Yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (ML), konaklama endüstrisinde popüler kavramlar haline geldi ve işletmelerin devrim yapmasını ve müşteri deneyimlerini geliştirmesini vaat ediyor. Ancak, genellikle göz ardı edilen önemli bir faktör, AI’nın tam potansiyelini gerçekleştirmek için veri olgunlaşmasının önemi.
ML konusunda, “veri olgunlaşma” terimi büyük öneme sahiptir. Bir çocuğun yetişkin olma süreci gibi, ML algoritmaları iş hedeflerini yönlendirebilecek doğru modeller geliştirmek için zaman ve kapsamlı veri analizi gerektirir. Makineler, nedensellik değil korelasyon yoluyla öğrenir ve bu nedenle güvenilir kalıpları belirlemek için önemli sayıda gözleme ihtiyaç duyar.
Üstün sonuçlar elde etmek için, AI stratejisine iki temel eylemin entegre edilmesi gerekmektedir:
1. Daha derin veri bağlantıları: Veri kümesi ne kadar kapsamlı olursa, AI algoritmasının gizli desenleri tanımlama ve doğru modeller oluşturma konusunda o kadar donanımlı olur. API’ler, CDP’ler ve birleşik platformlar gibi çeşitli sistemleri entegre etmek, otel ticaret stratejisinin faydalarını en üst düzeye çıkarmak için önemlidir.
2. Çok değişkenli testler: Derin veri bağlantıları algoritmanın anlayışını artırırken, sürekli testler ve kullanıcı tepkilerini inceleme de aynı derecede önemlidir. A/B testleri ve web siteleri veya mobil uygulamalar aracılığıyla müşteri geri bildirimleri toplamak, zamanla ML modelini geliştirmek için değerli görüşler sağlar.
Zaman, veri olgunlaşma sürecinde kritik bir bileşendir. AI algoritması daha fazla gözlem biriktirip modellerini geliştirdikçe, tahminlerin ve önerilerin doğruluğu ve etkinliği artar. Sabır önemlidir, çünkü veri olgunlaşmasına yeterli zaman tanımadan ML’nin dağıtılmasını aceleye getirmek güvenilir olmayan sonuçlara yol açabilir.
Örneğin, upselling çözümlerinde bir lider olan Nor1, veri olgunlaşmasının gelir üretimine etkisini örneklemektedir. Upselling tekliflerini optimize etmek için Nor1, sürekli öğrenen ve kullanıcı yanıtlarına göre adapte olan ML algoritmaları kullanır. Ancak, başlangıçta, müşteri tercihleri ile tekliflerin konumlandırılması arasındaki ilişki, birçok değişken nedeniyle çözülmesi zor olabilir.
Kullanıcı kararlarını etkileyen faktörler ağını açıklamak için sıkı testler ve veri birikimi kaçınılmazdır. Yalnızca sürekli gözlem ve iyileştirme yoluyla ML modeli olgunlaşabilir, gelir büyümesini etkili bir şekilde yönlendiren değerli görüşleri ortaya çıkarabilir.
Sonuç olarak, AI stratejisinin ayrılmaz bir parçası olarak veri olgunlaşmasını benimsemek, ML’in gücünden yararlanmak isteyen oteller için hayati önem taşımaktadır. Daha derin veri bağlantıları ve sürekli çok değişkenli testler, daha doğru algoritmaların temelini oluşturarak karar verme sürecini ve müşteri deneyimlerini geliştirir. Zamana ve sabra sahip olarak oteller, dinamik bir endüstride sürdürülebilir başarıyı sağlamak ve AI’nın gerçek potansiyelini açığa çıkarmak mümkün olabilir.
Etkinlik Endüstrisindeki Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) Veri Olgunlaşması Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
S: ML bağlamında veri olgunlaşması nedir?
C: Veri olgunlaşması, iş hedeflerini yönlendirebilecek doğru modeller geliştirmek için ML algoritmalarına zaman ve kapsamlı veri analizi sağlama sürecini ifade eder. Bir çocuğun yetişkin olma sürecine benzer.
S: ML algoritmaları nasıl öğrenir?
C: ML algoritmaları korelasyon yoluyla, nedensellik değil, öğrenir. Güvenilir kalıpları oluşturmak için önemli sayıda gözleme ihtiyaç duyarlar.
S: Üstün sonuçlar elde etmek için bir AI stratejisine entegre edilmesi gereken iki temel eylem nelerdir?
C: İki temel eylem daha derin veri bağlantıları ve çok değişkenli testlerdir.
S: Neden daha derin veri bağlantıları önemlidir?
C: API’ler, CDP’ler ve birleşik platformlar gibi çeşitli sistemleri entegre etmek, AI algoritmasının gizli desenleri tanımlamasına ve doğru modeller oluşturmasına olanak tanır.
S: Neden çok değişkenli testler önemlidir?
C: Sürekli testler ve kullanıcı yanıtlarını inceleme içeren çok değişkenli testler, ML modelini zamanla iyileştirmek için değerli görüşler sağlar. A/B testleri ve web siteleri veya mobil uygulamalar aracılığıyla müşteri geri bildirimleri toplamak, çok değişkenli testlere örnek olarak verilebilir.
S: Veri olgunlaşma sürecinde zaman neden önemlidir?
C: AI algoritması daha fazla gözlem biriktirip modellerini zamanla geliştirdikçe, tahminlerin ve önerilerin doğruluğu ve etkinliği artar. Yeterli zaman tanımadan ML’nin dağıtılmasına acele etmek güvenilir olmayan sonuçlara yol açabilir.
S: Gelir üretimini nasıl etkilediğine dair bir örnek verebilir misiniz veri olgunlaşmasının?
C: Upselling çözümlerinde bir lider olan Nor1, sürekli öğrenen ve kullanıcı yanıtlarına göre adapte olan ML algoritmaları kullanır. Başlangıçta, müşteri tercihleri ile tekliflerin konumlandırılması arasındaki ilişkiyi çözmek karmaşık olabilir. Sıkı testler ve veri birikimi sayesinde, ML modeli zamanla olgunlaşır ve gelir büyümesini etkili bir şekilde yönlendirir.
S: Veri olgunlaşmasını oteller için benimsemenin neden önemli olduğunu açıklayabilir misiniz?
C: Veri olgunlaşmasını AI stratejisinin bir parçası olarak benimsemek, daha doğru algoritmaların geliştirilmesine, karar verme sürecini iyileştirmeye ve müşteri deneyimlerini artırmaya olanak sağlar.
Daha fazla bilgi için konaklama endüstrisinde AI ve ML hakkında ana etki alanı olan [buraya bağlantı adı] ziyaret edebilirsiniz. (Not: Ana etki alanı için geçerli bir URL ile “örnek.com” ifadesini değiştirin).
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl