Du bist immer noch nicht davon überzeugt, dass Machine Learning und künstliche Intelligenz in unserem Alltag präsent sind, sogar bei der Planung unserer Reisen? Dieser Artikel wird deine Meinung ändern.
Inwiefern ist diese Technologie eine wertvolle Hilfe für Unternehmen? Ganz einfach: Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, die Anforderungen der Kunden zu erkennen, ja sogar besser noch, sie zu antizipieren. Diese Technologie stellt für die Tourismusbranche eine außergewöhnliche Chance dar. Pavel Levin, Senior Data Scientist im Machine Learning Centre von Booking.com in Tel Aviv, sagte dazu
„Machine Learning ist vor allem eine Reihe von Algorithmen, deren Daten wir nutzen, um Vorhersagen zu treffen und Ratschläge zu erteilen“.
Mit dieser Technologie könnten die Verbraucherinnen und Verbraucher in Zukunft von einem Beratungsniveau profitieren, das dem eines Reisebüros nahe kommt, das die Wünsche, Erwartungen und Auswahlkriterien seiner Kundinnen und Kunden kennt. Die Technologie ist also ein Glücksfall für die Branche.
Die Bedeutung von Daten für die Vorhersage der Erwartungen von Reisenden
Verkaufsdaten ermöglichen es, das Verhalten und die Konsummuster der Nutzer zu analysieren. Das Beispiel von Booking.com ist sehr interessant. Die Plattform bietet 28 Millionen Unterkünfte in über 150.000 Reisezielen an. Booking.com hat über 180 Millionen verifizierte Kundenbewertungen erhalten. Diese gesammelten Daten ermöglichen es, das Konsumverhalten von Reisenden zu visualisieren. Laut Pavel Levin,
„Es kann sein, dass wir die Erwartungen unserer Kunden nur teilweise verstehen. Es kann auch sein, dass sie selbst nicht genau wissen, was sie suchen. Maschinelles Lernen versucht, diese Lücken zu schließen.
Mithilfe von Machine-Learning-Modellen kann das Unternehmen nicht nur die aktuellen Anforderungen der Verbraucher erfüllen, sondern auch die zukünftigen Anforderungen vorhersagen.
Das Ziel ist nicht nur, die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen, sondern auch ihre zukünftigen Erwartungen zu antizipieren. In einem ersten Schritt ermöglicht diese Technologie dem Verbraucher, eine gezielte Antwort zu erhalten. Ein Tourist, der eine Unterkunft in Rom finden möchte, wird mit 11.000 Anzeigen konfrontiert, die auf Booking.com verfügbar sind. Dieser muss unbedingt eine intelligente Auswahl erhalten, um eine optimale Kundenerfahrung zu erleben. Machine Learning ermöglicht es, wichtige Daten hervorzuheben und dem Kunden in kürzester Zeit ein personalisiertes Erlebnis zu bieten! In einem zweiten Schritt geht es darum, die zukünftigen Erwartungen des Kunden vorherzusagen: seine nächsten Reiseziele, seine nächsten Unterkünfte, seine nächsten Sehenswürdigkeiten…
Übersetzung und Prognose: Das Ende der Sprachbarrieren
Laut Oliver Heckmann, VP Engineering bei Google, ist die Reisebranche eine der Branchen, die am meisten von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz profitiert.
Heckmann führt das Beispiel von Google Translate an, um seine Aussage zu verdeutlichen. Diese neuen Tools zur sofortigen Übersetzung machen Schluss mit Sprachbarrieren und machen Online-Buchungsseiten für die meisten Menschen zugänglich. Diese Tools sind vor der Reise – um sie vorzubereiten – und während des Aufenthalts im Alltag unverzichtbar.
Aus technischer Sicht ist dieser Fortschritt dem Deep-Learning zu verdanken, das große Fortschritte im Bereich der maschinellen neuronalen Übersetzung (Neural Machine Translation) ermöglicht. Pavel Levin betrachtet Deep-Learning als
„eine Reihe von Algorithmen, die mehr oder weniger auf der Art und Weise basieren, wie wir glauben, dass das Gehirn funktioniert“.
Die Überlagerung dieser Netze von „künstlichen Neuronen“ macht es möglich, Schemata durch viel flexiblere Lernmodelle zu implementieren. Diese Technologie ermöglicht es der Plattform Booking.com, die Anzeigen für ihre Unterkünfte oder die Kommentare ihrer Kunden zu übersetzen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz und Machine Learning im Zentrum all unserer Aktivitäten stehen, selbst dort, wo man es am wenigsten erwartet! Diese neuen Technologien ermöglichen es uns, die Erwartungen der Verbraucher besser zu verstehen und sie sogar vorauszusehen. Möchtest du mehr über die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz erfahren?
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