旅游与旅游现在正在上升。这可以通过它对更广泛的受众更加负担的事实来解释。但是，在今天的快节奏的世界中，寻找时间前往售票处并获得门票是奢侈品的奢侈品。像任何其他行业一样，机器学习、人工智能和大数据分析也改变了旅游和酒店业。在这篇文章中，我们将讨论旅行和款待行业的主要应用和未来机器学习范围，AI和大数据分析-遍布全球和印度。此外，我们也会看看机器学习如何，AI和大数据分析正在重塑酒店的工作市场。
由于快速的数字转型，超过5000亿美元(5648.7亿美元）仅在2016年的旅行和酒店部门中制造。预计2020年的数量将达到81754亿美元。有方从旅行者研究或预订旅行时，每天一次搜索10-12亿。因此，为了处理如此大量的数据，编辑竞争对手，并提供良好的客户体验，机器学习，AI和大数据分析非常关键。
旅行和款待行业的机器学习，AI和大数据分析
Parinita Gupta共同撰写
在现代化的数字经济时代，技术进步不再是组织的奢侈品，而是必需出于竞争对手和业务增长的必要性。随着技术进步最近，机器学习（ML）和人工智能（AI）的影响，数据分析比以往任何时候都非常重要。
在本文中，我们将详细解释机器学习，以及数据分析如何在不久的将来成为旅游和酒店业的一项颠覆性技术。让我们看看旅游和酒店业的数据分析和机器学习的范围。
机器学习和数据分析简要介绍
机器学习
机器学习是计算机系统使用的算法和统计模型的科学研究，以便有效地执行特定任务而不使用明确指令，依赖于模式和推断。它是人工智能（AI）的应用，该系统提供了系统可以从经验中自动学习和改进而不明确编程的能力。机器学习侧重于可以访问数据的计算机程序的开发，并使用它来为自己学习。
学习过程从观察或数据开始，例如示例，直接经验或指令，以寻找数据中的模式，并根据我们提供的示例在将来做出更好的决策。主要目的是让计算机自动学习，没有人为干预或帮助并相应地调整措施。
与如此多的估价技术和高估的流行语不同，机器学习不会消失。科技巨头喜欢谷歌，Facebook，亚马逊，Flipkart已经使用机器学习来提高客户体验并加强数据安全。
数据分析
与机器学习相联系的数据分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式；以及将这些模式应用于有效决策的过程。换句话说，分析可以理解为组织内数据和有效决策之间的联系。分析在记录信息丰富的领域尤其有价值，它依赖于同时应用统计、计算机编程和运筹学来量化绩效。
两个都实时分析和预测分析在旅游和酒店业拥有许多应用。
全球旅行与酒店部门的机器学习，AI和大数据分析的主要应用
1.推荐引擎
作为数据科学最主流的使用案例之一，某些推荐解决方案目前已被纳入99%的成功产品中。类似于基于神经网络在Netflix或“精选建议”亚马逊方框中，在线旅行预订提供商通常根据您最近的搜索和预订提供量身定制的建议。
例如，在搜索距离伦敦航班的游览或Expedia时，您将被提供多种住宿选择您的旅行。同样，Booking.com提供您可能喜欢您的下一次旅行的替代目的地。
基于客户数据的自动推荐可以很好地增加销售、增加销售，并让忠诚的客户回头率更高。
2.飞行票价和酒店价格预测
飞行票价和酒店价格在不断变化，取决于提供者的大量差异。没有人有时间手动跟踪所有这些更改。因此，监控和发出及时警报的智能工具目前在旅游业的需求量很高。
根据Travelport的2018年数字旅行者调查50%的美国游客和51%的加拿大游客认为，在寻找和预订休闲旅游时，花在寻找最佳价格上的时间是最大的痛点。
像料斗这样的网站是这样的服务的精彩示例，帮助其用户预订使用分析的廉价航班。将这样的工具添加到在线旅行社门户网站是一种智能方式来挂钩客户并诱使他们预订更多旅行。
Hopper通过提供基于高度精确的价格预测的旅行者推荐和提醒，为用户节省了时间、金钱和焦虑，帮助他们预订完美的旅行。该应用程序还利用机器学习来发现降价和独家交易，以便在移动设备上进行个性化搜索和预订体验。
另一个伟大的例子是创新票价预测工具通过Fareboom.com，访问和收集有关数百万票价的历史数据几年。利用如此丰富的数据和机器学习算法，该平台基于许多因素预测未来的价格流动，例如季节性趋势，需求增长，航空公司特别优惠和交易。
这个应用程序的大量依赖于预测分析和机器学习。
3.智能旅行助理
方便的是当今世界的王者，智能礼宾服务，由AI提供动力，在各种行业中获得势头。旅行预订只是机器学习算法严重自动的领域之一。
智能节目（机器人）受过培训，以对用户请求执行某些任务。像WhatsApp这样的即时消息平台也非常受欢迎，可以为客户服务提供。有前四大聊天应用程序超过4百万每月活跃用户刚刚2018年4月，即时通讯平台被一些突出的品牌广泛采用，作为与客户联系的好方法，并建立更好的客户关系。
它们可以进一步用作移动旅行伴侣，解决了几个问题，如：
- 我的航班的行李限额是多少？
- 最近的商业休息室在哪里？
- 我的登机门号码是多少？
- 到达机场需要多长时间？
4.优化中断管理
什么是自动中断管理?它基本上意味着解决旅行者在到达目的地途中可能遇到的障碍。顾名思义，这是一种自动处理计划中断的方法。这是为了解决旅客在前往目的地途中可能遇到的实际问题，特别适用于商务和商务旅行。
中断管理总是一项时间敏感的任务，需要即时响应。虽然受到风暴或火山喷发影响的几率很小，但交通中断的风险仍然相当高:确实有成千上万的延误和几百取消的航班每天。
随着技术近期的进步，可以预测这种破坏并有效地减轻旅行者和载体的损失。这是实时分析扮演至关重要的作用的地方。
这里的数据科学的机会在于根据有关天气，当前延误和其他机场服务数据的可用信息来预测旅行中断。因此，训练监视此数据的算法可以发送及时通知，警告用户及其旅行管理员关于即将发生的中断，并自动将应急计划置于动作中。
的4Site工具，由基石信息系统公司建造，旨在提高企业旅行的效率。该产品迎合了旅行者、差旅管理公司和企业客户的需求，为实时差旅中断管理提供了一组独特的功能。
5.客户支持
就像个人旅行助理和智能干扰管理一样，航空公司可以利用人工智能的力量来简化客户支持流程。尤其是现在，几乎有一半的消费者都认为，回复咨询的速度是成功客户服务的最重要组成部分。
AI和聊天机器人是简化客户服务和支持某些方面的绝佳方式。可以通过定制编程聊天机器人提供基本的信息和事务服务。将虚拟助理与人工助理相结合，不仅可以帮助企业提高品牌忠诚度，还可以优化企业绩效。
6.对大多数有价值客户（MVC）的个性化优惠
忠诚计划对旅游和酒店业的重要性持续增长。2016年，主要连锁酒店的忠诚计划成员数量增加了13.1%。
忠诚度计划的成员，即大多数有价值的客户，是旅行业参与者应该首先关注的那些用户，以避免流失。这是机器学习申请的低悬挂水果。
使用遗留数据和客户购买，您可以开发一个用于为您最忠诚的客户提供特别优惠的实体模型。
7.社交媒体的情感分析
据Amadeus说，90%的美国游客使用智能手机在社交媒体和评论服务中分享他们的经验和照片。TripAdvisor有3.9亿独特的访客4.35亿条评论。每分钟约280点旅行者评论都提交给该网站。
这是一个大量宝贵的宝贵数据，品牌可以分析以改善他们的服务。虽然对评论子集的常规统计分析是可能的，但计算的电源和底层机器学习技术允许分析所有品牌相关审查。
情绪分析是监督学习的分支，旨在探索文本数据，以定义和评估它的情绪和事实素质。例如，Google Cloud自然语言API是一个现成的应用程序编程接口，可以通过分析工具进行调整和集成，以提供对所有品牌相关审查的实时分析。
这可以帮助您确定问题并解决它们以改善客户的商誉。使用监督学习和自然语言识别，数据工具可以利用社交媒体对话的伟大荒野，以确定干预机会。
8.酒店行业的动态定价
动态定价是根据房价不断变化的思想，具体取决于各种市场情况。这不是旅行和款待行业的新功能。
许多属性希尔顿酒店和万豪酒店自2004年以来一直或两次改变房价一次或两次。2015年，喜达屋酒店开始开发一种预测分析工具，包含数百个因素，以显示当前最有效的价格。这些数据包括竞争价格数据、天气、用户预订模式、入住率数据、房间类型、每日价格和其他变量。这是预测分析的另一个经典应用。
虽然该系统可以以全自动方式工作，但它也允许操作员查看数据仪表板，并在需要时手动调整费率。使用机器学习和数据分析进行动态定价可以提高此类计划的有效性和盈利能力。
9.住宿体验
客户体验很重要。AI解决方案可以帮助旅行者到达目的地，而且还在酒店住宿期间。在客房内启用语音的虚拟助手，客人可以让自己更舒适。例如，它们可以在房间内设置温度，调整光线，打开和关闭电视。随着面部识别，酒店可以加快办理登机手续，保持更安全。
根据Oracle报告酒店2025到2025年，78%的酒店将使用语音控制设备升级套房，68%的酒店将使用机器人办理入住和退房手续。
10.欺诈检测
根据这一点Juniper研究报告指出，航空公司和旅游业受到电子商务欺诈的影响最大。旅游业和酒店业每年损失数十亿美元，不得不把偷来的钱退还给顾客。
付款欺诈是该行业中最受欢迎的骗局之一，需要使用被盗的信用卡来预订航班或住宿。当客户支付购买时，另一种流行的欺诈是一种友好的欺诈，然后声称该卡被盗，要求退款。
客户行为分析使用分析和机器学习技术可以帮助预防并检测发生非法交易。意大利在线预订平台Wanderio与PI学校合作应用AI-Technology欺诈检测。移动预订App HotelTonight应用定制的机器学习模型预测和检测欺诈，使他们将退款减少到50％。
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机器学习、人工智能和大数据分析如何重塑印度的旅游和酒店业
近年来，印度的旅游部门已经扩大，由国内支出，互联网渗透率和智能手机的可用性的增加而导致。今天技术在塑造旅游业中发挥着重要作用。在这种竞争力的行业廉价航班，经济实惠的酒店价格，以及帮助旅行者计划和导航旅行的大量旅行应用程序，并鼓励人们更多地旅行。难怪数字旅行销售预计将在2020年交叉8000亿美元。这样的应用程序作为Oyo，Makemytrip，Airbnb，Booking.com和Expedia扰乱了旅行社的行业，现在正在通过使用机器学习进行旅行服务来重新创建全方位服务体验发展。
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印度旅游业的技术颠覆
旅游业一直走在技术应用的前沿。旅行者同样热衷于采用技术变革，使旅行更简单、更愉快。这导致了产品和商业模式的显著创新，如Airbnb、OYO等。
旅行和酒店行业欢迎移动应用程序和网站的时代，并迅速成为主要渠道来联系客户。Android / iOS应用程序是一个真正的伴侣，适用于可以在任何地方和各处访问的旅行者。由用户生成的内容和共享经济服务支持的此类申请的萌芽普及已为许多新旅行初创企业开辟了门，为技术友好的旅行者提供选择。
印度旅游与酒店业的数据分析
数据分析有三个主要方面：反应性、预测性和主动性。一个组织应该在进入其分析所能服务的应用程序之前，根据数据制定其目标和期望。
反应性- 基于历史数据的研究来识别问题，偏好和模式。
预测的- 基于历史，当前和预测数据来预测结果并设定未来期望。
积极主动的- 向前看的预测分析，但更多地基于定性数据的定性。
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大数据分析和机器学习的结合
概述分析和机器学习的工作原理：旅行者在整个旅程中，从搜索和预订，到旅行、入住和退房，再到到达出发地，都会创建大量的数据。这些数据对玩家至关重要，尤其是酒店、在线旅行社（OTA），航空公司和元搜索引擎-希望改善和个性化客户体验，采用动态定价实现价值最大化，预测未来需求并做好相应准备，通过更好地了解内部数据优化运营，并引导营销努力以实现有针对性的响应。
从本质上讲，这是做出明智决定的关键。与酒店或航空公司相比，在线旅行社、元搜索引擎和在线酒店聚合网站等技术驱动型企业在大数据分析方面的投入通常更多。然而，在过去几年里，许多大型连锁酒店已经开始使用大数据。
一些特定的印度案例研究
如果我们在印度看到酒店的商业模式，通过在网站上的商品列表酒店与酒店连接客人，这很简单，并将佣金作为他们的收入。Oyo Rooms运营方式与其他酒店和OTA模型不同，因为他们专注于共同品牌。他们与最多3星级的酒店甚至是宾馆，'标准化'他们，并通过他们的网站和应用程序带来客户。还配有洁净室，提供像室内无线网络，免费早餐，AC，电源背部等质量和标准化的服务。
旅行公司正在积极实施AI和机器学习，在可用数据中深入挖掘，并优化其网站和应用程序的流程，并提供真正优越的体验。通过Booking.com完成了一项调查，并确定了近三分之一（29％）的全球旅行者表示，他们很舒服，让计算机计划即将到来的数据从他们以前的旅游历史上的数据，一半（50％）don’t mind if they deal with a real person or computer.
目前，预订航班，酒店和租车完全转变为在线体验。因此，我们的所有旅行习惯都有很多数据，这允许AI算法拔出大量的见解并将其转换为定制产品和一种新的体验。
旅游和酒店业机器学习、人工智能和数据分析的未来范围
没有一种技术能够实现预测分析和个性化;它是一系列技术，但它的心脏是数据。现在，现在使用的数据的丰富数据将允许旅行品牌了解他们可以根据他们的偏好提供优惠的个人。此外，分析了历史航空公司数据和天气模式等大数据使品牌能够对飞行延误和票价等领域做出更一般的预测。
我们的最终旅行者研究发现，如果导致更个性化的旅行体验，65％的旅行者将提供个人信息。This shows how customers are increasingly looking to technology to take the stress out of travel and enhance the journey—whether that’s being presented with more relevant offers at the booking stage, being able to track fare patterns to ensure the best deal or being informed as early as possible how long it will take to get to the airport.
“因此，未来的旅行品牌并非关于将人们从A移动到B，揭幕新目的地或组织旅行。相反，它是关于旅行者的彻底逐步，完全360度观点，以及创造特殊，独特，难忘的体验的一切。“ -通过智能定义旅行的未来。
“在不久的将来，将大众市场转换为语义，位置感知和大数据[超出我们合理的管理或理解能力的数据集，以便需要更具想象力的方法和可视化它们的方法]应用程序，这将为旅行者转型使用。“ -Filip Filipov，B2B，Skyscanner的负责人。
豪华旅行——旅游和酒店业的一个大机遇
无论如何，商务和商务旅行都在增加预计全球豪华旅行市场规模预计到2025年达到2.5万亿美元根据Grand View Research，Inc。的一份新报告，在预测期间扩展到预测期的CAGR 4.6％。今年夏天（2019年）度假的平均预期支出为2037美元，自2010年以来首次推动2,000美元。
增加了一次性收入和消费者的中产阶级和消费者的支出，日益增长的旅行记忆的积累，微旅行增加，以及全球各地的新兴旅游和企业行业都会推动市场。
在旅游和酒店业中利用技术的关键机会
大多数旅行平台和酒店属性都利用AI，ML和大数据分析。以下是两个额外的范围。
数字互动是对话和基于语音的助手
今天，网站上有旅行者需要做的一切。使用网站，旅行者可以计划他们想要去的地方，比较选项，权衡预算和预订和取消。因此，任何旅行网站都必须拥有直观的UX / UI设计和基于NLP的机器人。
这种体验可能是这样的:当你想预订一趟旅行时，你会叫上你最喜欢的人工智能助手——Siri、Alexa、谷歌、Cortana、Facebook“M”，或者其他一些尚未开发出来的人工智能助手——告诉它出发地、目的地、日期和价格。有了这个请求，人工智能代理就会搜索全球所有现有的旅行内容或数据。
这包括航班，地面运输，住宿 - 包括座椅升级或行李保险等辅助套房。然后，知道您的个人喜好的AI代理将根据您的日期，预算和个人喜好快速预订最佳解决方案。完毕。
-Levi Brackman，Travelport首席数据科学家。
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区块链技术的面部识别附加分量
旅行需要通过不同的人重复审查旅行证件。面部识别技术承诺将结束这些令人厌恶的纸张绑定过程。通过面部认可，旅行者可以通过机场，移民，海关和董事会飞机无缝地迁移，无需在每一步中仔细审查旅行证件。
当与区块链结合时，客户对客户可以使用简单的面部扫描访问餐馆，免税商店或访问娱乐。的区块形技术确保可靠且值得信赖的旅行者数据可用于完成交易。
旅行和酒店部门内的大数据挑战与工作市场情景
旅游和酒店业面临的技术挑战
具有如此多的数据（以及大部分内容性质），在建立数据集的见解方面，旅行部门的公司也面临着挑战。在您公司的数据专业人员是朝着正确方向的一步，最终确保有效地使用大数据，需要跨部门协作和数据引导公司文化。
旅游与酒店部门的经济影响
的旅游和酒店部门负责产生关于10.4％的世界GDP和3.19百万个工作岗位。In today’s competitive landscape, travelers are becoming more and more “loyal to themselves,” to their own needs, and they want to live tailor-made experiences, to be treated as “individuals,” according to their own individual needs and characteristics, and no longer as one of many.
在当前的旅游和酒店工作市场需要混合技能
在这个行业，软技能是至关重要的。但是，在这种技术颠覆的情况下，技术技能也不容忽视。所以,旅行和款待行业内的新工作类别需要劳动力“混合”技能。
工作人员不仅要知道过去如何做到他们的传统工作，但他们还将有望了解正在围绕它们发展的技术世界。两个创建具有很大需求的混合位置的组合，但电源很少。
这种混合的一个例子是营销角色，需要了解复杂的统计分析工具、数据科学和人工智能。
培训当前员工将是必不可少的，因为纯粹的数据科学家和工程师很少有软技能，特别是在招待世界中取得成功至关重要的沟通技巧。
-Julia yymonier，首席数字人员，EHL集团。
旅游和酒店部门内的工作和职业将无疑受到新技术的大大影响 -数据科学、机器学习、NLP、预测分析。但是，如果热情好客和组织确保为招待员工提供正确的教育，未来是光明的。该行业不仅能创建自己的混合动力车。
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共同作者生物：Parinita Gupta是一家全日制的银行业专业人士。此外，她也是一个充满激情的博主和数字营销人员。
她主要是关于银行业和金融，技术和金融化部门的写作。但是，她也喜欢在其他主题上写作。你可以跟随她推特。
