Читать iz.ru в
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ совестно с партнерами разработали и начали тестирование платформы предиктивной маркетинговой аналитики для отелей. Об этом «Известиям» сообщили 24 июля в пресс-службе учреждения.
Отмечается, что новую технологию ввели в шести отелях, расположенных в Ленинградской области и Карелии (курорт «Игора», парк-отель «Дача Винтера», отели «Точка на карте» в Приозерске, Сортавале, Видлице, Лодейном Поле). Ученые внедрили интеллектуальную систему поддержки принятия решений для организации интегрированного планирования в маркетинге на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ).
«Платформа <…> обрабатывает данные о числе бронирований, их атрибутов <…>, посетителей сайтов, конверсии кликов на сайте, маркетинговых активностей, медиаплана, динамики погодной обстановки с целью прогнозирования спроса на гостиничные и иные услуги на основе интеллектуального алгоритма отбора признаков и автоматического построения модели», — сообщила пресс-служба центра НИУ ВШЭ.
Так, прогноз числа бронирований, номеро-ночей и других реализованы с помощью алгоритмов машинного обучения с учетом трендовой и сезонной декомпозиции временных рядов, а логика работы моделей позволяет формировать сценарий в разрезе каждой комбинации отеля и класса номера. Кроме того, благодаря машинному обучению прогноз спроса рассчитывается до одного часа. Его точность по горизонту в среднем составляет 88–94% в зависимости от отеля.
«Разработанное программное обеспечение позволит отелям России эффективнее планировать и реализовывать маркетинговые активности, оптимизировать настройки проводимых рекламных кампаний на фоне сокращения глубины бронирования и изменчивого спроса», — добавили в пресс-службе центра НИУ ВШЭ.
До этого, 6 июня, сервис для планирования путешествий OneTwoTrip составил топ локаций внутри страны на основе оценок туристов. По мнению путешественников, лучшие по расположению отели находятся в Зеленоградске. Следом идут Выборг, также в список вошли объекты размещения Красная Поляна (8,95) и Санкт-Петербург (8,92).