Price Insights, Customer Service e Online Marketing: i prossimi scenari dell’Intelligenza Artificiale

Il tema della PhoCusWright Conference 2019 è stato “Are we there yet?” letteralmente “Ci siamo arrivati?” riferito all’innovazione tecnologica che vede protagonisti Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Big Data nei nostri device, nelle nostre strategie di marketing e nelle nostre vite.

Qui in particolare si è parlato di Travel e di come l’AI sia sempre più protagonista del mondo dei Viaggi.

Startup innovative, realtà alberghiere di successo, relatori e professionisti nel settore turistico più importanti al mondo si sono alternati per discutere sul panorama attuale, esaminare le idee innovative più recenti e per capire a che punto siamo nella rivoluzione tanto predetta dai visionari.

Vediamo come Google ha esposto i prossimi scenari di AI e Machine Learning nel mondo del Turismo.

Premessa

Prima di illustrare nel dettaglio l’intervento di Google, definiamo alcuni concetti fondamentali utilizzando proprio le spiegazioni che sono state fornite nel panel

🧠 Cosa significa Intelligenza Artificiale

L’AI (Artificial Intelligence) è la scienza che rende le macchine Intelligenti.

Per “intelligence” si intende sia la capacità di calcolo o di Data analysis da parte delle macchine che la traduzione di forme di intelligenza tipicamente umane in forme comportamentali riproducibili da alcuni device.

🧠 Cosa significa Machine Learning

Il ML consente a un computer di fare qualcosa senza essere programmato con regole.

In poche parole, gli algoritmi di Machine Learning utilizzano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati in modo “adattivo” man mano che aumentano gli esempi da cui apprendere. Quindi è un sistema che impara dall’esperienza, o meglio da programmi di apprendimento automatico.

Mediante il Machine Learning è possibile fare previsioni automatiche parendo da dati in ingresso, costruendo dunque modelli previsionali in grado di ridurre notevolmente gli errori.

🧠 Cosa significa Deep Neural Networks

L’apprendimento profondo è un approccio al Machine Learning ispirato all’essere umano.

In particolare le reti neurali usano algoritmi in grado di simulare il funzionamento del cervello umano, offrendo alle macchine una maggiore capacità di individuare pattern di informazioni siccome sono in grado di processare i dati in modo non lineare.

In pratica le Deep Neural Networks consentono alle macchine di apprendere dai dati cercando le relazioni che intercorrono tra loro e raggiungendo livelli di astrazione sempre più profondi.

Un esempio di Deep Neural Networks è offerto da BERT, il nuovo algoritmo di Google Ricerca.

Il Keynote di Google alla Phocuswright Conference

A parlare della declinazione che sta assumendo l’Intelligenza Artificiale di Google per migliorare per performance del settore turistico è stato Oliver Heckmann, Search Engine Vice President di Google responsabile per il mercato Travel.

Lo speech inizia con l’aneddoto di sua esperienza poco felice mentre si trovava in vacanza all’estero.

Heckmann racconta che durante una telefonata di emergenza ha avuto molte difficoltà a comunicare in un’altra lingua con l’operatore a telefono.

È in situazioni come questa che Google Translate e la sua traduzione automatica avanzata si rivelano utili alle persone mentre sono in vacanza.

Il traduttore istantaneo di Google infatti viene potenziato dal Machine Learning grazie al sistema della rete neurale che gli consente di identificare i modelli (patterns) delle strutture linguistiche delle frasi, ovvero di riconoscere interi periodi piuttosto che fare una traduzione parola per parola.

Senza false modestie, il VP di Google afferma che

 

Nei prossimi anni la qualità delle traduzioni automatiche sarà allo stesso livello di quella umana

 

Dopo questa introduzione, vengono spiegate le tre aree in cui Google usa il Machine Learning nel settore dei viaggi.

📉 Price Insights

L’approfondimento “Price Insights & Recommendations” è dedicato alle tecniche di Data Science di Google applicate a viaggi.

Molto spesso le persone sono riluttanti a prenotare un volo o un hotel perché temono che il prezzo sia poco chiaro e soprattutto che possa diminuire prima dell’inizio del viaggio (anche se nella maggior parte dei casi non è così).

In questo caso appare evidente come l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale possa facilitare l’analisi e la comprensione di un’importante mole di dati storici riguardanti i prezzi, offrendo strumenti di price insights e price predictions molto efficaci.

È qui che nascono Hopper e Price Insights per Voli e Hotel, consentendo di osservare le evoluzioni dei prezzi nel tempo e nelle date selezionate per il viaggio e di selezionare il momento migliore per prenotare in base alle fluttuazioni delle tariffe.

Fonte: Google

I miglioramenti di Price Insights sono legati all’incremento del conversion rate per i partner.

🤖 Customer Service

Il focus su “Customer Service & Operations” è legato alla personalizzazione molto spinta del servizio di assistenza clienti mediante Intelligenza Artificiale.

Data Science e AI di Google possono identificare in modo accurato intent e sentiment dell’utente e diventare un valido supporto per gli operatori, che così possono migliorare l’efficienza e la produttività delle varie procedure.

Per esempio, Hulu si avvale del CRM automatizzato di Salesforce realizzato in collaborazione con Google, che sfrutta capacità avanzate di comprensione del linguaggio naturale, identifica le entità all’interno delle conversazioni (come indirizzi e nomi) e analizza il sentiment per tenere traccia del livello di soddisfazione del cliente.

hulu crm automatizzato
Fonte Salesforce

📈 Online Marketing

Un esempio di automazione nell’online advertising è l’utilizzo del Machine Learning per prevedere il Click-through rate (CTR) degli annunci, al fine di determinare la posizione in cui questi verranno mostrati.

I prossimi miglioramenti sono volti a offrire ulteriori insights degli ads e ad automatizzare sempre più le strategie di Smart Bidding.

In questo modo l’AI è in grado di aiutare gli albergatori a creare annunci personalizzati sempre più efficaci e creativi, a fare offerte d’asta più produttive e a spingere le proprie campagne nella giusta direzione e sui canali giusti.

Per approfondire: Informazioni sull’automazione con Google Ads

Conclusioni

Il Machine Learning sta cambiando il modo in cui Google sviluppa i suoi prodotti, da Gmail a Google Ads, consentendo di realizzare strumenti che non sono state mai creati finora, come Google Assistant.

Il keynote di Heckmann si conclude con una riflessione molto interessante:

 

L’obiettivo dell’AI in Google è rendere i propri prodotti più naturali e utili alle persone

 

E l’impatto di questa rivoluzione sarà tanto più forte quanto tutti saremo in grado di accedervi.

La tecnologia digitale sta incidendo fortemente sul settore Travel.

Il Machine Learning per esempio sta influenzando sempre più il processo di ricerca e di acquisto veicolando l’offerta giusta alle persone giuste e abbattendo ogni ostacolo e complessità al Customer Journey, al fine di renderlo dunque sempre più Frictionless, senza frizioni.

Il nuovo viaggiatore è onlife, cioè sempre connesso, che interagisce con l’hotel da ogni canale e che usa tutti i possibili punti di contatto che questo gli mette a disposizione.

Sta all’albergatore sfruttare l’enorme quantità di dati a sua disposizione per mappare il percorso dei clienti e ottimizzare al massimo i touchpoint di comunicazione per veicolare azioni e interazioni e modellarne il comportamento d’acquisto.

Il video completo dello speech di Google 

Guarda il video completo del keynote di Google alla Phocuswright Conference


Leggi anche Content Marketing Turistico: 5 esempi e casi di successo

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Valentina Iannaco

Blogger e Web Copywriter Freelance competente in ambito SEO, laureata in Comunicazione Digitale e Lingua Inglese con tesi su Web Usability e Web Copywriting. Appassionata di scrittura e delle evoluzioni/rivoluzioni di Google 😃

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Google e gli sviluppi dell’AI nel Travel: Phocuswright Conference 2019

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