Machine learning per hotel. Il machine learning sta rivoluzionando il settore dell’hospitality, grazie a una serie di vantaggi che si adattano perfettamente alle necessità di gestione di un’attività complessa. Quali sono i benefici produttivi che il machine learning può concretamente portare al tuo business?
Machine learning per hotel: 4 sistemi per aumentare produttività e fatturato
Vediamo insieme 4 sistemi progettati per facilitare il lavoro front office e back office, e che ti permetteranno di migliorare la resa produttiva, ottimizzando costi e lavoro:
1. Recommendation system
2. Chatbot
3. Previsione tariffaria
4. Previsione delle tendenze
Vediamo di ciascuno metodi e modalità di utilizzo.
1. Recommendation system
In italiano si potrebbero tradurre “sistema di raccomandazione” o “motore di ricerca di raccomandazione”. Oggi tutte le piattaforme web lo utilizzano (Amazon o Netfix per citarne due). Alla base del recommendation system ci sono algoritmi che tengono traccia delle azioni di un utente e, confrontandole con quelle di altri utenti, riescono ad apprendere i suoi gusti. Non solo: mano a mano che l’utente utilizza la piattaforma, conoscono sempre più le sue preferenze e sono in grado di consigliarlo con precisione.
È forse il tipo di intelligenza artificiale più utilizzato nell’ambito dell’hospitality ed è il sistema che continua a garantire il successo delle OTA come Booking o Expedia.
Questo sistema raccomanda, al singolo utente, le migliori offerte in base alle sue preferenze. L’ultima evoluzione di questa tecnologia consente di avere un quadro delle alternative ideali a una determinata offerta non più disponibile.
2. Chatbot
Mentre i recommendation system possono essere considerati alla stregua di progetti nativi nell’ambito dell’hospitality, i chatbot hanno trovato il loro habitat ideale in questo business. I chatbot sono oggi l’integrazione ideale per velocizzare e rendere più efficiente il customer care, con l’obiettivo di migliorare la customer experience e aumentare le conversioni.
I chatbot sono vere e proprie intelligenze artificiali che rispondono in chat alle domande degli utenti. Inutile sottolineare il vantaggio più importante di questa tecnologia: sono disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e non hanno bisogno di ferie o di cambio turno.
3. Previsione tariffaria
La previsione tariffaria sta diventando sempre più precisa con il machine learning. Fare previsioni significa permettere al cliente di anticipare i tempi. Molti utenti infatti pianificano i soggiorni mesi prima e scelgono di puntare su un’offerta disponibile con largo anticipo rispetto alla loro data di partenza.
Questo consente ai tuoi clienti di scegliere i soggiorni e le offerte per esempio di tour culturali o percorsi enogastronomici migliori in base alle proprie esigenze. Per te invece significherà una migliore pianificazione dei tempi e una maggiore occupazione delle camere, con conseguente aumento del tuo fatturato.
I sistemi predittivi utilizzati permettono di organizzare diversi modelli basati sulle reazioni dei clienti rispetto alle offerte in determinati periodi dell’anno. Questi prendono in considerazione anche come i viaggiatori hanno risposto a offerte speciali e sono in grado di utilizzare questi dati in maniera predittiva per il futuro.
4. Previsione delle tendenze
L’AI in questione utilizza l’analisi dei dati per generare un quadro predittivo sulle tendenze rispetto a un determinato periodo.
Nell’ambito dell’hospitality queste riguardano l’andamento del calendario durante l’anno. Permettono di avere un quadro più preciso sui periodi di alta e bassa stagione, regolando le offerte in maniera sempre più precisa.
Questa speciale intelligenza artificiale mira a conoscere le tendenze e i gusti dei consumatori in base al calendario e a prevedere cosa succederà in futuro, aiutando quindi l’albergatore a pianificare le offerte.
Per esempio: che tipo di attività i clienti preferiscono svolgere in quel determinato periodo dell’anno? Quale servizio vorrebbero trovare nel tuo hotel durante il soggiorno nei periodi di vacanza estivi o invernali? Cosa vorrebbero in più o di diverso?
Queste domande sono strutturate e gestite grazie a precise serie storiche di dati che i programmi che usano il machine learning sono in grado di interpretare.
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