Personalización y su importancia en la industria del turismo

Personalización y su importancia en la industria del turismo
La personalización ha sido una herramienta comercial popular durante mucho tiempo. Tal así que, en 2019, fue nombrada la palabra de marketing del año por la Asociación de Anunciantes Nacionales de Estados Unidos. Pero ¿cuál es su trascendencia en la industria del turismo en la situación actual y qué podemos esperar de las herramientas basadas en Inteligencia Artificial y Machine Learning?

La personalización ofrece beneficios tanto para los consumidores como para las empresas porque ayuda a transformar simples ventas en asociaciones a largo plazo. Así, mejora notoriamente la calidad de los servicios que se reciben, contribuye a la expansión del mercado y hace que las empresas turísticas sean más competitivas.

Un reporte de Salesforce afirma que el 52% de las personas espera que las ofertas turísticas que recibe sean personalizadas y, de acuerdo a PWC, el 63% está dispuesto a compartir su información personal a cambio de un servicio de valor agregado.

Los clientes pueden recibir promociones y descuentos a cambio de información personal, mientras que las empresas pueden aumentar sus ingresos.

IA Y ML: ¿CUÁL ES LA DIFERENCIA?

Echemos un vistazo más de cerca a los principales objetivos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), dos temas relacionados que a menudo se confunden. La IA es un término amplio que se refiere a los sistemas informáticos que realizan tareas basadas en la inteligencia humana. Tanto ella como el ML se consideran herramientas escalables que se pueden utilizar para crear sistemas que analicen patrones de comportamiento de los clientes, vincularlos a datos personales y ubicación geográfica, y crear grupos de usuarios. Según el análisis de clústeres, las empresas pueden aplicar reglas predefinidas a diferentes grupos de clientes.

Por su parte, el ML es un tipo de inteligencia artificial que puede escanear grandes cantidades de datos y detectar tendencias y patrones específicos que de otro modo pasarían desapercibidos para los humanos. Su principal objetivo es crear estructuras sin intervención humana y sacar conclusiones.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LA INDUSTRIA DEL TURISMO?

La industria del turismo ha comenzado a adoptar estas tecnologías, diversificar las operaciones de inteligencia artificial y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para monitorear el comportamiento de navegación de los usuarios, así como su historial de compras. Estos datos se pueden utilizar para comparar productos, paquetes de viajes, promociones y recordatorios para usuarios relevantes. El ML y la IA utilizan los resultados para seleccionar las ofertas más adecuadas o para proporcionar ayuda contextual personalizada.

Por ejemplo, Swiss Deluxe Hotel utiliza una solución de negociación inteligente basada en IA para crear una oferta de precios personalizada según el historial, el perfil, la interacción en línea y el comportamiento de sus huéspedes. Con este sistema, los clientes reciben un servicio personalizado y una oferta al mejor precio. Aún si un posible huésped no completa el proceso de reserva, Swiss Deluxe Hotels analiza el comportamiento mediante la recopilación de datos valiosos.

Uber, por otro lado, ofrece un sistema de respuesta inteligente que permite a los conductores comunicarse mediante mensajes en la aplicación. El sistema utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para predecir y personalizar las respuestas a las preguntas frecuentes. Los conductores pueden responder con un solo toque. Además, ofrece sugerencias de destinos personalizadas basadas en el historial de viajes.

DESAFÍOS

Aunque el aprendizaje automático tiene muchas ventajas, también conlleva algunos riesgos. Aquí se pueden observar algunos:

  • Requiere un conjunto de datos de entrenamiento que deben ser inclusivos, imparciales y lo suficientemente amplios.
  • Desafío de la capacidad de interpretar con precisión los resultados generados por los algoritmos, que deben elegirse con cuidado para que funcionen correctamente.
  • Se necesita tiempo y recursos para entrenar su modelo y hacer predicciones confiables.
  • Alto grado de sensibilidad a los errores. Supongamos que estamos entrenando un algoritmo con conjuntos de datos que son demasiado pequeños. Terminará con predicciones sesgadas provenientes de un conjunto de entrenamientos sesgados. Esto conduce a la visualización de ofertas inapropiadas a los clientes. En este caso, se puede desencadenar una cadena de más errores que pasan desapercibidos durante algún tiempo y, cuando se noten, puede llevar un tiempo identificar el origen del problema y corregirlo.
  • Actualmente existe una enorme escasez de especialistas en inteligencia artificial, lo que dificulta la contratación y desarrollo de este segmento.

En el nivel actual de precisión de la IA, la dirección correcta para muchas aplicaciones es encontrar la cantidad correcta de datos para "potenciar" el software. Los macrodatos pueden ser útiles, pero para muchos sería mejor proporcionar un conjunto de datos sólido que ilustre claramente los conceptos que la IA necesita aprender. Esto significa que los datos deben ser completos en el alcance de los casos importantes y etiquetarse de manera coherente.

En resumen, grandes cantidades de datos procesados y bien preparados pueden ayudar a que los mecanismos de inteligencia artificial tengan éxito. No es necesario gastar una gran cantidad de dinero para comenzar. Es posible comenzar con herramientas de IA locales que permitan probar y aprender. Si se necesita una solución personalizada, una de las formas más efectivas será contratar servicios de empresas que ya tengan experiencia haciendo este esfuerzo.