ホテルにおける AI ユースケース トップ 5: 顧客エクスペリエンスと効率の向上
投稿者: Hotelogix CEO 兼共同創設者、Aditya Sanghi
ホテル業界は、競争の激化とゲストの好みの急速な変化に直面しており、これがホテルの参入を促しています。差別化するには最新のテクノロジーを活用する必要があります。新時代のテクノロジーの一つとして、ホテル業界でも人工知能(AI)の活用が徐々に進んでいます。他のテクノロジー ソリューションと同様、人工知能はホテルの顧客エクスペリエンスと業務効率の向上に役立ちます。 AI を通じて、ホテルはゲストのニーズをより深く理解し、パーソナライズされたサービスを提供し、運営プロセスを最適化できます。 AI テクノロジーの導入により、ホテルはより多くの発展の機会をもたらし、変化する市場環境に適応し、競争力を向上させることができます。
ここでは、2024 年以降のホスピタリティ業界の未来を再定義する、トップ 5 の AI ユースケースを紹介します。
チャットボット
空室状況、設備、近くの観光スポット、予約ポリシーなどに関する特定の質問に複数の言語で明確に回答するなど、24 時間体制のサポートを提供します。ゲストのニーズに応じて、予約/キャンセル/予約の変更を案内することもできます。 AI チャットボットを導入してゲストに迅速かつスムーズな応答を提供し、最初のやり取りからのエクスペリエンスを向上させるホテルが登場するでしょう。
ゲストエンゲージメント
ゲストにとって、体験はホテルにチェックインする前から始まります。ここで人工知能が重要な役割を果たします。ゲストの行動、過去の滞在、支出パターン、好き嫌いなどを分析することで、ホテルが今後の地元イベントや試す価値のあることについてカスタマイズしたメールを送信できるようになります。
このようにして、ホテルはゲストに事前の支払いを求め、魅力的な割引や特典を提供することで予約を確認することができます。
ホテルは人工知能を使用してゲストと対話し、フィードバックを収集して滞在体験を理解できます。ゲストがチェックアウトした後、ホテルは人工知能を使用してゲストに滞在の感想を尋ねるアンケートを送信できます。このアプローチは、ホテルがゲストからのフィードバックを分析し、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。人工知能を通じてゲストのフィードバックを収集することで、ホテルはゲストのニーズや好みをより効果的に理解できるようになり、それによってサービスの品質が向上し、顧客満足度が向上します。
さらに、ホテルは人工知能テクノロジーを使用して、パーソナライズされた電子メールを送信してゲストに感謝の意を表したり、今後の滞在に関する提案を提供したりすることもできます。このカスタマイズされたインタラクションは、ゲストのロイヤリティを強化するだけでなく、ゲストが再度予約する可能性も高めます。
旅程の提案
ホテルは人工知能テクノロジーを使用して、ゲストの好みに基づいてカスタマイズされた旅程の提案を提供できます。 AI はゲストのプロフィール、旅行履歴、フィードバック、ソーシャル メディアでのやり取りなどの情報を分析することで、ゲストの興味に関連したアクティビティを推奨し、旅行体験をより楽しくすることができます。
ゲスト エクスペリエンスが向上するだけでなく、ホテルの収益も増加します。ホテルは、パーソナライズされたおすすめを提供することで、他の方法では検討しないようなアクティビティや体験を宿泊客にアップセルすることができます。
ゲストレビュー管理
一流のオンラインレビューと評価は、ゲストの予約決定に大きな影響を与えるため、ホテルにとって非常に重要です。人工知能は、顧客の肯定的なレビューと否定的なレビューに、パーソナライズされた方法で自動的に応答できます。すべての宿泊客のレビューを分析して、宿泊客が指摘する最も一般的な問題を特定し、ホテルが宿泊客の感情を理解するのに役立ちます。これらの洞察を利用して、ホテルはサービスを向上させるための是正措置を講じることができます。最終的に、これはすべてゲストの満足度の向上とオンライン評価の向上につながります。
マーケティング
今後数年間で、ホテルのマーケティング分野での人工知能の使用がますます増えていくでしょう。顧客のセグメンテーションからメールの作成、潜在顧客に対するキャンペーンの実行まで、AI はほぼすべてのことをより短時間で行うことができます。
このようなマーケティング キャンペーンは、ホテルがターゲット ユーザーとのより緊密な関係を構築するのに役立ち、それによってコンバージョン率が向上します。最も重要なのは、これが直接予約を増加させるための優れた方法であるということです。
AI は顧客エクスペリエンスを向上させるだけでなく、過去のデータ パターンを分析して潜在的な運用上の問題を特定できるため、ホテルの日常業務の重要な部分となっています。ただし、業界は従業員がこれらの新しいテクノロジーや慣行に適応できるように準備する必要もあります。
以上がホテルにおける AI ユースケース トップ 5: 顧客エクスペリエンスと効率の向上の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
