Terminas el rollito de atún picante y pagas la comida tocando la pantalla del teléfono. La aplicación te comunica la llegada una inminente tormenta y te sugiere que cambies el tour en bicicleta que tenías planeado por una galería de arte que te había llamado la atención el día anterior. «¿Te gustaría confirmar el tour de acceso prioritario? Obtendrás un 30% de descuento si reservas ahora», te dice en una voz amable.
Todo lo comentado es posible en un futuro no muy lejano a través de lo conocido como Aprendizaje Automático, inteligencia artificial que se puede utilizar para ofrecer recomendaciones más personalizadas y contextuales.
La inteligencia artificial se puede utilizar para ofrecer recomendaciones más personalizadas y contextuales
En estos días, el Aprendizaje Automático está dando sus primeros pasos, pero ya ha comenzado a transformar la experiencia del consumidor en muchas industrias. ¿Has recibido alguna vez una recomendación de película de Netflix similar a otras que has visto? ¿Amazon te ha sugerido alguna vez productos que otras personas han adquirido tras comprar el libro que estás mirando? Aprendizaje Automático.
Hay muchas oportunidades para su implementación en el Sector Turístico, pero también desafíos que deben ser abordados para ofrecer con éxito a los consumidores más productos previos al viaje y experiencias una vez en el destino.
Si tu servicio de videostreaming te recomienda una mala película, perderás a lo sumo un par de horas de tu tiempo. Sin embargo, si una web de viajes te recomienda el lugar equivocado para alojarte o cosas que hacer, el coste es mucho mayor si tenemos en cuenta la pérdida de tiempo y dinero. Por lo tanto, es imperativo satisfacer a los consumidores con las recomendaciones adecuadas para cada viaje.
El Aprendizaje Automático ha ayudado a ofrecer clasificaciones más inteligentes adaptadas al usuario
En TripAdvisor, iniciamos nuestro trabajo con el Aprendizaje Automático en 2014 con nuestra funcionalidad ‘En Exclusiva para ti’, que clasifica los hoteles basándose en las preferencias personales de los usuarios, su comportamiento de compra y opiniones aportadas anteriormente. Gracias a este esfuerzo inicial, hemos aprendido mucho acerca de la forma en la que los viajeros planifican y reservan sus viajes:
— Lección 1: el proceso de hacer recomendaciones contextualizadas en los viajes es más difícil que en muchas otras industrias. Esto se debe a que el viaje de una persona puede cambiar dependiendo del tipo de viaje que hace y con quien esté viajando. No es lo mismo un viaje de negocios que un viaje romántico con tu pareja o con los niños. Por ello, hemos trabajado para entender cómo mejorar las recomendaciones basadas en el contexto del viaje. Esta visión ha sido clave para nuestros esfuerzos y crear mejores experiencias, más intuitivas y personalizadas, para nuestra comunidad de viajeros.
— Lección 2: las maravillosas recomendaciones de un comportamiento del pasado y el comportamiento de la gente con gustos afines no es suficiente. Los consumidores quieren y necesitan poder ver información adaptada al tipo de viaje o experiencia que quieren, y poder también cambiar sus preferencias cuando sea necesario. Por esa razón, es importante dar a los viajeros la capacidad de filtrar y refinar recomendaciones personalizadas basadas en el Aprendizaje Automático.
— Lección 3: También aprendimos que el ranking de los hoteles mejor valorados por los viajeros no siempre es lo más útil, ya que los establecimientos con la clasificación más alta en un destino determinado no siempre se alinean a las necesidades de un viajero en particular o a las consultas de búsqueda. El Aprendizaje Automático nos ha ayudado a ofrecer clasificaciones más inteligentes adaptadas a las necesidades de cada usuario.
Hemos sido capaces de aprender rápidamente de nuestros errores para seguir avanzando y perfeccionando el uso del Aprendizaje Automático. Afortunadamente, tenemos 15 años de datos acumulados, incluyendo 535 millones de comentarios y opiniones de viajeros de todo el mundo, y 415 millones de usuarios mensuales, que han ayudado a refinar las etiquetas y otros atributos sobre los establecimientos. Destilando estas señales semánticas, ofrecemos recomendaciones más individualizadas y que ayudan cada vez más a los viajeros a reservar los mejores restaurantes, atracciones y hoteles para su viaje. Somos también capaces de enviar en tiempo real recomendaciones basadas en su ubicación, a través de sus dispositivos móviles.
Recientemente, hemos integrado el Aprendizaje Automático a nuestra clasificación ‘Mejor relación calidad-precio’, que ayuda a los viajeros a sacar el mayor partido posible a su dinero ordenando los hoteles en base a una combinación de factores, incluyendo las calificaciones de los viajeros, popularidad de reserva, afinidad con la marca y ubicación. También lo hemos aplicado a las nuevas categorías ‘Cosas que hacer’ y ‘Restaurantes’, para ofrecer recomendaciones más personalizadas y contextualizadas. Digamos que es temprano por la mañana y que estás conociendo una nueva ciudad… Ahora, intuitivamente, te recomendaremos un buen sitio para desayunar cerca, sin necesidad de que realices de forma proactiva.
Por lo tanto, ¿qué nos depara el futuro de los viajes? Cómo nos imaginamos un mundo en el que empezamos a resolver los grandes retos del Aprendizaje Automático y perfeccionar la tecnología, predigo que el viaje se irá acercando cada vez más a lo siguiente:
— Personalizado: las recomendaciones de viaje estarán cada vez más adaptadas a cada persona.
— Contextualizado: las sugerencias sobre dónde ir y qué hacer se basan cada vez más en qué tipo de viaje estés haciendo, dónde te encuentres, la hora del día y la meteorología.
— Automático: la cantidad de entradas o datos que un usuario necesite proporcionar disminuirá gradualmente.
— Asistencia: las recomendaciones de viaje se basarán cada vez más en información pasiva basada en consultas proactivas.
— Completo: cada aspecto de un viaje y servicios adicionales estarán combinados de una forma única y útil para el viajero.
A medida que la aplicación del Aprendizaje Automático evolucione, la tecnología se adecuará, y el proceso de programación y reserva de un viaje será aún más agradable. Estamos en el comienzo de lo que será un viaje muy emocionante.
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