क्या आप जानना चाहते हैं कि एआई मौसमी बुकिंग मांग का पूर्वानुमान कैसे लगाता है? आइए इस लेख में INVIAI के साथ विस्तार से समझते हैं!

यात्रा और आतिथ्य में मौसमी बुकिंग मांग अक्सर परिचित चक्रों (गर्मी की छुट्टियाँ, सर्दियों की छुट्टियाँ, कार्यक्रम) का पालन करती है, लेकिन वास्तविक दुनिया के कारक इसे अप्रत्याशित बना सकते हैं। आधुनिक एआई उपकरण विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करके इन परिवर्तनों का पूर्वानुमान लगाते हैं।

उदाहरण के लिए, एयरलाइंस अब “पूर्वानुमान लगाने के लिए भविष्यसूचक एआई का उपयोग करती हैं कि कौन से मार्गों पर सबसे अधिक यातायात होगा, यहां तक कि बुकिंग शुरू होने से पहले”, जिससे वाहक उच्चतम यात्रा से पहले किराए समायोजित कर सकते हैं। इसी तरह, आतिथ्य विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई-संचालित मॉडल होटल को “मौसमीता, कार्यक्रमों और मौसम को ध्यान में रखते हुए उच्च सटीकता के साथ अधिभोग दरों का अनुमान लगाने” में सक्षम बनाते हैं।

ऐतिहासिक बुकिंग पैटर्न को वास्तविक समय के संकेतों (खोज रुझान, सामाजिक चर्चा, मौसम पूर्वानुमान आदि) के साथ मिलाकर, ये सिस्टम आगामी बुकिंग वृद्धि का पता लगा सकते हैं और व्यवसायों को कीमतें, प्रचार और स्टाफिंग पहले से समायोजित करने में मदद करते हैं। संयुक्त राष्ट्र विश्व पर्यटन संगठन भी एजेंसियों से आग्रह करता है कि वे ग्राहक डेटा पर एआई लागू करें और इस तरह “यात्रा रुझानों का पूर्वानुमान लगाएं”।

यात्रा और आतिथ्य में मौसमी मांग के पैटर्न

यात्रा की मांग स्वाभाविक रूप से कैलेंडर के साथ घटती-बढ़ती रहती है: गर्मी की छुट्टियाँ, सर्दियों की छुट्टियाँ, और त्योहारों के मौसम में वृद्धि होती है। लेकिन सटीक उच्चतम समय वर्ष-दर-वर्ष भिन्न हो सकता है।

उदाहरण के लिए, स्लिमस्टॉक बताते हैं कि क्रिसमस या ईस्टर जैसे कार्यक्रम हर साल तारीखें बदलते हैं – जिससे उच्चतम मांग “कई सप्ताह पहले या बाद में” हो सकती है। ऐसे बदलते छुट्टियों के शेड्यूल सरल पूर्वानुमान को अविश्वसनीय बना देते हैं।

एआई डेटा को मौसमी प्रभावों से मुक्त करके और प्रत्येक चक्र से सीखकर मदद करता है। एक मामले में, नॉर्थवेस्टर्न के शोधकर्ताओं ने होटल बुकिंग, एयरलाइन यात्री डेटा और छुट्टियों के कैलेंडर पर मशीन लर्निंग लागू की और पाया कि पूर्वानुमान त्रुटियाँ एक बुनियादी मॉडल की तुलना में 50% से अधिक कम हो गईं। यह एआई की ताकत दिखाता है: यह जटिल मौसमी रुझानों को सीख सकता है और परिस्थितियों के बदलने पर उन्हें अपडेट कर सकता है, जिससे योजनाकारों को मांग कब बढ़ेगी इसका बेहतर अनुमान मिलता है।

एआई मौसमी मांग का पूर्वानुमान कैसे लगाता है

एआई पूर्वानुमान प्रणाली विभिन्न प्रकार के डेटा को ग्रहण करती हैं और मांग संकेतों का पता लगाने के लिए उन्नत मॉडल का उपयोग करती हैं। मुख्य इनपुट में शामिल हैं:

• ऐतिहासिक और बुकिंग डेटा: पिछले कमरे की रातें या उड़ान बुकिंग एक आधार रेखा निर्धारित करती हैं। (उदाहरण के लिए, होटल और एयरलाइन बुकिंग इतिहास को छुट्टियों की विशेषताओं के साथ मिलाने से एक शोध अध्ययन में सटीकता में काफी सुधार हुआ।)

• खोज और ब्राउज़िंग पैटर्न: यात्रा से संबंधित प्रश्न (गूगल, ओटीए आदि पर) लोकप्रिय मार्गों या गंतव्यों को बुकिंग से पहले उजागर करते हैं।

• सामाजिक और बाजार संकेत: एआई सोशल मीडिया रुझान, ऑनलाइन समीक्षाएँ और आर्थिक संकेतकों का विश्लेषण करता है। स्लिमस्टॉक बताते हैं कि एआई “सोशल नेटवर्क पर ट्रेंडिंग विषय, वेब विज़िट डेटा, ग्राहक समीक्षाएँ… मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा” को तौल सकता है ताकि सूक्ष्म मौसमी पैटर्न का पता लगाया जा सके।

• बाहरी कार्यक्रम और मौसम: कार्यक्रमों या छुट्टियों के कैलेंडर और यहां तक कि मौसम पूर्वानुमान भी शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए, एआई अनुमान लगा सकता है कि एक हीटवेव अंतिम क्षण की समुद्र तट बुकिंग बढ़ाएगा या कोई बड़ा त्योहार शहर के होटल की मांग बढ़ाएगा।

• प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण: अन्य एयरलाइंस, होटल या ओटीए से वास्तविक समय की दरें और उपलब्धता बाजार की गतिशीलता की जानकारी देती हैं, जिससे एआई जानता है कि मांग असामान्य रूप से अधिक है या कम।

ये इनपुट मशीन-लर्निंग मॉडल (जैसे रैंडम फॉरेस्ट या न्यूरल नेटवर्क) और टाइम-सीरीज एल्गोरिदम में जाते हैं। सरल ट्रेंडलाइन की तुलना में, एआई “डेटा में जटिल और गैर-रेखीय संबंधों का पता लगा सकता है”, ऐसे पैटर्न खोजता है जिन्हें मानव देख नहीं पाता।

मॉडल लगातार सुधार करते रहते हैं: जैसा कि स्लिमस्टॉक बताते हैं, एआई सिस्टम नए डेटा मिलने पर “स्वयं-अनुकूलित” हो सकते हैं, जिससे समय के साथ पूर्वानुमान और अधिक सटीक होते जाते हैं। व्यवहार में इसका मतलब है कि पूर्वानुमान बाजार की परिस्थितियों के बदलने पर भी सटीक बने रहते हैं (जैसे अचानक घटना या व्यवधान के प्रभाव को जल्दी से समाहित करना)।

वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले

एआई-संचालित मौसमी पूर्वानुमान पहले से ही यात्रा और होटल संचालन को बदल रहा है:

• एयरलाइंस और उड़ानें: वाहक उच्च मांग वाले मार्गों का पूर्वानुमान लगाते हैं और मूल्य निर्धारण या क्षमता को पहले से समायोजित करते हैं। उदाहरण के लिए, एयरलाइंस खोज डेटा और मौसमी रुझानों का विश्लेषण करके अनुमान लगाती हैं कि कौन से गंतव्य लोकप्रिय होंगे।
  यह उन्हें गतिशील मूल्य निर्धारण लागू करने की अनुमति देता है (उच्च/निम्न मांग के आधार पर किराए को वास्तविक समय में बढ़ाना या घटाना) और सही मार्गों का जल्दी विपणन करना।

• होटल और आवास: होटल एआई का उपयोग कमरे के अधिभोग का पूर्वानुमान लगाने के लिए करते हैं। ऐतिहासिक बुकिंग, स्थानीय कार्यक्रम और मौसम का विश्लेषण करके, एआई “बुकिंग मांग का पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है” ताकि होटल लक्षित प्रचार शुरू कर सकें या कम अधिभोग के दौरान दरों को समायोजित कर सकें।
  इसका मतलब है कम खाली कमरे: होटल विशेष ऑफ़र के साथ अनुमानित रिक्त स्थान भर सकता है, फिर उच्चतम समय पर दरें बढ़ाकर राजस्व अधिकतम कर सकता है बिना गहरे छूट के।

• ऑनलाइन ट्रैवल एजेंसियां और टूर ऑपरेटर: भविष्यसूचक एआई ट्रेंडिंग गंतव्यों या यात्री प्राथमिकताओं में बदलाव के शुरुआती संकेत पहचानता है। एजेंसियां तब प्रतिस्पर्धियों से पहले यात्रा पैकेज तैयार और विपणन कर सकती हैं।
  उदाहरण के लिए, यदि एआई साहसिक यात्रा या किसी विशेष शहर में बढ़ती रुचि का पता लगाता है, तो टूर ऑपरेटर प्रासंगिक डील सक्रिय रूप से तैयार और प्रचारित कर सकते हैं।

• गंतव्य विपणक: पर्यटन बोर्ड खोज और सामाजिक रुझानों की निगरानी करते हैं ताकि स्थलों या क्षेत्रों में रुचि का आकलन कर सकें। एआई उन्हें पर्यटन की लहर आने से पहले अभियान और कार्यक्रम चलाने में सक्षम बनाता है, बजाय इसके कि वे उच्चतम समय के बाद प्रतिक्रिया करें।

ये उपयोग के मामले दिखाते हैं कि एआई कैसे व्यावहारिक पूर्वदृष्टि प्रदान करता है। होटल पीएमएस प्रदाताओं के एकीकरण में भी “मौसमी मांग पूर्वानुमान” फीचर होते हैं जो प्रबंधकों को आगामी व्यस्त अवधि के लिए सचेत करते हैं।

संक्षेप में, यात्रा व्यवसाय पूरे क्षेत्र में एआई का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए कर रहे हैं कि कब और कहाँ मांग बढ़ेगी, न कि केवल बुकिंग बढ़ने के बाद प्रतिक्रिया करने के लिए।

एआई पूर्वानुमान के लाभ

मौसमी मांग के लिए एआई का उपयोग कई महत्वपूर्ण लाभ लाता है:

• उच्च पूर्वानुमान सटीकता: पारंपरिक तरीकों की तुलना में बहुत अधिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई बहुत अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है। स्लिमस्टॉक बताते हैं कि एआई विविध डेटा (सामाजिक रुझान, मौसम आदि) को शामिल कर सकता है ताकि “जटिल और कम स्पष्ट पैटर्न” का पता लगाया जा सके।
  एक मामले में, एक एआई पूर्वानुमान मॉडल (रैंडम फॉरेस्ट) ने एक बुनियादी मानक की तुलना में त्रुटि लगभग 50% कम कर दी।

• राजस्व और लाभप्रदता: व्यस्त अवधि की पूर्वधारणा से वह राजस्व प्राप्त होता है जो अन्यथा खो जाता। गतिशील एआई-संचालित मूल्य निर्धारण अकेले ही आय में महत्वपूर्ण वृद्धि कर सकता है—डब्ल्यूएनएस का अनुमान है कि अनुकूलित एआई मूल्य निर्धारण से 10% तक राजस्व वृद्धि हो सकती है।
  होटल उच्चतम कीमतों पर अधिक कमरे भरते हैं और एयरलाइंस मांग बढ़ने पर अधिक सीटें या सहायक सेवाएं बेचती हैं।

• संचालन दक्षता: एआई बहुत सारे आंकड़ों के विश्लेषण को स्वचालित करता है। पूर्वानुमान अब मैनुअल स्प्रेडशीट पर निर्भर नहीं रहता। इसके बजाय, मॉडल बुकिंग से सीखते हुए “स्वयं-अनुकूलित” होते हैं।
  कर्मचारी रणनीति और अतिथि सेवा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जबकि सिस्टम की अपडेटेड भविष्यवाणियों पर भरोसा कर सकते हैं।

• रणनीतिक लचीलापन: एआई पूर्वानुमान के साथ, कंपनियां अभियान, स्टाफिंग और इन्वेंटरी पहले से योजना बना सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक होटल पूर्वानुमानित व्यस्त सप्ताह से पहले अतिरिक्त स्टाफ नियुक्त कर सकता है या इन्वेंटरी खरीद सकता है।
  यह सक्रिय दृष्टिकोण स्टॉकआउट और अधिक स्टाफिंग को कम करता है। जैसा कि एक उद्योग एकीकरण बताता है, एआई-संचालित “मौसमी मांग पूर्वानुमान” होटल को उच्च मांग के समय के लिए पहले से योजना बनाने और मूल्य निर्धारण समायोजित करने देता है।

कुल मिलाकर, एआई-सक्षम पूर्वानुमान यात्रा और होटल व्यवसायों के लिए संचालन को सुचारू और राजस्व को मजबूत बनाता है, विशेष रूप से महत्वपूर्ण उच्चतम और कंधे के मौसमों में।

कार्यान्वयन विचार

एआई पूर्वानुमान को अपनाने में सावधानीपूर्वक योजना और डेटा प्रबंधन शामिल है:

• गुणवत्ता डेटा और एकीकरण: एआई मॉडल केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना उनका डेटा। पूर्वानुमान के लिए सभी संबंधित स्रोतों (सीआरएम, बुकिंग इंजन, बाजार फीड) से साफ, समय पर डेटा आवश्यक है। अधूरा या पुराना डेटा खराब पूर्वानुमान का कारण बनता है।
  कंपनियों को अपने डेटा पाइपलाइनों को समेकित और लगातार अपडेट करना चाहिए ताकि एआई को पूरी तस्वीर दिखे।

• प्रतिभा और रणनीति: डब्ल्यूटीटीसी चेतावनी देता है कि कई यात्रा व्यवसायों के पास एआई विशेषज्ञता और औपचारिक योजनाएं नहीं हैं। कुशल डेटा विश्लेषकों में निवेश करना या एआई-प्रवीण प्रदाताओं के साथ साझेदारी करना आवश्यक है।
  एक छोटे पायलट (एकल मार्ग, संपत्ति या मौसम) से शुरुआत करके मूल्य दिखाया जा सकता है। मौजूदा कर्मचारियों को एआई पूर्वानुमान की व्याख्या के लिए प्रशिक्षित करना भी अपनाने को सहज बनाता है।

• गोपनीयता और नैतिकता: अधिक यात्री डेटा एकत्र करने से गोपनीयता संबंधी विचार उत्पन्न होते हैं। स्थानीय नियमों (जैसे जीडीपीआर, सीसीपीए) का पालन करें और ग्राहकों के प्रति पारदर्शी रहें। जिम्मेदार एआई उपयोग विश्वास बनाता है।

• लगातार सुधार: तैनाती के बाद भी मॉडल को बेहतर बनाते रहें। जैसा कि एआई सलाहकार बताते हैं, नए बुकिंग परिणाम और बाजार प्रतिक्रिया को सिस्टम में वापस खिलाएं।
  मॉडल को नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें और उनके पूर्वानुमान की पुष्टि करें। साथ ही, मानवीय निगरानी बनाए रखें—बाजार के झटके (जैसे अचानक घटनाएं, महामारी) अभी भी मानव निर्णय की आवश्यकता होती है ताकि एआई पूर्वानुमान को ओवरराइड या पूरक किया जा सके।

इन कारकों को संबोधित करके, यात्रा और होटल कंपनियां मौसमी मांग को नेविगेट करने के लिए एआई पूर्वानुमान का सफलतापूर्वक लाभ उठा सकती हैं।

>>> जानने के लिए क्लिक करें कि कैसे: एआई वास्तविक समय में होटल के कमरे के दामों को अनुकूलित करता है

एआई-संचालित पूर्वानुमान यात्रा और आतिथ्य के लिए एक गेम-चेंजर साबित हो रहा है। ऐतिहासिक पैटर्न और वास्तविक समय के संकेतों दोनों से सीखकर, एआई आत्मविश्वास के साथ भविष्य की मांग के पैटर्न का पूर्वानुमान लगा सकता है और रणनीतिक निर्णयों का मार्गदर्शन कर सकता है।

इन अंतर्दृष्टियों के साथ, एयरलाइंस, होटल और यात्रा ब्रांड मौसमी उच्चतम समय से पहले मूल्य निर्धारण, इन्वेंटरी और विपणन को अनुकूलित कर सकते हैं बजाय इसके कि वे बाद में प्रतिक्रिया करें। उद्योग के नेता स्पष्ट हैं: मांग पूर्वानुमान में एआई को एकीकृत करना अब वैकल्पिक नहीं है। यह एक रणनीतिक प्राथमिकता है जो बेहतर ग्राहक सेवा, उच्च अधिभोग और हर मौसम में बढ़े हुए राजस्व प्रदान करती है।

जैसा कि डब्ल्यूटीटीसी जोर देता है, यात्रा में एआई को अपनाने से “अतुलनीय ग्राहक अनुभव” और एक अधिक लचीला, टिकाऊ पर्यटन क्षेत्र मिलेगा।