Хотите узнать, как ИИ прогнозирует сезонный спрос на бронирование? Давайте подробно рассмотрим это вместе с INVIAI в этой статье!

Сезонный спрос на бронирование в сфере путешествий и гостеприимства часто подчиняется привычным циклам (летние каникулы, зимние праздники, мероприятия), но реальные факторы могут сделать его непредсказуемым. Современные инструменты ИИ анализируют огромные массивы данных, чтобы предсказывать эти изменения.

Например, авиакомпании теперь «используют предиктивный ИИ для прогнозирования маршрутов с наибольшим трафиком ещё до начала бронирований», что позволяет им заранее корректировать тарифы в период пикового спроса. Аналогично эксперты в сфере гостеприимства отмечают, что модели на базе ИИ позволяют отелям «с высокой точностью прогнозировать уровень заполняемости», учитывая сезонность, события и погодные условия.

Объединяя исторические данные о бронированиях с актуальными сигналами (поисковые тренды, обсуждения в соцсетях, прогнозы погоды и др.), эти системы способны выявлять предстоящие всплески бронирований и помогать бизнесу заранее корректировать цены, акции и штат сотрудников. Всемирная туристская организация ООН даже призывает агентства применять ИИ для анализа данных клиентов и «прогнозирования туристических тенденций» таким образом.

Сезонные модели спроса в путешествиях и гостеприимстве

Спрос на путешествия естественным образом колеблется в течение года: летние отпуска, зимние праздники и фестивальные сезоны вызывают всплески. Однако точное время пиков может меняться из года в год.

Например, Slimstock объясняет, что такие события, как Рождество или Пасха, ежегодно меняют даты — сдвигая пик спроса «на несколько недель раньше или позже» по сравнению с предыдущим годом. Такие сдвиги делают простые прогнозы ненадёжными.

ИИ помогает, устраняя сезонные колебания из данных и обучаясь на каждом цикле. В одном исследовании учёные из Северо-Западного университета применили машинное обучение к данным о бронированиях отелей, пассажиропотоке авиакомпаний и календарям праздников, что позволило снизить ошибку прогноза более чем на 50% по сравнению с базовой моделью. Это демонстрирует преимущество ИИ: он может изучать сложные сезонные тенденции и обновлять их по мере изменения условий, предоставляя планировщикам гораздо более точное представление о реальном росте спроса.

Как ИИ прогнозирует сезонный спрос

Системы прогнозирования на базе ИИ обрабатывают широкий спектр данных и используют продвинутые модели для выявления сигналов спроса. Ключевые источники данных включают:

• Исторические данные и данные о бронированиях: прошлые ночи в отелях или бронирования авиабилетов служат базой. (Например, сочетание истории бронирований отелей и авиакомпаний с календарями праздников значительно повысило точность в одном исследовании.)

• Поисковые и поведенческие паттерны: запросы, связанные с путешествиями (в Google, OTA и др.), показывают популярные маршруты или направления ещё до начала бронирований.

• Социальные и рыночные сигналы: ИИ анализирует тренды в соцсетях, онлайн-отзывы и экономические индикаторы. Slimstock отмечает, что ИИ может учитывать «трендовые темы в соцсетях, данные о посещениях сайтов, отзывы клиентов… макроэкономические данные» для выявления тонких сезонных закономерностей.

• Внешние события и погода: календари событий и праздников, а также прогнозы погоды включаются в анализ. Например, ИИ может предсказать, что жара вызовет рост бронирований пляжного отдыха в последний момент, или что крупный фестиваль увеличит спрос на городские отели.

• Цены конкурентов: актуальные тарифы и доступность у других авиакомпаний, отелей или OTA помогают понять рыночную динамику, чтобы ИИ мог определить, является ли спрос аномально высоким или низким.

Эти данные поступают в модели машинного обучения (например, Random Forest или нейронные сети) и алгоритмы временных рядов. В отличие от простых трендовых линий, ИИ «может выявлять сложные и нелинейные взаимосвязи» в данных, обнаруживая закономерности, которые человек мог бы пропустить.

Модели постоянно совершенствуются: как отмечает Slimstock, системы ИИ способны «самооптимизироваться» при поступлении новых данных, обеспечивая всё более точные прогнозы со временем. На практике это означает, что прогнозы остаются точными даже при изменении рыночных условий (например, быстро учитывая влияние внезапных событий или сбоев).

Практические примеры использования

Прогнозирование сезонного спроса с помощью ИИ уже меняет работу в сфере путешествий и гостиничного бизнеса:

• Авиакомпании и рейсы: перевозчики прогнозируют маршруты с высоким спросом и заранее корректируют цены или вместимость. Например, авиакомпании анализируют поисковые данные и сезонные тренды, чтобы предсказать популярные направления.
  Это позволяет внедрять динамическое ценообразование (повышая или снижая тарифы в реальном времени в зависимости от пикового или межсезонного спроса) и заранее продвигать нужные маршруты.

• Отели и размещение: отели используют ИИ для прогнозирования заполняемости номеров. Анализируя исторические бронирования, локальные события и погоду, ИИ «помогает прогнозировать спрос на бронирования», чтобы отели могли запускать целевые акции или корректировать цены до наступления периодов низкой заполняемости.
  Это снижает количество пустующих номеров: отель может заполнить ожидаемые вакансии специальными предложениями, а затем повысить цены в пиковый период, максимизируя доход без необходимости глубоких скидок.

• Онлайн-турагентства и туроператоры: предиктивный ИИ выявляет ранние признаки популярных направлений или изменений в предпочтениях путешественников. Агентства могут заранее формировать и продвигать туристические пакеты до конкурентов.
  Например, если ИИ фиксирует рост интереса к приключенческому туризму или конкретному городу, туроператоры могут проактивно подбирать и рекламировать соответствующие предложения.

• Маркетологи направлений: туристические организации отслеживают поисковые и социальные тренды, чтобы оценить интерес к достопримечательностям или регионам. ИИ позволяет им запускать кампании и мероприятия до наступления туристического бума, а не реагировать постфактум.

Эти примеры показывают, как ИИ создаёт практическое предвидение. Интеграции от поставщиков PMS для отелей даже выделяют функции «прогнозирования сезонного спроса», которые предупреждают менеджеров о предстоящих загруженных периодах.

Короче говоря, компании в сфере путешествий используют ИИ, чтобы предсказывать когда и где спрос вырастет, а не просто реагировать на рост бронирований.

Преимущества прогнозирования с помощью ИИ

Использование ИИ для прогнозирования сезонного спроса даёт несколько ключевых преимуществ:

• Повышенная точность прогнозов: анализируя гораздо больше данных, чем традиционные методы, ИИ выдаёт значительно более точные предсказания. Slimstock отмечает, что ИИ способен учитывать разнообразные данные (социальные тренды, погоду и др.) для выявления «сложных и менее очевидных закономерностей».
  В одном случае модель ИИ (Random Forest) сократила ошибку прогноза примерно на 50% по сравнению с базовым эталоном.

• Рост доходов и прибыльности: предвидение загруженных периодов позволяет захватывать доход, который иначе мог бы быть упущен. Только динамическое ценообразование на базе ИИ может значительно повысить доходность — по оценкам WNS, рост доходов достигает до 10% благодаря оптимизации цен с помощью ИИ.
  Отели заполняют больше номеров по пиковым ценам, корректируя цены заранее, а авиакомпании продают больше билетов и дополнительных услуг по мере роста спроса.

• Операционная эффективность: ИИ автоматизирует большую часть вычислений. Прогнозирование больше не зависит от ручных таблиц — модели «самооптимизируются», обучаясь на текущих бронированиях.
  Персонал может сосредоточиться на стратегии и обслуживании гостей, доверяя обновлённым прогнозам системы.

• Стратегическая гибкость: с прогнозами ИИ компании могут планировать кампании, штат и запасы заранее. Например, отель может заранее нанять дополнительный персонал или закупить запасы перед ожидаемой загруженной неделей.
  Такой проактивный подход снижает риски дефицита и избыточного штата. Как отмечает одна из отраслевых интеграций, функция «прогнозирования сезонного спроса» на базе ИИ позволяет отелям планировать периоды высокого спроса и заранее корректировать цены.

В целом, прогнозирование с помощью ИИ обеспечивает более плавную работу и рост доходов для компаний в сфере путешествий и гостиничного бизнеса, особенно в критические пиковые и переходные сезоны.

Особенности внедрения

Внедрение прогнозирования на базе ИИ требует тщательного планирования и управления данными:

• Качественные данные и интеграция: модели ИИ эффективны только при наличии качественных данных. Прогнозы требуют чистых, актуальных данных из всех релевантных источников (CRM, системы бронирования, рыночные данные). Неполные или устаревшие данные приводят к неточным прогнозам.
  Компаниям необходимо консолидировать и постоянно обновлять свои потоки данных, чтобы ИИ имел полную картину.

• Кадры и стратегия: WTTC предупреждает, что многие компании в сфере путешествий испытывают нехватку экспертизы в ИИ и формальных планов. Важно инвестировать в квалифицированных аналитиков данных или сотрудничать с опытными поставщиками ИИ.
  Начало с небольшого пилотного проекта (один маршрут, объект или сезон) поможет продемонстрировать ценность. Обучение существующего персонала интерпретации прогнозов ИИ также способствует более плавному внедрению.

• Конфиденциальность и этика: сбор большего объёма данных о путешественниках требует соблюдения норм конфиденциальности. Следуйте местным законам (GDPR, CCPA и др.) и будьте прозрачны с клиентами. Ответственное использование ИИ укрепляет доверие.

• Постоянное совершенствование: даже после запуска модели необходимо её улучшать. Как отмечают эксперты, новые данные о бронированиях и отзывы рынка должны регулярно поступать в систему.
  Модели нужно переобучать и проверять точность прогнозов. Также важен человеческий контроль — рыночные потрясения (например, внезапные события, пандемии) требуют вмешательства человека для корректировки или дополнения прогнозов ИИ.

Учитывая эти факторы, компании в сфере путешествий и гостиничного бизнеса смогут успешно использовать прогнозирование на базе ИИ для управления сезонным спросом.

>>> Нажмите, чтобы узнать больше о том, как: ИИ оптимизирует цены на номера в отелях в режиме реального времени

Прогнозирование на базе ИИ становится настоящим прорывом для индустрии путешествий и гостеприимства. Изучая как исторические закономерности, так и актуальные сигналы, ИИ с уверенностью прогнозирует будущие модели спроса и помогает принимать стратегические решения.

Благодаря этим инсайтам авиакомпании, отели и туристические бренды могут оптимизировать цены, запасы и маркетинг заранее, а не реагировать постфактум на сезонные пики. Лидеры отрасли единодушны: интеграция ИИ в прогнозирование спроса уже не опция, а стратегический приоритет, который обеспечивает лучший сервис, высокую заполняемость и рост доходов в любой сезон.

Как подчёркивает WTTC, внедрение ИИ в туризм обеспечит «непревзойдённый клиентский опыт» и более устойчивый, адаптивный сектор туризма.