Разделы

Цифровизация

Технологии ИИ помогут отелям прогнозировать спрос, контролируя расходы на маркетинг

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ совместно с отелями «Точка на карте», «Дача Винтера», курортом «Игора» разработали программное обеспечение на основе искусственного интеллекта для прогнозирования спроса на гостиничные услуги, учитывающего различные факторы, например, такие как историческая динамика бронирований, их атрибутов, проводимых маркетинговых активностей, медиаплана, динамики погодной обстановки и других параметров. Об этом CNews сообщили представители АО «НСБ».

В рамках проекта было обучено 756 моделей на семи различных временных периодах, сконструировано и изучено более 2600 факторов, проведено 2268 экспериментов с замером точности моделей на различных горизонтах прогнозирования.

Для моделирования была настроена последовательность шагов, реализующих соединение различных источников данных, инжиниринг факторов, автоматическую процедуру отбора значимых факторов, машинное обучение различных классов моделей для прогноза числа бронирований, обучение модели чувствительности спроса к среднему тарифу и объему трафика на сайте отелей, расчет точности на различных горизонтах планирования.

Для оценки предсказательной и обобщающей способности моделей была проведена кросс-валидация с расширяющимся окном для оценивания модели на различных временных периодах. При этом прогноз на период теста производился, как если бы, модель ежедневно получала самые последние данные, но при этом спецификация модели фиксирована, т.е. симулировалась ситуация промышленного применения модели с дообучением один раз в месяц.

Средняя точность прогнозирования составила на тренировочной, тестовой базе по данным 2021-2022 гг. – 89-95% в зависимости от отеля.

Евгений Грачев, Рексофт: ИТ-проекты, которые вчера казались сверхамбициозными, сегодня стали обычным делом
маркет

Модель предполагается к применению отелями «Точка на карте», «Дача Винтера», курортом «Игора» на ежедневной основе с учетом автоматического поступления данных из внешних источников, в отличие от распространенного подхода к предиктивному анализу на основе исторических данных самого показателя и с помощью экстраполяции тренда.

Разработанное программное обеспечение позволит отелям России эффективнее планировать и реализовывать маркетинговые активности, оптимизировать настройки проводимых рекламных кампаний на фоне сокращения глубины бронирования и изменчивого спроса.