Blockchain, Machine Learning: quali cambiamenti per il 2018?
Perché diamo così tanta importanza a queste tecnologie? Come faranno evolvere il viaggio d’affari? Ve lo spieghiamo noi.
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Grazie all’ottimizzazione dei Data, gli attori del Travel aggiornano di continuo la loro strategia e migliorano l’esperienza del cliente. Anche quest’anno, la comparsa di nuove tecnologie presenta delle opportunità da cogliere. Ecco come!
La blockchain, che cos’è?
Si tratta d’una tecnologia di stoccaggio e trasmissione d’informazioni che funziona senza organo centrale di controllo, pur conservando una rintracciabilità dei proventi e degli attivi. Funziona come metodo di pagamento con una criptovaluta*. In breve, è una modalità di funzionamento che promette delle azioni protette, rapide, senza intermediario. Ideale per cambiare idea e tragitto con la massima sicurezza a partire dal proprio cell.
I risultati? Il 43% degli attori del travel esplorano attualmente il potenziale di questa tecnologia nelle loro applicazioni, in particolare per il pagamento o la fidelizzazione secondo uno studio di Travelport Digital.
Alcuni esempi applicativi
Lo studio Travelport Digital sottolinea anche l’opportunità di ridurre gli intermediari grazie a queste tecnologie. È ciò che interessa in modo particolare gli attori del viaggio. Lufthansa, ad esempio, ha deciso di liberarsi dei GDS grazie a questa tecnologia, dato che la Blockchain genera la democratizzazione dei pagamenti tra privati.
Gli hotel TUI hanno spostato la totalità delle loro offerte alberghiere sulla blockchain, facendo sparire in questo modo le spese e le commissioni percepite dagli intermediari di pagamento.
Nel settore aereo, Air New Zealand si concentra sull’ottimizzazione della sicurezza e sull’efficacia dei suoi servizi grazie alla Blockchain, in particolare per la prenotazione e per il tracking dei bagagli. Un viaggio più semplice da organizzare, meno caro e più sicuro: ben pochi resisteranno!
Il Machine Learning, l’analisi predittiva al servizio del viaggio
Prevedere il futuro, non è l’obiettivo ricercato nel settore del travel?
Anticipare i prossimi voli d’un utente, conoscere i suoi gusti in materia alberghiera, anticipare i suoi bisogni… che esperienza per il cliente! Da alcuni anni a questa parte, il Machine Learning offre a poco a poco la possibilità alle aziende del travel di anticipare il comportamento dei loro clienti. Difatti, il Machine Learning ha la capacità di apprendere con il passar del tempo basandosi su dei dati. In pratica, grazie ai dati studiati, un albergatore è in grado d’identificare il tipo di camera preferito da uno dei suoi clienti. Alla sua prossima prenotazione, potrà mettere in evidenza questa camera nel suo sito e proporre una promozione. Lo stesso vale per un posto in un volo, il menù previsto, la prenotazione di un trasporto, ecc.
Il settore dei viaggi avrebbe torto di non servirsene: secondo uno studio CMO di American Express, l’83% dei millennial sono propensi a lasciare che le marche seguano i loro dati se ciò può consentire loro di beneficiare di un’esperienza più personalizzata.
Anticipare i prossimi voli d’un utente, conoscere i suoi gusti in materia alberghiera, anticipare i suoi bisogni… che esperienza per il cliente! Da alcuni anni a questa parte, il Machine Learning offre a poco a poco la possibilità alle aziende del travel di anticipare il comportamento dei loro clienti. Difatti, il Machine Learning ha la capacità di apprendere con il passar del tempo basandosi su dei dati. In pratica, grazie ai dati studiati, un albergatore è in grado d’identificare il tipo di camera preferito da uno dei suoi clienti. Alla sua prossima prenotazione, potrà mettere in evidenza questa camera nel suo sito e proporre una promozione. Lo stesso vale per un posto in un volo, il menù previsto, la prenotazione di un trasporto, ecc.
Il settore dei viaggi avrebbe torto di non servirsene: secondo uno studio CMO di American Express, l’83% dei millennial sono propensi a lasciare che le marche seguano i loro dati se ciò può consentire loro di beneficiare di un’esperienza più personalizzata.
Alcuni esempi di applicazione?
La compagnia aerea United Airlines utilizza ormai un sistema che analizza 150 variabili nel profilo del viaggiatore. Risultato: l’intelligenza artificiale utilizzata è capace di fornire un’offerta su misura al momento appropriato. Questa tecnologia ha permesso a United Airlines di aumentare la sua crescita annuale del 15%, secondo lo studio Exastax. Un sistema win-win.
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