AI in de reisindustrie | AI in het bedrijfsleven #79

Hoe kan de reisindustrie profiteren van de implementatie van AI?

AI opent aanzienlijke mogelijkheden voor de reisindustrie, waardoor kostenoptimalisatie, verbeterde klantenservicekwaliteit en verhoogde omzet mogelijk zijn. Hier zijn enkele specifieke voordelen:

  • automatisering van backofficeprocessen, zoals het afhandelen van boekingen, bijvoorbeeld. Dit bespaart tijd en verlaagt kosten,
  • het analyseren van klantvoorkeuren en gedrag om aanbiedingen en aanbevelingen te personaliseren, wat de kans op aankoop en loyaliteit van tevreden toeristen vergroot,
  • chatbots die de communicatie met klanten stroomlijnen, frustrerende wachttijden minimaliseren en de tevredenheid tijdens het gebruik van de service verhogen,
  • dynamische prijsmodellen op basis van vraag en aanbod om de omzet te maximaliseren.

Zoals je kunt zien, kan AI de toerisme-industrie op veel niveaus ondersteunen. Bovendien helpt het bij het effectief beheren van seizoensgebondenheid en het omgaan met onvoorspelbare gebeurtenissen zoals de COVID-19-pandemie.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Kunstmatige intelligentie in Airbnb

Airbnb gebruikt kunstmatige intelligentie om de interesses van gebruikers te herkennen, zoekresultaten te personaliseren en de algehele reiservaringen te verbeteren.

Een van de belangrijkste projecten bij Airbnb op het gebied van AI is het LATEX-systeem. Dit wordt gebruikt voor het extraheren van eigenschapsattributen, zoals voorzieningen of uitzichten, uit ongestructureerde tekstuele gegevens. Op basis van deze informatie creëert Airbnb gepersonaliseerde aanbevelingen voor accommodaties die zijn afgestemd op de voorkeuren van elke gast.

Bovendien heeft het bedrijf een eigen systeem ontwikkeld voor het categoriseren van foto’s van huurwoningen. Dankzij dit systeem is het onder andere mogelijk om automatisch de beste omslagfoto voor een bepaalde categorie te selecteren, zoals strand- of berginstellingen.

Airbnb ontwikkelt ook intensief machine learning-modellen om de kwaliteit en aantrekkelijkheid van aanbiedingen te evalueren. Deze worden later gebruikt bij het presenteren van zoekresultaten. Hoe hoger de beoordeling, hoe hoger een aanbieding wordt gepositioneerd.

Expedia – de meest effectieve implementatie van AI

Expedia implementeert intensief oplossingen met behulp van kunstmatige intelligentie in gebieden zoals:

  • het voorspellen van de klantlevensduurwaarde (CLV),
  • het genereren van een verscheidenheid aan reisaanbevelingen,
  • optimalisatie van rangschikkingsmodellen.

De machine learning (ML) systemen van Expedia kunnen de klantlevensduurwaarde of de totale waarde van de transacties van een klant in de loop van de tijd nauwkeurig inschatten. Deze informatie wordt later gebruikt voor marketing- en klantenservice-strategieën.

Het bedrijf verbetert ook voortdurend zijn aanbevelingsalgoritmen. Het gebruikt nu mechanismen om de verscheidenheid aan voorgestelde reizen te vergroten, zodat elke klant iets geschikts kan vinden.

Bij Expedia is men ook bezig met het verbeteren van de modellen die verantwoordelijk zijn voor het rangschikken van aanbiedingen in zoekresultaten. Er worden verschillende methoden getest, waaronder die welke de diversiteit van gepresenteerde hotels of vluchten verbeteren.

Bron: Investopedia (https://www.investopedia.com/)

Trivago en het optimaliseren van accommodatiebeoordelingen

Trivago is gespecialiseerd in het vinden en vergelijken van accommodatieaanbiedingen van meer dan 200 partnerwebsites. De belangrijkste uitdaging van het bedrijf is om de honderden duizenden beschikbare hotels, appartementen en verblijven goed te rangschikken, zodat de meest relevante bovenaan de resultaten verschijnen.

Daartoe maakt Trivago intensief gebruik van machine learning-modellen. Onder andere gebruiken ze historische gegevens over de populariteit van een bepaalde accommodatie en de voorkeuren van gasten met een vergelijkbaar profiel.

Echter, om te voorkomen dat gebruikers alleen de meest populaire en vaak gekozen bestemmingen gepresenteerd krijgen, heeft het bedrijf een speciaal exploitatie-exploratiemechanisme geïmplementeerd. Het doel is om het aanbevelen van bewezen, goed beoordeelde aanbiedingen in balans te brengen met het verkennen van minder bekende opties op zoek naar verborgen pareltjes.

Samenvatting. De toekomst van AI in de reisindustrie

Kunstmatige intelligentie doordringt vandaag de dag al bijna elk aspect van de reisindustrie. Het ondersteunt zowel de belangrijkste bedrijfsprocessen van bedrijven als beïnvloedt rechtstreeks de ervaringen van reizigers.

Experts voorspellen dat de rol van AI in de komende jaren zal blijven groeien. Nieuwe machine learning-modellen zullen een nog beter begrip van klantbehoeften mogelijk maken en de creatie van gepersonaliseerde, unieke ervaringen tijdens reizen bevorderen.

Maar om dit te bereiken, zal het noodzakelijk zijn om een balans te vinden tussen digitalisering en het behouden van het element van avontuur en verrassing dat reizen zo speciaal maakt. Zonder twijfel behoort de toekomst van toerisme toe aan kunstmatige intelligentie.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijencommunity op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid content die online wordt gepubliceerd, van…

2 days ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

2 days ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in business #127

Wist je dat je de essentie van een meerdaagse opname van een vergadering of gesprek…

2 days ago

AI-video generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in business #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

2 days ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Om het potentieel van Large Language Models (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve…

2 days ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

2 days ago