AI membuka kemungkinan signifikan bagi industri perjalanan, memungkinkan optimasi biaya, peningkatan kualitas layanan pelanggan, dan peningkatan pendapatan. Berikut adalah beberapa keuntungan spesifik:
Seperti yang Anda lihat, AI dapat mendukung industri pariwisata di banyak level. Selain itu, ini membantu dalam mengelola musiman secara efektif dan menghadapi peristiwa yang tidak terduga seperti pandemi COVID-19.
Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Airbnb menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenali minat pengguna, mempersonalisasi hasil pencarian, dan meningkatkan pengalaman perjalanan secara keseluruhan.
Salah satu proyek kunci di Airbnb di bidang AI adalah sistem LATEX. Ini digunakan untuk mengekstrak atribut properti, seperti fasilitas atau pemandangan, dari data teks yang tidak terstruktur. Berdasarkan informasi ini, Airbnb membuat rekomendasi properti yang dipersonalisasi sesuai dengan preferensi setiap tamu.
Selain itu, perusahaan telah mengembangkan sistem proprietary untuk mengkategorikan foto-foto properti sewa. Berkat sistem ini, dimungkinkan, antara lain, untuk secara otomatis memilih foto sampul terbaik untuk kategori tertentu, seperti pengaturan pantai atau pegunungan.
Airbnb juga secara intensif mengembangkan model pembelajaran mesin untuk mengevaluasi kualitas dan daya tarik daftar. Ini kemudian digunakan dalam menyajikan hasil pencarian. Semakin tinggi penilaian, semakin tinggi posisi daftar tersebut.
Expedia secara intensif menerapkan solusi menggunakan kecerdasan buatan di bidang-bidang seperti:
Sistem pembelajaran mesin (ML) Expedia dapat memperkirakan dengan akurat nilai seumur hidup pelanggan atau total nilai transaksi pelanggan dari waktu ke waktu. Informasi ini kemudian digunakan untuk strategi pemasaran dan layanan pelanggan.
Perusahaan juga terus meningkatkan algoritma rekomendasinya. Saat ini, mereka menggunakan mekanisme untuk meningkatkan variasi perjalanan yang disarankan sehingga setiap pelanggan dapat menemukan sesuatu yang sesuai.
Di Expedia, juga sedang dilakukan upaya untuk meningkatkan model yang bertanggung jawab untuk peringkat daftar dalam hasil pencarian. Berbagai metode sedang diuji, termasuk yang meningkatkan keragaman hotel atau penerbangan yang disajikan.
Sumber: Investopedia (https://www.investopedia.com/)
Trivago mengkhususkan diri dalam menemukan dan membandingkan penawaran akomodasi dari lebih dari 200 situs mitra. Tantangan utama perusahaan adalah untuk memberi peringkat dengan benar ratusan ribu hotel, apartemen, dan penginapan yang tersedia sehingga yang paling relevan muncul di bagian atas hasil.
Untuk tujuan ini, Trivago memanfaatkan model pembelajaran mesin secara intensif. Antara lain, mereka menggunakan data historis tentang popularitas akomodasi tertentu dan preferensi tamu dengan profil serupa.
Namun, untuk menghindari menyajikan pengguna hanya dengan tujuan yang paling populer dan sering dipilih, perusahaan telah menerapkan mekanisme eksploitasi-eksplorasi khusus. Tujuannya adalah untuk menyeimbangkan rekomendasi daftar yang terbukti dan memiliki penilaian baik dengan menjelajahi yang kurang dikenal dalam pencarian permata tersembunyi.
Kecerdasan buatan sudah meresap hampir setiap aspek industri perjalanan saat ini. Ini mendukung baik proses bisnis utama perusahaan dan secara langsung mempengaruhi pengalaman para pelancong.
Para ahli memprediksi bahwa peran AI akan terus tumbuh dalam beberapa tahun mendatang. Model pembelajaran mesin baru akan memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan dan penciptaan pengalaman yang dipersonalisasi dan unik selama perjalanan.
Tetapi untuk mencapai ini, perlu untuk menemukan keseimbangan antara digitalisasi dan mempertahankan elemen petualangan dan kejutan yang membuat perjalanan begitu istimewa. Tanpa diragukan lagi, masa depan pariwisata adalah milik kecerdasan buatan.
Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.
Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…
Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…
Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…
Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…
Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…
Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…