Когда вы покупаете какие-либо товары на Amazon, Flipkart и т. д. Вы когда-нибудь задумывались, как эта компания способна вовремя доставить нужный товар нужному человеку и как это справляется со спросом? Угадайте, что они используют для этого машинное обучение и искусственный интеллект. В этом мы собираемся обсудить вариант использования машинного обучения в логистике.

Все любят путешествовать, и после пандемии COVID-19 потребность в путешествиях среди людей очень высока, как и в других отраслях, индустрия туризма также использует машинное обучение для привлечения клиентов, предлагая персонализированные планы путешествий. Помимо простого анализа этих данных для выявления потребительских моделей, машинное обучение и ИИ используются для прогнозирования будущих результатов, что помогает решать проблемы до того, как они возникнут. Итак, давайте посмотрим на пример использования машинного обучения в туризме.

Как мы используем машинное обучение в логистике?

Прогнозирование спроса

Машинное обучение играет жизненно важную роль в прогнозировании спроса, помогая компаниям справляться со сложными и непредсказуемыми колебаниями объемов спроса.

Прогнозирование предложения

На основе обещаний поставщиков и сроков поставки можно структурировать спецификации материалов и данные заказов на поставку, а также сделать точные прогнозы для прогнозов поставок. Сбалансируйте свой рынок и измените свои торговые потребности, чтобы охватить всю цепочку создания стоимости.

Планирование производства

Используйте машинное обучение и механику автоматизации производства для увеличения/уменьшения количества продуктов и повышения качества на основе отзывов клиентов в режиме реального времени.

Быстрое появление и развитие таких технологий, как искусственный интеллект и машинное обучение, в значительной степени способствовало цифровой трансформации цепочки поставок. Эксперты считают, что эти два явления способны обеспечить высококачественные и экономически эффективные решения для различных отраслей.

Управление запасами

Машинное обучение может помочь вам прогнозировать рост спроса на различные товары и услуги, такие как одежда, мебель и бытовая техника. Он также может определить области рынка, где существует проблема переизбытка товаров. Автоматически заключает договоры на поставку с поставщиками на основе нехватки или будущей нехватки спроса, прогнозируя как спрос, так и предложение, чтобы убедиться, что вы получаете нужные продукты в нужное время, но не перерасходуете лишние запасы.

Машинное обучение в индустрии туризма и путешествий

Служба поддержки

Скорость ответа имеет ключевое значение для клиентов в индустрии туризма. Инструменты искусственного интеллекта могут помочь оптимизировать процессы поддержки клиентов. В недавнем опросе было обнаружено, что инструменты повышают эффективность с отличными результатами. Например, то, что у опытного специалиста по поддержке клиентов занимает от 15 до 20 минут, заняло у инструмента ИИ менее одной минуты.

Чтобы построить доверие и лояльность, необходимо объединить человеческий персонал с виртуальными помощниками. Скорость — не единственное, что требуется в бизнесе, связанном с отношениями с клиентами. Физическое взаимодействие имеет жизненно важное значение, потому что оно обеспечивает доверие клиентов. Пассажир, потерявший сумку, будет уверен в себе, когда сообщит об этом помощнику, который использует виртуальный инструмент, чтобы найти ее в кратчайшие сроки.

Бронирование рейсов

Ваши клиенты, вероятно, получают десятки электронных писем каждую неделю с уведомлениями о новом пакете, акции отеля или снижении цен. Как выделиться в этом потоке информации?

Приложение для бронирования авиабилетов может стать творческим подходом к решению этой проблемы, уведомляя клиентов, когда НЕ нужно бронировать рейс. Механизм рекомендаций приложения, основанный на искусственном интеллекте, предсказывает, когда цена на рейс может вырасти (наихудшее время для покупки) и когда она может упасть (наилучшее время для покупки).

Еще одно разумное использование ИИ в туристическом маркетинге — сосредоточиться на открытии мест назначения. Вместо того, чтобы начинать с местоположения и курировать прайс-лист, покажите самые низкие тарифы на авиабилеты для всех направлений, которые клиент может посетить. Это отличный способ для туристов открыть для себя новые направления в своем бюджете, о которых они, возможно, не знали раньше.

Оптимизация маршрута

Оптимизация маршрутов играет важную роль в индустрии путешествий и туризма. Планирование поездки, принимая во внимание время, которое есть у клиентов, различные направления, которые клиенты любят посещать, их графики, рабочее время и расстояния, может быть довольно сложным. А вот и оптимизация маршрута путешествия.

Основные цели этой оптимизации заключаются в следующем:

  • минимизация транспортных расходов
  • Тайм-менеджмент
  • минимизация расстояния.

Таким образом, оптимизация маршрута путешествия во многом способствует удовлетворенности клиентов.

Рекомендательная система

Это должно привлечь клиентов на ваш веб-сайт или приложение для путешествий, но, однако, может быть сложно удержать их и правильно реагировать на все более сложные ожидания клиентов, предоставление правильных рекомендаций в нужное время поможет укрепить лояльность клиентов, заставляя их возвращаться снова и снова. Поэтому в игру вступают рекомендательные системы.

Отпечатки каждого клиента на туристической платформе позволяют системе понять потребности, бюджет и предпочтения каждого клиента и предложить подходящие соглашения.

Системы рекомендаций, поддерживаемые ИИ, могут получать исторические данные, такие как предыдущие бронирования, поведение или данные путешественника в режиме реального времени. Например, когда человек открывает информационный бюллетень по электронной почте, он отправляет сигнал специалисту по данным, чтобы включить его в следующее касание. После обработки и согласования с контекстом путешественника система рекомендаций на основе ИИ может обеспечить превосходный опыт.

Заключение

Благодаря расширенной аналитике туристические компании могут автономно и точно анализировать огромные объемы транзакционных и поведенческих данных в режиме реального времени для управления рекомендациями, оптимизации маршрутов, бронирования рейсов, ценообразования, доходов и пользовательского опыта. Таким образом, туристические компании могут использовать расширенную аналитику для решения нескольких бизнес-задач, чтобы предоставить своим клиентам невероятные впечатления от путешествий.