Apakah Anda ingin mengetahui bagaimana AI memprediksi permintaan pemesanan musiman? Mari kita jelajahi detailnya bersama INVIAI dalam artikel ini!

Permintaan pemesanan musiman dalam perjalanan dan perhotelan sering mengikuti siklus yang sudah dikenal (liburan musim panas, liburan musim dingin, acara), namun faktor dunia nyata dapat membuatnya tidak dapat diprediksi. Alat AI modern menganalisis kumpulan data besar untuk meramalkan perubahan ini.

Misalnya, maskapai penerbangan kini “menggunakan AI prediktif untuk meramalkan rute mana yang akan mengalami lalu lintas terbanyak, bahkan sebelum pemesanan dimulai”, memungkinkan maskapai menyesuaikan tarif sebelum musim puncak. Demikian pula, para ahli perhotelan mencatat bahwa model berbasis AI memungkinkan hotel “mengantisipasi tingkat hunian dengan akurasi tinggi” dengan mempertimbangkan musiman, acara, dan cuaca.

Dengan menggabungkan pola pemesanan historis dengan sinyal waktu nyata (tren pencarian, buzz sosial, prakiraan cuaca, dll.), sistem ini dapat mendeteksi lonjakan pemesanan yang akan datang dan membantu bisnis menyesuaikan harga, promosi, dan staf sebelumnya. Organisasi Pariwisata Dunia PBB bahkan mendorong agen untuk menerapkan AI pada data pelanggan dan “memprediksi tren perjalanan” dengan cara ini.

Polapermintaan Musiman dalam Perjalanan & Perhotelan

Permintaan perjalanan secara alami naik turun mengikuti kalender: liburan musim panas, liburan musim dingin, dan musim festival semuanya membawa lonjakan. Namun waktu puncak yang tepat bisa berbeda setiap tahun.

Misalnya, Slimstock menjelaskan bahwa acara seperti Natal atau Paskah bergeser tanggalnya setiap tahun – memindahkan puncak permintaan “beberapa minggu lebih awal atau lebih lambat” dari tahun ke tahun. Jadwal liburan yang berubah-ubah ini membuat perkiraan sederhana menjadi tidak dapat diandalkan.

AI membantu dengan menghilangkan efek musiman dari data dan belajar dari setiap siklus. Dalam satu kasus, peneliti Northwestern menggunakan pembelajaran mesin pada data pemesanan hotel, data penumpang maskapai, dan kalender liburan dan melihat kesalahan perkiraan turun lebih dari 50% dibandingkan model dasar. Ini menunjukkan keunggulan AI: ia dapat mempelajari tren musiman yang kompleks dan memperbaruinya saat kondisi berubah, memberikan perencana pandangan yang jauh lebih baik tentang kapan permintaan sebenarnya akan meningkat.

Bagaimana AI Meramalkan Permintaan Musiman

Sistem peramalan AI mengolah berbagai data dan menggunakan model canggih untuk mendeteksi sinyal permintaan. Input utama meliputi:

• Data historis & pemesanan: Data malam kamar atau pemesanan penerbangan masa lalu menjadi dasar. (Misalnya, menggabungkan riwayat pemesanan hotel dan maskapai dengan fitur liburan sangat meningkatkan akurasi dalam studi penelitian.)

• Polapencarian dan penelusuran: Pertanyaan terkait perjalanan (di Google, OTA, dll.) mengungkap rute atau destinasi populer sebelum pemesanan terjadi.

• Sinyal sosial dan pasar: AI menambang tren media sosial, ulasan online, dan indikator ekonomi. Slimstock mencatat bahwa AI dapat memberi bobot pada “topik yang sedang tren di jejaring sosial, data kunjungan web, ulasan pelanggan… data makroekonomi” untuk mendeteksi pola musiman yang halus.

• Acara eksternal dan cuaca: Kalender acara atau liburan dan bahkan prakiraan cuaca dimasukkan. Misalnya, AI dapat memperkirakan bahwa gelombang panas akan meningkatkan pemesanan pantai menit terakhir atau bahwa festival besar akan meningkatkan permintaan hotel kota.

• Harga kompetitif: Tarif dan ketersediaan waktu nyata dari maskapai, hotel, atau OTA lain memberi informasi dinamika pasar, sehingga AI tahu jika permintaan tidak normal tinggi atau rendah.

Input ini dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin (seperti Random Forest atau jaringan saraf) dan algoritma deret waktu. Berbeda dengan garis tren sederhana, AI “dapat mendeteksi hubungan kompleks dan non-linear” dalam data, mengungkap pola yang mungkin terlewat oleh manusia.

Model terus berkembang: seperti yang dicatat Slimstock, sistem AI dapat “mengoptimalkan diri sendiri” saat diberi data baru, menghasilkan perkiraan yang semakin akurat seiring waktu. Dalam praktiknya, ini berarti perkiraan tetap akurat meskipun kondisi pasar berubah (misalnya, cepat menyerap efek suatu kejadian atau gangguan mendadak).

Kasus Penggunaan Dunia Nyata

Peramalan musiman berbasis AI sudah mengubah operasi perjalanan dan hotel:

• Maskapai & Penerbangan: Maskapai meramalkan rute dengan permintaan tinggi dan menyesuaikan harga atau kapasitas sebelumnya. Misalnya, maskapai menganalisis data pencarian dan tren musiman untuk memprediksi destinasi populer.
  Ini memungkinkan mereka menerapkan harga dinamis (menaikkan atau menurunkan tarif secara real-time berdasarkan permintaan puncak/non-puncak) dan memasarkan rute yang tepat lebih awal.

• Hotel & Penginapan: Hotel menggunakan AI untuk meramalkan tingkat hunian kamar. Dengan menganalisis pemesanan historis, acara lokal, dan cuaca, AI “membantu meramalkan permintaan pemesanan” sehingga hotel dapat meluncurkan promosi terarah atau menyesuaikan tarif sebelum penurunan hunian.
  Ini berarti lebih sedikit kamar kosong: hotel dapat mengisi kekosongan yang diperkirakan dengan penawaran khusus, lalu menaikkan tarif saat puncak tiba, memaksimalkan pendapatan tanpa diskon besar.

• Agen Perjalanan Online & Operator Tur: AI prediktif mendeteksi tanda awal destinasi yang sedang tren atau perubahan preferensi pelancong. Agen kemudian dapat menyusun dan memasarkan paket perjalanan sebelum pesaing.
  Misalnya, jika AI mendeteksi minat yang meningkat pada perjalanan petualangan atau kota tertentu, operator tur dapat secara proaktif mengkurasi dan mempromosikan penawaran relevan.

• Pemasar Destinasi: Badan pariwisata memantau tren pencarian dan sosial untuk mengukur minat pada objek wisata atau wilayah. AI memungkinkan mereka menjalankan kampanye dan acara sebelum gelombang pariwisata datang, bukan mengejar saat puncak sudah berlalu.

Kasus penggunaan ini menunjukkan bagaimana AI menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Integrasi dari penyedia PMS hotel bahkan menyoroti fitur “peramalan permintaan musiman” yang memberi peringatan kepada manajer tentang periode sibuk yang akan datang.

Singkatnya, bisnis perjalanan di berbagai bidang menggunakan AI untuk memprediksi kapan dan di mana permintaan akan melonjak, bukan hanya bereaksi setelah pemesanan meningkat.

Manfaat Peramalan AI

Menggunakan AI untuk permintaan musiman membawa beberapa keuntungan utama:

• Akurasi Peramalan Lebih Tinggi: Dengan menganalisis data jauh lebih banyak daripada metode tradisional, AI menghasilkan prediksi yang jauh lebih tepat. Slimstock mencatat bahwa AI dapat menggabungkan data beragam (tren sosial, cuaca, dll.) untuk mendeteksi “pola kompleks dan kurang jelas”.
  Dalam satu kasus, model peramalan AI (Random Forest) mengurangi kesalahan sekitar 50% dibandingkan tolok ukur dasar.

• Pendapatan dan Profitabilitas: Mengantisipasi periode sibuk berarti menangkap pendapatan yang seharusnya hilang. Harga dinamis berbasis AI saja dapat meningkatkan hasil secara signifikan—WNS memperkirakan peningkatan pendapatan hingga 10% dari pengoptimalan harga AI.
  Hotel mengisi lebih banyak kamar dengan tarif puncak dengan penyesuaian awal, dan maskapai menjual lebih banyak kursi atau layanan tambahan saat permintaan naik.

• Efisiensi Operasional: AI mengotomatisasi banyak perhitungan. Peramalan tidak lagi bergantung pada spreadsheet manual. Sebaliknya, model “mengoptimalkan diri sendiri” saat belajar dari pemesanan yang berlangsung.
  Staf dapat fokus pada strategi dan layanan tamu sambil mempercayai prediksi sistem yang diperbarui.

• Kelincahan Strategis: Dengan peramalan AI, perusahaan dapat merencanakan kampanye, staf, dan inventaris sebelumnya. Misalnya, hotel dapat menjadwalkan staf tambahan atau membeli inventaris sebelum minggu sibuk yang diprediksi.
  Sikap proaktif ini mengurangi kekurangan stok dan kelebihan staf. Seperti yang dicatat oleh satu integrasi industri, “peramalan permintaan musiman” berbasis AI memungkinkan hotel merencanakan waktu permintaan tinggi dan menyesuaikan harga sebelumnya.

Secara keseluruhan, peramalan berbasis AI menghasilkan operasi yang lebih lancar dan pendapatan yang lebih kuat bagi bisnis perjalanan dan hotel, terutama selama musim puncak dan musim transisi yang krusial.

Pertimbangan Implementasi

Mengadopsi peramalan AI memerlukan perencanaan dan pengelolaan data yang cermat:

• Kualitas Data & Integrasi: Model AI hanya sebaik datanya. Peramalan membutuhkan data bersih dan tepat waktu dari semua sumber relevan (CRM, mesin pemesanan, feed pasar). Data yang tidak lengkap atau usang menghasilkan prediksi buruk.
  Perusahaan harus mengonsolidasikan dan terus memperbarui jalur data mereka agar AI melihat gambaran lengkap.

• Talenta & Strategi: WTTC memperingatkan banyak bisnis perjalanan kekurangan keahlian AI dan rencana formal. Penting untuk berinvestasi pada analis data terampil atau bermitra dengan penyedia yang paham AI.
  Memulai dengan pilot kecil (satu rute, properti, atau musim) dapat menunjukkan nilai. Melatih staf yang ada untuk menginterpretasi peramalan AI juga memastikan adopsi yang lebih lancar.

• Privasi dan Etika: Pengumpulan data pelancong lebih banyak menimbulkan pertimbangan privasi. Patuhi regulasi lokal (GDPR, CCPA, dll.) dan bersikap transparan kepada pelanggan. Penggunaan AI yang bertanggung jawab membangun kepercayaan.

• Penyempurnaan Berkelanjutan: Bahkan setelah penerapan, terus tingkatkan model. Seperti yang disarankan penasihat AI, masukkan hasil pemesanan baru dan umpan balik pasar ke dalam sistem.
  Latih ulang model secara berkala dan validasi prediksinya. Juga, pertahankan pengawasan manusia—kejutan pasar (misalnya, kejadian mendadak, pandemi) masih memerlukan penilaian manusia untuk menimpa atau melengkapi peramalan AI.

Dengan mengatasi faktor-faktor ini, perusahaan perjalanan dan hotel dapat memanfaatkan peramalan AI secara efektif untuk mengelola permintaan musiman.

>>> Klik untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara: AI Mengoptimalkan Harga Kamar Hotel Secara Real Time

Peramalan berbasis AI terbukti menjadi pengubah permainan bagi perjalanan dan perhotelan. Dengan belajar dari pola historis dan sinyal waktu nyata, AI dapat dengan percaya diri memprediksi pola permintaan masa depan dan membimbing keputusan strategis.

Dengan wawasan ini, maskapai, hotel, dan merek perjalanan dapat mengoptimalkan harga, inventaris, dan pemasaran sebelum puncak musiman daripada mengejar setelah pemesanan meningkat. Para pemimpin industri jelas: mengintegrasikan AI ke dalam peramalan permintaan bukan lagi pilihan. Ini adalah prioritas strategis yang menghasilkan layanan pelanggan lebih baik, tingkat hunian lebih tinggi, dan pendapatan meningkat di setiap musim.

Seperti yang ditekankan WTTC, mengadopsi AI dalam perjalanan akan memberikan “pengalaman pelanggan yang tak tertandingi” dan sektor pariwisata yang lebih tangguh serta berkelanjutan.