Примеры использования ChatGPT и генеративного AI в тревел-индустрии
Для игроков в сфере тревел-индустрии построение и позиционирование своего бренда, а также выстраивание связей с клиентом критически важно. Однако с появлением генеративного AI и последующей надстройкой сверху целого пласта ваших технологий полностью изменяется подход в работе с клиентом. О примерах использования ИИ в тревел-индустрии рассказал Алексей Яншин, Директор IT-компании Sabre Corporation в Казахстане.
1. Планирование путешествий Возможность применения генеративного ИИ начинается в первую очередь в планировании путешествий, и заключается в помощи на этапе предварительного планирования, пока путешественники еще не знают, чего они хотят.
Технология бронирования на основе генеративного ИИ может отойти от типичного процесса заполнения форм на нескольких веб-страницах и перейти к полностью интегрированному процессу, который начинается с разговора без большого количества громоздких шагов.
По сути, традиционные ОТА учат путешественника следовать алгоритму, построенному на сайте, это похоже на механический процесс: выбери даты, выбери направление, выбери тариф, внеси номер карты и т.д.
Генеративный AI меняет и ломает ВЕСЬ этот процесс, интерфейс и всю привычную логику построения технологий в B2C тревеле.
Ведь с ним можно написать простым текстом или даже сказать, что вы хотите и куда хотите полететь.
Благодаря API, доступ к генеративным AI упрощается, и мы сможем видеть появление сотен если не тысяч компаний в сфере тревел, которые будут строить клиентские интерфейсы и механизмы уже на абсолютно новых технологиях.
Просто представьте себе, что путешественники смогут задавать более комплексные запросы вроде: "Я хочу полететь куда-нибудь, где есть пляж с белым песком, и при этом не очень многолюдно в это время года и есть пляжный бар где подают лучшую маргариту". Обработать такой запрос можно, только используя генеративный AI (не уверен, что есть агенты, знающие абсолютно все направления и то, где подают маргариту 😊). Что естественно порождает колоссальные изменения в технологической инфраструктуре агентств.
Таким образом можно создавать новый, более персонализированный контент.
Пример скриншота
2. AI в работе call-центра Другой пример — это использование генеративного AI в работе колл-центра. Неважно, ОТА или ТМС, но уже сейчас возможности технологии позволяют снять нагрузку с операторов, тем самым сокращая расходы. Что более важно, это то, что AI постоянно учится, что с каждым днём улучшает качество ответов. А благодаря интеграции с CRM, Mid Office и Back Office системами клиентский опыт можно вывести на абсолютно новый уровень.
Если технология будет иметь доступ к историческим данным ваших путешественников, программам лояльности или, например, историю взаимодействия компании с клиентом (как часто обращался клиент в агентство, с какими вопросами и т. д.), то персонализация выйдет на абсолютно новый уровень.
3. Помощь AI во время путешествия
Следующим интересным примером использования генеративного AI является взаимодействие с клиентом во время его поездки.
Многие компании в настоящий момент не могут взаимодействовать с клиентом во время поездки и извлекать выгоду. Пассажир покупает авиабилет, бронирует гостиницу — на этом всё. Однако его путь только начинается. И здесь для агентств открываются огромные возможности.
Например, в случае задержки рейса, когда пассажиру нужно провести 3–4 часа в аэропорту, можно запросить технологию и подсказать, как и где провести время в аэропорту, где поесть том ям? Если такой функционал встраивать в интерфейс агентства, то это напрямую влияет на лояльность клиента и возможность буквально управлять его клиентским опытом во время поездки. Тем самым агентство может полностью зациклить весь клиентский опыт пассажира внутри своей технологической экосистемы и получить больше контроля, а значит и возможностей.
Если рейс задержан можно просто отправлять уведомления о том, что может пассажир делать во время ожидания.
Другой пример — это использование генеративного AI в работе колл-центра тревел агентства.
Мы локально в команде тестировали его, задавая ему самые общие вопросы, вроде тех, что часто поступают нам на колл-центр. Например, как оформить возврат авиабилета в системе Sabre. И мы были шокированы качеством ответов. Это яркий пример, как генеративный AI может автоматизировать работу колл-центра тревел агентства или авиакомпании.
По мере того, как компании будут встраивать функции генеративного AI в свои платформы и приложения, технология сможет лучше использовать огромные объемы данных, которые они уже собрали за годы своей деятельности. Поэтому если агентство имеют определённый бизнес фокус, то соответственно и набор данные будет более уникальным.
ОТА нового типа будут строить свои процессы на технологиях генеративного AI, то есть архитектурно все внешние и внутренние продукты и технологии будут надстроены сверху.
Тектонические изменения будут происходить в сфере тревел благодаря внедрению ИИ. Как это произошло в Казахстане 7-10 лет назад, когда появились первые ОТА и буквально перевернули с ног на голову способ покупки авиабилетов, гостиниц и тд.