Los viajes y la hospitalidad son un campo muy emocionante de aplicar una amplia variedad de técnicas de aprendizaje automático. Voy a centrarme en dos áreas en mi respuesta: aerolíneas y hoteles. Si bien esta es una gran parte de la industria, obviamente hay otros sectores que no están cubiertos. Con suerte, esto le dará una idea justa de lo que está buscando.
Aprendizaje automático en aviación:
ML en aviación se centra principalmente en marketing, operaciones y conocimientos del cliente. Los dos primeros se han utilizado durante un tiempo, mientras que las opiniones de los clientes se están volviendo más prometedoras recientemente con una mayor disponibilidad de datos personales.
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Las operaciones son un gran uso del aprendizaje automático, especialmente los algoritmos de optimización. La aviación utiliza el aprendizaje automático para encontrar rutas aéreas óptimas, horarios de vuelos, precios dinámicos, asignación de tripulación y personal. Todos estos son problemas de optimización bastante serios por la magnitud de la misma para una aerolínea de tamaño medio a importante.
En marketing, ML se ha utilizado para enviar ofertas a clientes para aerolíneas. La oferta podría ser de diferentes tipos: cubriendo actualizaciones, ofertas promocionales, ventas cruzadas o ventas adicionales, así como comercialización de socios, como hoteles o tarjetas de crédito afiliadas a la aerolínea.
La información del cliente se está volviendo grande en un esfuerzo por la personalización. Comúnmente, las aerolíneas están preocupadas por temas como medir la satisfacción del cliente y sus conductores de diferentes fases de la experiencia de las aerolíneas, la principal de las cuales es la parte en la que realmente está volando. Esto lleva a preguntas interesantes como qué se puede hacer para mejorar la satisfacción del cliente y cuantificar el ROI en tales esfuerzos. Las fuentes de datos varían desde encuestas tradicionales hasta sensores sociales abiertos de los medios de comunicación.
Aprendizaje automático en hostelería:
El mundo hotelero se ha retrasado un poco en unirse a la plataforma de aprendizaje automático, pero se está recuperando rápidamente. Anteriormente, el análisis se limitaba al seguimiento y la presentación de informes en la industria hotelera. Sin embargo, actualmente las operaciones y los conocimientos de los clientes se han convertido en pan y mantequilla a través de las capacidades de aprendizaje automático.
Muchos hoteles ahora usan programas de recompensas que les permiten recopilar datos sobre sus clientes y, a cambio, pueden rastrear a los clientes para aumentar los niveles de personalización. Cuando ingresa a un hotel y le da su número de cuenta de recompensas, ellos saben si usted gasta mucho, qué tipo de habitación prefiere, si deberían ofrecerle una venta adicional para incluir desayuno o wifi en la tarifa de su habitación, etc. Además, Algunos hoteles ahora están haciendo un esfuerzo adicional al diseñar chatbots que le permiten hacer su propio paquete de vacaciones sin tener que intervenir con un humano.
Internamente, las operaciones hoteleras se ven enormemente ayudadas por el pronóstico de la demanda y el precio de las habitaciones. Esto les permite evitar mejor los tiempos de inactividad con una baja tasa de ocupación, y aprovechar al máximo los tiempos ocupados. La satisfacción y lealtad del cliente es un gran problema en la industria hotelera, ya que con frecuencia es sensible a los precios, por lo que comprender las experiencias que los clientes aman o detestan, segmentadas en diferentes datos demográficos del cliente y propósitos de viaje (como negocios u ocio) puede ser de vital importancia para mantener el mercado compartir. Como subsector, los restaurantes utilizan mucho el análisis de las redes sociales para seguir el pulso y el sentimiento en torno a la comida y el servicio, y permite un enfoque de gestión finamente ajustado que no era posible hace solo unos años.
