Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er blevet buzzwords i hotelbranchen og lover at revolutionere operationer og forbedre kundeoplevelser. En afgørende faktor, der dog ofte overses, er vigtigheden af data modning for at realisere AI’s fulde potentiale.
Når det kommer til ML, har udtrykket “data modning” en betydelig relevans. Ligesom modningsprocessen fra et barn til en voksen kræver ML-algoritmer tid og omfattende dataanalyse for at udvikle præcise modeller, der kan drive forretningsmålene. Maskinerne lærer gennem korrelation, ikke kausalitet, og har derfor brug for et betydeligt antal observationer for at etablere pålidelige mønstre.
For at opnå overlegne resultater skal to grundlæggende handlinger integreres i AI-strategien:
1. Dybere dataforbindelser: Jo mere omfattende datasættet er, desto bedre rustet er AI-algoritmen til at identificere skjulte mønstre og skabe præcise modeller. Integration af forskellige systemer som API’er, CDP’er og forenede platforme er afgørende for at maksimere fordelene ved ML i et hotels kommercielle strategi.
2. Multivariat testning: Mens dybere dataforbindelser forbedrer algoritmens forståelse, er kontinuerlig testning og undersøgelse af brugeres svar lige så vigtig. A/B-testning og indsamling af kundefeedback gennem interaktioner med hjemmesider eller mobilapps giver værdifuld indsigt til at forfine ML-modellen over tid.
Tid er en afgørende komponent i data modningsprocessen. Når AI-algoritmen akkumulerer flere observationer og forbedrer sine modeller, øges nøjagtigheden og effektiviteten af forudsigelser og anbefalinger. Tålmodighed er nøglen, da det at haste med implementeringen af ML uden tilstrækkelig tid til data-modning kan føre til upålidelige resultater.
For eksempel, Nor1, en leder inden for tilbudsøgning, eksemplificerer, hvordan data-modning påvirker indtægtsgenerering. For at optimere tilbudsøgninger implementerer Nor1 ML-algoritmer, der kontinuerligt lærer og tilpasser sig baseret på brugernes svar. Dog er korrelationen mellem kundes valg og placeringen af tilbuddene kompleks at afkode tidligt på grund af talrige variabler.
For at afløse netværket af faktorer, der påvirker brugernes beslutninger, er grundig testning og akkumulering af data afgørende. Kun gennem vedvarende observation og forbedring kan ML-modellen modne og afsløre værdifulde indsigter, der driver indtægtsvækst effektivt.
Afslutningsvis er det afgørende for hoteller, der ønsker at udnytte ML’s kraft, at omfavne data modning som en integreret del af AI-strategien. Dybere dataforbindelser og kontinuerlig multivariat testning lægger grundlaget for mere præcise algoritmer, der forbedrer beslutningsprocessen og kundeoplevelserne. Med tid og tålmodighed kan hoteller låse op for AI’s sande potentiale og opnå bæredygtig succes i en dynamisk branche.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx