Οι ταξιδιωτικές και τουριστικές βιομηχανίες υφίστανται και αυτές με τη σειρά τους έναν μετασχηματισμό, που οδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη, το blockchain και τις τεχνολογίες εμβύθισης – εικονικής πραγματικότητας. Από εξατομικευμένα δρομολόγια που δημιουργήθηκαν από AI έως προγράμματα αφοσίωσης με ασφάλεια επιπέδου blockchain, η αγορά αγκαλιάζει καινοτομίες που υπόσχονται να επαναπροσδιορίσουν τον τρόπο με τον οποίο εξερευνούμε τον κόσμο.
Οι εξελίξεις μετά την πανδημία στις ανέπαφες λύσεις και την ανάλυση δεδομένων έχουν επιταχύνει αυτή τη στροφή, με τις νεοσύστατες επιχειρήσεις και τους καθιερωμένους παίκτες να αγωνίζονται για να ανταποκριθούν στις εξελισσόμενες απαιτήσεις των ταξιδιωτών για ασφάλεια, βιωσιμότητα και υπερ-εξατομίκευση, αλλά και για μερίδια αγοράς.
Τα δεδομένα ως ο απόλυτος «σύντροφος» των ταξιδιών
Τα μεγάλα δεδομένα έχουν αναδειχθεί ως το «κεντρικό νευρικό σύστημα» του σύγχρονου TravelTech, μεταμορφώνοντας κάθε πτυχή της ταξιδιωτικής αλυσίδας, της λειτουργικής αποτελεσματικότητας αλλά και του σχεδιασμού της εμπειρίας των πελατών. Σε αντίθεση με τα συστήματα κρατήσεων του 20ού αιώνα, τα σημερινά οικοσυστήματα δεδομένων επεξεργάζονται 2,5 quintillion bytes καθημερινών δεδομένων ταξιδιού – από κινητήρες αεροσκαφών με δυνατότητα IoT που αναλύουν την απόδοση καυσίμου έως μοντέλα AI που προβλέπουν τουριστικές μικρο-τάσεις έξι μήνες νωρίτερα.
Ενοποιημένες «λίμνες» δεδομένων: Σπάζοντας τα σιλό
Ο μεγαλύτερος περιορισμός των παλαιών συστημάτων – ο κατακερματισμός δεδομένων σε διάφορες ψηφιακές αποθήκες- έχει επιλυθεί μέσω των λεγόμενων «λιμνών» – αποθετηρίων δεδομένων που βασίζονται στο cloud και που συγκεντρώνουν πληροφορίες από GPS, από πλατφόρμες CRM, κοινωνικά μέσα δικτύωσης και αρχεία καταγραφών συντήρησης μεταξύ άλλων. Η Emirates για παράδειγμα ενσωμάτωσε 34 προηγουμένως αποσυνδεδεμένα συστήματα σε μια ενιαία πλατφόρμα βασισμένη στο Azure, μειώνοντας τους χρόνους παράδοσης των αεροσκαφών κατά 19% μέσω προγνωστικών ειδοποιήσεων συντήρησης.
Ακρίβεια στη πρόβλεψη ζήτησης
Μοντέλα μηχανικής μάθησης επεξεργάζονται τώρα 147 μεταβλητές για να προβλέψουν τη ζήτηση ταξιδιών – από τους περιφερειακούς ρυθμούς πληθωρισμού έως τα hashtag στο TikTok. Το σύστημα διαχείρισης τιμών της Marriott αναλύει 85 δισεκατομμύρια πιθανές μεταβολές τιμών καθημερινά, προσαρμόζοντας τις τιμές δωματίων σε διαστήματα 15 λεπτών κατά τις περιόδους αιχμής. Αυτή η λεπτομερής πρόβλεψη βοήθησε τα ξενοδοχεία Accor να επιτύχουν ποσοστά πληρότητας 92% κατά τη διάρκεια παραδοσιακά χαμηλών περιόδων το 2024.
Συμπεριφορική μικρο-τμηματοποίηση
Οι προηγμένοι αλγόριθμοι ομαδοποίησης κατηγοριοποιούν τους ταξιδιώτες σε 320+ προφίλ συμπεριφοράς έναντι των παραδοσιακών μοντέλων 6 τμημάτων. Η μηχανή προτάσεων της Booking.com αναλύει 1,2 τρισεκατομμύρια σημεία δεδομένων – συμπεριλαμβανομένων των κινήσεων του ποντικιού και των χρόνων εμφάνισης των εικόνων των καταλυμάτων – για να εξυπηρετήσει υπερ-εξατομικευμένες προτάσεις ξενοδοχείων με 34% υψηλότερα ποσοστά μετατροπής από τις γενικές καταχωρίσεις.
Παροχή υπηρεσιών με επίγνωση περιβάλλοντος και κατάστασης του επισκέπτη
Ο βοηθός AI της Hyatt διασταυρώνει 17 ροές δεδομένων:
- Ενημερώσεις κατάστασης πτήσης σε πραγματικό χρόνο
- Πυκνότητα πλήθους τοπικών εκδηλώσεων
- Ατομικοί κιρκάδιοι ρυθμοί
- Διατροφικές προτιμήσεις από προηγούμενες σημειώσεις διαμονής
Αυτό το σύστημα προσαρμόζει αυτόνομα το χρονοδιάγραμμα των υπηρεσιών δωματίου και τις προτάσεις δραστηριοτήτων, αυξάνοντας τις βαθμολογίες ικανοποίησης των επισκεπτών κατά 28%.
Συστήματα ενεργειακής ευφυΐας
Αλυσίδες ξενοδοχείων όπως το Hilton χρησιμοποιούν τώρα μηχανική μάθηση για τη βελτιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας σε 530 συστήματα κτιρίων. Αναλύοντας 14 χρόνια καιρικών συνθηκών και δεδομένων πληρότητας, το σύστημα PEAK μειώνει το κόστος κλιματισμού κατά 37%, διατηρώντας παράλληλα τα όρια άνεσης των επισκεπτών.
Μείωση αποβλήτων μέσω προγνωστικών αναλύσεων
Ο Δείκτης Σπατάλης Τροφίμων της Accor συνδυάζει δεδομένα κρατήσεων, ιστορικά μοτίβα κατανάλωσης και ημερολόγια εκδηλώσεων για την πρόβλεψη της ζήτησης γευμάτων με ακρίβεια 94%. Οι πιλοτικές δοκιμές πέτυχαν 62% μείωση των απορριμμάτων μπουφέ, βελτιώνοντας παράλληλα τις βαθμολογίες φρεσκάδας γεύματος κατά 41%.
Πλαίσιο διακυβέρνησης ηθικής τεχνητής νοημοσύνης
Αναδυόμενοι κανονισμοί, όπως ο νόμος της Ε.Ε. για τη διαφάνεια των ταξιδιωτικών δεδομένων, επιβάλλουν εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη στους αλγόριθμους τιμολόγησης. Η Lufthansa παρέχει στους επιβάτες αναφορές προέλευσης δεδομένων που δείχνουν πώς 683 σημεία προσωπικών δεδομένων επηρέασαν την προσφορά ναύλων τους – ένα μοντέλο που υιοθετείται από το 34% των μεγάλων αερομεταφορέων.
Το άρθρο δημοσιεύτηκε για πρώτη φορά στο Startupper MAG #59
Δείτε επίσης: TravelTech: Η νέα εποχή των έξυπνων και προσωποποιημένων ταξιδιών – Part 1
