인공지능(AI)과 기계 학습(ML)은 호스피탈리티 산업에서 핵심 용어가 되어 운영을 혁신하고 고객 경험을 향상시키겠다고 약속하고 있습니다. 그러나 종종 간과되는 중요한 요소는 AI의 전체 잠재력을 실현하기 위한 데이터 성숙화의 중요성입니다.
ML에 있어서 “데이터 성숙화”라는 용어는 중요한 의미를 갖고 있습니다. 어린아이에서 성인으로 자라는 과정과 마찬가지로, ML 알고리즘은 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 정확한 모델을 개발하기 위해 시간과 철저한 데이터 분석이 필요합니다. 기계는 인과관계가 아닌 상관관계를 통해 학습하므로 신뢰할 수 있는 패턴을 수립하기 위해서는 상당한 관측이 필요합니다.
우수한 결과를 달성하기 위해서는 AI 전략에 다음과 같은 두 가지 기본적인 접근 방식을 통합해야 합니다:
1. 깊은 데이터 연결: 데이터 집합이 더 포괄적할수록 AI 알고리즘은 숨겨진 패턴을 식별하고 정확한 모델을 만드는 데 더 잘 갖추어집니다. API, CDP 및 통합 플랫폼과 같은 다양한 시스템을 통합하는 것이 호텔의 상업 전략에서 ML의 혜택을 극대화하는 데 중요합니다.
2. 다변량 테스팅: 깊은 데이터 연결은 알고리즘의 이해를 향상시키지만, 계속해서 테스트하고 사용자 응답을 검토하는 것도 중요합니다. 웹사이트나 모바일 앱과의 상호작용을 통해 A/B 테스트를 수행하고 고객 피드백을 수집하여 시간이 지남에 따라 ML 모델을 개선하는 데 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다.
시간은 데이터 성숙화 과정에서 중요한 요소입니다. AI 알고리즘이 더 많은 관측을 축적하고 모델을 개선함으로써 예측 및 추천의 정확성과 효과성이 증가합니다. 충분한 데이터 성숙화 시간을 확보하지 않고 ML의 배포를 서두를 경우 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다.
예를 들어, 업셀링 솔루션 분야를 이끄는 Nor1은 데이터 성숙화가 수익 성장에 어떤 영향을 미치는지를 보여 주는 사례입니다. Nor1은 사용자 응답을 기반으로 지속적으로 학습하고 적응하는 ML 알고리즘을 배포합니다. 그러나 초기에는 고객의 선택과 제안의 위치와의 상관 관계를 해석하는 것이 다양한 변수들로 인해 복잡합니다.
사용자 결정에 영향을 주는 요소들의 복잡성을 해독하려면 철저한 테스팅과 데이터 축적이 필요합니다. 지속적인 관찰과 개선을 통해서만 ML 모델이 성숙해져 수익 성장을 효과적으로 이끌어내는 소중한 통찰을 발견할 수 있습니다.
마지막으로, AI 전략의 중요한 부분으로 데이터 성숙화를 환영하는 것은 ML의 힘을 활용하고자 하는 호텔들에게 중요합니다. 깊은 데이터 연결 및 지속적인 다변량 테스팅은 보다 정확한 알고리즘을 위한 기초를 마련하여 의사 결정을 개선하고 고객 경험을 향상시킵니다. 시간과 인내력을 가지고 호텔은 AI의 참된 잠재력을 발휘하고 동적인 산업에서 지속 가능한 성과를 달성할 수 있습니다.
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