Большие данные в путешествиях:использование данных для повышения качества обслуживания клиентов
Это ваш первый визит в город, и у вас нет никого, кто бы вас направил, представьте себе трагедии, которые могут случиться:отель, в котором вы регистрируетесь, имеет худшие удобства, у вас недостаточно информации, чтобы объехать город. Короче говоря, вся ваша поездка испорчена, и причина в отсутствии информации в реальном времени. Но с появлением больших объемов данных на помощь пришли онлайн-сервисы.
Самая большая возможность для применения больших данных в индустрии туризма заключается в обширной персонализации предложений в соответствии с индивидуальными потребностями клиентов. Путешественникам всегда нужно уникальное направление, соответствующее их предпочтениям и домашнему уюту, и теперь туристические компании могут предоставить это с помощью аналитических данных, полученных из больших данных. Некоторые компании даже собирают данные о перемещениях клиентов по веб-сайту в режиме реального времени, чтобы лучше понять их потребности и удовлетворить их.
ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ
Текущее состояние больших данных в индустрии туризма:
- Теперь он превратился из простого профилирования в персонализацию. Например. Рекомендовать конкретный отель на основе ваших пожеланий и предыдущих покупок.
- Google разработал версию Интернета с ограниченным доступом для высокоскоростных сервисов премиум-класса.
- Обработка данных через облако - недавняя разработка. Путешествовать сложно, и для его поддержки необходимо увеличить пропускную способность.
Несколько атрибутов, которые делают большие данные важными:
- Миллениалы перед покупкой обращаются к 10,4 источникам информации в Интернете.
- 75% имеют профиль в социальных сетях.
- 83% спят с помощью мобильного телефона у постели больного.
- 57% обновляют свои социальные сети во время путешествий.
(Источник:Tnooz и American Express Insights)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ И ВОЗМОЖНОСТИ В ТУРИСТИЧЕСКОЙ ИНДУСТРИИ
- Управление доходами:индустрия туризма может предложить оптимальные цены на скоропортящиеся товары, такие как сиденья и гостиничные номера.
- Повышение персонализации:это может быть сделано на основе поведения потребителя, взаимоотношений в социальных сетях, местоположения и т. д.
- Управление командировками:большие данные можно использовать для профилирования путешественника и отныне предоставлять ему управление маршрутом и другие сопутствующие услуги.
- Новые модели дохода:большие данные могут помочь в изучении новых моделей дохода в соответствии с вашей текущей эффективностью и могут повлиять на маржу.
ПРЕИМУЩЕСТВА
- Лучшая поддержка принятия решений:большие данные не ускоряют принятие решений и обработку данных, но также помогают принимать решения, в большей степени ориентированные на клиента.
- Новые продукты и услуги для клиентов. Благодаря использованию больших данных желания и потребности людей становятся очевидными, поэтому можно разрабатывать новые продукты и услуги, чтобы лучше их обслуживать.
- Большие данные также помогают лучше взаимодействовать с клиентами и развивать долгосрочные отношения.
Поскольку такие услуги, как путешествия, становятся все более персонализированными, а клиенты создают больше данных, чем когда-либо, для компаний имеет смысл использовать такие технологии, как большие данные и аналитика, для повышения производительности, качества обслуживания клиентов и прибыли.
Однако недостаточно просто собрать и обработать кучу данных. Настоящая ценность заключается в том, чтобы осмыслить данные и превратить их в действенные идеи, а затем реализовать их с помощью стратегии. Большие данные изменят облик путешествий в будущем.
Интернет вещей
- Четыре большие проблемы для промышленного Интернета вещей
- Как мобильные технологии устраняют препятствия для путешествий
- Назад к основам Интернета вещей:автоматизация результатов для улучшения качества обслуживания клиентов
- Как Интернет вещей может помочь с большими данными HVAC:Часть 2
- Оптимизация производства с помощью аналитики больших данных
- Могут ли большие данные стать панацеей от скудных бюджетов здравоохранения?
- Роль ИИ в улучшении качества обслуживания клиентов
- Повышение качества обслуживания клиентов с помощью интеллектуальной автоматизации
- Как производители могут использовать аналитику для улучшения качества обслуживания клиентов
- Большие данные против искусственного интеллекта