ท่านต้องการเรียนรู้ว่า AI ทำนายความต้องการจองตามฤดูกาลอย่างไร? มาร่วมสำรวจรายละเอียดกับ INVIAI ในบทความนี้กันเถอะ!

ความต้องการจองตามฤดูกาลในธุรกิจเดินทางและการบริการมักเป็นไปตามวัฏจักรที่คุ้นเคย (วันหยุดฤดูร้อน วันหยุดฤดูหนาว กิจกรรมต่างๆ) แต่ปัจจัยในโลกจริงอาจทำให้คาดเดาได้ยาก เครื่องมือ AI สมัยใหม่วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้

ตัวอย่างเช่น สายการบินในปัจจุบัน “ใช้ AI ทำนายเส้นทางที่คาดว่าจะมีผู้โดยสารมากที่สุด แม้ก่อนที่การจองจะเริ่มขึ้น” ทำให้สายการบินสามารถปรับราคาก่อนช่วงท่องเที่ยวสูงสุดได้ เช่นเดียวกับผู้เชี่ยวชาญด้านการบริการที่ระบุว่าโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้โรงแรม “คาดการณ์อัตราการเข้าพักได้อย่างแม่นยำสูง” โดยคำนึงถึงฤดูกาล กิจกรรม และสภาพอากาศ

โดยการผสมผสานรูปแบบการจองในอดีตกับสัญญาณเรียลไทม์ (แนวโน้มการค้นหา กระแสสังคม พยากรณ์อากาศ ฯลฯ) ระบบเหล่านี้สามารถตรวจจับการเพิ่มขึ้นของการจองที่กำลังจะเกิดขึ้นและช่วยธุรกิจปรับราคาส่งเสริมการขายและการจัดการพนักงานล่วงหน้า องค์การการท่องเที่ยวโลกแห่งสหประชาชาติยังสนับสนุนให้องค์กรต่างๆ ใช้ AI กับข้อมูลลูกค้าเพื่อ “ทำนายแนวโน้มการเดินทาง” ในลักษณะนี้

รูปแบบความต้องการตามฤดูกาลในธุรกิจเดินทางและการบริการ

ความต้องการเดินทางมีการเปลี่ยนแปลงตามปฏิทินอย่างเป็นธรรมชาติ: วันหยุดฤดูร้อน วันหยุดฤดูหนาว และช่วงเทศกาลล้วนทำให้เกิดความต้องการสูงสุด แต่ช่วงเวลาที่สูงสุดอาจแตกต่างกันในแต่ละปี

ตัวอย่างเช่น Slimstock อธิบายว่ากิจกรรมอย่างคริสต์มาสหรืออีสเตอร์มีการเปลี่ยนแปลงวันในแต่ละปี—ทำให้ความต้องการสูงสุด “เลื่อนเร็วขึ้นหรือล่าช้าหลายสัปดาห์” จากปีหนึ่งไปอีกปีหนึ่ง ตารางวันหยุดที่เปลี่ยนแปลงเช่นนี้ทำให้การคาดการณ์แบบง่ายไม่เชื่อถือได้

AI ช่วยโดยการลบฤดูกาลออกจากข้อมูลและเรียนรู้จากแต่ละวัฏจักร ในกรณีหนึ่ง นักวิจัยจาก Northwestern ใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลการจองโรงแรม ข้อมูลผู้โดยสารสายการบิน และปฏิทินวันหยุด พบว่าความผิดพลาดในการทำนายลดลงมากกว่า 50% เมื่อเทียบกับโมเดลง่ายๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบของ AI ที่สามารถ เรียนรู้แนวโน้มตามฤดูกาลที่ซับซ้อน และปรับปรุงตามสภาพการณ์ที่เปลี่ยนไป ทำให้ผู้วางแผนมองเห็นภาพที่ชัดเจนขึ้นว่าเมื่อใดความต้องการจะเพิ่มขึ้นจริง

AI ทำนายความต้องการตามฤดูกาลอย่างไร

ระบบทำนายของ AI รับข้อมูลหลากหลายและใช้โมเดลขั้นสูงในการตรวจจับสัญญาณความต้องการ ข้อมูลสำคัญได้แก่:

• ข้อมูลประวัติและการจอง: จำนวนคืนห้องพักหรือการจองเที่ยวบินในอดีตเป็นฐานข้อมูล (เช่น การรวมประวัติการจองโรงแรมและสายการบินกับข้อมูลวันหยุดช่วยเพิ่มความแม่นยำอย่างมากในการศึกษาวิจัย)

• รูปแบบการค้นหาและเรียกดู: คำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับการเดินทาง (บน Google, OTA ฯลฯ) เปิดเผยเส้นทางหรือจุดหมายยอดนิยมก่อนการจองเกิดขึ้น

• สัญญาณจากสังคมและตลาด: AI วิเคราะห์แนวโน้มโซเชียลมีเดีย รีวิวออนไลน์ และตัวชี้วัดเศรษฐกิจ Slimstock ระบุว่า AI สามารถให้น้ำหนักกับ “หัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยมในโซเชียลเน็ตเวิร์ก ข้อมูลการเข้าชมเว็บ รีวิวลูกค้า… ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค” เพื่อจับรูปแบบตามฤดูกาลที่ละเอียดอ่อน

• กิจกรรมภายนอกและสภาพอากาศ: ปฏิทินกิจกรรมหรือวันหยุด รวมถึงพยากรณ์อากาศก็ถูกนำมาใช้ เช่น AI สามารถคาดการณ์ได้ว่า คลื่นความร้อนจะกระตุ้นการจองชายหาดนาทีสุดท้าย หรือเทศกาลใหญ่จะทำให้ความต้องการโรงแรมในเมืองพุ่งสูง

• ราคาคู่แข่ง: ราคาปัจจุบันและความพร้อมของสายการบิน โรงแรม หรือ OTA รายอื่นช่วยให้ AI เข้าใจว่าความต้องการสูงหรือต่ำผิดปกติหรือไม่

ข้อมูลเหล่านี้ถูกป้อนเข้าสู่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น Random Forest หรือโครงข่ายประสาทเทียม) และอัลกอริทึมชุดข้อมูลตามเวลา ต่างจากเส้นแนวโน้มง่ายๆ AI “สามารถตรวจจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เป็นเส้นตรง” ในข้อมูล เปิดเผยรูปแบบที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น

โมเดลเหล่านี้พัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง: ตามที่ Slimstock ระบุ ระบบ AI สามารถ “ปรับปรุงตัวเอง” เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ทำให้การทำนายแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ ในทางปฏิบัติหมายความว่าการทำนายยังคงแม่นยำแม้สภาพตลาดเปลี่ยนแปลง (เช่น การดูดซับผลกระทบจากเหตุการณ์ฉับพลันหรือความวุ่นวาย)

กรณีใช้งานในโลกจริง

การทำนายตามฤดูกาลด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานในธุรกิจเดินทางและโรงแรมอย่างชัดเจน:

• สายการบินและเที่ยวบิน: สายการบินทำนายเส้นทางที่มีความต้องการสูงและปรับราคาหรือกำลังการรองรับล่วงหน้า เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการค้นหาและแนวโน้มตามฤดูกาลเพื่อทำนายจุดหมายปลายทางยอดนิยม
  ช่วยให้สามารถใช้ราคาปรับเปลี่ยนตามเวลาจริง (เพิ่มหรือลดราคาตามความต้องการช่วงสูง/ต่ำ) และทำการตลาดเส้นทางที่เหมาะสมตั้งแต่เนิ่นๆ

• โรงแรมและที่พัก: โรงแรมใช้ AI ทำนายอัตราการเข้าพัก โดยวิเคราะห์การจองในอดีต กิจกรรมท้องถิ่น และสภาพอากาศ AI “ช่วยทำนายความต้องการจอง” เพื่อให้โรงแรมสามารถเปิดโปรโมชั่นเฉพาะกลุ่มหรือปรับราคาก่อนช่วงที่อัตราการเข้าพักต่ำ
  หมายความว่ามีห้องว่างน้อยลง โรงแรมสามารถเติมเต็มช่องว่างที่คาดการณ์ไว้ด้วยข้อเสนอพิเศษ จากนั้นปรับราคาขึ้นเมื่อเข้าสู่ช่วงสูงสุด เพื่อเพิ่มรายได้โดยไม่ต้องลดราคาลึก

• เอเจนซี่ท่องเที่ยวออนไลน์และผู้จัดทัวร์: AI ทำนายล่วงหน้าถึงจุดหมายที่กำลังได้รับความนิยมหรือการเปลี่ยนแปลงในความชอบของนักเดินทาง เอเจนซี่จึงสามารถจัดแพ็กเกจและทำการตลาดก่อนคู่แข่ง
  เช่น หาก AI ตรวจพบความสนใจที่เพิ่มขึ้นในท่องเที่ยวผจญภัยหรือเมืองใดเมืองหนึ่ง ผู้จัดทัวร์สามารถจัดเตรียมและโปรโมตข้อเสนอที่เกี่ยวข้องได้อย่างทันท่วงที

• นักการตลาดปลายทางท่องเที่ยว: องค์กรส่งเสริมการท่องเที่ยวติดตามแนวโน้มการค้นหาและโซเชียลเพื่อประเมินความสนใจในสถานที่หรือภูมิภาค AI ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดแคมเปญและกิจกรรม ก่อน ที่กระแสการท่องเที่ยวจะมาถึง แทนที่จะตามหลังเมื่อช่วงสูงสุดผ่านไปแล้ว

กรณีใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ผู้ให้บริการระบบจัดการโรงแรม (PMS) บางรายยังเน้นฟีเจอร์ “การทำนายความต้องการตามฤดูกาล” ที่แจ้งเตือนผู้จัดการถึงช่วงเวลาที่คาดว่าจะมีความคึกคัก

โดยสรุป ธุรกิจท่องเที่ยวทุกประเภทใช้ AI เพื่อทำนาย เมื่อใด และ ที่ใด ที่ความต้องการจะเพิ่มขึ้น แทนที่จะรอให้การจองเพิ่มขึ้นก่อนแล้วจึงตอบสนอง

ประโยชน์ของการทำนายด้วย AI

การใช้ AI ในการทำนายความต้องการตามฤดูกาลมีข้อได้เปรียบสำคัญหลายประการ:

• ความแม่นยำในการทำนายสูงขึ้น: ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าวิธีดั้งเดิม AI ให้การคาดการณ์ที่แม่นยำกว่า Slimstock ระบุว่า AI สามารถรวมข้อมูลหลากหลาย (แนวโน้มสังคม สภาพอากาศ ฯลฯ) เพื่อจับ “รูปแบบที่ซับซ้อนและไม่ชัดเจน”
  ในกรณีหนึ่ง โมเดลทำนาย AI (Random Forest) ลดความผิดพลาดลงประมาณ 50% เมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานง่ายๆ

• รายได้และความสามารถในการทำกำไร: การคาดการณ์ช่วงเวลาคึกคักช่วยให้จับรายได้ที่อาจสูญเสียไปได้ การตั้งราคาที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเดียวสามารถเพิ่มรายได้ได้อย่างมาก—WNS ประเมินว่ารายได้เพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 10% จากการตั้งราคาที่เหมาะสมด้วย AI
  โรงแรมเติมเต็มห้องพักมากขึ้นในราคาสูงสุดโดยปรับราคาล่วงหน้า และสายการบินขายที่นั่งหรือบริการเสริมได้มากขึ้นตามความต้องการ

• ประสิทธิภาพการดำเนินงาน: AI ช่วยอัตโนมัติการคำนวณจำนวนมาก การทำนายไม่ต้องพึ่งพาสเปรดชีตด้วยมืออีกต่อไป แต่โมเดลจะ “ปรับปรุงตัวเอง” เมื่อเรียนรู้จากการจองที่เกิดขึ้นจริง
  พนักงานจึงสามารถมุ่งเน้นที่กลยุทธ์และการบริการลูกค้าโดยไว้วางใจการทำนายที่อัปเดตของระบบ

• ความคล่องตัวเชิงกลยุทธ์: ด้วยการทำนายของ AI บริษัทสามารถวางแผนแคมเปญ การจัดพนักงาน และสต็อกล่วงหน้า เช่น โรงแรมสามารถจัดพนักงานเพิ่มหรือสั่งซื้อสต็อกก่อนสัปดาห์ที่คาดว่าจะคึกคัก
  แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยลดปัญหาสต็อกหมดหรือพนักงานเกินความจำเป็น ตามที่การผสานระบบในอุตสาหกรรมระบุว่า “การทำนายความต้องการตามฤดูกาล” ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้โรงแรมวางแผนล่วงหน้าสำหรับช่วงเวลาที่มีความต้องการสูงและปรับราคาก่อนหน้าได้

โดยรวมแล้ว การทำนายด้วย AI ช่วยให้การดำเนินงานราบรื่นขึ้นและเพิ่มรายได้ให้กับธุรกิจเดินทางและโรงแรม โดยเฉพาะในช่วงฤดูท่องเที่ยวสูงสุดและช่วงเปลี่ยนผ่าน

ข้อควรพิจารณาในการนำไปใช้

การนำ AI มาทำนายต้องมีการวางแผนและจัดการข้อมูลอย่างรอบคอบ:

• คุณภาพข้อมูลและการผสานรวม: โมเดล AI ดีแค่ไหนขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ การทำนายต้องการข้อมูลที่สะอาดและทันเวลา จากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด (CRM, ระบบจอง, ฟีดตลาด) ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วนหรือเก่าจะทำให้การทำนายผิดพลาด
  บริษัทต้องรวบรวมและอัปเดตข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ AI เห็นภาพรวมทั้งหมด

• บุคลากรและกลยุทธ์: WTTC เตือนว่าธุรกิจท่องเที่ยวหลายแห่งขาดความเชี่ยวชาญด้าน AI และแผนงานที่ชัดเจน จึงจำเป็นต้องลงทุนในนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีทักษะหรือร่วมมือกับผู้ให้บริการที่เชี่ยวชาญ AI
  การเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็ก (เส้นทางเดียว ที่พักเดียว หรือฤดูกาลเดียว) สามารถแสดงคุณค่าได้ การฝึกอบรมพนักงานที่มีอยู่ให้เข้าใจการทำนาย AI ก็ช่วยให้การนำไปใช้ราบรื่นขึ้น

• ความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม: การเก็บข้อมูลนักเดินทางมากขึ้นย่อมต้องพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัว ปฏิบัติตามกฎหมายท้องถิ่น (GDPR, CCPA ฯลฯ) และโปร่งใสต่อลูกค้า การใช้ AI อย่างรับผิดชอบช่วยสร้างความไว้วางใจ

• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: แม้หลังการใช้งานแล้ว ต้องรักษาการพัฒนาโมเดลอย่างต่อเนื่อง ตามที่ที่ปรึกษา AI ชี้แนะ ให้ป้อนผลลัพธ์การจองและข้อเสนอแนะตลาดกลับเข้าสู่ระบบ
  ฝึกอบรมโมเดลใหม่เป็นประจำและตรวจสอบความถูกต้องของการทำนาย นอกจากนี้ต้องมีการควบคุมโดยมนุษย์—เหตุการณ์ฉับพลันหรือวิกฤต (เช่น เหตุการณ์ไม่คาดคิด โรคระบาด) ยังคงต้องการการตัดสินใจของมนุษย์เพื่อเสริมหรือแทนที่การทำนายของ AI

ด้วยการจัดการปัจจัยเหล่านี้ ธุรกิจเดินทางและโรงแรมจะสามารถใช้ประโยชน์จากการทำนายด้วย AI เพื่อรับมือกับความต้องการตามฤดูกาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

>>> คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการ: ปัญญาประดิษฐ์ปรับราคาห้องพักโรงแรมแบบเรียลไทม์อย่างมีประสิทธิภาพ

การทำนายด้วย AI กำลังพิสูจน์ว่าเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจเดินทางและการบริการ ด้วยการเรียนรู้จากรูปแบบในอดีตและสัญญาณเรียลไทม์ AI สามารถ ทำนายรูปแบบความต้องการในอนาคต ได้อย่างมั่นใจและชี้นำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ สายการบิน โรงแรม และแบรนด์ท่องเที่ยวสามารถปรับราคาสินค้าคงคลังและการตลาดล่วงหน้าก่อนช่วงฤดูท่องเที่ยวสูงสุด แทนที่จะตามหลังเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ผู้นำในอุตสาหกรรมชัดเจนว่า การผสาน AI เข้ากับการทำนายความต้องการไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นความสำคัญเชิงกลยุทธ์ที่ช่วยให้บริการลูกค้าดีขึ้น อัตราการเข้าพักสูงขึ้น และรายได้เพิ่มขึ้นในทุกฤดูกาล

ตามที่ WTTC เน้นย้ำ การยอมรับ AI ในธุรกิจเดินทางจะส่งมอบ “ประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือชั้น” และสร้างภาคการท่องเที่ยวที่ยั่งยืนและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น