Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) har blitt buzzwords i reiselivsindustrien, med løfter om å revolusjonere driften og forbedre kundeopplevelsene. Likevel er ein kritisk faktor som ofte blir oversett, viktigheten av datamodning for å realisere potensialet til AI.
Når det gjelder ML, har termen «datamodning» betydelig relevans. Akkurat som modningsprosessen til eit barn til ein voksen, treng ML-algoritmar tid og omfattande dataanalyse for å utvikle nøyaktige modellar som kan drive bedriftsmål. Maskinane lærer gjennom korrelasjon, ikkje kausalitet, og treng derfor eit betydeleg antall observasjonar for å etablere pålitelege mønster.
For å oppnå overlegne resultat, må to grunnleggjande handlingar integrerast i AI-strategien:
1. Djupare datatilknytingar: Jo meir omfattande datasettet er, desto betre rusta er AI-algoritmen til å identifisere skjulte mønster og skape nøyaktige modellar. Å integrere ulike system som APIar, CDPar og samla plattformer er avgjerande for å maksimere fordelane med ML i ein hotels kommersielle strategi.
2. Multivariate testing: Mens djupare datatilknytingar aukar forståinga av algoritma, er kontinuerleg testing og undersøking av brukarresponsar like kritisk. A/B-testing og innhenting av kundetilbakemeldingar gjennom interaksjonar med nettsider eller mobilapper gir verdifull innsikt for å forfine ML-modellen over tid.
Tid er ein avgjerande komponent i datamodningsprosessen. Når AI-algoritmen samler fleire observasjonar og forfinar modellane sine, aukar nøyaktigheita og effektiviteten av prediksjonar og anbefalingar. Tålmodighet er nøkkelen, sidan å skynde på utrullinga av ML utan å gi tilstrekkelig tid for datamodning kan føre til upålitelege resultat.
Til dømes, Nor1, ein leiar innan oppsalgsløysingar, illustrerer korleis datamodning påverkar inntektsgenereringa. For å optimalisere oppsalgstilboda, nyttar Nor1 ML-algoritmar som kontinuerleg lærer og tilpassar seg basert på brukarresponsar. Først er korrelasjonen mellom kundeval og plassering av tilboda kompleks å tyde på grunn av talrike variablar.
For å løse opp i nettet av faktorar som påverkar brukaravgjerdene, er grundig testing og akkumulering av data avgjerande. Berre gjennom vedvarande observasjon og forfining kan ML-modellen modnast, og avdekke verdifull innsikt som effektivt driv inntektsvekst.
Til slutt er det avgjerande for hotell å omfamne datamodning som ein integrert del av AI-strategien for å kunne nyttiggjere seg kraften i ML. Djupare datatilknytingar og kontinuerleg multivariate testing legg grunnlaget for meir nøyaktige algoritmar, som forbetrar beslutningstakinga og kundeopplevelsene. Med tid og tålmodighet kan hotell opne opp den sanne potensialen til AI og oppnå bærekraftig suksess i ein dynamisk bransje.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar