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Cómo la inteligencia artificial está mejorando la experiencia del viajero corporativo

Inteligencia Artificial es una palabra de moda que resuena con fuerza en la industria estos días. Y, tal y como explica Marilyn Markham, Global Product Director de American Express Global Business Travel (GBT), cuando te paras a pensar lo que es en realidad la inteligencia artificial y sus aplicaciones en business travel, te das cuenta de que hablamos básicamente de datos y analítica.

Y, pese a que no suena tan excitante como se presenta en la serie “Westworld”, lo cierto es que esta tecnología puede enriquecer de forma definitiva la experiencia del viajero de negocios. Markham nos explica unas cuantas formas de hacerlo:

Reservas personalizadas

A través del “machine learning”, un subconjunto de la Inteligencia Artificial, podemos usar datos de reservas anteriores para crear una experiencia de reserva más personalizada. En American Express Global Business Travel ya estamos usando esta tecnología a través de nuestra solución Trip Recommender™, que está actualmente disponible para clientes en Estados Unidos, Reino Unido, India y Australia para reservas de hotel.

Cómo funciona: Si el viajero reserva un vuelo a través de un canal aprobado por la compañía sin un hotel ya asignado, se enviará una notificación automáticamente al viajero con una lista de hoteles que la herramienta sugiere para la reserva en función de viajes anteriores, hábitos de reserva y disponibilidad de habitaciones.

“Históricamente, las preferencias que ofrecíamos estaban basadas en los proveedores preferentes de la compañía en cuestión. Pero la herramienta Trip Recommender es más dinámica y personalizada”, explica Markham.

Así, el viajero no solamente ahorrará tiempo en tener que acotar las opciones por sí mismo, sino que el proceso de reserva se vuelve más ágil y certero. También es más probable que mejore el “hotel attachment rate”, que puede traducirse en más ahorros para la compañía y en una mejora en la recopilación de datos para propósitos de duty of care.

Con esta tecnología, Trip Recommender puede comenzar a entender las preferencias del viajero conforme pasa el tiempo y se irá autoajustando para ofrecer mejores resultados, sin intervención humana de ningún tipo.

De esta manera, si a un viajero no le gustan las dos primeras opciones que Trip Recommender ofrece, pero sigue adelante y reserva la tercera opción, el programa trabajará para establecer un patrón que entienda por qué un viajero selecciona un hotel sobre otro, por lo que la próxima vez que el viajero acuda a la herramienta para reservar, el sistema proveerá la mejor opción en primer lugar. Y si los propios hábitos de reserva de un viajero cambian, también lo harán las sugerencias que da Trip Recomender, gracias a las posibilidades que el machine learning nos ofrece.

Acelerar el proceso de onboarding

Markham también reflexiona sobre cómo la inteligencia artificial puede ser útil en el proceso de implantación de nuevos clientes. Tradicionalmente cuando una agencia de viajes comenzaba a trabajar con un nuevo cliente, toda la información necesaria se intercambiaba a través de una innumerable cantidad demails entre cliente y agencia, entre ellos los relativos a los contratos que el cliente tiene con proveedores preferentes, política de facturación, preferencias de viaje, etc. Éste puede llegar a ser un proceso largo y tedioso hasta que se consigue que toda la información necesaria sea cargada de forma manual en los sistemas correspondientes.

Pero ahora, en lugar de intercambiar documentos vía mail, tenemos un portal online a través del cual los clientes pueden proporcionar la información necesaria desde el primer momento recibiendo apoyo paso a paso durante este proceso.

Según comenta Markham, “los robots replican la información a los sistemas que aún no están plenamente integrados. Para los sistemas que poseen conectividad API (application programming interface), los datos fluirán a través de ellos de forma exacta y consistente”.

Esencialmente, ella comenta, se acelera el proceso de implantación completo y el “inicio de prestación del servicio será mucho más rápido que si esperamos a que el equipo humano haga todo el trabajo”.

Proporcionar datos significativos

Las herramientas de Big Data pueden ser también útiles para Travel Managers en sus objetivos de optimización. En lugar de contar con personas que midan a ojo grandes cantidades de datos para identificar patrones de viaje y soluciones para el ahorro de costes por sí mismos, una herramienta de visualización de datos como Premier Insights puede, de forma instantánea, ofrecer resultados instantáneos en un formato legible.

Por ejemplo, Markham comenta que, con una herramienta así, el Travel Manager puede comprobar que una cantidad significativa de gastos se están invirtiendo en un destino particular donde el negocio está creciendo. A través de este tipo de información, puede proactivamente negociar con proveedores para hacer que viajar a ese destino clave sea más barato.

O también puedes averiguar nuevas formas de prevenir el burnout de tus viajeros e incidir en aspectos relacionados con la salud de tus “trotamundos”, una preocupación creciente en la actualidad. Markhanm señala que puedes revisar ciertos KPIs, como la frecuencia de viaje de un empleado, las distancias que recorren o el tiempo que invierten lejos de casa.

“Cuando empiezas a procesar toda esta información, la calidad de tu programa de viajes comienza a destacar”, subraya.

A partir de ahí, puedes mirar qué políticas y beneficios posee la compañía para compensar la fatiga del viajero y reunirte con la dirección de la empresa para tomar decisiones sobre nuevas formas de minimizar el impacto del viaje frecuente.

Fuente: Global Business Travel

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