Umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML) postali su popularni pojmovi u ugostiteljskoj industriji, obećavajući da će revolucionirati operacije i unaprijediti iskustva korisnika. Međutim, često zanemaren ključni faktor je važnost napredovanja podataka kako bi se ostvario puni potencijal AI.
Kada je riječ o ML-u, termin “napredovanje podataka” ima značajnu važnost. Baš kao što dijete sazrijeva u odraslu osobu, ML algoritmi zahtijevaju vrijeme i temeljitu analizu podataka kako bi razvili točne modele koji mogu ostvariti poslovne ciljeve. Strojevi uče putem korelacije, a ne uzročno-posljedičnih veza, stoga im je potreban značajan broj opservacija kako bi uspostavili pouzdane uzorke.
Za postizanje izvrsnih rezultata, potrebno je integrirati dvije osnovne radnje u AI strategiju:
1. Dublje veze podataka: Što je opsežniji skup podataka, to je bolje opremljen AI algoritam za prepoznavanje skrivenih uzoraka i stvaranje točnih modela. Integracija različitih sustava poput API-ja, CDP-ova i unificiranih platformi ključna je za maksimiziranje prednosti ML-a u komercijalnoj strategiji hotela.
2. Testiranje s više varijabli: Dok duboke veze podataka poboljšavaju razumijevanje algoritma, kontinuirano testiranje i ispitivanje korisničkih odgovora jednako su važni. A/B testiranje i prikupljanje povratnih informacija korisnika putem interakcija s web-lokacijama ili mobilnim aplikacijama pružaju vrijedan uvid kako bi se tijekom vremena usavršio ML model.
Vrijeme je ključna komponenta u procesu napredovanja podataka. Kako se AI algoritam bude akumulirao više opservacija i usavršavao modele, točnost i učinkovitost predviđanja i preporuka će se povećati. Strpljenje je ključno, jer brza implementacija ML-a bez dovoljno vremena za napredovanje podataka može rezultirati nepouzdanim ishodima.
Na primjer, Nor1, lider u rješenjima za nadogradnju ponuda, ilustrira kako napredovanje podataka utječe na generiranje prihoda. Za optimizaciju ponuda nadogradnje, Nor1 implementira ML algoritme koji kontinuirano uče i prilagođavaju se na temelju odgovora korisnika. Međutim, u početku je teško protumačiti složenu korelaciju između odabira korisnika i pozicioniranja ponuda zbog brojnih varijabli.
Da bi se odmotale varijable koje utječu na korisničke odluke, nužna su rigorozna testiranja i akumulacija podataka. Tek kroz stalno promatranje i usavršavanje modela ML može sazrijevati, otkrivajući vrijedne uvide koji učinkovito potiču rast prihoda.
Zaključno, prihvaćanje napredovanja podataka kao neizostavnog dijela AI strategije ključno je za hotele koji žele iskoristiti snagu ML-a. Duboke veze podataka i kontinuirano testiranje s više varijabli postavljaju temelje za preciznije algoritme, poboljšavajući donošenje odluka i iskustva korisnika. Sa vremenom i strpljenjem, hoteli mogu otključati pravi potencijal AI i postići održiv uspjeh u dinamičnoj industriji.
Za više informacija o AI i ML u ugostiteljskoj industriji, posjetite glavnu domenu na link name.
The source of the article is from the blog agogs.sk