרי שימוש מהעולם האמיתי

חיזוי עונתי מונחה בינה מלאכותית כבר משנה את תפעול הנסיעות והמלונות:

• חברות תעופה וטיסות: החברות חוזות מסלולים בעלי ביקוש גבוה ומתאימות מחירים או קיבולת מראש. לדוגמה, חברות תעופה מנתחות נתוני חיפוש ומגמות עונתיות כדי לחזות אילו יעדים יהיו פופולריים.
  זה מאפשר להן ליישם תמחור דינמי (העלאה או הורדת מחירים בזמן אמת בהתאם לביקוש בשיא/מחוץ לשיא) ולשווק את המסלולים הנכונים מוקדם.

• מלונות ולינה: מלונות משתמשים בבינה מלאכותית כדי לחזות תפוסת חדרים. באמצעות ניתוח הזמנות היסטוריות, אירועים מקומיים ומזג אוויר, הבינה “מסייעת לחזות את הביקוש להזמנות” כך שהמלונות יכולים להשיק מבצעים ממוקדים או להתאים מחירים לפני תקופות תפוסה נמוכה.
  זה מוביל לפחות חדרים ריקים: המלון יכול למלא את הפערים הצפויים עם הצעות מיוחדות, ואז להעלות מחירים כשהשיא מגיע, ובכך למקסם הכנסות ללא צורך בהנחות עמוקות.

• סוכנויות נסיעות מקוונות ומפעילי טיולים: בינה חזויה מזהה סימנים מוקדמים ליעדים מתפתחים או שינויים בהעדפות המטיילים. סוכנויות יכולות להרכיב ולשווק חבילות נסיעה לפני המתחרים.
  לדוגמה, אם הבינה מזהה עלייה בעניין בנסיעות הרפתקאות או בעיר מסוימת, מפעילי טיולים יכולים לאסוף ולקדם עסקאות רלוונטיות באופן יזום.

• משווקי יעדים: מועצות תיירות עוקבות אחרי מגמות חיפוש וחברתיות כדי להעריך עניין באטרקציות או אזורים. הבינה מאפשרת להן להריץ קמפיינים ואירועים לפני שגל התיירות מגיע, במקום להגיב לאחר שהשיא עבר.

מקרי שימוש אלו מדגימים כיצד הבינה המלאכותית יוצרת תובנות מעשיות. אינטגרציות מספקי מערכות ניהול מלונות אף מדגישות תכונות של “חיזוי ביקוש עונתי” שמתריעות למנהלים על תקופות צפופות צפויות.

בקיצור, עסקים בתחום הנסיעות משתמשים בבינה מלאכותית כדי לחזות מתי ו-איפה הביקוש יעלה, ולא רק להגיב לאחר שההזמנות עולות.

יתרונות החיזוי באמצעות בינה מלאכותית

שימוש בבינה מלאכותית לחיזוי ביקוש עונתי מביא מספר יתרונות מרכזיים:

• דיוק תחזיות גבוה יותר: על ידי ניתוח כמות נתונים גדולה בהרבה משיטות מסורתיות, הבינה מפיקה תחזיות מדויקות בהרבה. Slimstock מציינים כי הבינה יכולה לשלב נתונים מגוונים (מגמות חברתיות, מזג אוויר ועוד) כדי לזהות “דפוסים מורכבים ופחות ברורים”.
  במקרה אחד, מודל חיזוי מבוסס בינה מלאכותית (Random Forest) הפחית את השגיאה בכ-50% לעומת מדד בסיסי.

• הכנסות ורווחיות: חיזוי תקופות עמוסות מאפשר לתפוס הכנסות שהיו עלולות ללכת לאיבוד. תמחור דינמי מונחה בינה מלאכותית בלבד יכול להגדיל משמעותית את התשואות — WNS מעריכים עלייה של עד 10% בהכנסות מתמחור אופטימלי מבוסס בינה.
  מלונות ממלאים יותר חדרים במחירים שיא על ידי התאמה מוקדמת, וחברות תעופה מוכרות יותר מושבים או שירותים נלווים ככל שהביקוש עולה.

• יעילות תפעולית: הבינה המלאכותית מאוטומטת חלק גדול מחישובי המספרים. החיזוי אינו תלוי עוד בגיליונות אלקטרוניים ידניים. במקום זאת, המודלים “משפרים את עצמם” ככל שהם לומדים מהזמנות מתמשכות.
  הצוות יכול להתמקד באסטרטגיה ובשירות אורחים תוך אמון בתחזיות המעודכנות של המערכת.

• גמישות אסטרטגית: עם תחזיות בינה מלאכותית, חברות יכולות לתכנן קמפיינים, כוח אדם ומלאי מראש. לדוגמה, מלון יכול לתזמן עובדים נוספים או לרכוש מלאי לפני שבוע צפוף צפוי.
  גישה יזומה זו מפחיתה מחסורים ועומס יתר בכוח אדם. כפי שאינטגרציה בתעשייה מציינת, חיזוי ביקוש עונתי מונחה בינה מאפשר למלונות לתכנן מראש תקופות ביקוש גבוהות ולהתאים מחירים מראש.

בסך הכל, חיזוי מונחה בינה מלאכותית מתורגם לתפעול חלק יותר והכנסות גבוהות יותר לעסקים בתחום הנסיעות והמלונות, במיוחד בעונות השיא והמעבר הקריטיות.

שיקולי יישום

אימוץ חיזוי מבוסס בינה מלאכותית דורש תכנון קפדני וניהול נתונים:

• איכות נתונים ואינטגרציה: מודלים של בינה מלאכותית טובים ככל שהנתונים שלהם. תחזיות דורשות נתונים נקיים, עדכניים מכל המקורות הרלוונטיים (מערכות CRM, מנועי הזמנות, פידים שוקיים). נתונים חסרים או מיושנים מובילים לתחזיות לקויות.
  חברות חייבות לאחד ולעדכן באופן רציף את צינורות הנתונים שלהן כדי שהבינה תראה את התמונה המלאה.

• כישרון ואסטרטגיה: WTTC מזהירים שרבים מהעסקים בתחום הנסיעות חסרים מומחיות בבינה מלאכותית ותוכניות פורמליות. חשוב להשקיע באנליסטים מיומנים או לשתף פעולה עם ספקים בעלי ידע בבינה מלאכותית.
  התחלה עם פיילוט קטן (מסלול יחיד, נכס או עונה) יכולה להוכיח ערך. הכשרת צוות קיים לפרש תחזיות בינה מבטיחה אימוץ חלק יותר.

• פרטיות ואתיקה: איסוף נתוני מטיילים נוספים מעלה שיקולי פרטיות. יש לעמוד בתקנות המקומיות (GDPR, CCPA וכו') ולהיות שקופים עם הלקוחות. שימוש אחראי בבינה בונה אמון.

• שיפור מתמיד: גם לאחר הפריסה, יש להמשיך לשפר את המודל. כפי שמייעצים לבינה מציינים, יש להזין תוצאות הזמנות חדשות ומשוב שוק חזרה למערכת.
  יש לאמן מחדש את המודלים באופן סדיר ולאמת את התחזיות שלהם. כמו כן, יש לשמור על פיקוח אנושי — זעזועים בשוק (כגון אירועים פתאומיים, מגפות) עדיין דורשים שיקול דעת אנושי כדי לעקוף או להשלים את תחזיות הבינה.

על ידי התייחסות לגורמים אלו, חברות נסיעות ומלונות יכולות לנצל בהצלחה את חיזוי הבינה המלאכותית כדי להתמודד עם הביקוש העונתי.

>>> לחצו ללמוד עוד כיצד: בינה מלאכותית ממקסמת את מחירי חדרי המלון בזמן אמת

חיזוי מונחה בינה מלאכותית מוכיח את עצמו כשובר מוסכמות בתחום הנסיעות והאירוח. על ידי למידה מדפוסים היסטוריים ואותות בזמן אמת, הבינה מסוגלת בביטחון לחזות דפוסי ביקוש עתידיים ולהנחות החלטות אסטרטגיות.

עם תובנות אלו, חברות תעופה, מלונות ומותגי נסיעות יכולות לייעל מחירים, מלאי ושיווק לפני שיאי העונה במקום להגיב לאחר שהביקוש עולה. מובילי התעשייה ברורים: שילוב בינה מלאכותית בחיזוי הביקוש אינו עוד אופציה. זו עדיפות אסטרטגית שמביאה לשירות לקוחות טוב יותר, תפוסה גבוהה יותר והכנסות מוגברות בכל עונה.

כפי ש-WTTC מדגישים, אימוץ בינה מלאכותית בנסיעות יספק “חוויות לקוח שאין להן מתחרים” ויעצים מגזר תיירות עמיד ובר קיימא יותר.