Machine learning e inteligencia artificial o c¨®mo mejorar la experiencia de viaje
Conocer las motivaciones del viajero es la clave para mejorar su traslado de principio a fin y construir relaciones a largo plazo con el usuario en una industria saturada
Viajar es uno de los placeres de la vida. Las aglomeraciones, las colas o los retrasos suponen, sin embargo, uno de los frenos para lograr que el hecho de viajar suponga una inspiraci¨®n y se convierta, por el contrario, en algo menos placentero. La inteligencia artificial y el machine learning pueden ser de gran ayuda para mejorar la experiencia de viaje.
¡°Trabajamos para que el machine learning sirva para eliminar los puntos de fricci¨®n de los clientes a la hora de viajar¡±, explica a EL PA?S Retina Rodrigo Acu?a, responsable de AI Research de Amadeus, proveedor l¨ªder de tecnolog¨ªa para el sector del viaje. ¡°Trabajamos en muchos segmentos de la experiencia de viaje, como aerol¨ªneas, aeropuertos, agencias y hoteles, y es por eso por lo que podemos estar presentes a lo largo de lo que en la industria denominamos passenger journey, el mapa de experiencia del pasajero¡±.
La clave de todo el proceso, explica el directivo, reside en ¡°entender qu¨¦ es lo que motiva a cada persona a buscar y reservar un viaje determinado¡±. ?Por qu¨¦ es importante entender esto? Porque aqu¨ª residir¨¢ la clave para mejorar su traslado de principio a fin y construir relaciones a largo plazo con el usuario en una industria saturada.
- Todo sobre el viajero
La tecnolog¨ªa es clave a la hora de afrontar esta complejidad, ya que permite modelar, testear e incluso anticipar los comportamientos de los viajeros. Para ello, Amadeus divide en cuatro bloques distintos la experiencia de usuario.
Amadeus puede determinar las cinco soluciones de viajes m¨¢s pertinentes y preferidas por el usuario
El primero se conoce como inspiration (inspiraci¨®n). Es el momento en el que el usuario decide el viaje que va a emprender y se prepara para llevar a cabo las reservas necesarias. ¡°Para un vuelo entre Madrid y Nueva York existen much¨ªsimas combinaciones de trayectos o precios, entre otros factores¡±, explica Acu?a. ¡°Amadeus, a trav¨¦s de los sistemas de machine learning, puede por ejemplo determinar las cinco soluciones de viajes m¨¢s pertinentes y probablemente preferidas por el usuario. Adem¨¢s, podemos recomendar el mejor precio de venta de un billete teniendo en cuenta no solo la oferta y la demanda, sino tambi¨¦n las particularidades de cada tipo de cliente.¡±
El segundo paso de este proceso es el de la reserva (booking). En este punto, las compa?¨ªas, fundamentalmente las aerol¨ªneas, intentan no solo facturar el billete, sino otros productos adicionales, los llamados ancillary services (servicios auxiliares) tales como traslados en destino, maletas, productos a bordo o seguros de viaje. Amadeus dispone de sistemas para optimizar la venta de estos servicios auxiliares. Adem¨¢s, est¨¢ innovando con algoritmos alimentados por aprendizaje autom¨¢tico con el objetivo de mejorar las recomendaciones de productos, haci¨¦ndolas m¨¢s pertinentes y personalizados.
- Del embarque al aterrizaje
En tercer lugar est¨¢ lo que se conoce como in trip. Este es un momento sumamente sensible, dado que se produce cuando el visitante est¨¢ en pleno viaje. A trav¨¦s del sistema 'Departure Control System¡¯, las aerol¨ªneas pueden gestionar el embarque de pasajeros as¨ª como el despegue del avi¨®n. Seg¨²n explica Acu?a, Amadeus ha complementado este sistema recientemente gracias a nuevos algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico, capaces de estimar el peso del equipaje para que las aerol¨ªneas puedan decidir apropiadamente la cantidad de combustible y de cargo varias horas antes del despegue.
Por ¨²ltimo, cuando el viajero ha regresado (probablemente a su pesar) a casa es frecuente que recomiende su viaje a trav¨¦s de las redes sociales o en plataformas destinadas a ese efecto, como TripAdvisor. Los sistemas de machine learning, conjuntamente con procesadores de lenguaje natural (capaces de convertir lo que hablamos o escribimos los humanos en algo entendible por m¨¢quinas) tienen el potencial de procesar y sintetizar las recomendaciones para que las empresas mejoren sus ofertas en el futuro.
Tres prioridades
Actualmente, Amadeus est¨¢ estudiando muy de cerca tres temas claves en lo que a innovaci¨®n y viaje se refiere.
No stress travel. Viajar es estresante, por mucho que nos guste. "Trabajamos para que deje de serlo", asegura Rodrigo Acu?a, responsable de AI Research de Amadeus. "Retrasos, destinos que hablen otro idioma, etc. Se produce mucho estr¨¦s cuando est¨¢s buscando".
End to end travel. "Tradicionalmente pensamos en el avi¨®n y en el hotel", asegura Acu?a. "Pero ahora, en realidad, la mitad del dinero lo gastas en destino (restaurantes, transporte p¨²blico, espect¨¢culos). Trabajamos para resolver los problemas que surgen y para que el turista pueda dedicar m¨¢s tiempo disfrutando de su destino que gestionado el viaje"
Empowered traveller. "Nos inspiramos en la experiencia de usuario que hoy tenemos en diferentes servicios en l¨ªnea", asegura Rodrigo Acu?a. Gracias a las apps, el usuario puede personalizar la experiencia de viaje cada vez m¨¢s, tomando el control en cada fase del proceso. "Los usuarios tiene muchas expectativas sobre lo que la tecnolog¨ªa puede hacer por ellos", asegura Acu?a. "Queremos trasladar estas expectativas al mundo del viaje para lograr la misma experiencia que en retail: m¨¢s transparencia, m¨¢s flexibilidad".
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