Adakah anda ingin mengetahui bagaimana AI meramalkan permintaan tempahan musiman? Mari kita terokai butiran bersama INVIAI dalam artikel ini!

Permintaan tempahan musiman dalam perjalanan dan hospitaliti sering mengikuti kitaran yang biasa (cuti musim panas, cuti musim sejuk, acara), tetapi faktor dunia sebenar boleh menjadikannya tidak dapat diramalkan. Alat AI moden menganalisis set data besar untuk meramalkan perubahan ini.

Sebagai contoh, syarikat penerbangan kini “menggunakan AI ramalan untuk meramalkan laluan mana yang akan menerima trafik paling tinggi, walaupun sebelum tempahan bermula”, membolehkan pengangkut menyesuaikan tambang sebelum musim puncak. Begitu juga, pakar hospitaliti menyatakan bahawa model berasaskan AI membolehkan hotel “meramalkan kadar penghunian dengan ketepatan tinggi” dengan mengambil kira musim, acara dan cuaca.

Dengan menggabungkan corak tempahan sejarah dengan isyarat masa nyata (trend carian, perbualan sosial, ramalan cuaca, dan lain-lain), sistem ini dapat mengesan lonjakan tempahan yang akan datang dan membantu perniagaan menyesuaikan harga, promosi dan kakitangan terlebih dahulu. Pertubuhan Pelancongan Dunia PBB juga menggesa agensi menggunakan AI pada data pelanggan dan “meramalkan trend perjalanan” dengan cara ini.

Corak Permintaan Musiman dalam Perjalanan & Hospitaliti

Permintaan perjalanan secara semula jadi berubah mengikut kalendar: cuti musim panas, cuti musim sejuk, dan musim perayaan semuanya membawa lonjakan. Tetapi masa puncak sebenar boleh berubah setiap tahun.

Sebagai contoh, Slimstock menerangkan bahawa acara seperti Krismas atau Paskah berubah tarikh setiap tahun – mengalihkan permintaan puncak “beberapa minggu lebih awal atau lewat” dari satu tahun ke tahun berikutnya. Jadual cuti yang berubah-ubah ini menjadikan ramalan mudah tidak boleh dipercayai.

AI membantu dengan mengeluarkan kesan musim dari data dan belajar dari setiap kitaran. Dalam satu kajian, penyelidik Northwestern menggunakan pembelajaran mesin pada tempahan hotel, data penumpang penerbangan dan kalendar cuti dan melihat kesilapan ramalan berkurang lebih 50% berbanding model asas. Ini menunjukkan kelebihan AI: ia boleh mempelajari trend musiman yang kompleks dan mengemas kini apabila keadaan berubah, memberikan perancang gambaran yang jauh lebih baik tentang bila permintaan sebenarnya akan meningkat.

Bagaimana AI Meramalkan Permintaan Musiman

Sistem ramalan AI mengambil pelbagai jenis data dan menggunakan model canggih untuk mengesan isyarat permintaan. Input utama termasuk:

• Data sejarah & tempahan: Bilangan malam bilik atau tempahan penerbangan lalu menjadi asas. (Sebagai contoh, menggabungkan sejarah tempahan hotel dan penerbangan dengan ciri cuti meningkatkan ketepatan dalam kajian penyelidikan.)

• Corak carian dan pelayaran: Pertanyaan berkaitan perjalanan (di Google, OTA, dan lain-lain) mendedahkan laluan atau destinasi popular sebelum tempahan dibuat.

• Isyarat sosial dan pasaran: AI mengekstrak trend media sosial, ulasan dalam talian dan indikator ekonomi. Slimstock menyatakan AI boleh menimbang “topik trending di rangkaian sosial, data lawatan web, ulasan pelanggan… data makroekonomi” untuk mengesan corak musiman halus.

• Acara luaran dan cuaca: Kalendar acara atau cuti dan juga ramalan cuaca dimasukkan. Contohnya, AI boleh menjangka gelombang haba akan meningkatkan tempahan pantai saat akhir atau festival besar akan melonjakkan permintaan hotel bandar.

• Harga pesaing: Kadar dan ketersediaan masa nyata dari syarikat penerbangan, hotel atau OTA lain memberi maklumat dinamik pasaran, supaya AI tahu jika permintaan terlalu tinggi atau rendah.

Input ini dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin (seperti Random Forests atau rangkaian neural) dan algoritma siri masa. Berbeza dengan garis trend mudah, AI “boleh mengesan hubungan kompleks dan tidak linear” dalam data, menemui corak yang mungkin terlepas pandang oleh manusia.

Model-model ini sentiasa diperbaiki: seperti yang dinyatakan oleh Slimstock, sistem AI boleh “mengoptimumkan diri” apabila diberi data baru, menghasilkan ramalan yang semakin tepat dari masa ke masa. Dalam praktiknya, ini bermakna ramalan kekal tepat walaupun keadaan pasaran berubah (contohnya, cepat menyerap kesan acara atau gangguan tiba-tiba).

Kes Penggunaan Dunia Sebenar

Ramalan musiman berasaskan AI sudah mengubah operasi perjalanan dan hotel:

• Syarikat Penerbangan & Penerbangan: Pengangkut meramalkan laluan permintaan tinggi dan menyesuaikan harga atau kapasiti terlebih dahulu. Contohnya, syarikat penerbangan menganalisis data carian dan trend musiman untuk meramalkan destinasi popular.
  Ini membolehkan mereka melaksanakan harga dinamik (menaikkan atau menurunkan tambang secara masa nyata berdasarkan permintaan puncak/bukan puncak) dan memasarkan laluan yang tepat lebih awal.

• Hotel & Penginapan: Hotel menggunakan AI untuk meramalkan kadar penghunian bilik. Dengan menganalisis tempahan sejarah, acara tempatan dan cuaca, AI “membantu meramalkan permintaan tempahan” supaya hotel boleh melancarkan promosi sasaran atau menyesuaikan kadar sebelum tempoh penghunian rendah.
  Ini bermakna bilik kosong berkurangan: hotel boleh mengisi kekosongan yang dijangka dengan tawaran istimewa, kemudian menaikkan kadar apabila musim puncak tiba, memaksimumkan hasil tanpa perlu diskaun besar.

• Agensi Pelancongan Dalam Talian & Pengendali Pelancongan: AI ramalan mengesan tanda awal destinasi trending atau perubahan dalam pilihan pengembara. Agensi boleh menyusun dan memasarkan pakej pelancongan sebelum pesaing.
  Contohnya, jika AI mengesan minat meningkat dalam pelancongan pengembaraan atau bandar tertentu, pengendali pelancongan boleh secara proaktif mengkurasi dan mempromosikan tawaran berkaitan.

• Pemasar Destinasi: Lembaga pelancongan memantau trend carian dan sosial untuk mengukur minat terhadap tempat atau kawasan. AI membolehkan mereka menjalankan kempen dan acara sebelum gelombang pelancongan tiba, bukannya mengejar apabila musim puncak sudah berlalu.

Kes penggunaan ini menunjukkan bagaimana AI mencipta pandangan yang boleh diambil tindakan. Integrasi dari pembekal PMS hotel juga menonjolkan ciri “ramalan permintaan musiman” yang memberi amaran kepada pengurus tentang tempoh sibuk yang akan datang.

Ringkasnya, perniagaan pelancongan di semua peringkat menggunakan AI untuk meramalkan bila dan di mana permintaan akan meningkat, bukan hanya bertindak selepas tempahan meningkat.

Manfaat Ramalan AI

Menggunakan AI untuk permintaan musiman membawa beberapa kelebihan utama:

• Ketepatan Ramalan Lebih Tinggi: Dengan menganalisis lebih banyak data berbanding kaedah tradisional, AI menghasilkan ramalan yang jauh lebih tepat. Slimstock menyatakan AI boleh menggabungkan data pelbagai (trend sosial, cuaca, dan lain-lain) untuk mengesan “corak kompleks dan kurang jelas”.
  Dalam satu kes, model ramalan AI (Random Forest) mengurangkan kesilapan kira-kira 50% berbanding penanda aras asas.

• Hasil dan Keuntungan: Meramalkan tempoh sibuk bermakna menangkap hasil yang mungkin hilang. Harga dinamik berasaskan AI sahaja boleh meningkatkan hasil dengan ketara—WNS menganggarkan peningkatan hasil sehingga 10% daripada pengoptimuman harga AI.
  Hotel mengisi lebih banyak bilik pada harga puncak dengan menyesuaikan awal, dan syarikat penerbangan menjual lebih banyak tempat duduk atau perkhidmatan tambahan apabila permintaan meningkat.

• Kecekapan Operasi: AI mengautomasikan sebahagian besar pengiraan. Ramalan tidak lagi bergantung pada helaian kerja manual. Sebaliknya, model “mengoptimumkan diri” apabila belajar daripada tempahan yang sedang berjalan.
  Kakitangan boleh menumpukan pada strategi dan perkhidmatan tetamu sambil mempercayai ramalan terkini sistem.

• Kebolehan Strategik: Dengan ramalan AI, syarikat boleh merancang kempen, kakitangan dan inventori lebih awal. Contohnya, hotel boleh menjadualkan kakitangan tambahan atau membeli inventori sebelum minggu sibuk yang diramalkan.
  Sikap proaktif ini mengurangkan kehabisan stok dan lebihan kakitangan. Seperti yang dinyatakan dalam satu integrasi industri, ramalan permintaan musiman berasaskan AI membolehkan hotel merancang awal untuk masa permintaan tinggi dan melaraskan harga terlebih dahulu.

Secara keseluruhan, ramalan berasaskan AI membawa kepada operasi yang lebih lancar dan hasil yang lebih kukuh untuk perniagaan perjalanan dan hotel, terutamanya semasa musim puncak dan musim peralihan yang kritikal.

Pertimbangan Pelaksanaan

Menggunakan ramalan AI memerlukan perancangan dan pengurusan data yang teliti:

• Data Berkualiti & Integrasi: Model AI hanya sehebat data yang digunakan. Ramalan memerlukan data bersih dan terkini dari semua sumber berkaitan (CRM, enjin tempahan, suapan pasaran). Data yang tidak lengkap atau lapuk menyebabkan ramalan kurang tepat.
  Syarikat mesti menggabungkan dan sentiasa mengemas kini saluran data mereka supaya AI mendapat gambaran penuh.

• Bakat & Strategi: WTTC memberi amaran bahawa banyak perniagaan pelancongan kekurangan kepakaran AI dan rancangan formal. Pelaburan dalam penganalisis data mahir atau kerjasama dengan penyedia AI yang berpengalaman adalah penting.
  Memulakan dengan projek perintis kecil (laluan, hartanah atau musim tertentu) boleh menunjukkan nilai. Melatih kakitangan sedia ada untuk mentafsir ramalan AI juga memastikan penerimaan yang lebih lancar.

• Privasi dan Etika: Pengumpulan lebih banyak data pengembara menimbulkan pertimbangan privasi. Patuhi peraturan tempatan (GDPR, CCPA, dan lain-lain) dan bersikap telus dengan pelanggan. Penggunaan AI yang bertanggungjawab membina kepercayaan.

• Penyempurnaan Berterusan: Walaupun selepas pelaksanaan, teruskan memperbaiki model. Seperti yang dinyatakan oleh penasihat AI, masukkan hasil tempahan baru dan maklum balas pasaran ke dalam sistem.
  Latih semula model secara berkala dan sahkan ramalan mereka. Juga, kekalkan pengawasan manusia—kejutan pasaran (contohnya, acara tiba-tiba, pandemik) masih memerlukan pertimbangan manusia untuk menggantikan atau melengkapkan ramalan AI.

Dengan menangani faktor-faktor ini, syarikat perjalanan dan hotel boleh berjaya memanfaatkan ramalan AI untuk mengurus permintaan musiman.

>>> Klik untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara untuk: AI Mengoptimumkan Harga Bilik Hotel Secara Masa Nyata

Ramalan berkuasa AI terbukti menjadi pemangkin perubahan bagi perjalanan dan hospitaliti. Dengan belajar daripada corak sejarah dan isyarat masa nyata, AI boleh dengan yakin meramalkan corak permintaan masa depan dan membimbing keputusan strategik.

Dengan pandangan ini, syarikat penerbangan, hotel dan jenama pelancongan boleh mengoptimumkan harga, inventori dan pemasaran sebelum musim puncak, bukan hanya mengejar selepas tempahan meningkat. Pemimpin industri jelas: integrasi AI dalam ramalan permintaan bukan lagi pilihan. Ia adalah keutamaan strategik yang menghasilkan perkhidmatan pelanggan lebih baik, kadar penghunian lebih tinggi dan peningkatan hasil sepanjang musim.

Seperti yang ditekankan oleh WTTC, penerimaan AI dalam pelancongan akan memberikan “pengalaman pelanggan yang tiada tandingan” dan sektor pelancongan yang lebih tahan lasak serta lestari.