Technologie-Peripheriegeräte
KI
Top 5 KI-Anwendungsfälle in Hotels: Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Effizienz
Top 5 KI-Anwendungsfälle in Hotels: Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Effizienz
Von: Aditya Sanghi, CEO und Mitbegründer von Hotelogix
Die Hotelbranche ist einem zunehmenden Wettbewerb und schnellen Veränderungen in den Vorlieben der Gäste ausgesetzt, was Hotels dazu zwingt, die neueste Technologie zu nutzen, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Künstliche Intelligenz (KI) als eine der Technologien der neuen Ära wird nach und nach in der Hotelbranche eingesetzt. Wie andere Technologielösungen kann künstliche Intelligenz dazu beitragen, das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz eines Hotels zu verbessern. Durch KI können Hotels die Bedürfnisse der Gäste besser verstehen, personalisierte Services anbieten und Betriebsabläufe optimieren. Die Einführung der KI-Technologie wird Hotels mehr Entwicklungsmöglichkeiten eröffnen, ihnen helfen, sich an das sich verändernde Marktumfeld anzupassen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Hier sind die fünf wichtigsten KI-Anwendungsfälle, die die Zukunft des Gastgewerbes im Jahr 2024 und darüber hinaus neu definieren werden.
Chatbots
Sie bieten rund um die Uhr Support und geben Gästen beispielsweise klare Antworten auf spezifische Fragen zu Verfügbarkeit, Einrichtungen, nahegelegenen Sehenswürdigkeiten, Buchungsrichtlinien usw. in mehreren Sprachen. Sie können Gäste sogar dabei unterstützen, Reservierungen entsprechend ihren Bedürfnissen zu buchen, zu stornieren oder zu ändern. Wir werden sehen, wie Hotels KI-Chatbots einführen, um Gästen schnelle und reibungslose Antworten zu geben und so ihr Erlebnis von der ersten Interaktion an zu verbessern.
GÄSTE-ENGAGEMENT
Für Gäste beginnt das Erlebnis bereits, bevor sie im Hotel einchecken, und hier wird KI eine wichtige Rolle spielen. Es hilft Hotels dabei, individuelle E-Mails über bevorstehende lokale Veranstaltungen oder alles, was einen Versuch wert ist, zu versenden, indem es das Verhalten der Gäste, vergangene Aufenthalte, Ausgabemuster, Vorlieben und Abneigungen und mehr analysiert.
Auf diese Weise können Hotels ihre Gäste zur Vorauszahlung auffordern und ihre Buchungen mit attraktiven Rabatten oder Angeboten bestätigen.
Hotels können künstliche Intelligenz nutzen, um mit Gästen zu interagieren und Feedback zu sammeln, um ihr Aufenthaltserlebnis zu verstehen. Nachdem ein Gast ausgecheckt hat, kann das Hotel mithilfe künstlicher Intelligenz eine Umfrage senden, um den Gast zu fragen, was er von seinem Aufenthalt hält. Dieser Ansatz hilft Hotels, das Feedback ihrer Gäste zu analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Durch das Sammeln von Gästefeedback mithilfe künstlicher Intelligenz können Hotels die Bedürfnisse und Vorlieben der Gäste besser verstehen und so die Servicequalität und die Kundenzufriedenheit verbessern.
Darüber hinaus können Hotels die KI-Technologie nutzen, um ihren Gästen durch den Versand personalisierter E-Mails zu danken und ihnen Vorschläge für zukünftige Aufenthalte zu unterbreiten. Diese individuelle Interaktion trägt nicht nur zur Stärkung der Gästebindung bei, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass Gäste erneut buchen.
Routenvorschläge
Hotels können die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um individuelle Reiseroutenvorschläge basierend auf den Vorlieben der Gäste bereitzustellen. Durch die Analyse von Informationen wie dem Profil eines Gastes, seinem Reiseverlauf, Feedback und Interaktionen in sozialen Medien kann KI Aktivitäten empfehlen, die für die Interessen des Gastes relevant sind, um sein Reiseerlebnis angenehmer zu gestalten.
Es verbessert nicht nur das Gästeerlebnis, sondern steigert auch den Umsatz des Hotels. Durch die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen können Hotels ihren Gästen Aktivitäten und Erlebnisse anbieten, die sie sonst vielleicht nicht in Betracht gezogen hätten.
GÄSTEBEWERTUNGSVERWALTUNG
Erstklassige Online-Bewertungen und -Bewertungen sind für Hotels von entscheidender Bedeutung, da sie die Buchungsentscheidungen der Gäste stark beeinflussen. Künstliche Intelligenz kann automatisch und personalisiert auf positive und negative Bewertungen von Kunden reagieren. Es analysiert alle Gästebewertungen, um die von Gästen am häufigsten genannten Probleme zu identifizieren und hilft Hotels, die Stimmung der Gäste zu verstehen. Mit diesen Erkenntnissen können Hotels Korrekturmaßnahmen ergreifen, um ihre Dienstleistungen zu verbessern. Letztendlich führt dies alles zu zufriedeneren Gästen und besseren Online-Bewertungen.
Marketing
Künstliche Intelligenz wird in den nächsten Jahren verstärkt im Hotelmarketing zum Einsatz kommen. Von der Kundensegmentierung über die Erstellung von E-Mails bis hin zur Durchführung von Kampagnen gegen potenzielle Kunden kann KI fast alles in kürzerer Zeit erledigen.
Marketingkampagnen wie diese helfen Hotels, engere Verbindungen zu ihren Zielgruppen aufzubauen und dadurch die Konversionsraten zu erhöhen. Das Beste daran ist, dass es eine großartige Möglichkeit ist, inkrementelle Direktbuchungen voranzutreiben.
Neben der Verbesserung des Kundenerlebnisses kann KI auch vergangene Datenmuster analysieren, um potenzielle betriebliche Herausforderungen zu identifizieren, was sie zu einem wichtigen Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs eines Hotels macht. Allerdings muss die Branche ihre Mitarbeiter auch auf die Anpassung an diese neuen Technologien und Praktiken vorbereiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 5 KI-Anwendungsfälle in Hotels: Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Effizienz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Heiße Themen
1382
52
Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
