L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont devenus des mots à la mode dans l’industrie de l’hôtellerie, promettant de révolutionner les opérations et d’améliorer l’expérience client. Cependant, un facteur critique souvent négligé est l’importance de la maturation des données pour réaliser pleinement le potentiel de l’IA.
En ce qui concerne le ML, le terme « maturation des données » revêt une importance significative. Tout comme le processus de maturation d’un enfant à un adulte, les algorithmes ML nécessitent du temps et une analyse extensive des données pour développer des modèles précis capables de soutenir les objectifs commerciaux. Les machines apprennent par corrélation et non par causalité, et ont donc besoin d’un nombre substantiel d’observations pour établir des schémas fiables.
Pour obtenir des résultats supérieurs, deux actions fondamentales doivent être intégrées dans la stratégie IA :
1. Connexions de données approfondies : Plus le jeu de données est complet, mieux l’algorithme IA est équipé pour identifier des schémas cachés et créer des modèles précis. L’intégration de systèmes divers tels que les API, les CDP et les plateformes unifiées est cruciale pour maximiser les avantages du ML dans la stratégie commerciale d’un hôtel.
2. Tests multivariés : Alors que les connexions de données approfondies améliorent la compréhension de l’algorithme, des tests continus et l’examen des réponses des utilisateurs sont tout aussi critiques. Les tests A/B et la collecte des retours des clients via des interactions avec les sites web ou les applications mobiles fournissent des insights précieux pour affiner le modèle ML au fil du temps.
Le temps est un composant crucial dans le processus de maturation des données. À mesure que l’algorithme IA accumule davantage d’observations et affine ses modèles, l’exactitude et l’efficacité des prédictions et recommandations augmentent. La patience est essentielle, car précipiter le déploiement du ML sans laisser suffisamment de temps pour la maturation des données peut conduire à des résultats peu fiables.
Par exemple, Nor1, un leader dans les solutions de vente incitative, illustre comment la maturation des données impacte la génération de revenus. Pour optimiser les offres de vente incitative, Nor1 déploie des algorithmes ML qui apprennent et s’adaptent en continu en fonction des réponses des utilisateurs. Cependant, au début, la corrélation entre les choix des clients et la position des offres est complexe à déchiffrer en raison de nombreuses variables.
Pour démêler l’écheveau des facteurs influençant les décisions des utilisateurs, des tests rigoureux et l’accumulation de données sont essentiels. Ce n’est qu’à travers une observation persistante et un affinage que le modèle ML peut mûrir, mettant en lumière des insights précieux qui favorisent efficacement la croissance des revenus.
En conclusion, embrasser la maturation des données comme partie intégrante de la stratégie IA est crucial pour les hôtels cherchant à exploiter la puissance du ML. Des connexions de données approfondies et des tests multivariés continus posent les bases d’algorithmes plus précis, améliorant la prise de décision et l’expérience client. Avec du temps et de la patience, les hôtels peuvent libérer le vrai potentiel de l’IA et atteindre un succès durable dans une industrie dynamique.
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