Velike svjetske kuće poput Amazona cesto dobvaju pohvale za uspješane machine learning programme koji privlače nove kupce i poticu dodatnu prodaju. Tajna je u sustavima koji imaju dobro podešene sustave koji preporučuju dodatnu uslugu. Ta dodatna usluga restoranima I hotelima donosi 35% prihoda. Taj veliki dio prihoda dolazi iz razloga jer machine learning donosi pozitivno iskustvo kupca koji ostaje pozitivno iznenadjen kako ga mi razumijemo. U tom trenutku kupac doživljava pozotivnu emociju koja ga čini iracionalnim u naručuje ono što nije planirao.
Što je machine learning? Machine learning grana je umjetne inteligencije koja se bave oblikovanjem algoritama koji svoju učinkovitost poboljšavaju na temelju empirijskih podataka. Machine learning ima brojne mogućnosti primjene koje se protežu od raspoznavanja uzoraka i dubinske analize podataka do robotike, računalnog vida, bioinformatike i računalne lingvistike.
Liste nekih primjera popularnih aplikacija i uređaja koji ga koriste.
- – Google koristi strojno učenje da poboljša preciznost rezultata traženja,
- – Facebook vam prikazuje postove ovisno o vašim interesima i prošlom ponašanju na društvenoj mreži,
- – Netflix vam daje preporuke koje stvara zahvaljujući strojnom učenju,
- – samovozeći automobili prate objekte iz okruženja i koriste te podatke da bi poboljšali svoje vozačke sposobnosti,
- – digitalni pomoćnici koriste strojno učenje da bi unaprijedili tehnologiju prepoznavanja govora.
Za one u ugostiteljskom poslovanju machine learning pruža prilagođene preporuke I promocije kao što je optiomiziranje cijena u stvarnom vremenu vezano za neki aktualni događaj, vremenske prilike i sezonalnost.
Za revenue menadžere u hotelskom poslovanju optimizacija cijena u realnom vremenu naslanja se na trenutni asortiman dostupan u hotelu kako bi se povećao upsell, preporuke za cijenovnu politiku vezano za trenutni booking, nuđenje dodatnih usluga tijekom ‘the guest journey’ prije dolaska gosta, na check-in-u ili tijekom boravka gosta.
Machine learning definitvno drži pažnju vašeg kupca što ga čini sretnim I angažiranim tijekom njegovog boravka što samom hotelu je izvor vrijednih informacija koje će biti iskorištene za unaprijeđenje hotelske usluge. Kako to radi? Pravi gost dobiva pravu informaciju u pravo vrijeme, to kreira bolji customer experience koji će donijeti sigurni upsell I bolju ocijenu na društvenim mrežama.
Da ne pričamo samo o upsellu kao ključnom dijelu machine learninga, customer experiance je jednako važan jel kad gost dođe na recepciju i machine learning sugerira recepcioneru da digne cijenu sa 700kn na 1000kn, recepcioner će sa sigurnošću ponuditi 1000kn, a gost s 300kn povećanja cijene za upgrade dobiva neočekivani customer experience što dovodi do veće mogućnosti da će se zadovoljan korisnik ponovo vratiti na lokaciju I u trenutku boravka trošiti iracionalno ili će u najgorem slučaju napisati pozitivan review o svom boravku u hotelu.
Zaključno, prilkom odabira softvera kao AvailiIT s machine learning opcijom dobivate povbećanje prihoda, zadovoljnijeg recepcionera ili konobara koji će imati veći bonus ten a kraju najvažnije zadovoljnog gosta.
Uzmemo li u obzir prognoze dolazak nove ekonomske krize, hoteli koji će investirati u machine learning imamu daleko veće šanse da plove sigurno u valovitom moru koje je pred nama.
