أكثر 7 تطبيقات لإستخدام علم البيانات في مجال السفر والسياحة

7 إستخدامات للبيانات الضخمة في مجال السفر والسياحة 

يكون علم البيانات قابلا للتطبيق أكثر ومجديا علميا في تحقيق نتائجه المرجوة كلما كان نطاق البحث أو التحليل أو الدراسة أوسع وأشمل، ففي دراسة سلوك المستهلكين أو العملاء مثلا تكون استنتاجات تحليل بياناتهم أدق وأجود كلما كانت الدراسة أشمل لعدد أكبر من العملاء والمستهلكين.

وفي مجال صناعة السفر والسياحة يظهر علم البيانات كعلم ذي جدوى وفاعلية أكبر، فالمجال فيه من الفروع والتشعبات الكثير وكل فرع يمثل بمفرده مجالا خصبا جديرا بالإهتمام والدراسة كوكالات الأسفار وخطوط الطيران والفنادق حيث ومن أجل تلبية جميع احتياجات العدد المتزايد من المستهلكين ومعالجة البيانات الضخمة فإن خوارزميات علم البيانات ضرورية تصبح البيانات الضخمة (Big Data) أداة مهمة بقدر ما تسعى الخطوط الجوية و الفنادق ومواقع الحجز ومواقع أخرى كثيرة إلى تحسين خدماتها كل يوم.

في هذا المقال سنتطرق إلى كيفية إنتفاع مجال صناعة السفر والسياحة بتقنية وعلم البيانات والبيانات الضخمة عموما وأهم التطبيقات التي ستساعد أهل هذا المجال في عملهم، إليكم أهم سبع (7) تطبيقات لإستخدام البيانات الضخمة في مجال السفر والسياحة:

1 - تقسيم العملاء إلى مجموعات    (Clustering) : 

يتم التقسيم وفقاً لتفضيلات كل مجموعة و بالتالي تفصيل خدمات عديدة (Packages) حيث تتناسب كل خدمة مع احتياجات كل مجموعة، 

التخصيص (Personalisation) فكرة تسويقية تجعل كل عميل يشعر بأن مقدم الخدمة يهتم به ويلبي احتياجاته هو دون غيره خاصة و أن الناس يميلون إلى حد ما إلى إضفاء الطابع الشخصي على تجربة السفر بعكس"خدمة واحدة للجميع"

2 - تحليل آراء العملاء (Sentiment Analysis) : 

يسمح تحليل الآراء (المشاعر) لمالك الشركة أو مزود الخدمة بالتعرف على الموقف الحقيقي للعملاء و تقييمهم تجاه علاماتهم التجارية و الخدمات التي يقدمها، فيما يتعلق بصناعة السفر، يلعب إستعراض العملاء دورًا كبيرًا فغالبًا ما يقرأ المسافرون المراجعات المنشورة على العديد من منصات الويب و المواقع الإلكترونية و يقومون بإتخاذ قراراتهم على أساسها
هذا هو السبب في أن الكثير من موقع الحجز الحديث يقدم تحليل "المشاعر" كجزء من حزمة خدماتهم لوكالات السفر و الفنادق و النزل التي تتوق للتعاون معها

3 - نظام توصية (Recommendation  System) :

تستخدم منصات السفر و الحجز الهامة على الويب نشاط محركات التوصيات في عملهم اليومي، حيث يتم تقديم هذه التوصيات غالبًا عن طريق مطابقة رغبات و إحتياجات العميل مع العروض المتاحة بشكل عام و تطبيق حلول محركات التوصية التي تعتمد على البيانات
يمكن لشركات السفر والسياحة تقديم صفقات التأجير و تواريخ السفر البديلة و الطرق الجديدة و الوجهات و مناطق الجذب بناءً على البحث السابق و التفضيلات
و بفضل محركات التوصية يمكن لوكالات السفر و مقدمي خدمة الحجز تقديم عروض مناسبة لجميع 

4 - تحديد المسار الأمثل (Route Optimization) :

يلعب تحسين المسار دوراً هاماً في صناعة السفر والسياحة
فقد يكون تخطيط الرحلة مع الأخذ بعين الاعتبار الوجهات المختلفة و الجداول الزمنية و ساعات العمل و المسافات تحديًا كبيرًا،
هنا يأتي مسار السفر الأمثل، الأهداف الرئيسية لهذا التحسين هي كالتالي :

التقليل من تكاليف السفر

إدارة الوقت

تقصير المسافة

و عليه فإن تحسين مسار السفر يساهم إلى حد كبير في إرضاء العميل

5 - بوت دعم السفر (Travel Support Bot) :

و هو برنامج خاص يوفر دعم مستمر للعملاء للرد على إستفساراتهم خلال 24 ساعة و على مدار 7 أيام، الأهم أن هذه البرمجيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي و تتعلم بإستمرار لتتعرف على رغبات العملاء و تقدم لهم بعض الاقتراحات، 
تم تطبيقها في شركات مثل : JetBlue و Marriott و Ryanair و Hyatt و Booking و غيرها

6 - التحليل في الوقت الحقيقي (Real-time Analytics) :

تساعد نماذج التنبؤ السياحي في التعرف على نشاط السفر في فترات محددة و شرائح معينة من العملاء لمساعدة وكالات السفر في تحديد الفرص المستقبلية و تصميم (packages) تتناسب مع شريحة العملاء الذين يرغبون في السفر في هذا الوقت حسب تفضيلاتهم و إهتماماتهم 

تسمح نماذج التنبؤ السياحي بالتنبؤ بنشاط السفر لفترات محددة و شرائح العملاء عبر مهمة رئيسية و هي تحديد الفرص طويلة الأجل و قصيرة الأجل للصفقات الجديدة 
و بالإعتماد على تحليل أنشطة و تفضيلات و مشتريات العملاء السابقة يمكن للشركات التنبؤ بالفرص المستقبلية لتوسيع الأعمال و بذلك تعتبر تحليلات السياحة واحدة من حالات الإستخدام الأكثر حيوية من بين مختلف التحليلات في الوقت الحقيقي في مجال السفر 

7 - التحليل التنبؤي (Predictive Analytics) :

يساعد التحليل التنبؤي في التسعير الديناميكي و التنبؤ العادل حسب الموسم و الطقس و وفرة الغرف و المقاعد ليضمن التسعيرة التنافسية العادلة 

ممارسات التسعير الديناميكي و التنبؤ العادل ليست جديدة على صناعة السفر،  ففي كل عام تطبق المزيد و المزيد من الشركات هذه التقنية لجذب أكبر عدد ممكن من العملاء

و بمساعدة الأدوات الذكية، يصبح الرصد المتزامن لتغيرات الأسعار هذه على مواقع ويب متعددة أمرًا ممكنًا 

خوارزميات التعلم الذاتي (Deep Learning) قادرة على جمع البيانات التاريخية و التنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية مع مراعاة جميع العوامل الخارجية

ففي صناعة الفنادق مثلا، تُستخدم هذه الخوارزميات غالبًا لتنفيذ المهام التالية :

تجنب الخصومات للأيام التي لا تحتاج إلى ترويج خاص

زيادة معدلات عطلة نهاية الأسبوع 

الحفاظ على ملاءمة المعلومات بين المواقع الإلكترونية الرسمية و موفري خدمة حجز الطرف الثالث

عموما، فإن علم البيانات يغير وجه صناعة السفر، فالبيانات تساعد شركات السفر و السياحة على توفير تجربة سفر فريدة و معدلات رضاء عالية مع الحفاظ على اللمسة الشخصية

في السنوات الأخيرة أصبح علم البيانات واحدا من أكثر التقنيات الواعدة التي تحدث تغييرات في مختلف الصناعات فقد غيرت الطريقة التي نسافر بها و موقفنا من ترتيبات السفر

لذلك فإن حالات الإستخدام المقدمة في هذه المقالة ليست سوى غيض من فيض، فمن خلال مجموعة متنوعة من الحلول التي يوفرها تطبيق علم البيانات (Data Science) و التعلم الآلي (Machine Learning) يمكن أن يتعرف نشاط السفر على إحتياجات عملائه و تفضيلاتهم ليقدم لهم أفضل الخدمات و العروض الممكنة .

رابط المصدر 

إقرأ أيضا: