여행 산업의 AI | 비즈니스에서의 AI #79

인공 지능이 여행에 미치는 영향에 대해 궁금한 적이 있습니까? 비록 관광 산업에서 그 존재를 직접적으로 느끼지 못할 수도 있지만, 방문할 장소에 대한 맞춤형 추천을 받을 수도 있습니다. 아니면 비행기나 호텔을 예약하기 위해 챗봇을 사용할 수도 있습니다. 여행산업은 인공지능으로 인해 엄청난 변화를 겪고 있으며, 이는 시작에 불과하며 대형 여행사와 중소 여행사 모두 이러한 변화를 수용하고 있습니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

여행 산업은 AI 구현으로 어떤 이점을 얻을 수 있나요?

AI는 여행 산업에 상당한 가능성을 열어 비용 최적화, 고객 서비스 품질 향상 및 수익 증대를 가능하게 합니다. 다음은 몇 가지 구체적인 장점입니다.

• 예를 들어 예약 처리와 같은 백오피스 프로세스 자동화 . 이를 통해 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있으며,
• 고객 선호도와 행동을 분석하여 제안과 추천을 개인화하여 만족한 관광객의 구매 가능성과 충성도를 높입니다.
• 고객과의 소통을 원활하게 하고, 답답한 대기시간을 최소화하며, 서비스 이용 만족도를 높이는 챗봇 ,
• 수요와 공급에 기반한 동적 가격 책정 시스템을 통해 수익을 극대화합니다.

보시다시피 AI는 여러 수준에서 관광 산업을 지원할 수 있습니다. 또한 계절성을 효과적으로 관리하고 코로나19 팬데믹과 같은 예측할 수 없는 상황에 대처하는 데 도움이 됩니다.

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

에어비앤비의 인공지능

Airbnb는 인공 지능을 사용하여 사용자의 관심사를 인식하고 검색 결과를 개인화하며 전반적인 여행 경험을 향상시킵니다.

AI 분야 에어비앤비의 핵심 프로젝트 중 하나가 LATEX 시스템이다. 비정형 텍스트 데이터에서 편의 시설이나 전망과 같은 부동산 속성을 추출하는 데 사용됩니다. 이 정보를 바탕으로 Airbnb는 각 게스트의 선호도에 맞는 맞춤형 숙소 추천을 생성합니다.

또한 회사는 임대 부동산 사진을 분류하는 독점 시스템을 개발했습니다. 이 시스템 덕분에 무엇보다도 해변이나 산 배경과 같은 특정 카테고리에 가장 적합한 표지 사진을 자동으로 선택하는 것이 가능합니다.

Airbnb는 또한 숙소의 품질과 매력을 평가하기 위해 기계 학습 모델을 집중적으로 개발하고 있습니다. 이는 나중에 검색 결과를 표시하는 데 사용됩니다. 등급이 높을수록 목록이 더 높게 배치됩니다.

Expedia – 가장 효과적인 AI 구현

Expedia는 다음과 같은 분야에서 인공 지능을 사용하는 솔루션을 집중적으로 구현하고 있습니다.

• 고객평생가치(CLV)를 예측하고,
• 다양한 여행 추천을 생성하고,
• 순위 모델의 최적화.

Expedia의 기계 학습(ML) 시스템은 고객 평생 가치 또는 시간 경과에 따른 고객 거래의 총 가치를 정확하게 추정할 수 있습니다. 이 정보는 나중에 마케팅 및 고객 서비스 전략에 사용됩니다.

회사는 또한 추천 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이제 모든 고객이 적합한 여행을 찾을 수 있도록 제안된 여행의 다양성을 늘리는 메커니즘을 사용하고 있습니다.

Expedia에서는 검색 결과 목록의 순위를 지정하는 모델을 개선하기 위한 작업도 진행 중입니다. 제시된 호텔이나 항공편의 다양성을 향상시키는 방법을 포함하여 다양한 방법이 테스트되고 있습니다.

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

트리바고와 숙박 시설 평가 최적화

Trivago는 200개 이상의 파트너 사이트에서 숙박 시설 상품을 찾아 비교하는 전문 서비스를 제공합니다. 회사의 주요 과제는 수십만 개의 이용 가능한 호텔, 아파트 및 숙박 시설의 순위를 적절하게 지정하여 가장 관련성이 높은 항목이 결과 상단에 표시되도록 하는 것입니다.

이를 위해 Trivago는 기계 학습 모델을 집중적으로 사용합니다. 무엇보다도 그들은 특정 숙박 시설의 인기와 비슷한 프로필을 가진 손님의 선호도에 대한 과거 데이터를 사용합니다.

그러나 사용자에게 가장 인기 있고 자주 선택되는 목적지만 제공하는 것을 피하기 위해 회사는 특별한 이용 탐색 메커니즘을 구현했습니다. 그 목적은 입증되고 평가가 좋은 목록을 추천하는 것과 숨겨진 보석을 찾기 위해 잘 알려지지 않은 목록을 탐색하는 것의 균형을 맞추는 것입니다.

요약. 여행 산업에서 AI의 미래

인공 지능은 이미 오늘날 여행 산업의 거의 모든 측면에 스며들어 있습니다. 이는 기업의 주요 비즈니스 프로세스를 모두 지원하고 여행자의 경험에 직접적인 영향을 미칩니다.

전문가들은 앞으로도 AI의 역할이 계속 커질 것이라고 예측한다. 새로운 기계 학습 모델을 통해 고객 요구 사항을 더욱 잘 이해하고 여행 중 개인화되고 독특한 경험을 창출할 수 있습니다.

그러나 이를 달성하려면 디지털화와 여행을 특별하게 만드는 모험과 놀라움의 요소 보존 사이의 균형을 유지해야 합니다. 의심할 여지 없이 관광의 미래는 인공지능에 달려있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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