Kako umjetna inteligencija mijenja hotelijerski sektor?

Neki od pružatelja usluga već koriste AI modele (npr. Booking, Trivago) i sustave rangiranja koji su uvelike utjecali na transparentnost što je dovelo do povećanja zadovoljstva i broja potencijalnih korisnika. Hotelijeri su usmjereni pronalasku novih načina privlačenja korisnika i istraživanju ponuda koje ih najviše privlače, sve kako bi unaprijedili njihovo iskustvo tijekom boravka i time stvorili lojalne i zadovoljne korisnike. Kroz takav pristup stvaraju pozitivnu percepciju o sebi i svom poslovanju. Najveći hotelijerski lanci svjesni su da je ključ uspjeha inovativnost koja će privući nove korisnike, zadržati trenutne i pomoći njihovom poslovanju da budu uvijek ispred konkurencije.

Budući da su u centru poslovanja uvijek korisnici, prilike za inovacije kriju se u velikoj količini specifičnih podataka koje prikupljaju hotelijeri. Korištenje umjetne inteligencije s tim podacima za otkrivanje modela ponašanja korisnika postalo je od krucijalnog značaja za razumijevanje korisnika i predviđanja njihovih potreba kako bi se stvorilo personalizirano korisničko iskustvo. McKinsey je procijenio da korištenje AI tehnologije za poboljšanje i personalizaciju marketinških i prodajnih aktivnosti u domeni putovanja ima potencijalnu godišnju vrijednost do 600 milijardi dolara. 

Boravak putnika može se u grubo podijeliti u 5 razdoblja od kojih svaki može imati koristi od usluga koje su unaprijeđene zahvaljujući AI tehnologiji. Ta razdoblja su sljedeća:

• Prije boravka ( eng. pre-stay)
• Dan za prijavu u mjesto boravka ( eng. check-in day)
• Tijekom boravka
• Dan za odjavu iz mjesta boravka ( eng. check-out day)
• Nakon boravka ( eng. post-stay)

''Prije boravka'' razdoblje za hotelijere znači privlačenje korisnika i pomoć prilikom dolaska do odredišta. ''Dan za prijavu'' usmjeren je na ugodnu dobrodošlicu i upoznavanje s uslugama koje hotel nudi. '' Tijekom boravka'' hotelijeri su usredotočeni na predviđanje potreba korisnika i davanje preporuka za usluge i događaje koji bi ih mogli zanimati. ''Dan za odjavu'' je razdoblje u kojem hotelijeri pomažu korisnicima u organizaciji odlaska iz destinacije osiguravajući da odlaze s dobrim utiscima o vremenu provedenom u njihovom hotelu. ''Nakon boravka'' je razdoblje koje služi za podsjećanje na pozitivna iskustva i slanje personaliziranih pogodnosti za njihov sljedeći boravak kako bi se povećala stopa zadržavanja korisnika. Slični pristupi koriste se tijekom svih tih razdoblja. Za daljnju analizu ograničili smo opseg i predstavit ćemo vam samo najvažnije koji su se već pokazali korisnim.

Prediktivna analitika, prepoznavanje modela ponašanja korisnika i personalizirani sustav poruka

Navedene tehnike koriste povijesne podatke specifične za korisnika, spajaju ih s drugim relevantnim izvorima i primjenjuju algoritme za strojno učenje kako bi otkrili modele ponašanja korisnika ili grupe korisnika. Predviđanja se koriste za generiranje preporuka koje će poboljšati poslovanje, iskustvo korisnika ili po mogućnosti, oboje. Na primjer, prediktivni sustavi mogu predvidjeti najbolji datum za slanje posebnih, personaliziranih ponuda kako bi se povećala stopa rezervacije za predviđene ili utemeljeno definirane datume i odredila cijena koja odgovara specifičnom profilu kupca. Neka odmarališta koriste javno dostupne podatke o vremenu i prometu kako bi stvorili modele za predviđanje mogućih kašnjenja i otkazivanja prijevoza, tako da mogu ponuditi pomoć i reorganizirati smještaj. Modeliranje predviđanja ponašanja koristi se kako bi se relevantne informacije dovele do prediktivnog modela koji se zatim upotrebljava za preporuke u stvarnom vremenu. Na primjer, modeli ponašanja i interesa (sviđa mu se ili ne sviđa) mogu se koristiti za praćenje ponašanja korisnika i predviđanje njihovih potreba. To služi kao input za sustav preporuke koji predlaže sljedeći proizvod ili uslugu za koju će korisnik vrlo vjerojatno biti zainteresiran. Modeli se također koriste za generiranje najprikladnijeg skupa događaja i usluga za korisnika koji se onda koriste u marketinške svrhe. Neka rješenja koriste profil korisnika i prošle podatke kako bi osmislili putovanje ili avanturu u potpunosti personaliziranu te ih usmjeravaju kroz mobilnu aplikaciju za potpuni doživljaj u stvarnom vremenu.

Obrada izvornog jezika i prepoznavanje zvuka za virtualne asistente

Mnoga poduzeća u hotelijerskom sektoru prihvatila su mogućnost korištenja virtualnih asistenata (eng. chatbot) kao jedan od kanala komunikacije s korisnicima. Spomenuti sustavi preporuka mogu se poboljšati obradom izvornog jezika i prepoznavanjem za generiranje preporuke na licu mjesta kako se pojavljuju pitanja koja u modelu ponašanja kupca aktiviraju potencijalne preporuke (npr. sustav preporučuje dodatan krevet za dijete ili ako kroz odgovore korisnika nauči da ima ljubimca predložit će hotel u kojem je dopušten boravak ljubimcima). Virtualni asistent pomaže korisniku na svakom koraku njihova putovanja, od istraživanja preko rezervacije pa do samog boravka. Mnoga poduzeća ih imaju na svojim službenim web stranicama radi pojednostavljenja procesa rezervacije, a neke već koriste mobilne aplikacije s virtualnim asistentima koji se mogu koristiti tijekom cijelog vremena boravka. Umjesto da nazovete i pitate recepcionara o dostupnim hotelskim sadržajima, možete jednostavno unutar aplikacije postaviti pitanje. Virtualni asistent personalizira odgovor i omogućuje rezervacije za ponuđene sadržaje. Neki koriste virtualne asistente poput Amazonove Alexe u svojim sobama kako bi pojednostavnili komunikaciju s korisnicima.

Pametne sobe i pametna odmarališta

Mnoge sobe i odmarališta nadograđuju se IoT uređajima koji prate infrastrukturu i okolinu. Napredna analitika nad podacima prikupljenim putem IoT platforme omogućuje poduzeću da u stvarnom vremenu dobije uvid u rad tehnološke opreme koja se koristi u odmaralištu, potreban servis i preventivno održavanje. Nitko ne želi imati nezadovoljne kupce, a posebice ne zbog neočekivanih nedostataka usluge. Osim toga, IoT uređaji mogu dati dodatne informacije o kupcima koji se mogu koristiti kao input sustavu preporuka za bolju analizu i preporuke. Pametne hotelske sobe opremljene virtualnim asistentom u funkciji veze između korisnika i opreme u sobi omogućuje korisniku da putem glasovnih naredbi kontrolira funkcije kao što su grijanje/ hlađenje, zatvaranje/ otvaranje zastora, uključivanje/ isključivanje glazbe i slično. Napredniji sustavi u pametnim sobama imaju sposobnost učenja ponašanja korisnika i shodno tome automatsko prilagođavaju okruženje. Postoji nekoliko pilot projekata koji se testiraju za korištenje robota s umjetnom inteligencijom za check-in, pomoć gostima prilikom rezerviranja leta, kazališta, restorana i poslugu u sobu.

S napretkom umjetne inteligencije i prednostima koje donosi za hotelijerski sektor, u bliskoj budućnosti možemo očekivati nove strategije određivanja cijena i stvaranja prihoda, kao i nove mogućnosti povećanja zadovoljstva korisnika.