Das Gastgewerbe und ähnliche Dienstleistungsbranchen konzentrieren sich in erster Linie auf die Kundenzufriedenheit, die Erfahrungen, die den Gästen geboten werden, die Atmosphäre, die Geschichte… Obwohl es scheint, dass Künstliche Intelligenz hier wenig zu tun hat, ist sie bereits nützlich und wird es zunehmend sein. Sie kann in operativen Aufgaben eingesetzt werden, das Personal in seiner täglichen Arbeit unterstützen und wichtige Informationen für strategische Entscheidungen und Managementmaßnahmen bereitstellen.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert drastisch die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen und mit ihr kommunizieren. Es hat sich gezeigt, dass sie uns hilft, komplexe Probleme zu lösen, aber sie kann auch einige Jobs vollständig übernehmen und menschliche Arbeit dort reduzieren oder ganz ersetzen, wo es möglich ist. Das Gastgewerbe und ähnliche Dienstleistungsbranchen konzentrieren sich in erster Linie auf die Kundenzufriedenheit und die Präsentation der den Gästen angebotenen Erfahrungen: die Atmosphäre, die Geschichte, die neue Erfahrung und ihre Anziehungskraft.
Kann Künstliche Intelligenz etwas Besseres bieten als eine Person, die einen bestimmten Service dem Gast präsentiert und persönlich seine Zufriedenheit überprüft hat? Wie werden wir Fragen zur Datensicherheit, zur Privatsphäre der Gäste und Dienstleister lösen? Sind Open-Source-KI-Tools gut genug und sicher für den Einsatz im Gastgewerbe? Dies sind alles offene Fragen und Situationen, die mit ihrem Einsatz entstehen.
Lassen Sie uns zunächst die Herausforderungen betrachten, mit denen das Gastgewerbe konfrontiert ist. Einige der Merkmale dieses Sektors sind Saisonalität, steigende Gästewünsche und wachsende Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt. Werbung, Überwachung und Anpassung aller Formen der Werbung, insbesondere in sozialen Medien und auf Plattformen, sind äußerst wichtig. Eine qualifizierte Belegschaft, die in Fremdsprachen versiert ist und in Online- oder Offline-Verkaufsmethoden und -werkzeugen hervorragend ist, wird benötigt… Wie kann Künstliche Intelligenz helfen, diese Herausforderungen anzugehen, insbesondere im Bereich der Service-Personalisierung, des Revenue Managements, der Anwendung von Chatbots und mehr?
Daten und Analytik
Da KI die Analyse großer Mengen von Gästedaten ermöglicht, ist es naheliegend, sie zur Vorhersage von Trends und zur Personalisierung von Angeboten zu nutzen. Basierend auf der Analyse verfügbarer Gästedaten wie Aktivitäten während ihres Aufenthalts, Ausgaben, demografischen Daten, Vorlieben, Buchungs- und Kaufhistorie kann sie Ähnlichkeiten unter Gästen identifizieren und Gruppen basierend auf diesen Ähnlichkeiten und Mustern mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens und Clustering definieren. Ein Beispiel ist die Segmentierung, wie Gäste, die geschäftlich reisen, oder solche, die Luxusdienstleistungen bevorzugen.
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Maschinelles Lernen wird häufig zur Segmentierung oder Klassifizierung von Gästen verwendet, insbesondere durch überwachte Techniken des maschinellen Lernens. Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze werden angewendet.
Natürlich ist bei all den verfügbaren Werkzeugen und Methoden der wichtigste Faktor der Datensatz, auf dem die Analyse und Segmentierung durchgeführt werden. Die Qualität, Quantität und Vollständigkeit der Daten sind entscheidend: Je besser und umfangreicher die Daten sind, desto genauer und nützlicher wird die Segmentierung zur Personalisierung des Angebots sein.
Personalisierung von Angeboten
Wenn wir Gäste mithilfe einiger der genannten Algorithmen segmentieren, können Marketingkampagnen angepasst, Sonderangebote gestaltet, Aktivitäten, Restaurants und Unterkünfte empfohlen, personalisierte Empfehlungen, spezielle Menüs und Ähnliches bereitgestellt werden, wodurch jedem Gast ein einzigartiges Erlebnis geboten wird. Dies gewährleistet natürlich maximale Gästefriedenheit, potenziell langfristige Loyalität und steigende Ausgaben.
Zu diesem Zweck kann auch ein technologisches Werkzeug (Empfehlungsmaschine) verwendet werden, um personalisierte Empfehlungen zu Unterkünften (Zimmertyp, Aussicht, Lage usw.), Restaurants und Gastronomie (z. B. Menü, Spezialitäten), Aktivitäten und Attraktionen (z. B. Touren, Museen, Sportveranstaltungen) sowie zusätzlichen Dienstleistungen (Spa, Fitness, Pool, Transport, Veranstaltungen usw.) zu erstellen.
Revenue Management
Die nächste wichtige Anwendung wäre sicherlich im Revenue Management, dessen Hauptziel, einfach gesagt, darin besteht, das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt und natürlich zum richtigen Preis an den richtigen Kunden zu verkaufen (das richtige Zimmer zum richtigen Preis, zum richtigen Zeitpunkt, dem richtigen Kunden anzubieten). Es geht im Wesentlichen darum, die Kapazitätsauslastung zu maximieren, während der höchstmögliche Servicepreis und die niedrigsten Kosten erzielt werden, alles bei gleichzeitiger Gewährleistung zufriedener Gäste.
Künstliche Intelligenz in diesem Segment hilft bei der dynamischen Preisgestaltung, d. h. der Festlegung der Preise für Unterkunftseinheiten basierend auf verschiedenen Faktoren wie Nachfrage, Angebot, Ereignissen während eines bestimmten Zeitraums, Wettervorhersagen, Saison und anderen relevanten Daten. Sie kann die Bewegungen von Nachfragetrends vorhersagen, Wettbewerbsinformationen analysieren, Einblicke in den aktuellen Marktstatus geben und wettbewerbsfähige Preise vorschlagen. Sie kann auch Preisentscheidungen automatisieren, die auf vordefinierten Regeln und von den Nutzern festgelegten Parametern basieren. In diesem Bereich werden Algorithmen des maschinellen Lernens und Techniken der prädiktiven Analytik eingesetzt.
