Últimamente se han desarrollado múltiples tecnologías que parten de la IA, siendo el Machine Learning una de las más populares.

El Machine Learning es un área que abre un campo infinito de posibilidades.

Los algoritmos aprenden de manera automática para desarrollar proyectos inteligentes mediante los datos que recolecta.

Uno de los sectores que más se ha visto beneficiado del Machine Learning es el sector turismo.

El cual está atravesando una transformación digital y tecnológica increíble a nivel global.

Al implementar el Machine Learning, se extraen miles de datos de turistas y consumidores de servicios de este sector.

Lo que permite que las empresas descubran patrones y comportamientos de usuarios mediante los datos aprendidos.

Por tanto, términos como turismo inteligente no te empezarán a sonar tan ajenos.

El objetivo principal del turismo inteligente es ofrecer un viaje inolvidable y único a los turistas.

Por lo cual, es vital personalizar cada experiencia a través la predicción de los comportamientos que brinda el Machine Learning.

Machine Learning en el turismo

Tal como te comentamos unas líneas más arriba, el Machine Learning ha ganado popularidad en este sector.

Sin embargo, no está implementado de manera intensiva todavía.

Se espera que en los próximos años, se presencie un aumento exponencial del Machine Learning.

Pero ¿Por qué es una buena idea aplicar el Machine Learning en el turismo?

Te contamos 10 de las razones más importantes para que lo empieces a implementar en tu área. ¡Vamos a conocerlas!

1. Personalización

Esta es una de las mayores ventajas que ofrece el Machine Learning en la transformación digital.

Puesto que, personaliza la experiencia del viajero y la hace mucho más amena.

Además, es importante recordar que hoy en día, los turistas no se conforman únicamente con viajar.

Si no, que buscan servicios que se adapten a su personalidad y a lo que buscan, sin darle muchas vueltas al asunto.

Por ello, las empresas turísticas están buscando nuevas opciones dentro de este campo para poder detectar patrones de conducta entre los usuarios.

Lo cual les permitirá desarrollar estrategias efectivas en base a lo que el cliente busca.

Así como también, ofrecer servicios y productos que se ajusten netamente al perfil del viajero.

2. Cancelaciones

También, puedes conocer las probabilidades de cancelación de una reserva tanto en vuelos como en un hotel,  mesa de restaurantes, entre otros.

3. Ocupación

Cuando conoces los datos de los servicios que ofreces, la capacidad de planificación aumenta.

Puesto que, los datos te permitirán saber cuál estrategia debes seguir en una época específica del año.

4. Vuelos retrasados

Vuelo retrasado

Para algunas personas, el proceso de viaje puede ser un poco estresante y hasta tedioso, sobre todo, cuando se genera algún retraso en su vuelo o viaje en bus.

Estos problemas son más comunes de lo que parece.

Sin embargo, al implementar un proceso de Machine Learning mejora mucho la gestión de las aerolíneas o líneas de buses al determinar una gran mayoría de casos.

Claro, con esto no queremos decir que los problemas asociados a retrasos, se van a suprimir por completo o simplemente no se van a retrasar.

Lo que sucederá es que la predicción permitirá que se tomen acciones rápidas para minimizar el impacto del retraso.

O alguna otra situación, con el fin de brindarle una experiencia diferente al viajero.

5. Necesidades

Conocer las necesidades del cliente o el viajero es un punto a favor que no se debe desaprovechar.

Recuerda que lo principal es satisfacer sus demandas.

6. Segmentación

segmentacion

El Machine Learning te permite optimizar la segmentación de los clientes.

Normalmente se realiza un enfoque estadístico tradicional entre relaciones lineales y un número limitado de variables.

Pero, con la llegada del Machine Learning, puedes descubrir patrones en un número infinito de datos con miles de variables.

7. Efectividad en campañas

No podemos dejar de lado las campañas promocionales que se realizan, tanto de manera online como offline, por eso, predecir los segmentos de tu público objetivo para cada campaña, así como la hora o el medio donde las comunicas es de vital importancia para aumentar la eficiencia de las mismas.

¿Cómo se implementa el Machine Learning en el sector turístico?

Después de haber conocido algunas de las razones por las cuales implementar el Machine Learning en este sector es un acierto total.

Te contamos que es importante entender cómo aprende uno de estos de sistemas y cómo se entrena.

Claro que debes tomar en cuenta que este sistema tiene diversos tipos de aprendizaje como lo son el supervisado, el no supervisado, el semi-supervisado y por refuerzo.

Acompañamos a conocer un poco más de cada uno de ellos:

Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado se basa en darle al sistema una serie de datos a modo de ejemplo y los resultados del mismo, con el fin de que el sistema encuentre información a analizar, en base a la semejanza entre la referencia dada para que pueda obtener el resultado propicio.

Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje tiene una diferencia bastante notable respecto al supervisado, puesto, que este no le brinda una respuesta y/o solución al sistema.

Por el contrario, busca patrones semejantes y brinda una respuesta a partir de ellos.

El aprendizaje no supervisado permite determinar las conductas y patrones de comportamiento de los usuarios, lo cual, permite que puedas ofreces un servicio mucho más personalizado.

aprendizaje no supervisado

Aprendizaje semi-supervisado: El aprendizaje semi-supervisado es una mezcla entre los dos aprendizajes que vimos unas líneas más arriba (con y sin supervisión) y tienen como objetivo principal abrir nuevos campos que expongan información que faciliten la toma de decisión.

Aprendizaje por refuerzo: En cuanto al aprendizaje por refuerzo, se realizan diversas acciones en la que la máquina va aprendiendo a modo de obtención de recompensa o una penalización.

Sin duda alguna, cada uno de estos aprendizajes ofrecen múltiples posibilidades para gestionar, tomar decisiones y elaborar estrategias en torno a lo que tus clientes buscan.

Así que, ¿qué esperas para implementar el Machine Learning en tu negocio turístico?

Si tienes más dudas sobre el Machine Learning y cómo sacarle provecho para tu empresa turística, comunícate con algún miembro de nuestro equipo.

Deja un comentario

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.