نگاهی به اثرات علم داده در صنعت گردشگری

در عصر دیجیتال، هر کسب و کاری در تلاش است تا با تغییر ظاهر و عملکرد خود، جلوی رقبا را بگیرد. انتظار می‌رود که تا سال 2025، صنعت گردشگری و سفر جهانی به مبلغ 11,382 میلیارد دلار برسد. در یک صنعت چندمیلیاردی و در حال رشد چشمگیر مانند گردشگری، فرصت‌های بی‌پایانی برای راه‌اندازی کسب و کار وجود دارد.
اما بسیاری از شرکت‌ها در صنعت گردشگری (Tourism Industry) هنوز به صورت سنتی و با روش‌های کلاسیک عمل می‌کنند. این یک صنعت است که نیازمندی‌های خاصی دارد، از جمله مهارت‌های مدیریتی، توانایی در ارتباط با مشتریان، و برنامه‌ریزی دقیق. در روش‌های سنتی، مشکلات زیادی در مدیریت امکانات مختلف برای مشتریان پیش می‌آید. این مشکلات می‌توانند شامل کندی در ارائه خدمات، پیچیدگی در برنامه‌ریزی و مدیریت تورها، دشواری در دسترسی به اطلاعات مشتریان، مشکلات در ارتباطات با آن‌ها، و سایر مسائل مشابه باشند.
با پیشرفت تکنولوژی، امروزه همه چیز دیجیتال شده است. به طور ویژه در صنعت گردشگری، استفاده از علم داده به عنوان یک روش مدرن و ایجادی از تفکر دیجیتال به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با فرصت‌های بی‌پایان این صنعت هم‌گام شوند و رشد کنند.
اگر در علم داده یا دیتا ساینس اطلاعات کافی ندارید، می‌توانید به صفحه مربوط به آن مراجعه کنید و دانش خود را گسترش دهید.

نقش علم داده در توسعه صنعت گردشگری

بیایید ببینیم که با استفاده از فناوری علوم داده چه کارهایی در صنعت گردشگری انجام می‌شود:

بهینه‌سازی مسیر (Route Optimization)

برنامه‌ریزی مسیر یکی از عناصر مهم کسب و کار گردشگری است و نقش مهمی در برنامه‌ریزی و هزینه‌بندی یک پروژه خاص دارد. با کمک داده‌ها، می‌توان با تکیه بر داده‌های موجود و گذشته، آینده تورهای آتی را پیش‌بینی کرده و از وقوع حوادث و مشکلات غیرقابل پیش‌بینی جلوگیری کرد. بهینه‌سازی مسیر می‌تواند با زمانبندی مناسب تور، هزینه و زمان سفر را صرفه‌جویی کند. برنامه‌ای که برای بهینه‌سازی مسیر استفاده می‌شود، می‌تواند Locate2U باشد.
مشتریان همیشه به دنبال راه‌حل‌های صرفه‌جویی در هزینه و مسافرت در کمترین زمان ممکن هستند. از طرفی آنها همیشه در ذهن دارند که زمان سفر باید حداقل و زمان در محل مورد نظر باید حداکثر باشد.  بهینه‌سازی مسیر می‌تواند به تحقق نیازهای مشتری کمک کند و آن‌ها را جذب کند تا بسته‌های تور شرکت‌ها را خریداری کنند.

سیستم‌های هشدار دهنده و نظارتی (Alerting and Monitoring Systems)

در سراسر جهان، مدیریت داده‌های بزرگ و تورهای گردشگری به طور کامل به صورت انسانی قابل مدیریت نیست. صنعت گردشگری از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی نقص‌ها در سیستم‌های خود و غلبه بر آن‌ها استفاده می‌کند. یک سیستم اختصاصی هم به کسب‌وکارها و هم به مشتریان قبل از وقوع بحران هشدار می‌دهد.
این سیستم همچنین به مسافران و شرکت‌های گردشگری کمک می‌کند تا بر مشکلاتی مانند آب و هوا، خرابی وسایل نقلیه و مشکلات اقامتی غلبه کنند و بهبودی در صنعت گردشگری ایجاد کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

بسیاری از افراد در سراسر جهان سفر می‌کنند، اما هدف اصلی آن‌ها نه تنها تجربه سفر است، بلکه برای نمایش و به نمایش گذاشتن تجربه‌های خود در رسانه‌های اجتماعی این کار را می‌کنند.
بدیهی است که هرگاه شخصی به یک مکان جالب برود، تمایل دارد تا عکس‌ها و ویدیوهای خود را در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی به اشتراک بگذارد. در حال حاضر، مردم نظرات خود را درباره مکان‌ها، وسایل نقلیه سفر، شرکت‌های تور و موارد مشابه اعلام می‌کنند. اگر نظر منفی درباره چیزی بنویسید، از شرکت مربوطه در عرض چند دقیقه پاسخی را دریافت خواهید کرد. به این معنی است که شرکت‌ها به نظرات و بازخوردهای منفی درباره خدمات خود پاسخ می‌دهند و در کوتاه‌ترین زمان ممکن سعی می‌کنند مشکلات را حل کنند و رضایت مشتری را بهبود بخشند.
این ویژگی بخشی از تجزیه و تحلیل احساسات است که به شرکت‌ها امکان می‌دهد با بررسی نظرات و بررسی‌های افراد درباره مکان‌ها، وسایل نقلیه و شرکت‌های تور، به نیازها و تمایلات مشتریان خود پاسخ دهند و خدمات بهتری را ارائه کنند.

تجزیه و تحلیل براساس زمان واقعی (Real-Time Analysis)

تجزیه و تحلیل براساس زمان واقعی در صنعت گردشگری نقش مهمی ایفا می‌کند. با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی گردشگری، می‌توان به خوبی فعالیت‌های سفر را برای بخش‌ها و بازه‌های زمانی خاص پیش‌بینی کرد. هدف اصلی تجزیه و تحلیل بر اساس زمان واقعی، شناسایی فرصت‌های بلندمدت و کوتاه‌مدت برای ارائه معاملات جدید است. 
با بررسی داده‌های گذشته مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند فرصت‌های آینده برای گسترش کسب و کار در صنعت گردشگری را پیش‌بینی کنند. این به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا استراتژی‌های مناسبی را برای بهبود عملکرد و رشد در این صنعت پیاده‌سازی کنند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis)

مشتریان ممکن است متوجه شوند که در آخر هفته‌ها و تعطیلات قیمت‌های پروازها و نرخ‌های بسته‌های تور بالاتر از معمول است. دلیل این افزایش درآمد برای شرکت‌ها، استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی است. با استفاده از این تجزیه و تحلیل، شرکت‌ها می‌توانند تصمیم بگیرند که آیا در زمان خاصی تخفیف‌های ویژه‌ای را به عنوان عامل تبلیغاتی ارائه دهند یا خیر. 
این تصمیمات می‌تواند به شرکت‌ها در کسب سود بیشتر و جذب مشتریان در زمان‌های مناسب کمک کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی می‌تواند به شرکت‌ها راهنمایی کند تا استراتژی‌های مناسبی را برای بهره‌برداری از الگوها و روندهای بازار در صنعت گردشگری اتخاذ کنند. تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information) نیز باید مورد بررسی قرار بگیرد.

شخصی‌سازی (Personalization)

مردم همیشه تمایل دارند برنامه‌های سفری را انتخاب کنند که با بودجه و نیازهای شخصی خود سازگار باشد. شخصی‌سازی به معنای ارائه تجربه و خدمات سفری منحصر به فرد برای هر مشتری است. مشتریان علاقه زیادی به شخصی‌سازی دارند و می‌خواهند که نیازها و ترجیحات خود را در هنگام سفر مورد توجه قرار دهند.
با استفاده از الگوهای کلان داده، شرکت‌های مسافرتی می‌توانند برنامه‌های سفر را به گونه‌ای طراحی کنند که به صورت خاص برای هر مشتری مناسب باشد و تمام نیازهای آنها را برآورده کند. این شامل ارائه پیشنهادات سفر شخصی شده، انتخاب هتل‌ها و بسته‌های تور مطابق با سلیقه مشتری و ارائه امکانات و خدمات ویژه است.
شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از شخصی‌سازی و توجه به نیازهای مشتریان، رضایت آنها را افزایش داده و همچنین ارتباط وفاداری بیشتری با مشتریان برقرار کنند. این نیز می‌تواند به شرکت‌ها در جذب مشتریان جدید و رشد کسب و کار کمک کند.

مثال‌های واقعی استفاده از علم داده در صنعت گردشگری

درک علوم داده، تجزیه و تحلیل داده و داده‌های بزرگ ممکن است چالش برانگیز باشد، زیرا این مفاهیم همگی جدید هستند. بهترین راه برای درک آنها، مرور برخی از موارد کاربرد‌ی آنهاست. در زیر می‌توانید نمونه‌های واقعی استفاده از علوم داده در صنعت گردشگری را بخوانید.

ونیز و سالزبورگ به عنوان نمونه‌های ایده‌آلی از مقصدهای گردشگری هوشمند

مقصد گردشگری هوشمند نوع تازه‌ای از مقصد است. این اصطلاح به مقاصدی اشاره دارد که به‌طور گسترده از فناوری برای افزایش رقابت‌پذیری، حمایت از پروژه‌های توسعه گردشگری و بهبود تجربه‌های گردشگری استفاده می‌کنند. این مقاصد از فناوری بهره می‌برند و داده‌های مصرف‌کننده را جمع‌آوری می‌کنند تا پیشنهادهای خود را به منظور ارائه تجربیات دلپذیرتر به گردشگران بهینه کنند.
دو نمونه از مقصدهای گردشگری هوشمند ونیز و سالزبورگ هستند، که در این مطالعه شرح داده شده است. استفاده از تجزیه و تحلیل داده برای مدل‌سازی فرآیند تجربه در بازدید از ونیز و سالزبورگ به تعریف مرزهای مقصد و بهبود مدیریت نمایندگان مقصد کمک کرده است.
این دو مقصد توانسته‌اند همکاری و تعامل بین گردشگران و سایر نهادهای مرتبط در مقصد گردشگری را بهبود بخشند، پایدارتر و رقابت‌پذیرتر شوند و گردشگری پایدار و توسعه بخش را ترویج دهند.

موفقیت شرکت Fareboom با ابزار پیش‌بینی قیمت بلیط

Fareboom یک آژانس مسافرت آنلاین معروف است که تصمیم گرفته است با استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل، وب‌سایت رزرو مسافرت خود را با ارائه قیمت‌های جذاب بهبود دهد. برای این منظور، آنها ابزار پیش‌بینی قیمت را پیاده‌سازی کرده‌اند که با استفاده از الگوریتمی خودآموز، از میلیون‌ها رکورد جستجوی قیمت در وب‌سایت استفاده می‌کند.
این الگوریتم با استفاده از عواملی مانند رشد تقاضا و روند فصلی، پیش‌بینی حرکت قیمت‌های آینده را با نرخ اطمینان 75٪ انجام می‌دهد. نتایج نشان می‌دهد که این ابزار باعث افزایش میانگین زمانی می‌شود که افراد روی وب‌سایت Fareboom صرف می‌کنند و این افزایش 100٪ است. همچنین نشان می‌دهد که استفاده از ابزار پیش‌بینی قیمت، بهبود قابل توجهی در عملکرد وب‌سایت Fareboom داشته است.

بهره‌گیری از داده‌های بزرگ در مدیریت هتل کوچک کامبوج

هتل کوچکی در کامبوج تصمیم گرفت با استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده، استراتژی مدیریت هتل خود را بهبود بخشد. هدف آنها توسعه یک استراتژی مدیریت هتل جدید، رقابتی‌تر و با کارایی بالاتر بود. آنها از یکی از بهترین ابزارهای تجزیه و تحلیل جهانی استفاده کردند تا داده‌های ارزشمندی شامل آمار فروش، کشور مبدأ رزرو، هدف سفر، دستگاه مورد استفاده برای رزرو و جزئیات لغو را جمع‌آوری کنند.
این داده‌ها به مالک هتل کمک کردند تا فرصت‌های جدید را شناسایی کند، راهکارهای مناسب برای پیگیری آنها را پیدا کند، مناطق جدیدی از رشد پتانسیل را شناسایی کند و تأثیر استراتژی جدید را نظارت کند.

خلاصه کلام

علم داده و تکنولوژی مرتبط در صنعت گردشگری تغییرات اساسی ایجاد کرده‌اند. به‌راحتی می‌توان دید که به‌روزرسانی و بهره‌گیری از این تکنولوژی‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بازار رقابتی را شکوفا کرده و تجربه مسافران را بهبود بخشند. با اطلاعات بزرگ و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، این صنعت قادر است تا راه‌اندازی استراتژی‌های پیشرفته‌تر را انجام دهد و مشتریان خود را با سرویس‌ها و تجربیات بهتری جذب کند. با این ابزارهای نوین، این صنعت می‌تواند به تدریج به شکوفایی و رشد پایدار دست یابد و از فرصت‌های بی‌پایان در جهان گردشگری بهره‌برداری کند.