Sinusuri ng AI ang kilos ng customer upang magmungkahi ng angkop na mga tour
Binabago ng AI ang industriya ng paglalakbay sa pamamagitan ng pagsusuri sa kilos ng customer—mula sa aktibidad sa paghahanap at mga kagustuhan hanggang sa mga nakaraang booking—upang maghatid ng mga lubos na personalisadong rekomendasyon ng tour. Gamit ang machine learning, natural language processing, at mga insight na may kamalayan sa konteksto, tinutulungan ng AI ang mga biyahero na mabilis mahanap ang perpektong karanasan habang pinapahusay ang mga negosyo sa paglalakbay na pataasin ang conversion gamit ang mas matatalinong mungkahi na batay sa datos.
Ang artificial intelligence ay lalong ginagamit ng mga kumpanya sa paglalakbay upang pag-aralan ang kilos ng customer—mga paghahanap, nakaraang booking, mga review, at maging ang social media—upang iangkop ang mga mungkahi sa bakasyon ayon sa panlasa ng bawat tao. Nangongolekta ang mga sistema ng AI ng datos tungkol sa mga kagustuhan ng gumagamit (paboritong destinasyon, mga aktibidad, badyet, atbp.) at gumagamit ng machine learning upang matukoy ang mga pattern. Pinapayagan ng mga insight na ito ang sistema na "mag-isip tulad ng isang travel agent" at magmungkahi ng mga tour at itinerary na malamang na magugustuhan ng isang tao.
- 1. Paano Gumagana ang Mga AI Recommendation Engine
- 2. Pangunahing Mga Paraan ng AI sa Mga Rekomendasyon sa Paglalakbay
- 3. Mga Benepisyo ng Mga Rekomendasyong Pinapagana ng AI
- 4. Nangungunang Mga Tool at Platform ng AI
- 4.1. Amazon Personalize (AWS) – Managed ML Service
- 4.2. Google AI (Gemini) at Google Travel – Conversational Planning
- 4.3. Booking.com AI Trip Planner – Pinapagana ng ChatGPT
- 4.4. Trip.com TripGen – Virtual Travel Agent
- 4.5. Kayak at Expedia ChatGPT Plugins – Natural Language Search
- 4.6. Mga Platform sa Pag-book ng Tour – Peek Pro, FareHarbor, Bokun
- 4.7. Viator at GetYourGuide – Marketplace AI
- 5. Pagsasabuhay ng AI sa Praktika
- 6. Ang Resulta: Tunay na Gawa para sa Iyo na Mga Biyahe
Paano Gumagana ang Mga AI Recommendation Engine
Gumagamit ang mga AI recommendation engine ng datos ng customer bilang lente upang salain ang milyun-milyong opsyon hanggang sa pinaka-nauugnay. Sa likod ng mga eksena, ang mga teknik tulad ng collaborative filtering at contextual analysis ang nagpapagana sa mga mungkahing ito.
Collaborative Filtering
Context-Aware Filtering
Pangunahing Mga Paraan ng AI sa Mga Rekomendasyon sa Paglalakbay
Pagsusuri ng Popularidad at Trend
Pinapakita ang mga top-rated o trending na tour (hal. mga seasonal hot spot) upang mahikayat ang mga nagdadalawang-isip.
Content-Based Filtering
Pagtutugma ng mga katangian ng tour (hal. "hiking", "family-friendly", "foodie tours") sa mga nakaraang gusto o ipinahayag na interes ng biyahero.
Context-Aware Recommendations
Pag-aangkop ng mga mungkahi sa konteksto ng biyahero – oras ng taon, kasalukuyang lokasyon, uri ng grupo, o mga espesyal na kaganapan. Halimbawa, pagmumungkahi ng city walking tours sa alas-10 ng umaga ngunit nightlife excursions sa gabi.
Cross-Sell at Bundling
Pagsusulong ng mga kumplementaryong tour o add-on. Kung magbu-book ka ng city sightseeing tour, maaaring mag-alok ang sistema ng discounted boat cruise o airport transfer.
Session-Based Recommendations
Pag-aangkop nang real time sa kasalukuyang browsing session ng gumagamit (kahit para sa mga bagong o anonymous na user), sa pamamagitan ng mabilis na pagkatuto mula sa kanilang mga klik upang magmungkahi ng mga kaugnay na tour agad-agad.
Behavioral Learning
Bawat interaksyon (chat sa bot, pag-click sa pahina ng tour, o pag-rate ng nakaraang biyahe) ay pinapahusay ang modelo ng rekomendasyon para sa bawat user, na lumilikha ng mas tumpak na mga mungkahi ng tour.
Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga pamamaraang ito, gumagana ang mga sistema ng AI tulad ng mga eksperto. Isang AI-driven na hotel platform ang hindi lamang sumusuri sa mga kilos ng grupo ("mga biyahero na tulad mo ang pumili…"), kundi pati na rin sa kasaysayan ng bawat user upang itulak ang mga nauugnay na opsyon—tulad ng awtomatikong pagpapakita ng mga mountain-view lodge kung madalas kang mag-book ng ganitong estilo.
— Pagsusuri ng Industriya ng Paglalakbay
Mga Benepisyo ng Mga Rekomendasyong Pinapagana ng AI
Ang personalisasyon gamit ang AI ay nagdudulot ng malinaw na benepisyo sa parehong mga biyahero at mga kumpanya sa paglalakbay. Nakakatipid ng oras ang mga customer at nakakakita ng mas angkop na mga pagpipilian, habang nakikita ng mga kumpanya sa paglalakbay ang mas mataas na conversion at katapatan.
Pangunahing natuklasan: Ipinapakita ng mga pag-aaral na ang mga negosyo sa paglalakbay na gumagamit ng AI personalization ay nakakaranas ng makabuluhang mas mataas na booking at kita. Isang pagsusuri ang nagtantiya na ang mga kumpanya na gumagamit ng AI recommendation ay nakakakita ng hanggang 40% na pagtaas sa kita mula sa mas mahusay na target na mga alok. Isang kamakailang survey ang nagtala na 80% ng mga biyahero ay mas malamang na bumili kapag ang mga rekomendasyon ay iniangkop sa kanila.
Real-Time na Pag-aangkop
Higit pa rito, ang AI ay adaptive. Kung magbago ang mga plano sa kalagitnaan ng biyahe (may bagyong umabot o nakansela ang isang palabas), maaaring i-reroute ng matatalinong itinerary ang mga customer sa mga malapit na panloob o alternatibong tour nang real time. Ang mga autonomous tour-guide app ay nagmo-monitor ng lokal na kondisyon at maaaring baguhin ang iyong iskedyul agad-agad, na tinitiyak na ang iyong tour ay nananatiling kasiya-siya sa kabila ng mga abala. Sa patuloy na "pakikinig" sa biyahero (sa pamamagitan ng mga interaksyon sa mobile app o chatbot), pinananatiling napapanahon at kontekstwal na nauugnay ang mga mungkahi ng mga sistema ng AI.
Nangungunang Mga Tool at Platform ng AI
Maraming modernong tool ng AI ang sumusuporta sa mga personalisadong pamamaraan ng rekomendasyon ng tour. Madalas pinagsasama ng mga kumpanya ang mga proprietary platform sa mga third-party na serbisyo ng AI upang maghatid ng matatalinong rekomendasyon sa malawakang saklaw.
Amazon Personalize (AWS) – Managed ML Service
Isang managed machine-learning service para sa real-time na mga rekomendasyon. Sa paglalakbay, ginamit ng Southeast Asian app na Traveloka ang Amazon Personalize upang magmungkahi ng mga tour at aktibidad sa kanilang "Xperience" marketplace; ang resulta ay 13% na mas mataas na click-through rate sa mga mungkahi kumpara sa mga naunang pamamaraan.
Google AI (Gemini) at Google Travel – Conversational Planning
Ang pinakabagong AI (Gemini) at mga serbisyo ng Google Travel ay patungo sa conversational trip planning. Maaari na ngayong hilingin ng mga biyahero sa AI assistant ng Google na gumawa ng itinerary o magmungkahi ng mga atraksyon, sa halip na maghanap lamang gamit ang mga keyword. Ito ay sumasalamin sa trend ng pag-embed ng AI sa paghahanap sa paglalakbay upang "ang bawat paglalakbay ay parang gawa para sa iyo".
Booking.com AI Trip Planner – Pinapagana ng ChatGPT
Ang pinakamalaking site sa mundo para sa hotel at tour booking ay naglunsad ng AI Trip Planner na naka-integrate sa kanilang app. Pinapagana ng ChatGPT, pinapayagan nito ang mga user na makipag-chat tungkol sa mga detalye ng biyahe (hal. "romantikong beach getaway sa Hulyo") at agad na bumuo ng personalisadong mga rekomendasyon ng destinasyon at tour. Direktang nakakabit ito sa imbentaryo ng Booking.com, kaya maaaring mag-book ang mga user mula sa mungkahi ng AI sa isang pindot lang.
Trip.com TripGen – Virtual Travel Agent
Nag-aalok ang Trip.com (isang malaking global OTA) ng TripGen, isang AI chat assistant na nagbibigay ng komprehensibong tulong sa pagpaplano ng paglalakbay. Sinasagot nito ang mga kumplikadong tanong at naghahatid ng mga nakaangkop na plano para sa mga flight, hotel, tour, at transfer batay sa profile at mga query ng user. Sa paggamit ng TripGen sa mobile, nakakakuha ang mga biyahero ng on-demand na "virtual travel agent" na nagtatanda ng kanilang mga kagustuhan.
Kayak at Expedia ChatGPT Plugins – Natural Language Search
Inilabas ng mga kilalang platform na ito ang mga ChatGPT plugin na nagpapahintulot sa mga user na makipag-usap sa natural na wika tungkol sa paglalakbay. Kayang tanggapin ng Kayak plugin ang isang query ("hotel sa Warsaw malapit sa lumang bayan") at magbalik ng mga live na opsyon para sa mga hotel, flight, at atraksyon batay sa kasalukuyang datos. Katulad nito, nagbibigay ang Expedia plugin ng detalyadong impormasyon tungkol sa flight, panuluyan, at tour (kasama ang mga link sa booking) sa pamamagitan ng ChatGPT interface. Pinapadali ng mga plugin na ito ang personalisasyon: sinasabi lang ng user ang kanilang mga pangangailangan, at hinahanap ng sistema sa database ng platform ang mga tumutugmang tour at deal.
Mga Platform sa Pag-book ng Tour – Peek Pro, FareHarbor, Bokun
Maraming tour operator ang gumagamit ng mga booking system na espesipiko sa industriya na may kasamang mga AI recommendation module. Nagpakilala ang Peek Pro at FareHarbor ng mga AI feature na sumusubaybay sa mga binibisita at binobook ng bawat customer, pagkatapos ay nagmumungkahi ng mga katulad o kumplementaryong karanasan. Kung nagbu-book ang isang bisita ng walking city tour, maaaring irekomenda ng AI ang isang malapit na boat trip o food tour. Tinutulungan ng mga integrated tool na ito ang maliliit na operator na maghatid ng personalisasyon nang hindi kailangang bumuo ng sarili nilang mga algorithm.
Viator at GetYourGuide – Marketplace AI
Gumagamit ang mga nangungunang marketplace para sa mga tour at aktibidad ng AI sa likod ng mga eksena. Parehong gumagamit ang mga platform ng machine learning upang personalisin ang listahan ng mga tour na nakikita ng user, ipinapakita ang mga item na malamang na tumugma sa kanilang mga interes. Kung madalas kang mag-book ng mga karanasang pangkultura, inuuna ng mga OTA na ito ang mga katulad na art at history tour sa iyong mga resulta sa paghahanap. Maaaring i-optimize ng mga nagbebenta ang kanilang mga listahan (gamit ang mga keyword at nilalaman) upang makinabang mula sa mga rekomendasyong pinapagana ng AI.
Pagsasabuhay ng AI sa Praktika
Sa praktika, maaaring pagsamahin ng isang kumpanya sa paglalakbay ang ilan sa mga nabanggit na tool upang lumikha ng komprehensibong estratehiya sa personalisasyon:
Pinag-isang Profile
Gumamit ng customer-data platform (tulad ng Amperity o Tealium) kasabay ng AWS Personalize upang bumuo ng pinag-isang profile ng mga bisita
AI Recommender
I-feed ang mga profile sa isang AI recommender na nagpapagana sa iyong mobile app at website
Conversational AI
Mag-deploy ng chatbot (pinapagana ng IBM Watson o OpenAI) upang gabayan ang mga bisita sa pag-book ng tamang excursion
Pagpapahusay sa Lugar
Gumamit ng mga tool tulad ng Google Lens o mga app sa pagsasalin upang iangkop ang mga karanasan sa lugar (hal. pagsasalin ng mga audio guide sa museo)
Ang pangunahing prinsipyo: Lahat ng mga sistemang ito ay nakikinig sa ginagawa at sinasabi ng mga biyahero, at patuloy na pinapahusay ang kanilang mga mungkahi batay sa totoong kilos at feedback.
Ang Resulta: Tunay na Gawa para sa Iyo na Mga Biyahe
Bilang resulta, mas mabilis at mas nakakaengganyong ang pagpaplano ng mga biyahero. Sa halip na mag-scroll sa daan-daang tour, nakikita nila ang piniling mga karanasan na tumutugma sa kanilang profile. At kumikita ang mga negosyo sa paglalakbay sa pamamagitan ng pag-highlight ng pinaka-nauugnay na mga alok.
Manwal na Paghahanap
- Nag-scroll ang mga biyahero sa daan-daang generic na opsyon
- Matagal at nakakapagod na proseso ng pagpaplano
- Generic na mga rekomendasyon para sa lahat ng user
- Mataas na rate ng pag-abandona
- Mababang conversion at kasiyahan
Matalinong Pagpili
- Piniling mga karanasan na tumutugma sa indibidwal na profile
- Mabilis at nakakaengganyong karanasan sa pagpaplano
- Personal na mga rekomendasyon para sa bawat biyahero
- Mataas na engagement at rate ng booking
- Pinataas na kasiyahan at katapatan ng customer
Sa madaling salita, ang pagsusuri ng AI sa kilos ng customer ay nagbabago ng raw data sa mga "perpektong tour" na rekomendasyon – mula sa unang inspirasyon hanggang sa huling booking – na ginagawang tunay na gawa para sa iyo ang mga biyahe.
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!