Kako veštačka inteligencija menja sektor hotelijerstva

Neki od pružaoca usluga već koriste AI module (npr. Booking, Trivago) i sisteme rangiranja, čime zadovoljstvo postojećih korisnika sa određenim pružaocem hotelskih usluga čine više transparentnim za potencijalne kupce i u velikoj meri utiču (pozitivno i negativno) na njihovo buduće poslovanje.

Hotelijeri su već usmereni ka inovativnim načinima za pronalaženje novih korisnika usluga, razumevanju šta je to što im se sviđa ili ne sviđa, poboljšanju njihovog iskustva tokom boravka, njihovom angažovanju u cilju povećanja njihove lojalnosti, kao i održavanju i unapređenju postojećeg imidža. Glavni igrači u ugostiteljstvu su svesni da su inovacije ključni elementi koji će privući nove kupce, zadržati postojeće i što je najvažnije, omogućiti njihovom poslovanju da ostane ispred konkurencije.

Kako se sve „vrti“ oko kupca, prilike za inovacije se kriju u ogromnoj količini specifičnih podataka koje prikupljaju sami hotelijeri.

Upotrebom veštačke inteligencije na pomenutim podacima, postalo je od krucijalnog značaja za otkrivanje modela ponašanja korisnika, odnosno za razumevanje ponašanja korisnika i predviđanje njihovih potreba, kako bi se stvorilo personalizovano korisničko iskustvo.

McKinsey je procenio da korišćenje AI tehnologije za unapređenje i personalizaciju marketinških i prodajnih aktivnosti u oblasti putovanja ima potencijalnu godišnju vrednost od 600 milijardi dolara.

Boravak putnika se može grubo podeliti na 5 razdoblja, pri čemu svaki segment može biti unapređen uz pomoć AI tehnologije. Ta razdoblja su sledeća:

• Pre boravka (eng. Pre-stay)
• Dan za prijavu (eng. Check-in day)
• Tokom boravka
• Dan za odjavu (eng. Check-out day)
• Nakon boravka (eng. Post-stay)

„Pre boravka“ razdoblje za hotelijere znači privlačenje korisnika i pomoć prilikom dolaska do odredišta. „Dan za prijavu“ usmeren je na prijatnu dobrodošlicu i upoznavanje sa uslugama koje hotel nudi. „Tokom boravka“ hotelijeri su fokusirani na predviđanje potreba korisnika i davanje preporuka za usluge i događaje koji bi mogli da ih zanimaju. „Dan za odjavu“ je razdoblje u kom hotelijeri pomažu korisnicima u odlasku, osiguravajući da odlaze sa dobrim utiscima o vremenu provedenom u njihovom hotelu. „Nakon boravka“ je razdoblje koje služi za podsećanje na pozitivna iskustva i slanje personalizovanih pogodnosti za njihov sledeći boravak, kako bi se povećala stopa zadržavanja korisnika. Slični pristupi se koriste tokom svih perioda. Ovde ograničavamo opseg i predstavićemo samo one koji su se već pokazali korisnim.

Prediktivna analitika, prepoznavanje modela ponašanja korisnika i sistemi preporuka

Ove tehnike koriste istorijske, specifične podatke o kupcima, spajaju ih sa drugim relevantnim izvorima i primenjuju algoritme mašinskog učenja, kako bi otkrili modele ponašanja korisnika ili grupe korisnika. 

Predviđanje se koristi za generisanje preporuka koje će poboljšati poslovanje, korisničko iskustvo ili u najboljem slučaju oboje.

Na primer, prediktivni sistemi mogu predvideti najbolje datume za slanje specijalnih i personalizovanih ponuda, kako bi se povećala stopa rezervacije za tačno definisane datume i odredila cena koja odgovara specifičnom profilu kupaca.

Neka odmarališta koriste javno dostupne podatke o vremenu i putovanjima, kako bi kreirali modele za predviđanje mogućih kašnjenja ili otkazivanja prevoza i tako ponudila pomoć i reorganizovala smeštaj. Modeliranje ponašanja potrošača se koristi kako bi se došlo do relevantnih informacija za prediktivne modele, koji se zatim upotrebljavaju za preporuke u realnom vremenu. Na primer, modeli ponašanja ili interesa (sviđa mi se ili ne sviđa) mogu se koristiti za praćenje ponašanja korisnika i predviđanje njihovih potreba. To služi kao input za sistem preporuka koji predlaže sledeći proizvod ili uslugu za koju će korisnik vrlo verovatno biti zainteresovan. Pomenuti sistemi preporuka se uglavnom koriste za generisanje najprikladnijeg skupa događaja ili usluga za korisnike, koji se onda upotrebljavaju u marketinške svrhe. Neka rešenja koriste profile korisnika ili istorijske podatke kako bi sakupili sve specifičnosti kupčevog putovanja ili avanture i kako bi ga kroz personalizovani pristup i mobilnu aplikaciju usmerili ka potpunom doživljaju u realnom vremenu.

Obrada izvornog jezika i prepoznavanje zvuka kod virutalnih asistenata

Veliki broj kompanija u hotelijerskoj industriji su prihvatile mogućnost korišćenja virtualnih asistenata (eng. chatbot) kao jedan od kanala komunikacije sa korisnicima. Gore pomenuti sistemi preporuka se mogu poboljšati obradom izvornog jezika i prepoznavanjem zvuka, kako bi se generisale preporuke na licu mesta na osnovu postavljenih pitanja, koja u modelu ponašanja kupca aktiviraju potencijalne preporuke (npr. sistem preporučuje dodatan krevet za dete ili ako kroz odgovore zaključi da ima ljubimca, pa mu se preporuči „pet-friendly“ hotel). Virtualni asistent može pomoći korisniku na svakom koraku njegovog putovanja, od istraživanja preko rezervacije pa do samog boravka. Danas veliki broj kompanija ih imaju na svojim web stranicama radi pojednostavljivanja procesa rezervacije, a neke već imaju i mobilne aplikacije sa virtualnim asistentima koje mogu biti korišćene tokom samog boravka. 

Na primer, umesto da nazovete i pitate recepcionara o dostupnim hotelskim sadržajima, možete jednostavno unutar aplikacije da postavite pitanje. Virtualni asistent pruža personalizovan odgovor i omogućava rezervaciju za ponuđene sadržaje. Neki hoteli koriste virtualne asistente poput Amazonove Alexe u svojim sobama kako bi pojednostavili komunikaciju sa korisnicima.

Pametne sobe i pametna odmarališta

Mnoge hotelske sobe, pa čak i cela odmarališta, su nadograđena sa IoT uređajima koji prate infrastrukturu i okolinu. Napredna analitika na IoT podacima omogućava kompanijama da u realnom vremenu imaju uvid u rad tehnološke opreme koja se koristi u odmaralištu, potreban servis i preventivno održavanje. Niko ne želi da ima nezadovoljne kupce, a posebno ne zbog neočekivanih zastoja u pružanju usluge. Pored toga, IoT uređaji mogu dati dodatne informacije o kupcima koje mogu da se koriste kao inputi u sistemu preporuka za bolju analizu i bolje preporuke.

Pametne hotelske sobe su opremljene sa virtualnim asistentima koji služe kao komunikaciona veza između kupca i opreme u sobi. Oni omogućavaju korisniku da putem glasovnih komandi kontrolišu funkcije kao što su grejanje/hlađenje sobe, spuštanje roletni, puštanje muzike i sl. Napredni sistemi u pametnim sobama imaju sposobnost da uče ponašanje korisnika (eng. IoT data) i shodno tome automatski prilagođavaju okruženje. Postoji nekoliko pilot projekata koji testiraju mogućnost korišćenja robota sa veštačkom inteligencijom za check-in, rezervaciju pozorišta ili restorana, organizaciju obilazaka i sl.

Sa napretkom veštačke inteligencije i prednostima koje donosi hotelijerskom sektoru, u bliskoj budućnosti možemo očekivati nove strategije određivanja cena i stvaranja prihoda, kao i nove mogućnosti povećavanja zadovoljstva korisnika.