Бажаєте дізнатися, як ШІ прогнозує сезонний попит на бронювання? Давайте розглянемо деталі разом із INVIAI у цій статті!

Сезонний попит на бронювання у сфері подорожей та гостинності часто слідує знайомим циклам (літні канікули, зимові свята, події), але реальні фактори можуть робити його непередбачуваним. Сучасні інструменти ШІ аналізують величезні масиви даних, щоб прогнозувати ці зміни.

Наприклад, авіакомпанії тепер «використовують прогнозний ШІ, щоб передбачити, які маршрути матимуть найбільший трафік ще до початку бронювань», що дозволяє перевізникам коригувати тарифи напередодні пікових періодів. Аналогічно, експерти з гостинності відзначають, що моделі на основі ШІ дозволяють готелям «з високою точністю прогнозувати рівень заповнюваності», враховуючи сезонність, події та погодні умови.

Поєднуючи історичні патерни бронювань із сигналами в реальному часі (пошукові тренди, соціальний резонанс, прогнози погоди тощо), ці системи можуть виявляти майбутні сплески бронювань і допомагати бізнесам заздалегідь коригувати ціни, акції та персонал. Навіть Всесвітня туристична організація ООН закликає агентства застосовувати ШІ для аналізу даних клієнтів і таким чином «прогнозувати туристичні тенденції».

Сезонні патерни попиту у подорожах та гостинності

Попит на подорожі природно коливається за календарем: літні відпустки, зимові свята та фестивальні сезони приносять сплески. Але точний час піку може змінюватися з року в рік.

Наприклад, Slimstock пояснює, що такі події, як Різдво чи Великдень, щороку змінюють дати — зсуваючи пік попиту «на кілька тижнів раніше або пізніше» від року до року. Такі зміни у графіках свят роблять прості прогнози ненадійними.

ШІ допомагає, вилучаючи сезонність із даних і навчаючись на кожному циклі. У одному випадку дослідники з Північно-Західного університету застосували машинне навчання до даних бронювань готелів, пасажирських авіаперевезень і календарів свят, і помилка прогнозу знизилася більш ніж на 50% порівняно з базовою моделлю. Це демонструє перевагу ШІ: він може вивчати складні сезонні тенденції і оновлювати їх у міру зміни умов, даючи планувальникам значно кращий огляд того, коли попит справді зросте.

Як ШІ прогнозує сезонний попит

Системи прогнозування на основі ШІ обробляють широкий спектр даних і використовують складні моделі для виявлення сигналів попиту. Основні вхідні дані включають:

• Історичні дані та дані бронювань: минулі ночі в готелях або бронювання авіарейсів формують базову лінію. (Наприклад, поєднання історії бронювань готелів і авіакомпаній із характеристиками свят значно покращило точність у дослідженні.)

• Пошукові та переглядові патерни: запити, пов’язані з подорожами (у Google, OTA тощо), виявляють популярні маршрути чи напрямки ще до початку бронювань.

• Соціальні та ринкові сигнали: ШІ аналізує тренди у соціальних мережах, онлайн-відгуки та економічні індикатори. Slimstock зазначає, що ШІ може враховувати «теми, що набирають популярність у соцмережах, дані відвідувань вебсайтів, відгуки клієнтів… макроекономічні дані», щоб виявляти тонкі сезонні патерни.

• Зовнішні події та погода: календарі подій або свят, а також прогнози погоди також враховуються. Наприклад, ШІ може передбачити, що спека збільшить кількість останніх бронювань на пляжі, або що великий фестиваль спричинить сплеск попиту на готелі у місті.

• Конкурентне ціноутворення: актуальні тарифи та наявність у інших авіакомпаній, готелів чи OTA допомагають оцінити ринкову динаміку, тож ШІ розуміє, чи є попит аномально високим або низьким.

Ці дані подаються у моделі машинного навчання (наприклад, Random Forest або нейронні мережі) та алгоритми часових рядів. На відміну від простих трендових ліній, ШІ «може виявляти складні та нелінійні взаємозв’язки» у даних, розкриваючи патерни, які людина могла б пропустити.

Моделі постійно вдосконалюються: як зазначає Slimstock, системи ШІ можуть «самооптимізуватися» при надходженні нових даних, забезпечуючи дедалі точніші прогнози з часом. На практиці це означає, що прогнози залишаються точними навіть при зміні ринкових умов (наприклад, швидко враховуючи вплив раптової події чи збоїв).

Приклади реального застосування

Прогнозування сезонного попиту на основі ШІ вже трансформує операції у сфері подорожей та готельного бізнесу:

• Авіакомпанії та рейси: перевізники прогнозують маршрути з високим попитом і заздалегідь коригують ціни або потужності. Наприклад, авіакомпанії аналізують пошукові дані та сезонні тренди, щоб передбачити популярні напрямки.
  Це дозволяє впроваджувати динамічне ціноутворення (підвищення або зниження тарифів у реальному часі залежно від пікового чи міжсезонного попиту) і раніше просувати потрібні маршрути.

• Готелі та проживання: готелі використовують ШІ для прогнозування заповнюваності номерів. Аналізуючи історію бронювань, місцеві події та погоду, ШІ «допомагає прогнозувати попит на бронювання», щоб готелі могли запускати цільові акції або коригувати тарифи перед періодами низької заповнюваності.
  Це означає менше порожніх номерів: готель може заповнити очікувані вакансії спеціальними пропозиціями, а потім підвищити тарифи у піковий період, максимізуючи доходи без глибоких знижок.

• Онлайн-туристичні агенції та туроператори: прогнозний ШІ виявляє ранні ознаки популярності напрямків або змін у вподобаннях мандрівників. Агентства можуть заздалегідь формувати та просувати туристичні пакети, випереджаючи конкурентів.
  Наприклад, якщо ШІ фіксує зростаючий інтерес до пригодницького туризму або певного міста, туроператори можуть проактивно підбирати та рекламувати відповідні пропозиції.

• Маркетологи напрямків: туристичні ради відстежують пошукові та соціальні тренди, щоб оцінити інтерес до пам’яток чи регіонів. ШІ дає змогу запускати кампанії та заходи до початку туристичного сезону, а не наздоганяти його після піку.

Ці приклади демонструють, як ШІ створює практичне передбачення. Інтеграції від постачальників PMS для готелів навіть виділяють функції «прогнозування сезонного попиту», які попереджають менеджерів про майбутні завантажені періоди.

Коротко кажучи, туристичні компанії по всьому ланцюжку використовують ШІ, щоб прогнозувати коли і де попит зросте, а не просто реагувати на збільшення бронювань.

Переваги прогнозування за допомогою ШІ

Використання ШІ для прогнозування сезонного попиту має кілька ключових переваг:

• Вища точність прогнозів: аналізуючи значно більше даних, ніж традиційні методи, ШІ дає набагато точніші передбачення. Slimstock відзначає, що ШІ може враховувати різноманітні дані (соціальні тренди, погоду тощо), щоб виявляти «складні та менш очевидні патерни».
  У одному випадку модель прогнозування на основі ШІ (Random Forest) знизила помилку приблизно на 50% порівняно з базовим еталоном.

• Доходи та прибутковість: передбачення завантажених періодів дозволяє захопити доходи, які інакше могли б бути втрачені. Динамічне ціноутворення на основі ШІ може значно підвищити прибутковість — за оцінками WNS, до 10% зростання доходів завдяки оптимізації цін.
  Готелі заповнюють більше номерів за піковими тарифами, коригуючи ціни заздалегідь, а авіакомпанії продають більше квитків і додаткових послуг у міру зростання попиту.

• Операційна ефективність: ШІ автоматизує більшість обчислень. Прогнозування більше не залежить від ручних таблиць. Натомість моделі «самооптимізуються», навчаючись на поточних бронюваннях.
  Персонал може зосередитися на стратегії та обслуговуванні гостей, довіряючи оновленим прогнозам системи.

• Стратегічна гнучкість: завдяки прогнозам ШІ компанії можуть планувати кампанії, персонал і запаси заздалегідь. Наприклад, готель може заздалегідь залучити додатковий персонал або закупити запаси перед очікуваним напруженим тижнем.
  Такий проактивний підхід знижує ризики нестачі запасів і надлишкового персоналу. Як зазначає одна з інтеграцій, функція «прогнозування сезонного попиту» на основі ШІ дозволяє готелям планувати пікові періоди і коригувати ціни заздалегідь.

Загалом, прогнозування на основі ШІ забезпечує більш плавну роботу та зростання доходів для туристичного та готельного бізнесу, особливо у критичні пікові та міжсезонні періоди.

Особливості впровадження

Впровадження прогнозування на основі ШІ вимагає ретельного планування та управління даними:

• Якісні дані та інтеграція: моделі ШІ ефективні лише за умови якісних даних. Прогнози потребують чистих, актуальних даних із усіх релевантних джерел (CRM, систем бронювання, ринкових потоків). Неповні або застарілі дані призводять до неточних прогнозів.
  Компанії мають консолідувати та постійно оновлювати свої канали даних, щоб ШІ бачив повну картину.

• Кадри та стратегія: WTTC застерігає, що багато туристичних компаній не мають експертизи у ШІ та формальних планів. Важливо інвестувати у кваліфікованих аналітиків даних або співпрацювати з провайдерами, які розуміються на ШІ.
  Початок із невеликого пілоту (окремий маршрут, об’єкт або сезон) може продемонструвати цінність. Навчання існуючого персоналу інтерпретації прогнозів ШІ також забезпечує плавніше впровадження.

• Конфіденційність та етика: збір більшої кількості даних про мандрівників підвищує вимоги до конфіденційності. Дотримуйтесь місцевих норм (GDPR, CCPA тощо) і будьте прозорими з клієнтами. Відповідальне використання ШІ зміцнює довіру.

• Постійне вдосконалення: навіть після впровадження модель потрібно постійно покращувати. Як зазначають консультанти з ШІ, нові результати бронювань і відгуки ринку слід регулярно вводити в систему.
  Періодично перенавчайте моделі та перевіряйте їх прогнози. Також зберігайте людський контроль — ринкові шоки (наприклад, раптові події, пандемії) все ще потребують людського рішення для корекції або доповнення прогнозів ШІ.

Враховуючи ці фактори, туристичні та готельні компанії можуть успішно використовувати прогнозування на основі ШІ для ефективного управління сезонним попитом.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше про те, як: Штучний інтелект оптимізує ціни на готельні номери в режимі реального часу

Прогнозування на основі ШІ стає справжнім проривом для сфери подорожей і гостинності. Навчаючись як на історичних патернах, так і на сигналах у реальному часі, ШІ може впевнено передбачати майбутні тенденції попиту і спрямовувати стратегічні рішення.

Завдяки цим інсайтам авіакомпанії, готелі та туристичні бренди можуть оптимізувати ціни, запаси та маркетинг напередодні сезонних піків, а не наздоганяти їх. Лідери галузі однозначно заявляють: інтеграція ШІ у прогнозування попиту вже не є опцією, це стратегічний пріоритет, що забезпечує кращий сервіс, вищу заповнюваність і зростання доходів у будь-який сезон.

Як підкреслює WTTC, впровадження ШІ у подорожах забезпечить «безпрецедентний клієнтський досвід» і більш стійкий, сталий туристичний сектор.