Главная идея проекта - финалиста форума «Сильные идеи для нового времени 2024» состоит в разработке системы для отелей и других средств размещения индустрии гостеприимства, которая могла бы на основе применения моделей искусственного интеллекта автоматически решать задачи выявления закономерностей, аномалий, прогноза через анализ изменений первичных данных для организации интегрированного планирования в маркетинге.
Предпосылки
Как ведет себя клиент
Перед бронированием покупатели изучают множество отелей, ищут и читают отзывы. Цикл покупки может быть долгим — средняя продолжительность касаний с брендом составляет 86 дней, а для принятия решения о бронировании отеля гость касается бренда 8 раз — через рекламу, каналы коммуникаций.
Как реагирует бизнес
В последнее время стоимость привлечения гостей для отелей через прямые онлайн-продажи возросла на 20%. Это происходит из-за дополнительных расходов как на онлайн-маркетинг, так и на персонал. Также на это влияет растущая конкуренция среди отелей, сезонность загрузки номерного фонда и изменчивый спрос. Еще одно частое явление — денежные потери из-за отмен бронирований и невозможности продажи номерного фонда из-за глубины бронирования. В среднем 20% бронирований отменяются.
И какой выход?
Команда управляющей компании АО «Новое сервисное бюро» совместно с Центром искусственного интеллекта НИУ «Высшая школа экономики» разработали российскую систему предиктивной аналитики Data.Forecast на основе методов машинного обучения, которая прогнозирует спрос, вероятность заезда после совершения бронирования, оценивает чувствительность спроса к ценам, «оцифровывает» маркетинг и расчёт стоимости привлечения клиента.
Система ежедневно автоматически объединяет и обрабатывает данные из внешних источников на базе алгоритмов машинного обучения:
- динамику бронирований и их свойства,
- посетителей сайтов,
- конверсию кликов,
- маркетинговые активности,
- погодную обстановку.
Система позволяет решать следующие задачи:
- Прогнозировать спрос на номера, в том числе, оценивать потенциальный спрос на даты заезда «в глубину» на 180 дней «вперед».
- Оперативнее выявлять и реагировать на нетипичные тренды с точки зрения индивидуального спроса (напр., снижение количества бронирований в «последний момент» (до 2х дней от даты бронирования до заезда)).
- Прогнозировать вероятность заезда гостей.
- Осуществлять автоматизированный контроль за расходами на маркетинг и рассчитывать стоимость привлечения гостя.
Система уже отмечена профессиональным экспертным сообществом. Она вошла в ТОП 1000 идей Форума Агентства стратегических инициатив «Сильные идеи для нового времени 2024», представлен на стенде НИУ «Высшая школа экономики» на выставке-форуме «Россия» в рамках Дня искусственного интеллекта, а также вошел в число победителей Всероссийского финала Конкурса лучших инновационных проектов в сфере туризма и гостеприимства MITT Travel Start 2024, организованного Российским Союзом Туриндустрии (РСТ) и сообществом Travel Startups.
Data.Forecast: чем этот продукт лучше других систем
- Продукт разработан и развивается совместно с учеными Центра искусственного интеллекта НИУ «Высшая школа экономики» и использует современные дата инжиниринга и методов обработки данных.
- Под «капотом» находится модель, обученная на более чем 2500 факторах.
- В отличие от традиционных «транзакционных» бизнесов (финтех, ритейл, реклама, телеком) ведется учет специфических факторов индустрии гостеприимства.
- Объединяет данные различной природы и выстраивает их в единую базу данных, решая проблему разрозненности информации.
- Для прогнозирования применяются алгоритмы машинного обучения различного класса.
- Высокая скорость работы без потери точности данных. Полный цикл обучения — 20 минут, предсказания и вспомогательные модели — по 2−3 минуты каждая.
- Для работы с системой пользователям из индустрии гостеприимства или регионов не требуется специальных знаний.
Алексей Казьмин: «Реализованная идея соответствует целям и задачам развития Дорожной карты Федерального проекта по развитию искусственного интеллекта в составе нового нацпроекта «Экономика данных». Она позволит отелям России эффективнее планировать и реализовывать маркетинговые активности, а также сформировать для населения лучшее и доступное ценовое предложение на отдых и путешествия по своей стране. В рамках работы Форума «Сильные идеи для нового времени» и по итогам консультаций с экспертами подготовлен четкий и детальный план по дальнейшему развитию проекта, который усилит ее привлекательность и конкурентоспособность, а также подготовит к масштабированию на рынок».
Первые результаты работы
Решение уже внедрено в 6 отелях в Республике Карелия и Ленинградской области (отели «Точка на карте», «Дача Винтера», «Игора»). Продукт промышленно протестирован, подтверждена гипотеза о полезности продукта для отелей.
1. Дополнительный доход от продажи номерного фонда вырос на 5% сверх предсказанных модельных значений за счет применения стратегии опережения.
Комплекс обучаемых ежедневно моделей — это амбициозный интеллектуальный тренажер в настройке опережающего маркетинга по продвижению и достижению целевых значений (за июль 2023 − март 2024 количество предсказанных бронирований было выше на 28%, чем фактические брони за аналогичный период прошлых лет.
2. Снижение количества отмен за январь-март 2024 в сравнении с аналогичным периодом 2023 года на 3% (с 21% до 18%) за счет выявления и управления значимыми факторами, влияющими на вероятность заезда.
Потенциал рынка
Система Data.Forecast является российским аналогом предиктивных систем, ушедших с российского рынка, и имеет перспективы масштабирования в сфере гостеприимства.
Рынок у продукта новый и молодой. Уже сейчас эксперты оценивают его в количественном выражении в 5 000 пользователей и в 3 млрд рублей. Потенциал роста – более чем 20% в год.
Проект позволит использовать возможности алгоритмов анализа больших данных в индустрии гостеприимства и развлечений, что в свою очередь позволит повысить рентабельность отелей, увеличить спрос гостиничные услуги в период межсезонья, оптимизировать гостевые потоки в течение года и повысить удовлетворенность клиентов качеством и стоимостью предоставляемых услуг, а также сделает отдых в России доступнее за счет создания рекомендательной системы ценообразования (в среднем на 10%).
С уходом зарубежных продуктов прямых конкурентов Data.Forecast на рынке нет.
Обучением моделей машинного обучения и построением аналитики занимаются исследователи из Центра ИИ НИУ ВШЭ в интересах партнера АО «Новое сервисное бюро». Диджитал продакшн, визуализацию платформы и UX/UI-наполнение разработала Activica, IT-компания из Санкт-Петербурга.
Информация предоставлена Алексеем Казьминым, руководителем проекта АО «Новое сервисное бюро».
Больше информации об идеях по развитию городов и внутреннему туризму в рамках Форума сильных идей для нового времени 2024 можно найти тут, тут и тут.
Больше новостей по внутреннему туризму и развитию городов, а также программам дивизиона "Городская экономика" АСИ в наших соцсетях: телеграм-канал дивизиона и телеграм-канал "Классной страны", а также наш ВКонтакте. Подписывайтесь и будьте в курсе событий!
#СильныеИдеи #АСИтуризм #АСИрасскажет