IUTH Logo

Халықаралық туризм және меймандостық университеті
Қонақжайлылық мектебі

Лекция № 6

Туризм маркетингіндегі жасанды интеллект

Түркістан 2026 Слайд 1/15

Жоспар, мақсат және міндеттер

Мақсат:

жасанды интеллект туристік маркетингті қалай өзгертіп, оны жекелендірілген әрі тиімді ететінін көрсету.

Міндеттер:

негізгі технологияларды және олардың қолдану мысалдарын ашып көрсету, сондай-ақ енгізу тәуекелдерін талқылау.

Жоспар:

  • AI маркетингінің анықтамасы және оның бағыты
  • Технологиялар: Big Data, NLP, CV, LLM, ұсыныстар
  • Кейс-стадилер: қонақүйлер, әуе компаниялары, OTA-лар
  • Көрсеткіштер: CTR, CPC, ROI, LTV, конверсия
  • Қауіптер: құпиялылық, этика, авторлық құқық
IUTH Слайд 2/15

Негізгі терминдер

OTA (Online Travel Agency)
Интернет арқылы қонақүй, әуе билеті және турларды брондауға арналған онлайн туристік платформалар.
Big Data
Үлкен көлемдегі деректерді жинау және талдау. (туристердің іздеуі, брондауы, пікірлері)
CTR (Click Through Rate)
Жарнаманы көрген адамдардың қаншасы оны басқанын көрсетеді.
NLP (Natural Language Processing)
Адам тілін түсіну және өңдеу технологиясы. (чат-боттар, пікірлерді талдау)
CPC (Cost Per Click)
Жарнамадағы бір рет басуға кеткен шығын.
CV (Computer Vision)
Сурет пен видеоны тану және талдау. (қонақүй суреттерін бағалау, бет-әлпетті тану)
ROI / LTV
ROI: Жарнамаға салынған ақшаның қаншалықты пайда әкелгені.
LTV: Бір клиенттің ұзақ уақыт ішінде әкелетін жалпы пайдасы.
LLM (Large Language Model)
Үлкен тілдік модельдер, мәтін жазу және сұраққа жауап беру үшін. (кеңес беру, генерациялау)
IUTH Слайд 3/15

Жасанды интеллект маркетингі дегеніміз не?

Негізгі бағыттар

Үлкен деректерді талдау
Жекелендіру
Маркетингті автоматтандыру
Жарнамалық науқанды оңтайландыру
Мазмұнды генерациялау (LLM, CV)

ЖИ маркетингі арқылы шешілетін
тапсырмалардың үлесі

Жекелендіру 35%
Үлкен деректерді талдау 25%
Жарнаманы автоматтандыру 20%
Контент жасау 15%
Сұранысты болжау 5%
IUTH Слайд 4/15

Туризмдегі үлкен деректер

Деректердің түрлері және олардың маркетингтегі қолданылуы

Деректер түрі Қолдану
Тарихи брондаулар Сұранысты болжау
Әлеуметтік желілер Көңіл-күй талдауы
Құлық деректері Бағыттау
Ауа райы деректері Бағаны түзету
пікірлер Өнімді жетілдіру

Үлкен деректер – өте үлкен, жылдам келіп түсетін және әртүрлі ақпарат жиынтықтары.

Дереккөздер

  • Туристік іздеу сұраулары
  • Брондаулар мен жоюлар
  • OTA және GDS деректері
  • Ауа райы және маусымдық деректер
  • Пікірлер, әлеуметтік желілер, веб-сайт әрекеті
IUTH Слайд 5/15

NLP: пікірлер мен сұрауларды талдау

  • Табиғи тілді өңдеу мыңдаған пікірлер мен әлеуметтік желілердегі жазбаларды талдау үшін қолданылады.
  • Алгоритмдер автоматты түрде тонды (оң, теріс, бейтарап) және негізгі тақырыптарды анықтайды.
  • NLP ескерту белгілерін анықтауға мүмкіндік береді: қызмет көрсету, тағам сапасы және кешігулер туралы шағымдар.
  • Таланды талдау негізінде маркетинг стратегиялары түзетіліп, имиджді жақсарту үшін науқандар ұйымдастырылады.
Мысалы: қонақүй теріс пікірлерге тез жауап беріп, тұтынушылардың адалдығын арттыру үшін жеңілдіктер ұсына алады.
NLP
IUTH Слайд 6/15

Маркетингідегі компьютерлік көру (CV)

CV-ны қолдану

  • Әуежайлар мен қонақүйлердегі трафик аналитикасы
  • Қонақтардың демографиясын анықтау
  • Мінез-құлықтың ыстық карталары
  • Қонақтардың контентін талдау (UGC)
  • Қызмет көрсету стандартын бақылау
Computer Vision
IUTH Слайд 7/15

LLM (Үлкен тілдік модельдер) туристік маркетингінде

  • Үлкен тілдік модельдер (LLM), мысалы ChatGPT, жарнама мәтіндерін, электрондық пошта бюллетеньдерін және тур сипаттамаларын жасау үшін қолданылады.
  • Үлкен тілдік модельдер (LLM), мысалы ChatGPT, жарнамалық мәтіндерді, электрондық пошта бюллетеньдерін және тур сипаттамаларын жасау үшін қолданылады.
  • Олар көптілді мазмұн жасауға және оны әртүрлі сегменттерге бейімдеуге мүмкіндік береді.
  • Модельдер A/B тестілеу үшін бірнеше мәтін нұсқасын бірден жасай алады.
Мысалы: әуе компаниясы push-хабарламаларда жекелендірілген ұсыныстар жасау үшін LLM-ді пайдаланады.

GenAI маркетинг топтарының жұмыс жылдамдығын арттырып, копирайтинг шығындарын азайтады.

LLM AI
IUTH Слайд 8/15

Маркетинг көрсеткіштері

KPI-лердің AI маркетинг тапсырмаларымен байланысы

KPI-лар Не өлшейді Жасанды интеллекттің әсері
CTR Clickability Жақсартылған мақсатты бағыттау
CPC бір шертуге кететін шығын ұсыныстарды автоматтандыру
ROI инвестициядан қайтарылым бюджетті оңтайландыру
LTV Тұтынушының құны жекелендіру
Конверсия Құбыр тиімділігі ЖИ тестілеу

Негізгі KPI-лар (Негізгі өнімділік көрсеткіштері) — негізгі өнімділік көрсеткіштері

  • CTR (Click-Through Rate) — басу арқылы өту көрсеткіші
  • CPC (бір шертуге кететін шығын) — бір шертуге кететін шығын
  • ROI (инвестициядан қайтарылым) — инвестициядан қайтарылым
  • LTV (Lifetime Value) — тұтынушының өмір бойы құны
  • Конверсиялық көрсеткіш — конверсиялық көрсеткіш
IUTH Слайд 9/15

Жасанды интеллектті маркетингте қолдану бойынша кейс-стадилер: қонақүйлер

ЖИ енгізілгеннен кейінгі кірістің өсуі (мысал)

Көрсеткіш Бұрын Кейін
Тікелей брондаулар 100 128
Орташа чек 1.0 1,15
Веб-сайт конверсиялық көрсеткіші (%) 2.3 3.1

Құралдар

  • Ұсыныстар жүйелері
  • Динамикалық баға белгілеу
  • Жекелендірілген электрондық пошта науқандары
  • Қонақтардың мінез-құлық талдауы
IUTH Слайд 10/15

Жасанды интеллект негізіндегі маркетингтік кейс-стадилер: әуе компаниялары

Қолдану Бағыт Әсер
Динамикалық баға белгілеу Баға белгілеу 5–12% кіріс өсімі
Жаңарту бойынша ұсыныстар Жаңартулар +8–15% конверсия
Байланыс автоматтандыру Ұсыныстар Жекелендіру
Тұрақтылық аналитикасы Электрондық пошта маркетингі Клиенттердің кетуінің азаюы

ЖИ әуе компаниясының тиімділігін қалай арттырады

IUTH Слайд 11/15

Жасанды интеллект маркетингінің тәуекелдері

Негізгі тәуекелдер

  • Деректердің құпиялылығы
  • Этикалық мәселелер
  • Авторлық құқық
  • Алгоритмдік қателіктер
  • Дұрыс персоналдандыру болмағандықтан сенімнің төмендеуі
Cyber Security
IUTH Слайд 12/15

Қорытынды

ЖИ туристік маркетингті түбегейлі жақсартады, оны дәлірек әрі дараланған етеді.

Бұл жарнамалық науқандардың тиімділігін және туристердің қанағаттану деңгейін арттырады.

Сәттіліктің кілті – деректерді дұрыс пайдалану және тұтынушылармен этикалық қарым-қатынас.

Жасанды интеллект негізіндегі маркетинг компанияларға сұраныстың өзгерістеріне бейімделуге көмектеседі.

Бұл оны қазіргі туристік бизнестің ажырамас бөлігіне айналдырады.

IUTH Слайд 13/15

Бақылау сұрақтары

  1. 1) AI-маркетинг дегеніміз не және оның қолдану салалары қандай?
  2. 2) Үлкен деректер мен табиғи тілді өңдеу (NLP) қандай рөл атқарады?
  3. 3) Ең көрнекті қолдану мысалдары қандай?
  4. 4) Қандай өнімділік көрсеткіштері қолданылады?
  5. 5) Қандай тәуекелдер мен этикалық аспектілер маңызды?
IUTH Слайд 14/15

Әдебиеттер тізімі

  • Баймухамедов М .Ф ., Баймухамедова А .М ., Боранбаев С.Н. Жасанды интеллект: Kaзipri заманғы теория және тәжірибе / Artificial Intelligence: Modern Theory and Practice: оқу құралы / М.Ф.Баймухамедов, А.М.Баймухамедова, С.Н.Боранбаев, 2 бөлім - Алматы: «Бастау», 2020. - 240 бет.
    https://rmebrk.kz/book/1174973
  • Муканова Б.Ш., Атикеева С.Н., Сальменова С.К. Қонақжайлылық индустриясының негіздері: оқу құралы. – Нұр-Сұлтан: «Тұран-Астана» Университеті, 2021. - 148 б. ISBN 978-601-7616-63-2.
    https://rmebrk.kz/book/1172011
  • Киссинджер, Г. және т.б. Жасанды сана және адамзаттың жаңа дәуірі. / Г. Киссинджер, Э. Шмидт, Д. Хаттенлокер; Орысшадан ауд.. - Астана: Zerde Publishing, 2024. - 190б. -ISBN 978-601-80110-7-8.
    https://rmebrk.kz/book/1188453
  • Сафарян, Азат Арменович. Современные тенденции в туризме: учебное пособие/ А.А. Сафарян. —Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. —58с. —Текст : электронный. ISBN 978-5-4497-4499-9.
    https://www.iprbookshop.ru/152233.html
  • Абдель Вахед Э. А. М.Современные технология в индустрии туризма и гостиничном сервисе: учебник / Э. А. М. Абдель Вахед, В. А. Мендельсон, Л. Н. Абу-талипова; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. –Казань : Изд-во КНИТУ, 2021. –204с.ISBN978-5-7882-3025-2.
    https://www.iprbookshop.ru/108057.html
IUTH Слайд 15/15