Je, unataka kujifunza jinsi AI inavyobashiri mahitaji ya uhifadhi wa msimu? Tuchunguze maelezo na INVIAI katika makala hii!

Mahitaji ya uhifadhi wa msimu katika usafiri na ukarimu mara nyingi huendana na mizunguko inayojulikana (likizo za majira ya joto, likizo za majira ya baridi, matukio), lakini sababu halisi za dunia zinaweza kuyafanya yasiyotarajiwa. Vifaa vya kisasa vya AI huchambua seti kubwa za data kutabiri mabadiliko haya.

Kwa mfano, mashirika ya ndege sasa “hutumia AI ya utabiri kubashiri njia zipi zitakuwa na usafiri mwingi zaidi, hata kabla ya uhifadhi kuanza”, na kuwapa uwezo wa kurekebisha bei kabla ya msimu wa kilele. Vilevile, wataalamu wa ukarimu wanasema kuwa mifano inayotumia AI inaruhusu hoteli “kubashiri viwango vya kukaa kwa usahihi mkubwa” kwa kuzingatia msimu, matukio na hali ya hewa.

Kwa kuunganisha mifumo ya historia ya uhifadhi na ishara za wakati halisi (mwelekeo wa utafutaji, mijadala ya mitandao ya kijamii, utabiri wa hali ya hewa, n.k.), mifumo hii inaweza kugundua ongezeko la uhifadhi unaokuja na kusaidia biashara kurekebisha bei, matangazo na wafanyakazi mapema. Shirika la Utalii la Dunia la UN linahimiza mashirika kutumia AI kwenye data za wateja na “kubashiri mwelekeo ya usafiri” kwa njia hii.

Mifumo ya Mahitaji ya Msimu katika Usafiri na Ukarimu

Mahitaji ya usafiri hubadilika kulingana na kalenda: likizo za majira ya joto, likizo za majira ya baridi, na misimu ya sherehe huleta ongezeko. Lakini wakati halisi wa kilele unaweza kutofautiana mwaka hadi mwaka.

Kwa mfano, Slimstock inaeleza kuwa matukio kama Krismasi au Pasaka hubadilisha tarehe kila mwaka – kuhamisha mahitaji ya kilele “wiki kadhaa mapema au baadaye” kutoka mwaka mmoja hadi mwingine. Ratiba hizi zinazobadilika za likizo hufanya utabiri rahisi usiwe wa kuaminika.

AI husaidia kwa kuondoa athari za msimu kwenye data na kujifunza kutoka kila mzunguko. Katika kesi moja, watafiti wa Northwestern walitumia ujifunzaji wa mashine kwenye uhifadhi wa hoteli, data za abiria wa ndege na kalenda za likizo na kuona makosa ya utabiri yakipungua kwa zaidi ya 50% ikilinganishwa na mfano wa kawaida. Hii inaonyesha faida ya AI: inaweza kujifunza mwelekeo tata wa msimu na kuuboresha kadri hali zinavyobadilika, ikiwapa wapangaji mtazamo bora zaidi wa wakati mahitaji yatakapoongezeka kweli.

Jinsi AI Inavyobashiri Mahitaji ya Msimu

Mifumo ya utabiri ya AI huchukua aina mbalimbali za data na kutumia mifano ya hali ya juu kugundua ishara za mahitaji. Vingizo muhimu ni:

• Data ya kihistoria na ya uhifadhi: Usiku wa chumba au uhifadhi wa ndege wa zamani huweka msingi. (Kwa mfano, kuunganisha historia za uhifadhi wa hoteli na ndege pamoja na sifa za likizo kuliboresha usahihi katika utafiti mmoja.)

• Mifumo ya utafutaji na kuvinjari: Maswali yanayohusiana na usafiri (kama Google, OTAs, n.k.) yanaonyesha njia au maeneo maarufu kabla ya uhifadhi kufanyika.

• Ishara za kijamii na soko: AI huchambua mwelekeo wa mitandao ya kijamii, maoni mtandaoni na viashiria vya kiuchumi. Slimstock inasema AI inaweza kuzingatia “mada zinazopendwa kwenye mitandao ya kijamii, data za ziara za wavuti, maoni ya wateja… data za kiuchumi” kugundua mifumo ya msimu isiyoonekana kwa urahisi.

• Matukio ya nje na hali ya hewa: Kalenda za matukio au likizo na hata utabiri wa hali ya hewa huingizwa. Kwa mfano, AI inaweza kubashiri kuwa joto kali litaongeza uhifadhi wa dakika za mwisho kwenye fukwe au kuwa tamasha kubwa litaongeza mahitaji ya hoteli mjini.

• Bei za ushindani: Viwango vya wakati halisi na upatikanaji kutoka kwa mashirika mengine ya ndege, hoteli au OTAs hutoa taarifa za mienendo ya soko, hivyo AI inajua kama mahitaji ni ya juu sana au ya chini sana.

Vingizo hivi huingizwa kwenye mifano ya ujifunzaji wa mashine (kama Random Forests au mitandao ya neva) na algoriti za mfululizo wa wakati. Tofauti na mistari rahisi ya mwelekeo, AI “inaweza kugundua uhusiano tata na usio wa mstari moja” katika data, ikifichua mifumo ambayo binadamu anaweza kuikosa.

Mifano hii huboresha kila wakati: kama Slimstock anavyosema, mifumo ya AI inaweza “kuboresha yenyewe” inapopokea data mpya, ikitoa utabiri sahihi zaidi kadri muda unavyopita. Katika vitendo hii inamaanisha utabiri hubaki sahihi hata hali za soko zinapobadilika (kwa mfano, kukumbatia haraka athari ya tukio la ghafla au usumbufu).

Mifano Halisi ya Matumizi

Utabiri wa msimu unaotegemea AI tayari unabadilisha shughuli za usafiri na hoteli:

• Mashirika ya Ndege na Ndege: Watoa huduma hubashiri njia zenye mahitaji makubwa na kurekebisha bei au uwezo mapema. Kwa mfano, mashirika ya ndege huchambua data za utafutaji na mwelekeo wa msimu kubashiri maeneo yatakayopendwa.
  Hii huwasaidia kutekeleza bei zinazobadilika (kuongeza au kupunguza bei kwa wakati halisi kulingana na mahitaji ya kilele/si kilele) na kuuza njia sahihi mapema.

• Hoteli na Malazi: Hoteli hutumia AI kubashiri viwango vya kukaa. Kwa kuchambua historia za uhifadhi, matukio ya eneo na hali ya hewa, AI &ldquo:husaidia kubashiri mahitaji ya uhifadhi” ili hoteli ziweze kuanzisha matangazo maalum au kurekebisha bei kabla ya vipindi vya upungufu wa wateja.
  Hii inamaanisha vyumba vichache vilivyo tupu: hoteli inaweza kujaza nafasi zinazotarajiwa kwa ofa maalum, kisha kuongeza bei wakati wa kilele, kuongeza mapato bila punguzo kubwa.

• Wakala wa Usafiri Mtandaoni na Waendeshaji Ziara: AI ya utabiri hugundua dalili za mapema za maeneo yanayopendwa au mabadiliko ya mapendeleo ya wasafiri. Wakala wanaweza kisha kuandaa na kuuza vifurushi vya usafiri kabla ya washindani.
  Kwa mfano, ikiwa AI inagundua ongezeko la hamu ya usafiri wa adventure au mji fulani, waendeshaji ziara wanaweza kuandaa na kutangaza ofa zinazohusiana.

• Wauzaji wa Maeneo ya Kusafiria: Bodi za utalii hufuatilia mwelekeo wa utafutaji na mitandao ya kijamii kutathmini hamu ya maeneo au mikoa. AI huwasaidia kuendesha kampeni na matukio kabla ya wimbi la watalii kufika, badala ya kuchelewa kuanza baada ya kilele kupita.

Mifano hii inaonyesha jinsi AI inavyotoa mtazamo wa vitendo. Mchanganyiko kutoka kwa watoa huduma wa PMS wa hoteli hata huonyesha vipengele vya “utabiri wa mahitaji ya msimu” vinavyoonya wasimamizi kuhusu vipindi vya shughuli nyingi vinavyokuja.

Kwa kifupi, biashara za usafiri kote zinatumia AI kubashiri lini na wapi mahitaji yataongezeka, badala ya tu kutegemea mabadiliko baada ya kuongezeka kwa uhifadhi.

Faida za Utabiri wa AI

Kutumia AI kwa mahitaji ya msimu kunaleta faida kadhaa muhimu:

• Usahihi wa Juu wa Utabiri: Kwa kuchambua data nyingi zaidi kuliko mbinu za jadi, AI hutoa utabiri sahihi zaidi. Slimstock anasema AI inaweza kuingiza data mbalimbali (mwelekeo wa kijamii, hali ya hewa, n.k.) kugundua “mifumo tata na isiyoonekana kwa urahisi”.
  Kesi moja, mfano wa utabiri wa AI (Random Forest) ulipunguza makosa kwa takriban 50% ikilinganishwa na mfano wa kawaida.

• Mapato na Faida: Kutegemea vipindi vya shughuli nyingi kunamaanisha kupata mapato ambayo vinginevyo yangepotea. Bei zinazobadilika zinazoendeshwa na AI peke yake zinaweza kuongeza mapato kwa kiasi kikubwa—WNS inakadiria ongezeko la mapato hadi 10% kutokana na bei bora za AI.
  Hoteli hujaza vyumba zaidi kwa bei za kilele kwa kurekebisha mapema, na mashirika ya ndege huuza viti zaidi au huduma za ziada wakati mahitaji yanapoongezeka.

• Ufanisi wa Uendeshaji: AI huendesha hesabu nyingi moja kwa moja. Utabiri hauhitaji tena karatasi za kazi za mikono. Badala yake, mifano “huboresha yenyewe” wanapojifunza kutoka kwa uhifadhi unaoendelea.
  Wafanyakazi wanaweza kuzingatia mikakati na huduma kwa wageni huku wakiamini utabiri uliosasishwa wa mfumo.

• Uwezo wa Mikakati: Kwa utabiri wa AI, kampuni zinaweza kupanga kampeni, wafanyakazi na hesabu mapema. Kwa mfano, hoteli inaweza kupanga wafanyakazi wa ziada au kununua hesabu kabla ya wiki yenye shughuli nyingi inayotarajiwa.
  Mtazamo huu wa kujiandaa hupunguza upungufu wa bidhaa na wafanyakazi kupita kiasi. Kama muunganisho mmoja wa sekta unavyosema, utabiri wa mahitaji ya msimu unaotegemea AI unawawezesha hoteli kupanga mapema kwa vipindi vya mahitaji makubwa na kurekebisha bei mapema.

Kwa ujumla, utabiri unaotegemea AI hubadilisha shughuli kuwa laini zaidi na kuongeza mapato kwa biashara za usafiri na hoteli, hasa wakati wa misimu muhimu ya kilele na ya mpito.

Mambo ya Kuzingatia Katika Utekelezaji

Kuchukua AI kwa utabiri kunahitaji mipango makini na usimamizi wa data:

• Data Bora na Muunganisho: Mifano ya AI ni bora kama data yake. Utabiri unahitaji data safi, za wakati unaofaa kutoka vyanzo vyote muhimu (CRMs, injini za uhifadhi, vyanzo vya soko). Data isiyokamilika au ya zamani husababisha utabiri mbaya.
  Kampuni lazima ziunganishwe na kusasisha mfululizo wa data zao ili AI ione picha kamili.

• Ujuzi na Mikakati: WTTC inatilia mkazo kuwa biashara nyingi za usafiri hazina ujuzi wa AI na mipango rasmi. Ni muhimu kuwekeza kwa wachambuzi wa data wenye ujuzi au kushirikiana na watoa huduma wenye ujuzi wa AI.
  Kuanza na jaribio dogo (njia moja, mali moja au msimu mmoja) kunaweza kuonyesha thamani. Kufundisha wafanyakazi waliopo kutafsiri utabiri wa AI pia husaidia kuleta mchakato laini wa matumizi.

• Faragha na Maadili: Kukusanya data zaidi za wasafiri kuna changamoto za faragha. Fuata kanuni za eneo (GDPR, CCPA, n.k.) na kuwa wazi kwa wateja. Matumizi ya AI kwa uwajibikaji hujenga imani.

• Uboreshaji Endelevu: Hata baada ya utekelezaji, endelea kuboresha mfano. Kama washauri wa AI wanavyosema, ingiza matokeo mapya ya uhifadhi na maoni ya soko kwenye mfumo.
  Fanya mafunzo ya mara kwa mara kwa mifano na hakiki utabiri wake. Pia, hakikisha usimamizi wa binadamu—madhara ya ghafla ya soko (mfano, matukio ya ghafla, magonjwa) bado yanahitaji maamuzi ya binadamu kuzuia au kuongeza utabiri wa AI.

Kwa kushughulikia mambo haya, kampuni za usafiri na hoteli zinaweza kutumia utabiri wa AI kwa mafanikio kuendana na mahitaji ya msimu.

>>> Bonyeza kujifunza zaidi jinsi ya: AI Inaboresha Bei za Vyumba vya Hoteli kwa Wakati Halisi

Utabiri unaotegemea AI unaonyesha kuwa mabadiliko makubwa kwa usafiri na ukarimu. Kwa kujifunza kutoka kwa mifumo ya kihistoria na ishara za wakati halisi, AI inaweza kwa kujiamini kubashiri mifumo ya mahitaji ya baadaye na kuongoza maamuzi ya mikakati.

Kwa maarifa haya, mashirika ya ndege, hoteli na chapa za usafiri zinaweza kuboresha bei, hesabu na masoko kabla ya misimu ya kilele badala ya kuchelewa kuanza baada ya ongezeko la uhifadhi. Viongozi wa sekta wanaeleza wazi: kuingiza AI katika utabiri wa mahitaji si hiari tena. Ni kipaumbele cha kimkakati kinachotoa huduma bora kwa wateja, viwango vya juu vya kukaa na mapato yaliyoongezeka katika kila msimu.

Kama WTTC inavyosisitiza, kukumbatia AI katika usafiri kutaleta “uzoefu wa wateja usiofananishwa” na sekta ya utalii yenye nguvu zaidi, endelevu.