5 weitere Beispiele für Predictive Analytics in der Reisebranche
Zuvor habe ich 5 Möglichkeiten aufgelistet , wie die Reisebranche Predictive Analytics einsetzt. Diese reichten von Recommender-Systemen über Betrugserkennung bis hin zur Conversion-Optimierung. Die Reisebranche nutzt Predictive Analytics auch in einer Reihe anderer Funktionen, wie unten aufgeführt:
Dynamische Angebote von Reiseprodukten
Segmentierung und Clustering von Passagieren
Betrugserkennung
Anreicherung von Passagier- und anderen Reisedaten
Werte). In ähnlicher Weise gibt es andere wichtige Informationen, die nicht aus Rohdaten stammen und nur durch die Integration anderer Datenquellen verfügbar sind. Predictive Analytics ist nützlich, um auf fehlende Daten zu schließen und verschiedene Quellen abzugleichen, um neue Funktionen für Reisesysteme zu schaffen.
Prognosen (z. B. für Umsatzmanagementsysteme und Nachfrageanalysen)
In der Vergangenheit berücksichtigten Prognose-Engines, die in Umsatzmanagementsysteme eingebettet waren, nur vergangene Buchungen. Was passiert jedoch, wenn einige Elemente geändert werden? (z. B. eine neue "Tariffamilie"), was passiert, wenn eine Fluggesellschaft ihren Flug von 9:00 Uhr auf 8:00 Uhr verlegt? Welche Auswirkungen hat es auf die Nachfrage, wenn der Preis für Flugtickets um 10 % steigt? Prognosesysteme der neuen Generation basieren nicht nur auf Zeitreihen, sondern auch auf "Faktoren" (Preis, Zeitpläne usw.) und können so den Umsatz optimieren.
What do you think? Gibt es andere Möglichkeiten, wie die Reisebranche Predictive Analytics nutzen könnte?
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