Персонализация
Алгоритмы анализируют поведение и предпочтения пользователей, чтобы предоставить им персонализированный контент и рекомендации. Такой подход уже успешно применяется в стриминговых сервисах, на платформах электронной коммерции и в социальных сетях, улучшая взаимодействие пользователей и их удовлетворенность.
Раньше, когда вы планировали свои отпуска, большинство сайтов предлагали вам стандартные варианты, основанные на месте отправления, пункте назначения и выбранных датах. Тогда вам приходилось тратить время на планирование маршрута, поиск авиабилетов и фильтрацию вариантов для нахождения подходящего отеля. С ИИ этот процесс становится намного более персонализированным. Анализируя данные о ваших онлайн-поисках, взаимодействиях в соцсетях и предыдущих путешествиях, ИИ может рекомендовать варианты, которые соответствуют вашим уникальным интересам, и предлагать индивидуальные рекомендации по направлениям, мероприятиям, отелям и ресторанам, идеально подходящим вашему вкусу и бюджету.
Автоматизация и инструменты для повышения производительности
Еще одна интересная тенденция — использование ИИ в автоматизации и инструментах для повышения продуктивности. Чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, революционизируют способ взаимодействия туристических компаний с клиентами, предлагая быстрые и персонализированные ответы на часто задаваемые вопросы, помощь с бронированием и сопровождение на протяжении всего путешествия. Например, ИИ-чат-боты интегрируются в приложения для обслуживания клиентов и инструменты для командной работы, чтобы оптимизировать общение и помогать в выполнении рутинных задач. В отелях такие чат-боты могут помогать гостям с бронированием, отвечать на вопросы о предоставляемых услугах и предлагать рекомендации по местным достопримечательностям в зависимости от предпочтений. Работая в тандеме с наукой о данных и машинным обучением, ИИ предоставляет компаниям доступ к огромным массивам данных. Используя инструменты автоматизации данных, компании могут разрабатывать описательные, предсказательные и предписывающие модели для принятия управленческих решений.
Динамическое ценообразование и составление пакетов
ИИ также может анализировать данные в реальном времени о стоимости авиабилетов, доступности отелей и местных событиях, создавая динамические пакеты, адаптированные к индивидуальным предпочтениям и бюджету.
Если вы путешественник, заботящийся о бюджете и любящий местную культуру, ИИ может предложить вам авиабилет на низкий сезон в сочетании с проживанием в доступном отеле недалеко от исторических достопримечательностей и рядом с общественным транспортом. Такой уровень персонализации выходит за рамки предложения различных вариантов перелетов по разным ценам — ИИ может предложить целостный опыт путешествия, ориентированный на ваши специфические нужды и предпочтения.
Проблемы при внедрении ИИ
Несмотря на все преимущества, внедрение ИИ в туристические продукты и услуги потребует значительных усилий и преодоления некоторых серьезных препятствий:
- Сложность технологий ИИ. Эти технологии требуют специализированных знаний и навыков. Поэтому компании должны постоянно инвестировать в обучение и развитие, чтобы создавать разнообразные наборы данных, представляющие более широкий круг путешественников.
- Управление и обработка больших объемов данных. Для эффективного управления данными, необходимыми для алгоритмов ИИ, необходимо внедрять надежные практики управления данными, включая эффективное хранение, очистку и проверку данных. Это гарантирует, что модели ИИ будут обучены на качественных данных, что приведет к более точным и надежным результатам.
- Масштабируемость. Решения на основе ИИ должны будут адаптироваться к растущим базам пользователей и увеличивающимся объемам данных. Разработка архитектур ИИ, которые будут масштабируемыми и гибкими, а также использование облачных сервисов и модульных подходов поможет легко справляться с расширением.
- Этические соображения и прозрачность. Самая острая проблема ИИ — это данные. Потребители обеспокоены тем, что компании могут продавать их данные без их разрешения. Компании должны быть прозрачными в вопросах использования ИИ в своих приложениях, включая сбор и обработку данных. Они также должны учитывать этические аспекты своих функций ИИ, такие как потенциальные предвзятости и проблемы конфиденциальности, и предпринимать шаги для их решения.
