בינה מלאכותית חוזה ביקוש עונתי לנסיעות והזמנות במלונות

רוצים ללמוד כיצד בינה מלאכותית חוזה ביקוש עונתי להזמנות? בואו נחקור את הפרטים עם INVIAI במאמר זה!

הביקוש העונתי להזמנות בנסיעות ובאירוח 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 בדיוק מרשים.

חברות תעופה משתמשות כיום בבינה מלאכותית חזויה כדי לחזות אילו מסלולים יראו את התנועה הגבוהה ביותר, אפילו לפני תחילת ההזמנות, מה שמאפשר לחברות להתאים מחירים לפני עונת השיא.

— ניתוח תעשיית התעופה

בדומה לכך, מומחי אירוח מציינים כי מודלים מונעי בינה מלאכותית מאפשרים למלונות "לצפות את שיעורי התפוסה בדיוק גבוה" על ידי התחשבות בעונתיות, אירועים ודפוסי מזג אוויר.

ארגון התיירות העולמי של האו"ם אף ממליץ לסוכנויות ליישם בינה מלאכותית על נתוני לקוחות ול"לחזות מגמות נסיעה" בצורה אסטרטגית זו.

דפוסי ביקוש עונתיים בנסיעות ואירוח

הביקוש לנסיעות משתנה באופן טבעי עם לוח השנה: חופשות קיץ, חופשות חורף ועונות פסטיבלים מביאות לעליות בביקוש. אך מועד השיא המדויק יכול להשתנות משנה לשנה, מה שיוצר אתגרים בחיזוי.

הבינה המלאכותית מסייעת על ידי הסרת עונתיות מהנתונים ולמידה מכל מחזור. במקרה פורץ דרך אחד, חוקרים מאוניברסיטת נורת'ווסטרן השתמשו בלמידת מכונה על הזמנות מלונות, נתוני נוסעי תעופה ולוחות חופשות וראו ירידה בשגיאות החיזוי ביותר מ-50% לעומת מודל בסיסי.

המחשה של דפוסי ביקוש עונתיים במגזרי נסיעות ואירוח

כיצד הבינה המלאכותית חוזה ביקוש עונתי

מערכות חיזוי בינה מלאכותית מקבלות מגוון רחב של נתונים ומשתמשות במודלים מתקדמים לזיהוי אותות ביקוש בדיוק חסר תקדים. המערכת מעבדת מספר זרמי נתונים במקביל:

הבינה המלאכותית יכולה לשקלל נושאים טרנדיים ברשתות חברתיות, נתוני ביקורים באתרים, ביקורות לקוחות… נתונים מאקרו-כלכליים לזיהוי דפוסי עונה עדינים.

— ניתוח מחקר Slimstock

מודלים מתקדמים של למידת מכונה

קלטים אלו מוזנים למודלים מתוחכמים של למידת מכונה (כמו Random Forests או רשתות עצביות) ואלגוריתמים של סדרות זמן. בניגוד לקווי מגמה פשוטים, הבינה המלאכותית "יכולה לזהות קשרים מורכבים ולא ליניאריים" בנתונים, חושפת דפוסים שאדם עלול לפספס.

המודלים משתפרים כל הזמן: כפי ש-Slimstock מציין, מערכות בינה מלאכותית יכולות "להתאים את עצמן" כאשר מוזנים לה 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).

בינה מלאכותית מעבדת זרמי נתונים מרובים לחיזוי נסיעות מקיף

מקרי שימוש מהעולם האמיתי

חיזוי עונתי מונע בינה מלאכותית משנה כבר את תפעול הנסיעות והמלונאות במגזרים רבים:

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

יישומי בינה מלאכותית מקיפים באקוסיסטם תעשיית הנסיעות

יתרונות חיזוי בינה מלאכותית

שימוש בבינה מלאכותית לחיזוי ביקוש עונתי מביא מספר יתרונות מהפכניים שמשפיעים ישירות על ביצועי העסק:

הבינה המלאכותית יכולה לשלב נתונים מגוונים (מגמות חברתיות, מזג אוויר וכו') כדי לזהות דפוסים מורכבים ופחות ברורים.

— ניתוח Slimstock

בסך הכל, חיזוי מונע בינה מלאכותית מתורגם לתפעול חלק יותר והכנסות חזקות יותר לעסקים בתחום הנסיעות והמלונאות, במיוחד בעונות שיא וכתף קריטיות.

יתרונות מקיפים של יישום חיזוי בינה מלאכותית במגזר הנסיעות

שיקולי יישום

אימוץ חיזוי בינה מלאכותית דורש תכנון קפדני וניהול נתונים. ההצלחה מחייבת התייחסות למספר גורמים קריטיים:

על ידי התייחסות שיטתית לגורמים אלו, חברות נסיעות ומלונאות יכולות לנצל בהצלחה חיזוי בינה מלאכותית כדי לנווט בביקוש עונתי בביטחון ובדיוק.

שיקולי מפתח ליישום בינה מלאכותית בנסיעות ואירוח

עתיד חיזוי הנסיעות מונע בינה מלאכותית

חיזוי מונע בינה מלאכותית מוכיח את עצמו כשובר מוסכמות לתחום הנסיעות והאירוח. על ידי למידה מדפוסים היסטוריים ואותות בזמן אמת, הבינה המלאכותית יכולה בביטחון לחזות דפוסי ביקוש עתידיים ולהנחות החלטות אסטרטגיות בדיוק חסר תקדים.

מנהיגי התעשייה ברורים: שילוב בינה מלאכותית בחיזוי ביקוש אינו עוד אופציונלי. זו עדיפות אסטרטגית שמביאה לשירות לקוחות טוב יותר, תפוסה גבוהה יותר והכנסות מוגברות בכל עונה.

אימוץ בינה מלאכותית בנסיעות יספק חוויות לקוח שאין להן מתחרים ויעצים תיירות עמידה וברת קיימא יותר.

— מועצת התיירות והנסיעות העולמית (WTTC)