Искусственный интеллект теперь будет помогать отелям заранее выявлять отмены бронирований

Отмены бронирований – один из самых серьёзных рисков для доходов отелей. Новая модель искусственного интеллекта, представленная экспертом Дипешем Кумаром Гуптой, способна предсказывать, какие бронирования с наибольшей вероятностью будут отменены. Это позволяет отелям эффективнее бороться с избыточным бронированием, предотвращать убытки и поддерживать более стабильную прибыль.

Гибкая политика отмены бронирования привела к значительному росту числа отмен во многих отелях в последние годы. Исследования показывают, что до 40% бронирований отменяются в короткие сроки. В отелях при аэропортах этот показатель иногда ещё выше. Пустые номера, скидки в последний момент и высокие комиссионные снижают рентабельность.

Новая модель на базе искусственного интеллекта призвана снизить эту неопределённость. Система анализирует исторические данные о бронированиях, чтобы выявить закономерности, повышающие риск отмены. Модель учитывает множество факторов, включая время между бронированием и датой поездки, сезонность, тенденции, связанные со страной проживания гостя, наличие предоплаты и историю отмен. На основе этой информации рассчитывается вероятность отмены для каждого бронирования.

По словам разработчиков, модель, обученная с использованием методов машинного обучения, обеспечивает точность прогнозирования до 90%. Это позволяет отелям планировать стратегии избыточного бронирования, используя более надёжные данные в периоды высокого спроса, или принимать конкретные меры в отношении рискованных бронирований, например: запрос на подтверждение бронирования, стимулы для предотвращения отмены или альтернативные стратегии продаж.

Исследования показывают, что подобные предиктивные модели могут снизить фактический уровень отмен бронирований до трети. Это не только повышает заполняемость, но и укрепляет стабильность цен.

Модель работает с такими инструментами, как Python, Scikit-Learn и XGBoost, и может быть интегрирована в существующее программное обеспечение для отелей. Панель управления в приложении отображает каждое бронирование с цветовой кодировкой уровня риска. Цель – предоставить менеджерам по доходам и отделам бронирования простой в использовании инструмент для повседневной работы.

Модель также даёт дополнительную информацию: длительное время оформления бронирования или отсутствие предоплаты повышают риск отмены, в то время как лояльные гости и постоянные бронирования, как правило, ведут себя более решительно. Подобные результаты могут помочь отелям в формировании политики бронирования и ценовой стратегии в будущем. Решения принимаются на основе данных, а не интуиции.

Справка от Турпрома. Искусственный интеллект в туризме: настоящее и будущее

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет облик туристической индустрии, проникая во все её сферы – от планирования путешествий до обслуживания клиентов в отелях и оптимизации авиаперевозок. Турпром подготовил обзор текущих внедрений ИИ в туризме и прогнозы экспертов на ближайшие 5-10 лет.

ИИ в планировании путешествий:

• Персональные рекомендации: ИИ анализирует предпочтения пользователей, историю их путешествий, отзывы и поисковые запросы, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по направлениям, отелям, экскурсиям и другим видам деятельности.
• Интеллектуальные поисковые системы: С помощью обработки естественного языка (NLP) ИИ понимает сложные запросы пользователей, учитывает контекст и предлагает наиболее релевантные результаты поиска. Например, вместо простого поиска «отель в Париже» можно запросить «отель в Париже с бассейном и видом на Эйфелеву башню, подходящий для семьи с двумя детьми».
• Чат-боты и виртуальные помощники: ИИ-чат-боты круглосуточно доступны для консультаций, ответов на вопросы, бронирования билетов и отелей, а также решения проблем клиентов. Они могут обрабатывать большие объёмы запросов, освобождая сотрудников от рутинных задач.
• Прогнозирование цен: ИИ-алгоритмы анализируют данные о ценах на авиабилеты и отели, сезонность, спрос и другие факторы, чтобы прогнозировать изменения цен и помогать пользователям находить лучшие предложения.
• Автоматическое создание маршрутов: ИИ может создавать индивидуальные маршруты путешествий, учитывая интересы пользователя, бюджет, время поездки и другие параметры. Он также может оптимизировать маршрут, чтобы минимизировать время в пути и максимизировать количество посещаемых мест.

ИИ в отельном бизнесе:

• Персонализированный сервис: ИИ позволяет отелям предлагать своим гостям персонализированный сервис, начиная с момента бронирования и заканчивая выездом. Например, ИИ может запоминать предпочтения гостей в еде, напитках, типе номера и других аспектах, чтобы предлагать им соответствующие услуги.
• Автоматизация рутинных задач: ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, такие как регистрация заезда и отъезда, ответы на вопросы гостей, уборка номеров и заказ еды в номер.
• Управление энергопотреблением: ИИ может оптимизировать энергопотребление в отеле, отключая свет и отопление в пустых номерах, регулируя температуру в зависимости от времени суток и других факторов.
• Прогнозирование спроса: ИИ может прогнозировать спрос на номера в отеле, учитывая сезонность, события в городе и другие факторы. Это позволяет отелям оптимизировать цены и стратегии маркетинга.
• Роботы-помощники: В некоторых отелях уже используются роботы-помощники, которые могут доставлять багаж, еду и напитки в номера, а также предоставлять гостям информацию.

ИИ в авиаперевозках:

• Оптимизация расписания и маршрутов: ИИ может оптимизировать расписание и маршруты авиарейсов, учитывая погодные условия, загруженность аэропортов и другие факторы. Это позволяет авиакомпаниям снизить задержки и повысить эффективность.
• Управление ценами: ИИ-алгоритмы анализируют данные о спросе, конкуренции и других факторах, чтобы оптимизировать цены на авиабилеты и максимизировать прибыль авиакомпаний.
• Обслуживание клиентов: ИИ-чат-боты могут отвечать на вопросы пассажиров, помогать им бронировать билеты, регистрироваться на рейсы и решать другие проблемы.
• Прогнозирование поломок: ИИ может анализировать данные о работе самолётов, чтобы прогнозировать возможные поломки и проводить профилактическое обслуживание. Это позволяет авиакомпаниям повысить безопасность полётов и снизить затраты на ремонт.
• Автопилоты: ИИ используется в автопилотах самолётов, которые помогают пилотам управлять самолётом во время полёта.

Прогнозы экспертов на ближайшие 5-10 лет:

• Более широкое внедрение ИИ во все сферы туризма: ИИ станет ещё более распространённым в туризме, охватывая все аспекты путешествий, от планирования до обслуживания клиентов.
• Развитие персонализированного сервиса: ИИ позволит компаниям персонализировать сервис для каждого клиента, учитывая его индивидуальные потребности и предпочтения.
• Автоматизация рутинных задач: ИИ автоматизирует ещё больше рутинных задач, освобождая сотрудников от рутинной работы и позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
• Улучшение качества обслуживания клиентов: ИИ поможет компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя им более быстрые, удобные и персонализированные услуги.
• Рост использования роботов: Использование роботов в туризме будет расти, особенно в отелях и аэропортах. Роботы будут выполнять различные задачи, такие как доставка багажа, уборка номеров и предоставление информации.
• Развитие виртуальной и дополненной реальности: Виртуальная и дополненная реальность будут использоваться для демонстрации туристических направлений и объектов, а также для предоставления информации и развлечений туристам.
• Улучшение безопасности: ИИ поможет улучшить безопасность в туризме, прогнозируя возможные угрозы и принимая меры для их предотвращения.