Chcą Państwo dowiedzieć się, jak SI przewiduje sezonowe zapotrzebowanie na rezerwacje? Poznajmy szczegóły razem z INVIAI w tym artykule!

Sezonowe zapotrzebowanie na rezerwacje w branży turystycznej i hotelarskiej często podąża za znanymi cyklami (wakacje letnie, ferie zimowe, wydarzenia), jednak czynniki rzeczywiste mogą uczynić je nieprzewidywalnym. Nowoczesne narzędzia SI analizują ogromne zbiory danych, aby prognozować te zmiany.

Na przykład linie lotnicze obecnie „korzystają z predykcyjnej SI, aby przewidzieć, które trasy będą miały największy ruch, jeszcze zanim rozpoczną się rezerwacje”, co pozwala przewoźnikom dostosować ceny przed sezonem szczytowym. Podobnie eksperci hotelarscy zauważają, że modele oparte na SI pozwalają hotelom „z dużą dokładnością przewidywać wskaźniki obłożenia”, uwzględniając sezonowość, wydarzenia i pogodę.

Łącząc historyczne wzorce rezerwacji z sygnałami w czasie rzeczywistym (trendy wyszukiwania, aktywność w mediach społecznościowych, prognozy pogody itp.), systemy te potrafią wykrywać nadchodzące wzrosty rezerwacji i pomagać firmom w odpowiednim dostosowaniu cen, promocji oraz zatrudnienia z wyprzedzeniem. Światowa Organizacja Turystyki ONZ nawet zachęca agencje do stosowania SI w analizie danych klientów i „przewidywania trendów podróżniczych” w ten sposób.

Sezonowe wzorce popytu w turystyce i hotelarstwie

Popyt na podróże naturalnie podlega wahaniom kalendarzowym: wakacje letnie, ferie zimowe i sezony festiwalowe przynoszą wzrosty. Jednak dokładny czas szczytu może się różnić z roku na rok.

Na przykład Slimstock wyjaśnia, że wydarzenia takie jak Boże Narodzenie czy Wielkanoc zmieniają daty każdego roku – przesuwając szczytowe zapotrzebowanie „o kilka tygodni wcześniej lub później” w porównaniu z poprzednim rokiem. Takie przesunięcia w harmonogramach świątecznych sprawiają, że proste prognozy są zawodnie.

SI pomaga, eliminując sezonowość z danych i ucząc się na podstawie każdego cyklu. W jednym z badań naukowcy z Northwestern zastosowali uczenie maszynowe do analizy rezerwacji hotelowych, danych pasażerów linii lotniczych oraz kalendarzy świąt i zauważyli spadek błędów prognoz o ponad 50% w porównaniu z podstawowym modelem. To pokazuje przewagę SI: potrafi uczyć się złożonych trendów sezonowych i aktualizować je wraz ze zmianą warunków, dając planistom znacznie lepszy obraz, kiedy faktycznie wzrośnie popyt.

Jak SI prognozuje sezonowy popyt

Systemy prognozowania oparte na SI przetwarzają szeroki zakres danych i wykorzystują zaawansowane modele do wykrywania sygnałów popytu. Kluczowe dane wejściowe to:

• Dane historyczne i rezerwacyjne: Przeszłe noclegi hotelowe lub rezerwacje lotów stanowią punkt odniesienia. (Na przykład połączenie historii rezerwacji hoteli i linii lotniczych z cechami świąt znacznie poprawiło dokładność w badaniu naukowym.)

• Wzorce wyszukiwania i przeglądania: Zapytania związane z podróżami (w Google, OTA itp.) ujawniają popularne trasy lub destynacje jeszcze przed dokonaniem rezerwacji.

• Sygnały społeczne i rynkowe: SI analizuje trendy w mediach społecznościowych, opinie online oraz wskaźniki ekonomiczne. Slimstock zauważa, że SI potrafi uwzględniać „tematy trendingowe w sieciach społecznościowych, dane o odwiedzinach stron, opinie klientów… dane makroekonomiczne”, aby wykrywać subtelne wzorce sezonowe.

• Wydarzenia zewnętrzne i pogoda: Kalendarze wydarzeń lub świąt oraz prognozy pogody są również uwzględniane. Na przykład SI może przewidzieć, że fala upałów zwiększy rezerwacje last minute na plaże lub że duży festiwal spowoduje wzrost popytu na hotele w mieście.

• Ceny konkurencji: Aktualne stawki i dostępność innych linii lotniczych, hoteli lub OTA informują o dynamice rynku, dzięki czemu SI wie, czy popyt jest nietypowo wysoki lub niski.

Dane te trafiają do modeli uczenia maszynowego (takich jak Random Forest czy sieci neuronowe) oraz algorytmów szeregów czasowych. W przeciwieństwie do prostych linii trendu, SI „potrafi wykrywać złożone i nieliniowe zależności” w danych, odkrywając wzorce, które mogą umknąć człowiekowi.

Modele te stale się doskonalą: jak zauważa Slimstock, systemy SI mogą się „samooptymalizować” po otrzymaniu nowych danych, dostarczając coraz dokładniejsze prognozy z czasem. W praktyce oznacza to, że prognozy pozostają precyzyjne nawet przy zmieniających się warunkach rynkowych (np. szybko uwzględniając wpływ nagłych wydarzeń lub zakłóceń).

Przykłady zastosowań w praktyce

Prognozowanie sezonowe oparte na SI już zmienia sposób działania branży turystycznej i hotelarskiej:

• Linie lotnicze i loty: Przewoźnicy prognozują trasy o wysokim popycie i z wyprzedzeniem dostosowują ceny lub pojemność. Na przykład linie analizują dane wyszukiwania i trendy sezonowe, aby przewidzieć, które destynacje będą popularne.
  Dzięki temu mogą stosować dynamiczne ceny (podnosząc lub obniżając taryfy w czasie rzeczywistym w zależności od popytu w szczycie lub poza nim) oraz wcześniej promować odpowiednie trasy.

• Hotele i zakwaterowanie: Hotele wykorzystują SI do prognozowania obłożenia pokoi. Analizując historyczne rezerwacje, lokalne wydarzenia i pogodę, SI „pomaga przewidywać zapotrzebowanie na rezerwacje”, dzięki czemu hotele mogą uruchamiać ukierunkowane promocje lub dostosowywać ceny przed spadkami obłożenia.
  To oznacza mniej pustych pokoi: hotel może zapełnić przewidywane wolne miejsca specjalnymi ofertami, a następnie podnieść ceny w szczycie, maksymalizując przychody bez konieczności głębokich obniżek.

• Internetowe biura podróży i touroperatorzy: Predykcyjna SI wykrywa wczesne sygnały popularności destynacji lub zmiany preferencji podróżnych. Agencje mogą wtedy tworzyć i promować pakiety turystyczne przed konkurencją.
  Na przykład, jeśli SI zauważy rosnące zainteresowanie turystyką przygodową lub konkretnym miastem, touroperatorzy mogą proaktywnie przygotować i promować odpowiednie oferty.

• Marketerzy destynacji: Organizacje turystyczne monitorują trendy wyszukiwania i media społecznościowe, aby ocenić zainteresowanie atrakcjami lub regionami. SI pozwala im prowadzić kampanie i wydarzenia przed nadejściem fali turystycznej, zamiast reagować dopiero po szczycie.

Te przykłady pokazują, jak SI tworzy praktyczne prognozy. Integracje z dostawcami systemów PMS dla hoteli podkreślają nawet funkcje „prognozowania sezonowego popytu”, które informują menedżerów o nadchodzących okresach wzmożonego ruchu.

Krótko mówiąc, firmy turystyczne na całym świecie wykorzystują SI, aby przewidzieć kiedy i gdzie popyt wzrośnie, zamiast reagować dopiero po wzroście rezerwacji.

Zalety prognozowania opartego na SI

Wykorzystanie SI do prognozowania sezonowego popytu przynosi kilka kluczowych korzyści:

• Wyższa dokładność prognoz: Analizując znacznie więcej danych niż tradycyjne metody, SI generuje dużo precyzyjniejsze przewidywania. Slimstock podkreśla, że SI potrafi uwzględniać różnorodne dane (trendy społeczne, pogodę itp.), aby wykrywać „złożone i mniej oczywiste wzorce”.
  W jednym przypadku model prognoz SI (Random Forest) zmniejszył błąd o około 50% w porównaniu z podstawowym benchmarkiem.

• Przychody i rentowność: Przewidywanie okresów wzmożonego ruchu pozwala uchwycić przychody, które inaczej mogłyby zostać utracone. Samo dynamiczne ustalanie cen oparte na SI może znacząco zwiększyć zyski — WNS szacuje nawet do 10% wzrostu przychodów dzięki optymalizacji cen przez SI.
  Hotele zapełniają więcej pokoi po cenach szczytowych, dostosowując się wcześniej, a linie lotnicze sprzedają więcej miejsc i usług dodatkowych wraz ze wzrostem popytu.

• Efektywność operacyjna: SI automatyzuje wiele obliczeń. Prognozowanie nie opiera się już na ręcznych arkuszach kalkulacyjnych. Modele „samooptymalizują się” ucząc się na bieżąco z nowych rezerwacji.
  Personel może skupić się na strategii i obsłudze gości, ufając aktualnym prognozom systemu.

• Zwinność strategiczna: Dzięki prognozom SI firmy mogą planować kampanie, zatrudnienie i zapasy z wyprzedzeniem. Na przykład hotel może zaplanować dodatkowy personel lub zakupy przed przewidywanym intensywnym tygodniem.
  Takie proaktywne podejście zmniejsza ryzyko braków i nadmiernego zatrudnienia. Jak zauważa jedna z integracji branżowych, prognozowanie sezonowego popytu oparte na SI pozwala hotelom planować z wyprzedzeniem okresy wysokiego zapotrzebowania i odpowiednio dostosowywać ceny.

Podsumowując, prognozy oparte na SI przekładają się na płynniejsze działanie i wyższe przychody dla firm turystycznych i hotelarskich, szczególnie w kluczowych sezonach szczytowych i okresach przejściowych.

Aspekty wdrożeniowe

Wdrożenie prognozowania opartego na SI wymaga starannego planowania i zarządzania danymi:

• Jakość danych i integracja: Modele SI są tak dobre, jak dane, na których pracują. Prognozy wymagają czystych, aktualnych danych ze wszystkich istotnych źródeł (CRM, silniki rezerwacyjne, źródła rynkowe). Niekompletne lub przestarzałe dane prowadzą do słabych przewidywań.
  Firmy muszą konsolidować i na bieżąco aktualizować swoje kanały danych, aby SI miała pełny obraz sytuacji.

• Talenty i strategia: WTTC ostrzega, że wiele firm turystycznych nie dysponuje wiedzą o SI ani formalnymi planami. Kluczowe jest inwestowanie w wykwalifikowanych analityków danych lub współpraca z dostawcami specjalizującymi się w SI.
  Rozpoczęcie od małego pilotażu (pojedyncza trasa, obiekt lub sezon) może pokazać wartość. Szkolenie obecnego personelu w interpretacji prognoz SI również ułatwia wdrożenie.

• Prywatność i etyka: Zbieranie większej ilości danych o podróżnych rodzi kwestie prywatności. Należy przestrzegać lokalnych przepisów (RODO, CCPA itp.) i być transparentnym wobec klientów. Odpowiedzialne korzystanie z SI buduje zaufanie.

• Stałe doskonalenie: Nawet po wdrożeniu należy stale ulepszać model. Jak wskazują doradcy SI, nowe wyniki rezerwacji i opinie rynkowe powinny być regularnie wprowadzane do systemu.
  Modele trzeba okresowo trenować na nowo i weryfikować ich prognozy. Niezbędny jest też nadzór ludzki — szoki rynkowe (np. nagłe wydarzenia, pandemie) wciąż wymagają oceny i ewentualnego korygowania prognoz przez człowieka.

Uwzględniając te czynniki, firmy turystyczne i hotelarskie mogą skutecznie wykorzystać prognozowanie oparte na SI do zarządzania sezonowym popytem.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak: Sztuczna inteligencja optymalizuje ceny pokoi hotelowych w czasie rzeczywistym

Prognozowanie oparte na SI okazuje się przełomowe dla branży turystycznej i hotelarskiej. Ucząc się zarówno na podstawie wzorców historycznych, jak i sygnałów w czasie rzeczywistym, SI potrafi z dużą pewnością przewidywać przyszłe wzorce popytu i wspierać decyzje strategiczne.

Dzięki tym wnioskom linie lotnicze, hotele i marki turystyczne mogą optymalizować ceny, zasoby i marketing przed sezonowymi szczytami, zamiast reagować dopiero po wzroście rezerwacji. Liderzy branży jasno podkreślają: integracja SI w prognozowaniu popytu nie jest już opcją, lecz strategicznym priorytetem, który przekłada się na lepszą obsługę klienta, wyższe obłożenie i zwiększone przychody w każdym sezonie.

Jak podkreśla WTTC, wdrożenie SI w turystyce przyniesie „nieporównywalne doświadczenia klientów” oraz bardziej odporny i zrównoważony sektor turystyczny.