მონაცემთა ანალიზი გვაძლევს არაერთ პრაქტიკულ საშუალებას, რომელთა გამოყენებითაც ტურიზმის ინდუსტრიის წარმომადგენლებს შეუძლიათ თავიანთი ბიზნესები ოპტიმიზება - ფასების ავტომატიზება, თანამშრომლების განრიგის შედგენა და საწვავის მოხმარების ეფექტიანობის გაზრდა.
მონაცემებზე დაფუძნებული მეთოდის გამოყენებით, ერთ-ერთმა მსხვილმა ჩრდილოეთ ამერიკულმა ავიაკომპანიამ 100 მილიონი დოლარის ღირებულების საწვავის ეკონომია გააკეთა. ეს მოხდა საწვავის მოხმარების პროგნოზირების ეფექტიანობის ზრდის საფუძველზე. 24,000-ზე მეტი პილოტისა და ბორტ-გამცილებლის დამსაქმებელმა კომპანიამ, ასევე გააუმჯობესა პერსონალის განრიგის დაგეგმვის სიზუსტე, რამაც წარსულში, არაპროგნოზირებადი ცვლილებების არსებობით გამოწვეული ასობით ათასი დოლარის დამატებითი ხარჯის თავიდან აცილების საშუალება მისცა.
ამ სიტუაციის მსგავსად, ბრიტანულმა ბიუჯეტურმა ავიაკომპანიამ შეძლო თავისი მარშრუტების დაგეგმვის სიზუსტის გაუმჯობესება. გადამზიდი, რომელიც ჩვეულებრივ 1,400 ფრენას ახორციელებს ზაფხულის პიკურ დღეებში, დღეს უკვე უწყვეტად აანალიზებს ფრენების მონიტორინგის მონაცემებს, რათა დაადგინოს თუ რამდენად ეფექტიანია თვითმფრინავის შენელებული მოძრაობა აფრენამდე, კრეისერული მოძრაობისას ან დაშვებისას.
კიდევ ერთი ბრიტანული კომპანია იყენებს მსგავს მეთოდს ფასებისა და მოთხოვნის ანალიზისთვის. მეთოდი ეფუძნება ბაზრის დინამიკას და ფასის კონკურენტულ ცვლილებას. ამან კომპანიას მისცა საშუალება შეემცირებინა ანალიტიკური პროცესი 19 საათიდან მხოლოდ 1 საათამდე. შედეგად კომპანიას შეუძლია შექმნას სტატისტიკური და პროგნოზირებადი მოდელი, რათა დარწმუნებული იყოს იმაში, რომ იგი სწორად ადგენს ფასს ყოველ ცალკეულ რეისზე, არ კარგავს ფულს და არ ასრულებს ფრენებს ბევრი თავისუფალი ადგილით.
ამ მსხვილმა ავიაკომპანიამ კი დაეხვეწა მისი email მარკეტინგი და გაეხადა უფრო მიზნზე ორიენტირებული. მაგალითად, მომხმარებლის საფოსტო მისამართი იძლევა საშუალებას ავტომატურად განვსაზღვროს უახლოესი აეროპორტი და შედგენილ იქნას შესაბამისი შინაარსის მეილი კლიენტისთვის. მონაცემთა ანალიზი ასევე ეხმარება ტურ-ოპერატორებს გაიგონ მეტი მათი მომხმარებლების შესახებ. ამ ხერხის გამოყენებით ცენტრალური ამერიკის ერთ-ერთმა ავიაკომპანიამ უფრო მეტი გაიგო მომხმარებლების მოლოდინების შესახებ, ლოიალოიბს სქემის გაშიფვრის გზით. განახლებულმა ანალიზმა მისცა მათ საშუალება დაეხვეწათ ფრენების განრიგი და შეემცირებინათ სამუშაო საათების რაოდენობა თანამშრომლებისთვის.
ეს არის მხოლოდ რამდენიმე მაგალითი იმისა, თუ რა დოზით შეიძლება ისარგებლოს ტურიზმის ინდუსტრიის წარმომადგენლებმა დიდ მონაცემბის ანალიტიკით. მონაცემთა ანალიზის კულტურის დამკვიდრება ტურიზმის ინდუსტრიის ბევრ სექტორს დაეხმარება, მათ შორის აეროპორტებს, სასტუმროებს თუ რესტრონებს. იქნება ეს ფასების ავტომატიზება ადგილებსა და ნომრებზე, თუ მომსახურე პერსონალის ოპტიმიზაცია დასუფთავებისა და სანიტარული სამუშაოებისთვის - ამ ყველაფერში კომპანიებს დაეხმარება მონაცემთა ანალიზი, რომელიც გვაძლევს საშუალებას დავიზღვიოთ თავი და ვიყოთ უფრო მდგრადები მომავალში.
ანალიტიკა აძლიერებს ტურიზმის ინდუსტრიას, აძლევს მას საშუალებას განჭვრიტოს საფრთხეები და მაქსიმალურად მომზადებული შეხვდეს მომავალ გამოწვევებს.
წყარo: revenue-hub
მონაცემთა ანალიზი ტურიზმის აღდგენა big data ავიაინდუსტრია
