AI எப்படி பருவ கால முன்பதிவு தேவையை கணிக்கிறது என்பதை அறிய விரும்புகிறீர்களா? இந்தக் கட்டுரையில் INVIAI உடன் விவரங்களை ஆராய்வோம்!

பருவ கால முன்பதிவு தேவைகள் பயணமும் விருந்தோம்பலும் துறைகளில் பொதுவாக அறியப்பட்ட சுழற்சிகளை (கோடை விடுமுறை, குளிர்கால விடுமுறை, நிகழ்வுகள்) பின்பற்றினாலும், உண்மையான உலக காரணிகள் இதை கணிக்க முடியாததாக மாற்றக்கூடும். நவீன AI கருவிகள் பெரிய தரவுத்தொகைகளை பகுப்பாய்வு செய்து இந்த மாற்றங்களை முன்னறிவிக்கின்றன.

உதாரணமாக, விமான நிறுவனங்கள் இப்போது “முன்பதிவு தொடங்குவதற்கு முன்பே எந்த வழிகள் அதிக பயணிகளை பெறும் என்பதை கணிக்க AI-ஐ பயன்படுத்துகின்றன”, இதனால் அவர்கள் உச்ச பருவத்திற்கு முன்பே கட்டணங்களை சரிசெய்ய முடிகிறது. அதேபோல், விருந்தோம்பல் நிபுணர்கள் AI-ஆல் இயக்கப்படும் மாதிரிகள் ஹோட்டல்கள் “பருவ காலம், நிகழ்வுகள் மற்றும் வானிலை போன்றவற்றை கருத்தில் கொண்டு நிரப்பல் விகிதங்களை மிக துல்லியமாக கணிக்க முடியும்” என்று குறிப்பிடுகின்றனர்.

வரலாற்று முன்பதிவு மாதிரிகளையும் நேரடி சிக்னல்களையும் (தேடல் போக்குகள், சமூக ஊடக பேச்சு, வானிலை முன்னறிவிப்புகள் போன்றவை) இணைத்து, இந்த அமைப்புகள் வரவிருக்கும் முன்பதிவு அதிகரிப்புகளை கண்டறிந்து விலை, விளம்பரங்கள் மற்றும் பணியாளர்கள் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே சரிசெய்ய உதவுகின்றன. ஐ.நா. உலக சுற்றுலா அமைப்பும் முகவரிகளுக்கு AI-ஐ பயனர் தரவுகளில் பயன்படுத்தி “பயண போக்குகளை கணிக்க” ஊக்குவிக்கிறது.

பருவ கால தேவைக் கோட்பாடுகள் - பயணம் மற்றும் விருந்தோம்பல்

பயண தேவைகள் கால அட்டவணையுடன் இயல்பாக மாறுபடுகின்றன: கோடை விடுமுறை, குளிர்கால விடுமுறை மற்றும் திருவிழா பருவங்கள் அனைத்தும் அதிகரிப்புகளை கொண்டுவருகின்றன. ஆனால் உச்ச பருவ நேரம் ஆண்டுக்கு ஆண்டுக்கு மாறுபடும்.

உதாரணமாக, ஸ்லிம்ஸ்டாக் Christmas அல்லது Easter போன்ற நிகழ்வுகள் ஆண்டுக்கு ஆண்டுக்கு தேதிகளை மாற்றி, உச்ச தேவையை “சில வாரங்கள் முன் அல்லது பிறகு” நகர்த்துகின்றன என்று விளக்குகிறது. இத்தகைய மாற்றமடையும் விடுமுறை அட்டவணைகள் எளிய முன்னறிவிப்புகளை நம்பகமற்றவையாக மாற்றுகின்றன.

AI தரவை பருவ கால மாற்றங்களிலிருந்து பிரித்து ஒவ்வொரு சுழற்சியிலிருந்தும் கற்றுக்கொள்கிறது. ஒரு ஆய்வில், நார்த்வெஸ்டர்ன் ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஹோட்டல் முன்பதிவுகள், விமான பயணிகள் தரவு மற்றும் விடுமுறை கால அட்டவணைகளை இயந்திரக் கற்றல் மூலம் பகுப்பாய்வு செய்து, அடிப்படையான மாதிரியுடன் ஒப்பிடுகையில் கணிப்பு பிழைகளை 50% க்கும் மேல் குறைத்தனர். இது AI-ன் வலிமையை காட்டுகிறது: அது சிக்கலான பருவ கால போக்குகளை கற்றுக்கொண்டு சூழ்நிலைகள் மாறும்போது அவற்றை புதுப்பித்து, திட்டமிடுபவர்களுக்கு தேவைகள் எப்போது அதிகரிக்கும் என்பதை தெளிவாக காட்டுகிறது.

AI பருவ கால தேவையை எப்படி கணிக்கிறது

AI கணிப்பு அமைப்புகள் பல்வேறு தரவுகளைப் பெற்று, முன்னேற்றமான மாதிரிகளை பயன்படுத்தி தேவைக் குறியீடுகளை கண்டறிகின்றன. முக்கிய உள்ளீடுகள்:

• வரலாற்று மற்றும் முன்பதிவு தரவு: கடந்த கால அறைகள் அல்லது விமான முன்பதிவுகள் அடிப்படையாக அமைக்கின்றன. (உதாரணமாக, ஹோட்டல் மற்றும் விமான முன்பதிவு வரலாறுகளையும் விடுமுறை அம்சங்களையும் இணைத்தால் ஒரு ஆய்வில் துல்லியம் பெரிதும் மேம்பட்டது.)

• தேடல் மற்றும் உலாவல் போக்குகள்: பயண தொடர்பான கேள்விகள் (Google, OTA-கள் போன்றவை) முன்பதிவு நடைபெறுவதற்கு முன் பிரபலமான வழிகள் அல்லது இடங்களை வெளிப்படுத்துகின்றன.

• சமூக மற்றும் சந்தை சிக்னல்கள்: AI சமூக ஊடக போக்குகள், ஆன்லைன் விமர்சனங்கள் மற்றும் பொருளாதார குறியீடுகளை ஆய்வு செய்கிறது. ஸ்லிம்ஸ்டாக் கூறுகிறது AI “சமூக வலைத்தளங்களில் பிரபலமான தலைப்புகள், வலைத்தள பார்வை தரவு, வாடிக்கையாளர் விமர்சனங்கள்… மாக்ரோ பொருளாதார தரவுகள்” போன்றவற்றை எடைபடுத்தி நுணுக்கமான பருவ கால போக்குகளை கண்டறிகிறது.

• வெளிப்புற நிகழ்வுகள் மற்றும் வானிலை: நிகழ்வு அல்லது விடுமுறை கால அட்டவணைகள் மற்றும் வானிலை முன்னறிவிப்புகள் உள்ளடக்கப்படுகின்றன. உதாரணமாக, வெப்ப அலை கடைசிக் கால கடற்கரை முன்பதிவுகளை அதிகரிக்கும் அல்லது ஒரு பெரிய திருவிழா நகர ஹோட்டல் தேவையை அதிகரிக்கும் என்பதை AI கணிக்க முடியும்.

• போட்டி விலை நிர்ணயம்: மற்ற விமானங்கள், ஹோட்டல்கள் அல்லது OTA-களின் நேரடி விலை மற்றும் கிடைக்கும் இடங்கள் சந்தை இயக்கங்களை அறிவிக்கின்றன, அதனால் AI தேவையின் அதிகரிப்பு அல்லது குறைவு என்பதை அறிகிறது.

இந்த உள்ளீடுகள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் (Random Forests அல்லது நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போன்றவை) மற்றும் கால வரிசை அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எளிய போக்குக் கோடுகளுக்கு மாறாக, AI “தரவில் உள்ள சிக்கலான மற்றும் நேர்மறை அல்லாத தொடர்புகளை” கண்டறிந்து, மனிதர் கவனிக்காத மாதிரிகளை வெளிப்படுத்துகிறது.

மாதிரிகள் தொடர்ந்து மேம்படுகின்றன: ஸ்லிம்ஸ்டாக் குறிப்பிடுவது போல, AI அமைப்புகள் புதிய தரவுகளைப் பெறும் போது “சுய-முன்னேற்றம்” செய்து, காலத்துடன் கூடிய துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்குகின்றன. நடைமுறையில் இதன் பொருள், சந்தை சூழ்நிலைகள் மாறினாலும் (உதாரணமாக, திடீர் நிகழ்வு அல்லது இடையூறு தாக்கத்தை விரைவாக உறிஞ்சுதல்) கணிப்புகள் துல்லியமாகவே இருக்கும்.

உண்மையான உலக பயன்பாடுகள்

AI இயக்கும் பருவ கால முன்னறிவிப்பு ஏற்கனவே பயண மற்றும் ஹோட்டல் செயல்பாடுகளை மாற்றி வருகிறது:

• விமானங்கள் மற்றும் பயணங்கள்: விமான நிறுவனங்கள் அதிக தேவையுள்ள வழிகளை கணித்து, விலை அல்லது திறனை முன்கூட்டியே சரிசெய்கின்றன. உதாரணமாக, விமானங்கள் தேடல் தரவு மற்றும் பருவ போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்து எந்த இடங்கள் பிரபலமாக இருக்கும் என்பதை கணிக்கின்றன.
  இதனால் அவர்கள் இயக்க விலை நிர்ணயம் (உச்ச/குறைந்த தேவைக்கு ஏற்ப கட்டணங்களை நேரடியாக உயர்த்துதல் அல்லது குறைத்தல்) மற்றும் சரியான வழிகளை முன்கூட்டியே விளம்பரப்படுத்த முடிகிறது.

• ஹோட்டல்கள் மற்றும் தங்குமிடம்: ஹோட்டல்கள் AI-ஐ பயன்படுத்தி அறை நிரப்பல் விகிதங்களை கணிக்கின்றன. வரலாற்று முன்பதிவுகள், உள்ளூர் நிகழ்வுகள் மற்றும் வானிலை ஆகியவற்றை பகுப்பாய்வு செய்து, AI “முன்பதிவு தேவையை கணிக்க உதவுகிறது” என்கிறார்கள், இதனால் ஹோட்டல்கள் குறைந்த நிரப்பல் காலங்களில் இலக்கான விளம்பரங்களை தொடங்க அல்லது விலைகளை சரிசெய்ய முடிகிறது.
  இதன் மூலம் காலியாக இருக்கும் அறைகள் குறைந்து, எதிர்பார்க்கப்படும் காலியிடங்களை சிறப்பு சலுகைகளால் நிரப்பி, உச்ச பருவத்தில் விலைகளை உயர்த்தி வருமானத்தை அதிகரிக்க முடிகிறது.

• ஆன்லைன் பயண முகவர்கள் மற்றும் சுற்றுலா இயக்குநர்கள்: முன்னறிவிப்பு AI பிரபலமான இடங்கள் அல்லது பயணிகளின் விருப்ப மாற்றங்களை முன்கூட்டியே கண்டறிகிறது. முகவர்கள் போட்டியாளர்களுக்கு முன்பாக பயண தொகுப்புகளை உருவாக்கி விளம்பரப்படுத்த முடிகிறது.
  உதாரணமாக, AI சவாரி பயணம் அல்லது குறிப்பிட்ட நகரத்தில் அதிக ஆர்வம் இருப்பதை கண்டால், சுற்றுலா இயக்குநர்கள் தொடர்புடைய சலுகைகளை முன்கூட்டியே தயாரித்து விளம்பரப்படுத்த முடியும்.

• இடம் விளம்பரக்காரர்கள்: சுற்றுலா வாரியங்கள் தேடல் மற்றும் சமூக போக்குகளை கண்காணித்து, இடங்கள் அல்லது பிரதேசங்களில் ஆர்வத்தை மதிப்பிடுகின்றன. AI அவர்களுக்கு சுற்றுலா அலை வருவதற்கு முன் விளம்பரங்கள் மற்றும் நிகழ்வுகளை நடத்த உதவுகிறது, உச்ச பருவம் கடந்த பிறகு பின்னடைவு விளம்பரங்களை செய்யாமல்.

இந்த பயன்பாடுகள் AI எப்படி செயல்படக்கூடிய முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குகிறது என்பதை காட்டுகின்றன. ஹோட்டல் PMS வழங்குநர்களின் ஒருங்கிணைப்புகள் கூட “பருவ கால தேவைக் கணிப்பு” அம்சங்களை வழங்கி மேலாளர்களுக்கு வரவிருக்கும் பிஸியான காலங்களை எச்சரிக்கின்றன.

சுருக்கமாக, பயண நிறுவனங்கள் AI-ஐ பயன்படுத்தி எப்போது மற்றும் எங்கே தேவைகள் அதிகரிக்கும் என்பதை முன்கூட்டியே கணித்து, முன்பதிவுகள் அதிகரித்த பிறகு பதிலளிப்பதில்லை.

AI கணிப்பின் நன்மைகள்

பருவ கால தேவைக்கான AI பயன்பாடு பல முக்கிய நன்மைகளை கொண்டுள்ளது:

• மேம்பட்ட கணிப்பு துல்லியம்: பாரம்பரிய முறைகளுக்கு மாறாக, AI அதிக தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து மிக துல்லியமான முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குகிறது. ஸ்லிம்ஸ்டாக் கூறுவது போல, AI “சிக்கலான மற்றும் குறைவாக தெளிவான போக்குகளை” கண்டறிய சமூக போக்குகள், வானிலை போன்ற பல தரவுகளை இணைக்கிறது.
  ஒரு வழக்கில், AI கணிப்பு மாதிரி (Random Forest) அடிப்படையான மாதிரியுடன் ஒப்பிடுகையில் பிழையை சுமார் 50% குறைத்தது.

• வருமானம் மற்றும் லாபம்: பிஸியான காலங்களை முன்கூட்டியே கணித்து, இழப்புகளைத் தவிர்க்க முடிகிறது. AI இயக்கும் இயக்க விலை நிர்ணயம் மட்டும் கூட வருமானத்தை 10% வரை அதிகரிக்க முடியும் என்று WNS மதிப்பிடுகிறது.
  ஹோட்டல்கள் அதிக விலையில் அறைகளை நிரப்பி, விமானங்கள் கூடுதல் இருக்கைகள் அல்லது சேவைகளை அதிகரித்து விற்க முடிகிறது.

• செயல்பாட்டு திறன்: AI கணக்கீடுகளை தானாகச் செய்கிறது. கணிப்புகள் கைமுறை எக்செல் பட்டியல்களில் சார்ந்திருப்பதில்லை. மாதிரிகள் புதிய முன்பதிவுகளை கற்றுக்கொண்டு “சுய-முன்னேற்றம்” செய்கின்றன.
  பணியாளர்கள் திட்டமிடல் மற்றும் விருந்தினர் சேவையில் கவனம் செலுத்த முடிகிறது, அமைப்பின் புதுப்பிக்கப்பட்ட கணிப்புகளை நம்பி.

• திட்டமிடல் நுட்பம்: AI கணிப்புகளுடன், நிறுவனங்கள் முன்கூட்டியே விளம்பரங்கள், பணியாளர் ஒதுக்கீடு மற்றும் சரக்குகளை திட்டமிட முடிகிறது. உதாரணமாக, ஒரு ஹோட்டல் எதிர்பார்க்கப்படும் பிஸியான வாரத்திற்கு முன்பே கூடுதல் பணியாளர்களை ஒதுக்கி, சரக்குகளை வாங்க முடியும்.
  இது பங்கு குறைவு மற்றும் பணியாளர் அதிகப்படியான ஒதுக்கீட்டை குறைக்க உதவுகிறது. ஒரு தொழில் ஒருங்கிணைப்பு கூறுவது போல, AI இயக்கும் “பருவ கால தேவைக் கணிப்பு” ஹோட்டல்களுக்கு உச்ச தேவைக்கான திட்டமிடலை எளிதாக்குகிறது மற்றும் விலைகளை முன்கூட்டியே சரிசெய்ய உதவுகிறது.

மொத்தத்தில், AI-ஆல் இயங்கும் கணிப்புகள் பயண மற்றும் ஹோட்டல் வணிகங்களில் செயல்பாடுகளை மென்மையாக்கி, முக்கிய உச்ச மற்றும் இடை பருவங்களில் அதிக வருமானத்தை உருவாக்குகின்றன.

நடைமுறை அமலாக்க கவனிப்புகள்

AI கணிப்பை ஏற்றுக்கொள்ளுதல் கவனமாக திட்டமிடல் மற்றும் தரவு மேலாண்மையை தேவைப்படுத்துகிறது:

• தரமான தரவு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு: AI மாதிரிகள் தரவின் தரத்தினால் மட்டுமே சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. கணிப்புகள் அனைத்து தொடர்புடைய மூலங்களிலிருந்தும் (CRM, முன்பதிவு இயந்திரங்கள், சந்தை ஊட்டிகள்) சுத்தமான, சமயோசிதமான தரவை தேவைப்படுத்துகின்றன. பூரணமற்ற அல்லது பழைய தரவு மோசமான கணிப்புகளை உருவாக்கும்.
  நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவு ஓட்டங்களை ஒருங்கிணைத்து தொடர்ந்து புதுப்பிக்க வேண்டும், இதனால் AI முழு படத்தை பார்க்க முடியும்.

• திறமை மற்றும் திட்டமிடல்: WTTC பல பயண நிறுவனங்களுக்கு AI நிபுணத்துவமும் அதிகாரப்பூர்வ திட்டங்களும் இல்லாததை எச்சரிக்கிறது. திறமையான தரவு பகுப்பாய்வாளர்களில் முதலீடு செய்வதும் AI-யை நன்கு அறிந்த வழங்குநர்களுடன் கூட்டாண்மை செய்வதும் அவசியம்.
  ஒரு சிறிய பைலட் திட்டத்துடன் (ஒரு வழி, சொத்து அல்லது பருவம்) தொடங்குவது மதிப்பை நிரூபிக்க உதவும். உள்ள பணியாளர்களுக்கு AI கணிப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள பயிற்சி அளிப்பதும் மென்மையான ஏற்றுக்கொள்ளுதலை உறுதி செய்யும்.

• தனியுரிமை மற்றும் நெறிமுறை: பயணிகளின் அதிக தரவை சேகரிப்பது தனியுரிமை கவனிப்புகளை ஏற்படுத்தும். உள்ளூர் விதிமுறைகள் (GDPR, CCPA போன்றவை) பின்பற்றப்பட வேண்டும் மற்றும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு வெளிப்படையாக இருக்க வேண்டும். பொறுப்பான AI பயன்பாடு நம்பிக்கையை உருவாக்கும்.

• தொடர்ச்சியான மேம்பாடு: அமல்படுத்திய பிறகும் மாதிரியை மேம்படுத்தி கொண்டிருப்பது அவசியம். AI ஆலோசகர்கள் கூறுவது போல, புதிய முன்பதிவு முடிவுகள் மற்றும் சந்தை பின்னூட்டங்களை அமைப்பில் மீண்டும் ஊட்ட வேண்டும்.
  மாதிரிகளை முறையாக மறுபயிற்சி செய்து, கணிப்புகளை சரிபார்க்க வேண்டும். மேலும், மனித கண்காணிப்பும் அவசியம்—சந்தை அதிர்ச்சிகள் (திடீர் நிகழ்வுகள், பாண்டமிக் போன்றவை) AI கணிப்புகளை மீற அல்லது கூடுதல் ஆதரவு அளிக்க மனித தீர்மானம் தேவைப்படும்.

இந்த அம்சங்களை கவனித்தால், பயண மற்றும் ஹோட்டல் நிறுவனங்கள் பருவ கால தேவையை AI கணிப்பின் மூலம் வெற்றிகரமாக கையாள முடியும்.

>>> மேலும் அறிய இங்கே கிளிக் செய்யவும்: AI உண்மையான நேரத்தில் ஹோட்டல் அறை விலைகளை சிறப்பாக நிர்வகிக்கிறது

AI இயக்கும் கணிப்புகள் பயண மற்றும் விருந்தோம்பல் துறைகளுக்கு ஒரு மாற்றத்தை ஏற்படுத்தி வருகிறது. வரலாற்று போக்குகளையும் நேரடி சிக்னல்களையும் கற்றுக்கொண்டு, AI நம்பகமாக எதிர்கால தேவைக் கோட்பாடுகளை கணிக்க மற்றும் திட்டமிடல் முடிவுகளை வழிநடத்த முடிகிறது.

இந்த அறிவுகளுடன், விமானங்கள், ஹோட்டல்கள் மற்றும் பயண பிராண்டுகள் பருவ உச்சிகளுக்கு முன்பே விலை, சரக்கு மற்றும் விளம்பரங்களை சிறப்பாக நிர்வகிக்க முடிகிறது. தொழில் முன்னணியினர் தெளிவாக கூறுகின்றனர்: தேவைக் கணிப்பில் AI ஒருங்கிணைப்பு இனி விருப்பமல்ல. இது ஒரு முக்கியத் திட்டமிடல் முன்னுரிமை ஆகும், இது சிறந்த வாடிக்கையாளர் சேவை, அதிக நிரப்பல் மற்றும் அதிக வருமானத்தை ஒவ்வொரு பருவத்திலும் வழங்குகிறது.

WTTC வலியுறுத்துவது போல, பயணத்தில் AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்வது “மிகவும் சிறந்த வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை” மற்றும் ஒரு நிலையான, சக்திவாய்ந்த சுற்றுலா துறையை உருவாக்கும்.