Ljubljana · 24.03.2020

Wie verändert KI den Gastgewerbesektor?

Dienstleistungen, die durch künstliche Intelligenz (KI) betrieben werden, haben bereits verschiedene Geschäfte auf den Kopf gestellt und das Gastgewerbe holt schnell auf. Frühe Fortschritte in der Technologie ermöglichten es, Reise- und Unterkunftsvorkehrungen buchstäblich in der Handfläche zu treffen, so dass jedes Ziel leicht erreichbar ist.

Einige dieser Dienstleistungen nutzen bereits KI-Module (z.B. Booking, Trivago) und sind mit Rankingsystemen ausgestattet, die die Kundenzufriedenheit für den Gastgewerbeanbieter für einen breiteren Kreis potenzieller Kunden transparent machen und deren zukünftiges Geschäft stark (positiv und negativ) beeinflussen. 

Hoteliers streben bereits nach neuen Methoden, um Kunden zu erreichen, zu lernen, was sie mögen und was nicht, ihre Erfahrungen während ihres Aufenthalts zu verbessern, sie einzubinden, um ihre Loyalität zu verdienen, und ihr Image zu erhalten oder zu verbessern. Die Hauptakteure im Gastgewerbe sind sich bewusst, dass Innovationen Schlüsselelemente sind, die neue Kunden anziehen, bestehende Kunden an sie binden und vor allem ihrem Unternehmen ermöglichen, der Konkurrenz voraus zu sein.

 

 

 

Da sich alles um den Kunden dreht, bieten sich Möglichkeiten zu Innovationen aus den riesigen Mengen an kundenspezifischen Daten, die von den Gastgewerbeunternehmen gesammelt werden.

 

"Der Einsatz von Techniken der künstlichen Intelligenz zur Modellierung des Kundenverhaltens ist unerlässlich geworden, um die Kunden zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu antizipieren und ihnen das bestmögliche Kundenerlebnis zu bieten".

 

McKinsey schätzt, dass die Nutzung von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung und Personalisierung von Marketing und Vertrieb im Reisebereich ein Potenzial von bis zu 600 Milliarden Dollar jährlich. Der Aufenthalt eines Reisenden lässt sich grob in fünf Zeiträume einteilen, von denen jeder von KI-gestützten Dienstleistungen für prädiktive Analysen, Modellierung des Kundenverhaltens und Kommunikation profitieren kann. Diese Perioden sind:

  • Vor dem Aufenthalt
  • Check-in-Tag
  • Während des Aufenthalts
  • Check-out-Tag
  • Nach dem Aufenthalt 

 

"Vor dem Aufenthalt" konzentriert sich darauf, die Kunden anzuziehen und sie beim Erreichen ihres Ziels zu unterstützen. Der "Check-in-Tag" ist auf einen angenehmen Empfang und eine Einführung in die Dienstleistungen von Interesse ausgerichtet. „Während des Aufenthalts" konzentriert sich darauf, die Bedürfnisse der Kunden zu antizipieren und ihnen genau die richtigen Dienstleistungen und Veranstaltungen zu empfehlen. Der "Check-out-Tag" ist darauf ausgerichtet, Kunden zu unterstützen und sicherzustellen, dass sie mit einem guten Eindruck abreisen. „Nach dem Aufenthalt" ist darauf ausgerichtet, die Erinnerungen der Kunden an ihre positiven Erfahrungen zu wecken und ihnen für ihren nächsten Aufenthalt persönliche Vorteile anzubieten, um die Kundenbindung zu erhöhen. In all diesen Zeiträumen werden ähnliche Ansätze verwendet. Hier schränken wir den Umfang ein und führen nur die wesentlichen ein, die sich bereits als vorteilhaft erwiesen haben.

 

Prädiktive Analytik, Modellierung des Kundenverhaltens und personalisiertes Empfehlungssystem

Diese Techniken nutzen historische, kundenspezifische Daten, verschmelzen sie mit anderen relevanten Quellen und wenden maschinelle Lernalgorithmen an, um das Kundenverhalten zu modellieren und Vorhersagen über eine bestimmte Person oder Gruppe von Kunden zu treffen.

Die Vorhersagen werden verwendet, um Empfehlungen zu generieren, die das Geschäft, die Kundenerfahrung oder vorzugsweise beides verbessern.

 

"Beispielsweise werden Vorhersagemodelle trainiert, um das optimale Datum für die Aussendung spezieller, personalisierter Angebote vorherzusagen, um die Reservierungsraten für vorhergesagte oder von Experten definierte Daten und Preise zu erhöhen, die dem spezifischen Profil eines Kunden entsprechen würden." 

 

Einige Resorts verwenden öffentlich zugängliche Wetter- und Reisedaten, um Prognosemodelle zu trainieren, um potenzielle Verspätungen und Stornierungen im Transportwesen vorherzusagen, damit sie Hilfe anbieten und Unterkünfte umorganisieren können. Die Modellierung des Kundenverhaltens wird verwendet, um relevante Kontextinformationen in das Vorhersagemodell einzubringen, das dann für Echtzeit-Empfehlungen verwendet wird. Beispielsweise können Profil- und Interessenmodelle (Vorlieben und Abneigungen) verwendet werden, um das Kundenverhalten zu überwachen und ihre Bedürfnisse zu antizipieren. Dies dient als Input für das Empfehlungssystem, das das nächste On-Property-Produkt oder die nächste On-Property-Dienstleistung ausgibt, die der Kunde möglicherweise kaufen möchte. Solche Empfehlungssysteme werden auch dazu verwendet, die für Marketingzwecke am besten geeigneten Veranstaltungen und Dienstleistungen pro Kunde zu generieren. Einige Lösungen nutzen das Profil und die historischen Daten des Kunden, um eine kundenspezifische Reise oder ein Abenteuer zusammenzustellen und führen sie durch einen persönlichen, mobilen Reiseführer für ein einzigartiges Erlebnis in Echtzeit.   

 

 

Natürliche Sprachverarbeitung und Audioerkennung für virtuelle Assistenten

Viele Unternehmen im gesamten Gastgewerbe haben die Möglichkeit genutzt, virtuelle Assistenten (Chatbots) als Kommunikationskanal einzusetzen. Die oben genannten Empfehlungssysteme können mit natürlicher Sprachverarbeitung und mit Audio-Erkennung erweitert werden, um Empfehlungen on-the-fly zu generieren, wenn Fragen auftauchen oder Auslöser im Kundenverhaltensmodell Potenzial für Empfehlungen zeigen (z.B. empfiehlt das System ein zusätzliches Bett für ein Kind, oder wenn es erfährt, dass der Kunde ein Haustier hat, empfiehlt es ein tierfreundliches Hotel). Der virtuelle Assistent kann dem Kunden bei jedem Schritt seiner Reiseplanung helfen, von der Recherche über die Buchungen bis hin zum Aufenthalt selbst. Viele Unternehmen haben sie auf ihren Websites, um die Buchungsprozesse zu vereinfachen, und einige haben bereits mobile Anwendungen mit virtuellen Assistenten, die während eines Aufenthalts genutzt werden können.

 

"Anstatt zum Beispiel anzurufen und die Rezeptionistin über die Ereignisse im Resort oder über die verfügbaren Hoteleinrichtungen zu befragen, kann man einfach eine Anwendung gestartet und die Frage eingetippt oder gestellt werden. Der virtuelle Assistent personalisiert die Antwort und ermöglicht gegebenenfalls auch die Buchung von Dienstleistungen."

 

Einige Hotels führen bereits virtuelle Assistenten wie "Alexa" von Amazon in ihren Zimmern ein, um die Kundenkommunikation zu rationalisieren.

Intelligente Zimmer und intelligente Resorts

Viele Hotelzimmer und sogar ganze Resorts werden mit IoT-Geräten aufgerüstet, die die Infrastruktur und die Umwelt überwachen. Die fortschrittliche Analyse von IoT-Daten ermöglicht dem Unternehmen einen Echtzeit-Einblick in den Betrieb, der im Resort eingesetzten, technologischen Ausrüstung sowie in die Dienste der vorausschauenden Wartung. Niemand möchte unzufriedene Kunden aufgrund unerwarteter Serviceausfälle. Zudem können IoT-Geräte zusätzliche Informationen über die Kunden liefern, die als Input für das Empfehlungssystem zur besseren Analyse und für bessere Empfehlungen genutzt werden können.

Intelligente Hotelzimmer sind mit virtuellen Assistenten als Kommunikationsweg zwischen dem Kunden und den Geräten im Zimmer ausgestattet. Sie ermöglichen es den Gästen, die Zimmerfunktionen über Sprachbefehle zu steuern, wie z.B. das Kühlen oder Heizen des Zimmers, das Schließen von Jalousien, das Einschalten von Musik usw. Fortgeschrittenere, intelligente Räume sind bereits in der Lage, das Verhalten des Kunden (IoT-Daten) zu erlernen und die Umgebung automatisch anzupassen. Es gibt mehrere Pilotprojekte, die die Möglichkeiten des Einsatzes von KI-fähigen Robotern für Check-in, Concierge und Zimmerservice testen.

 

Mit den Fortschritten in der KI und den Vorteilen, die der Einsatz von KI im gesamten Gastgewerbe mit sich bringt, können wir neue Preis- und Einnahmestrategien sowie neue Möglichkeiten zur Steigerung der Kundenzufriedenheit erwarten.

 

 

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