Машинното обучение помага на пътниците да намерят правилния пакет за своето пътуване сред безкраен избор от опции. И така, сега има конкуренция между доставчиците на пътувания за това кой използва ML по-добре, за да предложи по-добри сделки, съответстващи на бюджета и избора на потребителите, тъй като туристите ще преминат към друго приложение или уебсайт, ако вашето не отговаря на нуждите им. ML може да използва своите предишни данни за историята на пътуванията, за да планира предстоящо пътуване и да спести ценното си време, като им осигури изживяване без проблеми. Ще опиша някои начини, чрез които ML се използва в туристическата индустрия за подобряване на потребителското изживяване-

  1. Чатботове – ML може да се използва за създаване на чатботове, които могат да отговарят на запитвания на клиенти, да предоставят препоръки и да помагат при резервации. Това може да осигури помощ на клиентите по всяко време на деня.
  2. Системи за препоръки – ML може да се използва за изграждане на системи за препоръки, които предлагат близки атракции, ресторанти и други интересни места въз основа на предпочитанията и поведението на клиентите. Машинното обучение е известно с намирането на скрити модели, които човешкото око може дори да не забележи. Доставчиците на пътувания могат да помогнат на пътниците да намерят най-доброто време да резервират хотел или да закупят евтин билет чрез използване на машинно обучение. Когато сделката стане достъпна, приложението вероятно ще изпрати известие до потребителя.
  3. Анализ на настроенията: ML може да анализира отзивите и отзивите на клиентите в социалните медии или да преглежда уебсайтове, за да разбере нивата на удовлетвореност на клиентите и да направи съответните подобрения.
  4. Оптимизиране на цените: Алгоритмите за машинно обучение могат да помогнат на туристическите компании да оптимизират ценовите си стратегии въз основа на търсенето, сезонността и други фактори.
  5. Предвиждане на търсенето: Алгоритмите за машинно обучение могат да помогнат на туристическите фирми да предскажат търсенето на техните услуги и съответно да оптимизират ценовите стратегии. Това може да помогне на бизнеса да избегне свръхрезервирането или недостатъчното резервиране и да увеличи максимално приходите.
  6. Куриране на съдържание-Съдържанието е най-важното, когато става дума за взаимодействие между марка и клиент, а индустрията за пътувания и хотелиерство не е изключение. Снимка на уебсайта, насочено известие в мобилното приложение, нов входящ имейл, това са само няколко докосвания с цялата машина за съдържание, която предоставя на пътниците цялата необходима информация.

Заключение-

ML може да се използва в туристическата индустрия за подобряване на потребителското изживяване чрез оптимизиране на начина, по който потребителите взаимодействат с интерфейса от режима на щракване, въвеждане и докосване до по-разговорен и прави процеса на избор на опциите лесен и бърз.