IUTH Logo

Халықаралық туризм және меймандостық университеті
Қонақжайлылық мектебі

ЛЕКЦИЯ № 2

Жасанды интеллект арқылы туристік тәжірибені даралау

Жоспар және мақсат

Жоспар:

  • Персоналдау анықтамасы
  • Технологиялар: ұсыныстар, табиғи тілді өңдеу (NLP), сегментация, өмір бойы құн (LTV)
  • Кейс-стадилер: қонақүйлер, әуе компаниялары, платформалар
  • Көрсеткіштер: конверсия, ARPU, NPS, CTR
  • Қауіптер мен этика

Мақсаты:

AI персонализациясының қызмет көрсету мен табыстылықты қалай жақсартатынын көрсету.

Міндеттері:

  1. ЖИ негізіндегі персоналдандырудың анықтамалары мен модельдерін ұсыну.
  2. Технологияларды қарастыру (ұсыныстар, табиғи тілді өңдеу, кластерлеу, өмір бойы құндылықты болжау).
  3. Қонақүйлер, әуе компаниялары және платформалар бойынша кейс-стадилерді талдау.
  4. Әсер көрсеткіштерін талқылау (конверсия, кіріс, NPS, CTR).
  5. Деректерді өңдеудің тәуекелдерін, құпиялылығын және этикасын қарастыру.

Персонализация дегеніміз не?

Персонализация = қонақтардың деректеріне сүйене отырып мазмұнды, ұсыныстарды және коммуникацияларды бейімдеу.

ЖИ мінез-құлықты талдап, қызығушылықтарды болжап, дәл ұсыныстар береді.

Бұл қонақтарға өздерінің күтулеріне ең сәйкес ұсыныстарды алуға мүмкіндік береді.

Персонализация

Ұсыныстар жүйелері

Мазмұнға негізделген (объект қасиеттеріне негізделген)

Колаборативті сүзгілеу (пайдаланушылардың ұқсастығына негізделген)

Гибридті (әдістердің комбинациясы)

Мысал: Airbnb ұқсас профильдер негізінде тұру орнын ұсынады.

Airbnb ұсыныстар жүйесі

NLP

Мысалы: Marriott қонақтардың пікірлерін талдау үшін НЛП-ны пайдаланады.

Осылайша, NLP технологиялары тұтынушылармен қарым-қатынасты жанды әрі жедел етеді, қызметкерлердің жүктемесін азайтып, қызмет көрсету сапасын жақсартады.

Marriott NLP

Тұтынушыларды кластерлеу

Бақылаусыз оқыту — мінез-құлық бойынша сегментация. Кластерлердің мысалдары: «отбасылар», «бизнес адамдар», «спа».

Жекелендірілген қызмет пакеттерін ұсынудың негізін қалыптастырады.

Кластерлеу — машинамен оқыту алгоритмдерін пайдалана отырып тұтынушыларды сегменттеу. Мысалы, отбасылық туристерге пәтерлер мен балаларға арналған бағдарламалар ұсынылады, іскер саяхатшыларға жылдам интернет пен конференц-залдар ұсынылады, ал спа-сүйерлерге емдік процедуралармен арнайы пакеттер ұсынылады.

Кластерлеу мысалдары

LTV

LTV = өмір бойы құны — тұтынушының өмір бойы құны.

Бұл көрсеткіш қонақтың компанияға өзара әрекеттесудің бүкіл кезеңінде әкелетін табыс көлемін көрсетеді.

Модельдер бірнеше жылға созылатын кезеңдегі кірісті болжайды. Бұл алдымен кімге инвестиция салу керектігін анықтауға көмектеседі.

LTV

Кейстер

Қонақүйлер

Жекелендірілген пакеттер: бөлме санаты + спа.

Нәтиже: әрбір қонаққа түсетін кіріс ↑, қанағаттану деңгейі ↑.

Қонақүйлерде персоналдау қонақтармен өзара әрекеттесудің барлық кезеңдерінде қолданылады. Келуден бұрын жүйе сәйкес бөлмелерді таңдап, бұрынғы брондауларға негізделген қызметтерді ұсынады.

Әуе компаниялары

Динамикалық қосымша қызметтер: багаж, орындар, басымдық.

Нәтиже: кіріс ↑, клиенттердің кетуі ↓.

Әуе компаниялары қосымша қызметтерді сату үшін персоналдауды пайдаланады. Динамикалық қосымша қызметтер – жолаушыларға тек оларға қатысты нұсқаларды көрсететін динамикалық ұсыныстар.

Онлайн платформалар

Жеке маршруттар мен тұру орындары.

Нәтиже: ↑ конверсия, ↑ қайта тапсырыстар.

Онлайн платформалар жекелендірілген маршруттар мен тұру орындарын таңдауды ұсынады. Мысалы, жүйе туристерге Еуропа бойынша қонақүйлер мен экскурсиялардан тұратын «ақылды маршрут» ұсына алады.

Өнімділік көрсеткіштері

Диаграмма: конверсия

5 4 3 2 1 0 %
2.5%
Персонализациясыз
3.8%
Қарапайым персонализация
5.6%
ЖИ-персонализация

Диаграмма: әрбір қонақтан түсетін табыс

160 120 80 40 0
$120
Дейін
$155
Кейін

Диаграмма: NPS және қайта брондаулар

Дейін
Кейін
60 40 20 0
42
58
NPS
18
29
Қайта брондаулар

Қауіптер

Деректер
Этика
Қауіптер

Қорытынды

Қорытындылай келе:

жасанды интеллектті пайдалана отырып персоналдандыру компанияларға өз клиенттерін жақсырақ түсінуге, конверсия мен табыстылықты арттыруға, адалдықты нығайтуға және ұзақ мерзімді қарым-қатынас орнатуға көмектеседі.

Алайда табысқа жету үшін деректерді дұрыс басқару, білікті жүйелік архитектура және этикаға мән беру қажет.

Бұл бір реттік жоба емес, талдау мен жетілдіруді қажет ететін үздіксіз процесс.

Бақылау сұрақтары

  1. Персоналдауды анықтаңыз.
  2. Коллаборативті және мазмұнға негізделген тәсілдердің айырмашылығы неде?
  3. Қандай дереккөздер қолданылады?
  4. Әсерді қалай бағалауға болады?
  5. Қандай тәуекелдерді ескеру керек?

Әдебиеттер тізімі

  • Сафарян, Азат Арменович. Туризмдегі қазіргі заманғы үрдістер: оқулық / А.А. Сафарян. —Мәскеу: IP Media, 2025. —58 б. —Мәтін: электрондық. ISBN 978-5-4497-4499-9.
    https://www.iprbookshop.ru/152233.html
  • Абдель Вахид Е. А. М. Туризм индустриясы мен қонақүй қызметтеріндегі заманауи технологиялар: оқулық / Е. А. М. Абдель Вахид, В. А. Мендельсон, Л. Н. Абу-Талипова. – Қазан: KNITU баспасы, 2021. – 204 б. ISBN 978-5-7882-3025-2
    https://www.iprbookshop.ru/108057.html
  • Чередниченко, А. В. "Туризмде геоақпараттық жүйелерді қолдану." Оқулық. / А. В. Чередниченко – Алматы: Туран университеті, 2024. – 455 б. ISBN 978-601-214-652-3.
    https://rmebrk.kz/book/1180382
  • Алексеенко Т.Н. Туризм және қонақжайлылық индустриясындағы жарнама және ақпараттық қызметтер. Оқулық – Қазпотребсоюз Қарағанды экономикалық университеті. Қарағанды, 2016. ISBN 978-601-235-118-7.