Umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML) sa stali heslami v hoteliérstve, sľubujúcimi zmeniť prevádzku a zlepšiť zážitky zákazníkov. Avšak často sa prehliada kritický faktor – dôležitosť zreničenia údajov pri realizácii plného potenciálu AI.
Keď príde na ML, termín „zreničenie údajov“ má veľký význam. Podobne ako proces zreničenia dieťaťa na dospelého, ML algoritmy potrebujú čas a rozsiahlu analýzu údajov na vytvorenie presných modelov, ktoré dokážu posúvať obchodné ciele. Stroje sa učia cez korelácie, nie kauzáciu, a preto potrebujú dostatočný počet pozorovaní na stanovenie spoľahlivých vzorov.
Na dosiahnutie vynikajúcich výsledkov musia byť do stratégie AI integrované dve základné kroky:
1. Hlbšie prepojenie údajov: Čím komplexnejší je súbor údajov, tým lepšie vybavený je AI algoritmus na identifikáciu skrytých vzorov a vytváranie presných modelov. Integrácia rôznorodých systémov ako API, CDP a unifikovaných platforiem je rozhodujúca pre maximalizáciu výhod ML v obchodnej stratégii hotela.
2. Multivariabilné testovanie: Aj keď hlboké prepojenie údajov zlepšuje porozumenie algoritmu, kontinuálne testovanie a skúmanie reakcií používateľov sú rovnako dôležité. A/B testovanie a získavanie spätných väzieb od zákazníkov prostredníctvom interakcií s webovými stránkami alebo mobilnými aplikáciami poskytujú cenné poznatky na jemné preskúmanie ML modelu v čase.
Čas je rozhodujúcim prvkom v procese zreničenia údajov. Čím viac pozorovaní sa nazhromaždí AI algoritmus a dočisťuje svoje modely, tým viac sa zvyšuje presnosť a účinnosť predikcií a odporúčaní. Trpezlivosť je kľúčová, pretože rushnutie nasadenia ML bez dostatočného času na zreničenie údajov môže viesť k nespolehlivým výsledkom.
Napríklad Nor1, líder v riešeniach upsellingu, ukazuje, ako matúcia údajov ovplyvňuje generovanie príjmov. Na optimalizáciu ponúk na upselling používa Nor1 ML algoritmy, ktoré neustále sa učia a prispôsobujú na základe reakcií používateľov. Avšak, na začiatku, korelácia medzi výbermi zákazníkov a pozíciou ponúk je ťažko odhaliteľná kvôli mnohým premenným.
Na rozuzlenie siete faktorov ovplyvňujúcich rozhodnutia používateľov sú nevyhnutné dôkladné testovanie a nazbieranie údajov. Iba prostredníctvom trvalého pozorovania a zlepšovania môže ML model dozrieť, odhaliť cenné poznatky a účinne podporiť rast príjmov.
Na záver, prijímanie zreničenia údajov ako neoddeliteľnej súčasti stratégie AI je kľúčové pre hotely, ktoré sa snažia využiť silu ML. Hlbšie pripojenie údajov a nepretržité multivariabilné testovanie kladú základy pre presnejšie algoritmy, zlepšujú rozhodovanie a zážitky zákazníkov. S časom a trpezlivosťou môžu hotely odomknúť skutočný potenciál AI a dosiahnuť udržateľný úspech v dynamickom odvetví.
Celoobrazové otázky (FAQ) týkajúce sa zreničenia údajov v umelej inteligencii (AI) a strojovom učení (ML) v hotelierstve
Q: Čo je zreničenie údajov v kontexte ML?
A: Zreničenie údajov znamená poskytnutie ML algoritmom času a rozsiahlej analýzy údajov na vytvorenie presných modelov, ktoré môžu posúvať obchodné ciele. Je podobné ako proces zreničenia dieťaťa, ktoré sa mení na dospelého.
Q: Ako sa učia ML algoritmy?
A: Algoritmy ML sa učia cez korelácie, nie kauzáciu. Potrebujú dostatočný počet pozorovaní na stanovenie spoľahlivých vzorov.
Q: Aké sú dve základné kroky, ktoré je potrebné integrovať do stratégie AI pre dosiahnutie vynikajúcich výsledkov?
A: Dve základné kroky sú hlbšie prepojenie údajov a multivariabilné testovanie.
Q: Prečo sú dôležité hlbšie prepojenia údajov?
A: Hlbšie prepojenia údajov, dosiahnuté integráciou rôznorodých systémov ako API, CDP a unifikovaných platforiem, umožňujú AI algoritmu identifikovať skryté vzory a vytvárať presné modely.
Q: Prečo je dôležité multivariabilné testovanie?
A: Multivariabilné testovanie, ktoré zahŕňa kontinuálne testovanie a skúmanie odpovedí používateľov, poskytuje cenné poznatky na jemné nastavenie ML modelu v čase. Príklady multivariabilného testovania sú A/B testovanie a získavanie spätných väzieb od zákazníkov prostredníctvom interakcií s webovými stránkami alebo mobilnými aplikáciami.
Q: Prečo je čas rozhodujúci v procese zreničenia údajov?
A: S nashromáždením viac pozorovaní a dočisťovaním svojich modelov v čase, sa zvyšuje presnosť a účinnosť predikcií a odporúčaní AI algoritmu. Rushnutie nasadenia ML bez dostatočného času na zreničenie údajov môže viesť k nespolehlivým výsledkom.
Q: Môžete poskytnúť príklad, ako zreničenie údajov ovplyvňuje generovanie príjmov?
A: Nor1, líder v riešeniach upsellingu, používa ML algoritmy, ktoré neustálym učením a prispôsobovaním sa na základe reakcií používateľov, neustále sa zdokonaľujú. Na začiatku je však korelácia medzi výbermi zákazníkov a pozíciou ponúk ťažko odhaliteľná kvôli mnohým premenným. Prostredníctvom dôkladného testovania a hromadenia údajov, dozrieva ML model a odkrýva cenné poznatky, ktoré efektívne podporujú rast príjmov.
Q: Prečo je dôležité prijímanie zreničenia údajov pre hotely?
A: Prijatie zreničenia údajov ako súčasti stratégie AI je pre hotely dôležité, pretože umožňuje vytváranie presnejších algoritmov, zlepšovanie rozhodovania a zdokonaľovanie zážitkov zákazníkov.
Pre viac informácií o AI a ML v hotelierstve, môžete navštíviť hlavnú doménu na link name. (Poznámka: Nahraďte „example.com“ platnou URL hlavnej domény).
The source of the article is from the blog scimag.news