BERLİN - Oracle Hospitality Başkan Yardımcısı, Jason G. Bryant HN'ydeki yazısınada "mMakine öğreniminin (ML) konaklama sektörüne sunduğu değer teklifini araştırdık" diyerek şunları anlattı.
Yazması oldukça basit bir makaleydi çünkü makine öğrenimi halihazırda oteller ve otel şirketleri için kanıtlanabilir değer üretiyor ve teknolojinin hâlâ elde edebileceği önemli mali kazançlar var. Şimdi, çoğu kişinin konaklama da dahil olmak üzere tüm sektörlerde üretkenliği önemli ölçüde artırma potansiyeline sahip olduğuna inandığı üretken yapay zekadan (genAI) bahsedelim. Ne kadarlık bir artış? Tahminler, küresel ekonomideki potansiyel üretkenlik artışının yılda 8 trilyon dolara kadar çıkabileceğine işaret ediyor.
Bu büyük sayının bir sonucu olarak, OpenAI'nin Kasım 2022'de ChatGPT'yi başlatmasından bu yana genAI hakkında yüzlerce, belki de binlerce hikaye yazıldı. Bunların çoğu genAI'nin uzun vadeli ufkuna, yani birçok mavi gökyüzü vizyonuna odaklandı. . Bu görevleri fütüristlere bırakacağız ve bunun yerine genAI'nin konukseverlik açısından kısa vadeli ve orta vadeli potansiyeline bakacağız.
Öncelikle genAI'nin gücünden ve onu ML gibi diğer yapay zeka türlerinden bu kadar farklı kılan şeyin ne olduğundan bahsedelim. Kısacası genAI, büyük dil modellerinde (LLM'ler) kelime, resim, kelime öbeği ve kavramdan oluşan veri kümeleri arasındaki kalıpları ve ilişkileri bularak ve bunları kullanarak yeni içerikler (metin, resimler, müzik, video ve hatta PowerPoint slaytları) oluşturabilir. yeni bir şey yaratmak için kalıplar. GenAI, insan sinir ağlarını taklit eden ML modellerine güveniyor ve sanki bir insan tarafından yaratılmış gibi hissettiren, konuşma deneyimi biçiminde ifade edilen yeni bir çıktı üretebiliyor. Bu teknoloji, çıktısının tamamen otomatik olması ve tekrarlanan muhasebe ve çalışan destek görevlerinden misafir memnuniyetini artıran iletişim stratejilerine kadar her şeye uygulanabilmesi nedeniyle üretkenlik artışları için büyük fırsatlar sunuyor.
Konuk ile başlayalım. Konuk memnuniyetini artırmak geniş bir konudur, bu nedenle konuyu kişiselleştirmeye ve bunun memnuniyet üzerindeki etkisine daraltacağız.
Kişiselleştirme her zaman konaklama sektörünün bir hedefi olmuştur ve açık olmak gerekirse, hali hazırda mevcut olan makine öğrenimi, segmentasyona özel büyük veri kümelerinden tahminler ve reçeteler oluşturmada inanılmaz derecede etkili olmuştur. Kişiselleştirme, bağlama dayalı kararlar almaktan veya geniş pazar segmentine dayalı kararlar almaktan, bireyin rezervasyon yaşam döngüsü boyunca gerçek zamanlı etkileşimine dayanan mikro bölümlere ayrılmış kararlar almaya doğru gelişen, devam eden bir karar verme ilerlemesinden kaynaklanır. Makine öğrenimi, otellere ve konaklama teknolojisi sağlayıcılarına verileri derinlemesine inceleme ve bu mikro seviyelere kadar segmentasyon sunma yeteneği kazandırdı. Bu durumda makine öğrenimi modeli, konukların hangi teklifleri kabul ettiği ve hangilerini göz ardı ettiği anlayışından beslenir.
GenAI, bilinen ve bilinmeyen ilişkiler için analiz edilebilecek bir dizi veriyle doldurulan LLM'ler ile ML'yi temel alarak yeni alana özgü içerik oluşturur. Bu yeni içerik oteller, restoranlar veya yerel etkinlikler için öneriler içerebilir. Ayrıca belirli bir misafir için özel olanakların ve diğer hizmetlerin ayrıntılarını veren hedefli içerik de üretebilir. Örneğin, kırmızı gözlü bir yolcu yoldaysa GenAI otomatik olarak erken check-in olanağı sunabilir. Ayrıca, bu yeni içeriğin tamamı e-posta, web, uygulamalar, mesajlaşma ve hatta mevcut kanallar aracılığıyla iletilebilir. telefonda veya resepsiyonda gerçek bir canlı kişi aracılığıyla. Teknoloji, daha sonra konuklara tanıdık yollarla iletilen etkileşimlere güç veriyor.
Doğal dil işleme (NLP) sayesinde, otomatik etkileşimler daha kişisel ve samimi hissedilebilir, bu da konukların daha memnun olmasını sağlar. Geçmişte, sohbet robotları kurallara dayalıydı ve yanıtları istekteki belirli bir kelime veya ifadeyle kilitleniyordu; örneğin, misafir bir sohbet robotuna restoranın açık olup olmadığını sorar ve yanıt tüm satış noktalarının çalışma saatlerinin tam listesini verir. tesiste. GenAI tabanlı dijital asistanlar daha spesifik ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabilir. Çoğunlukla ilgisiz gerçeklerin bir listesi yerine yanıt şu olabilir : Evet, ABC restoranı bu gece 17.00-22.00 arası açık. Senin için bir masa ayırtayım mı? Bu örnek, hem misafir hizmetinin faydasını hem de otomasyonun faydasını göstermektedir. Konuk istediği yanıtı alır ve otomatik hizmet, bir temsilcinin bu rutin aramayı yanıtlama ve rezervasyon yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Elbette bu teknoloji huninin üst kısmında da uygulanarak konuklara yaklaşan seyahatleri için mükemmel konumu veya mekânı ararken kişiselleştirilmiş öneriler sunulabilir. Sadakat ve misafir geçmişi verilerinin modele eklenmesi ve ardından arama süreci sırasında bu verilerin misafir davranışıyla birleştirilmesi, daha hedefli tekliflerle sonuçlanabilir, bu da daha yüksek dönüşümlere ve tesis ve hizmetlerin daha iyi kullanılmasına yol açabilir. Rezervasyon kanalındaki bu tür konuşma kişiselleştirmenin aşağı yöndeki etkisi, özellik isteklerinde artış olabilir. Sonuçta hiçbir tatil amaçlı seyahat eden kişi "double double" istemeyecektir ; iki yatak isteyecekler ve bunu yaparken de muhtemelen yüksek bir katın manzarasını isteyecekler çünkü bunu yapabilecekler. Mevcut rezervasyon motorlarının konuşma bileşeni yoktu, ancak genAI, rezervasyon sürecinin daha çok bir seyahat acentesiyle konuşuyormuş gibi hissettirmesi için bu işlevi sağlayabilir (onları hatırladınız mı?).
genAI'nın başka bir kullanım alanı, çeviriler de dahil olmak üzere içerik oluşturma ve pazarlama iletişimleridir. genAI'nın pazarlama fonksiyonunda etkili bir şekilde kullanılması, bir otelin pazarlama ve iletişim erişimini otomatikleştirebilir ve genişletebilir. Peki bir otel nasıl başlar? İlk olarak, yavaş sezonda geçmişte kalan konukları tesise geri döndürmeye yönelik bir iletişim kampanyası kadar tanıdık olabilecek ihtiyaçlarını belirlemelidirler.
genAI'ya bir ürün açıklaması veya teklif mektubu yazma talebi gibi bir görev verdiğinizde, özel talimatlara ve bağlam yönlendirmesine ihtiyaç duyar. Bu, ürün ayrıntılarını, hedef kitleyi, marka sesini ve tonu içerebilir. LLM bu bilgiyi işler ve niyeti anlamaya çalışır. Daha sonra LLM, talimatları anlamasına ve öğrendiği bilgiye dayanarak metin oluşturmaya başlar. Mevcut sırada takip edilmesi en muhtemel kelimeyi tahmin eder ve hatta dilbilgisi, stil ve istekle alaka düzeyi gibi faktörleri bile dikkate alır. Bu işlem istenilen uzunluğa veya formata ulaşılana kadar devam eder. Sonucu daha da uyarlamak için kendi geri bildiriminizi sağlayabilirsiniz.
Son olarak, operasyonel verimlilik potansiyelini tartışmadan genAI'yı tartışamayız. Zaten birkaç örnekten bahsetmiştik, ancak pazardaki yazılım satıcıları tarafından halihazırda ele alınan diğer bazı işlevler şunlardır:
GenAI, oda temizliğini planlamak, misafir sorularına yanıt vermek ve rezervasyonları yönetmek gibi zaman alan görevleri otomatik hale getirebilir. Bu, personele diğer görevler için zaman kazandırabilir ve genel operasyonel verimliliği artırabilir.
GenAI, bakımın ne zaman gerekli olduğunu tahmin etmek için otel ekipmanından gelen verileri analiz edebilir ve böylece maliyetli arıza ve kesintileri önleyebilir.
GenAI, sıcaklığı, aydınlatmayı ve müziği kendi beğenilerine göre ayarlamak gibi konuk tercihlerine göre oda olanaklarını kişiselleştirebiliyor. Bu daha konforlu ve keyifli bir konaklama yaratabilir.
Açıkçası, genAI'nin kısa ve orta vadede konaklama endüstrisini önemli ölçüde etkileme potansiyeli var. Konaklama işletmeleri, konuk deneyimini geliştirmeye ve operasyonel verimliliği artırmaya odaklanarak rekabet avantajı kazanmak ve misafirleri için daha keyifli ve kişiselleştirilmiş bir deneyim yaratmak için genAI'dan yararlanabilir.
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.