Viaggi, il futuro è nel Deep Learning

Non ci sono dubbi sul fatto che l’industria turistica sia tra quelle più fortemente danneggiate dalla pandemia da Covid-19. Località generalmente impattate da ingenti flussi turistici sono state per lungo tempo deserte e, a livello generale, i turisti nel corso del tempo si sono dimostrati attendisti nelle scelte sulle vacanze a causa delle limitazioni ancora vigenti. Ciò nonostante, a livello domestico, nelle ultime settimane si sono registrati dei tassi di crescita delle prenotazioni che possono essere ritenuti incoraggianti. Secondo l’ISTAT le cifre parlano infatti, per il segmento turistico, un indice relativo ai consumatori pari a 86,1, contro il 54,6 dello scorso mese. Il valore più alto del 2021 sei era registrato a febbraio, pre-pandemia, quanto tuttavia si era fermato a 65,9. Il settore del trasporto passa invece dal 104,7 dello scorso mese al 120,3 di maggio. Anche qui il valore più alto fino ad oggi era quello di febbraio, quando l’indice segnava 96.

Viaggi, il Deep Learning come alleato per la ripresa

Nel complesso, i dati fotografano un settore che sembra riconquistare fiducia nel futuro, probabilmente anche alla luce delle riaperture e dell’allentamento delle restrizioni. Questo è quindi il momento cruciale per ripartire e per assicurarsi un vantaggio rispetto alla concorrenza per i mesi a venire. Una valida strategia consiste nello sfruttare le avanzate funzionalità e possibilità di applicazione del deep learning per definire una modalità innovativa e data-driven per raggiungere i potenziali clienti.

Le ragioni che rendono il deep learning l’approccio tecnologico più indicato per questo settore sono molteplici.

1. In primo luogo, il deep learning è per natura adatto ai casi in cui si hanno a disposizione ampi e consistenti dataset. In questi casi gli algoritmi hanno la possibilità di essere “esercitati” (fase di training), in modo da identificare dei pattern di comportamento ricorrenti e suggerire azioni finalizzate ad intercettare la domanda, massimizzarla o prevederla. Nell’attuale scenario il deep learning può essere utilizzato per mettere in relazione il livello di restrizioni registrate nel tempo nelle diverse località con l’andamento della domanda, l’andamento della curva dei contagi e delle altre variabili impattanti. Utilizzando queste informazioni, ad esempio, è possibile prevedere l’andamento della domanda in una determinata destinazione e con specifiche restrizioni in vigore. Tale informazione consentirebbe di individuare i potenziali clienti in target ed intercettarli attraverso un prezzo ottimizzato o un pacchetto che risponda alle esigenze attese o mettendo in atto specifiche azioni di marketing.
2. Già da tempo nel settore turistico i grandi player utilizzano in svariati ambiti il machine learning e il deep learning. Ad esempio, Airbnb ha implementato degli algoritmi basati sull’utilizzo di reti neurali per ottimizzare la rilevanza nelle ricerche e incrementare le prenotazioni, oppure Hotels.com utilizza algoritmi di machine learning per suggerire ai clienti delle soluzioni sulla base dei precedenti comportamenti d’acquisto e personalizza dei suggerimenti in funzione di tali evidenze.
3. A livello generale, l’intelligenza artificiale può aiutare chi opera nel settore turistico per raggiungere tre principali obiettivi: identificare i propri potenziali clienti, in funzione del tasso di conversione atteso; ottenere una conoscenza più approfondita dei propri clienti e individuare gli elementi su cui fare leva in termini di pricing per massimizzare le proprie marginalità; ottimizzare gli investimenti in pubblicità e marketing sulla base dei dati disponibili. In questo modo è possibile incrementare le conversioni, individuando i potenziali clienti e offrendo loro la soluzione che risponde al meglio alle loro preferenze.

Viaggi, i vantaggi del Deep Learning

Oramai molte aziende travel hanno trovato nel deep learning l’ingrediente chiave per il loro successo. Attraverso tale approccio è possibile acquisire un vantaggio per intercettare più rapidamente ed efficacemente i propri potenziali clienti, per ottimizzare gli investimenti di marketing e per prevedere il trend della domanda in funzione delle “nuove” variabili impattanti in questa fase post-pandemica.

Utilizzare Intelligenza Artificiale e Machine Learning rende l’azienda estremamente reattiva nel rispondere ai nuovi need del mercato. I player in grado di sfruttare i dati a propria disposizione per creare sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale acquisiscono infatti un  vantaggio competitivo in grado di rendere il proprio business in perfetto timing con le evoluzioni della domanda, oggi più che mai dinamica e di complessa previsione.