Bạn có muốn tìm hiểu cách AI dự báo nhu cầu đặt phòng theo mùa không? Hãy cùng khám phá chi tiết với INVIAI trong bài viết này!

Nhu cầu đặt phòng theo mùa trong ngành du lịch và khách sạn thường tuân theo các chu kỳ quen thuộc (kỳ nghỉ hè, kỳ nghỉ đông, các sự kiện), nhưng các yếu tố thực tế có thể khiến nó trở nên khó đoán. Các công cụ AI hiện đại phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để dự báo những biến động này.

Ví dụ, các hãng hàng không hiện nay “sử dụng AI dự đoán để xác định các tuyến bay có lưu lượng cao nhất, ngay cả trước khi bắt đầu đặt vé”, cho phép họ điều chỉnh giá vé trước mùa cao điểm. Tương tự, các chuyên gia khách sạn nhận thấy các mô hình dựa trên AI giúp khách sạn “dự đoán tỷ lệ lấp đầy với độ chính xác cao” bằng cách tính đến yếu tố mùa vụ, sự kiện và thời tiết.

Bằng cách kết hợp các mẫu đặt phòng lịch sử với các tín hiệu thời gian thực (xu hướng tìm kiếm, sự lan tỏa trên mạng xã hội, dự báo thời tiết, v.v.), các hệ thống này có thể phát hiện các đợt tăng đột biến trong đặt phòng sắp tới và giúp doanh nghiệp điều chỉnh giá, khuyến mãi và nhân sự trước. Tổ chức Du lịch Thế giới của Liên Hợp Quốc còn khuyến nghị các cơ quan áp dụng AI vào dữ liệu khách hàng để “dự báo xu hướng du lịch” theo cách này.

Mô Hình Nhu Cầu Theo Mùa Trong Du Lịch & Khách Sạn

Nhu cầu du lịch tự nhiên biến động theo lịch: kỳ nghỉ hè, kỳ nghỉ đông và mùa lễ hội đều tạo ra các đợt tăng đột biến. Tuy nhiên, thời điểm cao điểm chính xác có thể thay đổi theo từng năm.

Ví dụ, Slimstock giải thích rằng các sự kiện như Giáng Sinh hay Phục Sinh thay đổi ngày tổ chức hàng năm – làm cho đỉnh điểm nhu cầu “sớm hơn hoặc muộn hơn vài tuần” so với năm trước. Những lịch nghỉ lễ thay đổi này khiến các dự báo đơn giản trở nên không đáng tin cậy.

AI giúp bằng cách loại bỏ yếu tố mùa vụ khỏi dữ liệu và học hỏi từ từng chu kỳ. Trong một nghiên cứu, các nhà nghiên cứu tại Northwestern đã sử dụng học máy trên dữ liệu đặt phòng khách sạn, hành khách hàng không và lịch nghỉ lễ, và thấy sai số dự báo giảm hơn 50% so với mô hình cơ bản. Điều này cho thấy ưu thế của AI: nó có thể học các xu hướng mùa vụ phức tạp và cập nhật khi điều kiện thay đổi, giúp người lập kế hoạch có cái nhìn chính xác hơn về thời điểm nhu cầu thực sự tăng cao.

Cách AI Dự Báo Nhu Cầu Theo Mùa

Hệ thống dự báo AI thu thập nhiều loại dữ liệu và sử dụng các mô hình tiên tiến để phát hiện tín hiệu nhu cầu. Các nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Dữ liệu lịch sử & đặt phòng: Số đêm phòng hoặc vé máy bay trong quá khứ tạo nền tảng cơ bản. (Ví dụ, kết hợp lịch sử đặt phòng khách sạn và hàng không với các đặc điểm ngày lễ đã cải thiện đáng kể độ chính xác trong một nghiên cứu.)

• Mẫu tìm kiếm và duyệt web: Các truy vấn liên quan đến du lịch (trên Google, OTA, v.v.) tiết lộ các tuyến đường hoặc điểm đến phổ biến trước khi có đặt phòng.

• Tín hiệu xã hội và thị trường: AI khai thác xu hướng mạng xã hội, đánh giá trực tuyến và chỉ số kinh tế. Slimstock lưu ý AI có thể cân nhắc “các chủ đề thịnh hành trên mạng xã hội, dữ liệu truy cập web, đánh giá khách hàng… dữ liệu kinh tế vĩ mô” để phát hiện các mẫu mùa vụ tinh vi.

• Sự kiện bên ngoài và thời tiết: Lịch sự kiện hoặc ngày lễ và cả dự báo thời tiết được đưa vào. Ví dụ, AI có thể dự đoán một đợt nắng nóng sẽ thúc đẩy đặt phòng bãi biển vào phút chót hoặc một lễ hội lớn sẽ làm tăng nhu cầu khách sạn trong thành phố.

• Giá cạnh tranh: Giá và tình trạng phòng/vé thời gian thực từ các hãng hàng không, khách sạn hoặc OTA khác giúp AI hiểu được nhu cầu có đang cao hay thấp bất thường.

Những dữ liệu này được đưa vào các mô hình học máy (như Random Forest hoặc mạng nơ-ron) và thuật toán chuỗi thời gian. Khác với các đường xu hướng đơn giản, AI “có thể phát hiện các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến tính” trong dữ liệu, khám phá các mẫu mà con người có thể bỏ sót.

Các mô hình liên tục được cải tiến: như Slimstock chỉ ra, hệ thống AI có thể “tự tối ưu hóa” khi được cung cấp dữ liệu mới, tạo ra các dự báo ngày càng chính xác hơn theo thời gian. Thực tế, điều này có nghĩa dự báo vẫn giữ được độ chính xác ngay cả khi điều kiện thị trường thay đổi (ví dụ, nhanh chóng hấp thụ tác động của một sự kiện đột ngột hoặc gián đoạn).

Các Trường Hợp Ứng Dụng Thực Tiễn

Dự báo theo mùa dựa trên AI đang thay đổi cách vận hành trong ngành du lịch và khách sạn:

• Hàng không & Chuyến bay: Các hãng dự báo các tuyến có nhu cầu cao và điều chỉnh giá hoặc công suất trước. Ví dụ, hãng hàng không phân tích dữ liệu tìm kiếm và xu hướng mùa vụ để dự đoán điểm đến sẽ được ưa chuộng.
  Điều này giúp họ áp dụng giá động (tăng hoặc giảm giá vé theo thời gian thực dựa trên nhu cầu cao/thấp) và tiếp thị các tuyến phù hợp sớm hơn.

• Khách sạn & Lưu trú: Khách sạn sử dụng AI để dự báo tỷ lệ lấp đầy phòng. Bằng cách phân tích đặt phòng lịch sử, sự kiện địa phương và thời tiết, AI “giúp dự báo nhu cầu đặt phòng” để khách sạn có thể triển khai khuyến mãi mục tiêu hoặc điều chỉnh giá trước khi xảy ra tình trạng phòng trống.
  Điều này giúp giảm số phòng bỏ trống: khách sạn có thể lấp đầy các khoảng trống dự kiến bằng ưu đãi đặc biệt, sau đó tăng giá khi mùa cao điểm đến, tối đa hóa doanh thu mà không cần giảm giá sâu.

• Đại lý Du lịch Trực tuyến & Nhà điều hành Tour: AI dự đoán phát hiện sớm các điểm đến thịnh hành hoặc thay đổi sở thích của khách du lịch. Các đại lý có thể nhanh chóng xây dựng và tiếp thị các gói du lịch trước đối thủ.
  Ví dụ, nếu AI nhận thấy sự quan tâm tăng về du lịch mạo hiểm hoặc một thành phố cụ thể, nhà điều hành tour có thể chủ động tuyển chọn và quảng bá các ưu đãi phù hợp.

• Nhà tiếp thị Điểm đến: Ban quản lý du lịch theo dõi xu hướng tìm kiếm và mạng xã hội để đánh giá sự quan tâm đến các điểm tham quan hoặc vùng miền. AI giúp họ tổ chức chiến dịch và sự kiện trước khi làn sóng du lịch đến, thay vì chỉ phản ứng khi mùa cao điểm đã qua.

Những trường hợp này cho thấy AI tạo ra tầm nhìn có thể hành động được. Các tích hợp từ nhà cung cấp PMS khách sạn còn nhấn mạnh tính năng “dự báo nhu cầu theo mùa” giúp quản lý nhận biết các giai đoạn bận rộn sắp tới.

Tóm lại, các doanh nghiệp du lịch đang sử dụng AI để dự đoán khi nào và ở đâu nhu cầu sẽ tăng cao, thay vì chỉ phản ứng sau khi đặt phòng tăng.

Lợi Ích Của Dự Báo AI

Việc sử dụng AI để dự báo nhu cầu theo mùa mang lại nhiều lợi thế chính:

• Độ Chính Xác Dự Báo Cao Hơn: Bằng cách phân tích nhiều dữ liệu hơn phương pháp truyền thống, AI tạo ra dự báo chính xác hơn nhiều. Slimstock lưu ý AI có thể kết hợp dữ liệu đa dạng (xu hướng xã hội, thời tiết, v.v.) để phát hiện “các mẫu phức tạp và ít rõ ràng hơn”.
  Trong một trường hợp, mô hình dự báo AI (Random Forest) đã giảm sai số khoảng 50% so với chuẩn cơ bản.

• Doanh Thu và Lợi Nhuận: Dự đoán trước các giai đoạn bận rộn giúp nắm bắt doanh thu có thể bị bỏ lỡ. Chỉ riêng việc điều chỉnh giá động dựa trên AI cũng có thể tăng doanh thu đáng kể — WNS ước tính tăng đến 10% doanh thu nhờ tối ưu giá AI.
  Khách sạn lấp đầy nhiều phòng hơn với giá cao vào mùa cao điểm bằng cách điều chỉnh sớm, và hãng hàng không bán nhiều ghế hoặc dịch vụ phụ trợ khi nhu cầu tăng.

• Hiệu Quả Vận Hành: AI tự động hóa phần lớn công việc tính toán. Dự báo không còn dựa vào bảng tính thủ công. Thay vào đó, các mô hình “tự tối ưu hóa” khi học từ các đặt phòng liên tục.
  Nhân viên có thể tập trung vào chiến lược và phục vụ khách trong khi tin tưởng vào dự báo cập nhật của hệ thống.

• Khả Năng Linh Hoạt Chiến Lược: Với dự báo AI, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch chiến dịch, nhân sự và tồn kho trước. Ví dụ, khách sạn có thể sắp xếp thêm nhân viên hoặc mua hàng tồn kho trước tuần bận rộn dự kiến.
  Thái độ chủ động này giảm thiểu tình trạng thiếu hàng và thừa nhân sự. Như một tích hợp trong ngành cho biết, “dự báo nhu cầu theo mùa” dựa trên AI giúp khách sạn lên kế hoạch trước cho các thời điểm cao điểm và điều chỉnh giá sớm.

Tổng thể, dự báo dựa trên AI giúp vận hành trơn tru hơn và tăng doanh thu cho các doanh nghiệp du lịch và khách sạn, đặc biệt trong các mùa cao điểm và mùa thấp điểm chuyển tiếp.

Cân Nhắc Khi Triển Khai

Việc áp dụng dự báo AI đòi hỏi kế hoạch cẩn thận và quản lý dữ liệu:

• Dữ liệu Chất Lượng & Tích Hợp: Mô hình AI chỉ tốt khi dữ liệu tốt. Dự báo cần dữ liệu sạch, kịp thời từ tất cả nguồn liên quan (CRM, công cụ đặt phòng, nguồn thị trường). Dữ liệu thiếu hoặc lỗi thời dẫn đến dự báo kém.
  Doanh nghiệp phải hợp nhất và liên tục cập nhật các luồng dữ liệu để AI có cái nhìn toàn diện.

• Nhân Lực & Chiến Lược: WTTC cảnh báo nhiều doanh nghiệp du lịch thiếu chuyên môn AI và kế hoạch chính thức. Việc đầu tư vào chuyên gia phân tích dữ liệu hoặc hợp tác với nhà cung cấp AI có kinh nghiệm là rất quan trọng.
  Bắt đầu với dự án thử nghiệm nhỏ (một tuyến, một cơ sở hoặc một mùa) có thể chứng minh giá trị. Đào tạo nhân viên hiện tại để hiểu dự báo AI cũng giúp việc áp dụng suôn sẻ hơn.

• Quyền Riêng Tư và Đạo Đức: Thu thập nhiều dữ liệu khách du lịch đặt ra vấn đề bảo mật. Tuân thủ quy định địa phương (GDPR, CCPA, v.v.) và minh bạch với khách hàng. Sử dụng AI có trách nhiệm xây dựng niềm tin.

• Hoàn Thiện Liên Tục: Ngay cả sau khi triển khai, cần tiếp tục cải tiến mô hình. Như các chuyên gia AI chỉ ra, cần đưa kết quả đặt phòng mới và phản hồi thị trường vào hệ thống.
  Đào tạo lại mô hình định kỳ và xác thực dự báo. Đồng thời duy trì giám sát con người — các cú sốc thị trường (ví dụ sự kiện đột ngột, đại dịch) vẫn cần sự đánh giá của con người để điều chỉnh hoặc bổ sung dự báo AI.

Bằng cách giải quyết những yếu tố này, các doanh nghiệp du lịch và khách sạn có thể tận dụng thành công dự báo AI để điều hướng nhu cầu theo mùa.

>>> Nhấp để tìm hiểu thêm về cách: AI Tối Ưu Giá Phòng Khách Sạn Theo Thời Gian Thực

Dự báo dựa trên AI đang chứng minh là bước ngoặt cho ngành du lịch và khách sạn. Bằng cách học hỏi từ cả các mẫu lịch sử và tín hiệu thời gian thực, AI có thể tự tin dự đoán các mô hình nhu cầu trong tương lai và hướng dẫn các quyết định chiến lược.

Với những hiểu biết này, các hãng hàng không, khách sạn và thương hiệu du lịch có thể tối ưu giá cả, tồn kho và marketing trước các đỉnh điểm mùa vụ thay vì chỉ phản ứng khi đặt phòng tăng. Các nhà lãnh đạo ngành đều khẳng định: tích hợp AI vào dự báo nhu cầu không còn là lựa chọn mà là ưu tiên chiến lược, mang lại dịch vụ khách hàng tốt hơn, tỷ lệ lấp đầy cao hơn và doanh thu tăng trong mọi mùa.

Như WTTC nhấn mạnh, việc ứng dụng AI trong du lịch sẽ mang lại “trải nghiệm khách hàng vượt trội” và một ngành du lịch bền vững, kiên cường hơn.