人工智能对移动旅游电子商务的影响

移动互联网时代，旅行者的需求意向变得碎片化，决策冲动性的特征被放大，旅游企业如果不依靠任何技术手段，那么针对旅行者需求、偏好等精准开展营销将变得越来越难。而通过大数据、人工智能算法、深度学习等技术，旅游企业能够对多种渠道获取的旅客信息进行分析和挖掘，描绘旅客用户画像，挖掘旅行需求和偏好，并依照旅行者需求和偏好定制开发旅游产品和线路，满足旅游产品的个性化需求，提高旅游产品的多样性，实现针对需求的旅行产品设计和精准营销。

利用智能化方法对旅游信息进行智能感知和有效收集，进而通过分析挖掘使旅游业者全面掌握旅游市场信息，将自身产品或服务与市场热点和旅行者需求相匹配，向旅行者定制化、层次化地推送产品和服务信息，在实现营销有的放矢的同时，实现对旅行者的精准化服务。

【案例】

案例1　改善航企客户服务，人工智能与数据分析结果能帮多少？

几家美国航企经历了2017年多个航班中断事件后，显然需要认真审视自己的客户服务策略。随着越来越多的客户服务纠纷事件在社交媒体曝光，各航企也不得不设法解决在此方面的短板。各航企已发现了人工智能有助于管理超售、行李丢失和解决客户其他痛点问题的能力，因此未来我们会看到人工智能等新兴科技在航企服务中发挥更加重要的作用。

1.航企怎样使用基于人工智能的新兴工具

由人工智能驱动的工具正在与客户服务团队并肩执行大量不同任务。例如：此类工具经设置后可解决客户的很多问题，包括办理登机牌、通知登机口变更以及其他可轻松“推送”至客户手机的数据。就客户服务而言，人工智能型聊天机器人和虚拟助手目益广泛的应用正在改变客户接收最新信息的方式。

此类解决方案和交互式语音应答系统让航企能够以经济划算的方式解答客户提出的大量问题。冰岛航空便是在脸书Messenger平台上使用聊天机器人的航企之一。其通过这项技术让乘客能够以会话的方式查询和预订航班。用户输入其出行的详细信息，系统则能够理解“预订航班”或“预订经停航班”之类的词汇。需要付款和选座时，该系统能够无缝畅通地将页面切换至冰岛航空的官网。

各航企也在其业务中增加了人工智能技术。这样代理就能够利用这项技术完成更复杂的任务。若客户因预计会出现恶劣天气而希望变更航线，前往另一个目的地，人工智能便能够向代理提供正确的选项，再由代理采取必要的措施。一些航企也开始在行李托运这一令客户头疼的流程中补入人工智能技术。

达美航空和新西兰航空等航企正在利用人工智能和生物识别技术使乘客在不需要人工介入的情况下也能够完成登机手续办理和行李托运。机器人和生物识别摄像头能够通过面部识别来验证身份，再确认是否存在行李限制，无须乘客排长队等待，便可将其直接送至登机口。

达美航空还使用了一项交互式语音应答方案。其特色是能够进行自然语言处理。该系统覆盖了数百个能够附属于客户来电的客户“标签”，且是真人代理可见的。因此，真人代理通过交互式语音应答系统接收到来电请求时，便已经了解了来电者问题的相关背景。该智能系统可以通过实际的对话解析客户真正需要什么。

2.利用人工智能解决超售问题

解决超售问题是人工智能和数据的又一应用实例。各航企都在利用能够收集乘客人口数据的解决方案，并相应调整自己提供的内容，使之与乘客可能存在的需求相匹配。因此，如果出现超售的情况，航企就能够利用智能数据了解乘客群的相关信息，并向三口之家提供乐高乐园门票或向单人乘客提供现金作为补偿。

如果更明智地利用人工智能，则最终导致类似“拖曳乘客事件”的超售噩梦是可以避免的。例如：人工智能程序可向航企提供几乎实时的数据，让其根据航班变更和延误了解哪些乘客会登机。人工智能可利用预测性分析结果来确定让某人登上某个航班是否为最合逻辑的举措。也就是说，是否确定某位乘客或更多乘客需要下机。如果是，那么可以另外提供哪些选项来避免这种情况出现，或至少让受影响的乘客心情能够好一些。

3.数据分析结果和客户满意度

尽管预订和简单的变更可在线上轻松解决，但仍有大量客户认为自己在有问题时更愿意与客户服务代理交谈。由于恶劣天气或机械故障导致航班延误时，乘客尤其希望有人尽快替他们改签航班。

而许多此类呼叫中心缺乏的，都是与客户来电的实际通话内容确切匹配的数据。这些呼叫中心或许有办法记录来电、来电时长和类似数据，但却无法提供与实际对话内容相关的数据。

而这样的解决方案可在语音分析平台找到。此类平台能够录入完整的来电对话内容，并将其转换为可查询的文本。这样，管理人员就能够监测和改进代理的表现。此类解决方案拥有巨大的价值，因为其为航企提供了能够分析和分类的数据。近年来，人工智能通过机器学习和深度学习方法改进了语言模型的应用，使得驱动分析方案的语音识别技术在准确性上有了极大提升。

总体来看，语音分析让航企的客户服务管理人员能够分析所有的来电、聊天与邮件内容，找出客户体验存在的趋势，包括积极趋势与消极趋势。例如突然之间有大量乘客投诉某机场的地勤工作人员，或者系统还能够发现某航企未运营有航班的一条城市配对航线有来自成千上万名乘客的需求等。

这样的系统帮助航企了解客户喜好、向其展示怎样利用预测模型来防止负面事件演变出严重的后果。分析方案足够好的话，将捕获来自多个客户服务渠道的内容，这样管理人员就能够极为清晰地观察客户服务代理的表现并了解整个客户历程。

资料来源：Tnooz.改善航企客户服务，人工智能与数据分析结果能帮多少[EB/OL].孙宗洵，编译.[2018-03-16].环球旅讯网.

案例2　Hopper：AI算法将贡献75%机票预订

机票价格预测App Hopper自2015年上线以来，已成为机票预订领域主导者Expedia和Booking Holdings最有力的竞争对手，Hopper目前拥有2 000万用户。(www.xing528.com)

有别于大多数急于鼓励消费者立即预订的旅游网站，Hopper采取较有耐心的策略。Hopper的首位投资者Brightspark Ventures合伙人Sophie Forest认为，Hopper是电商领域的异类，该应用70%的时间是建议用户“先不要购买”。Hopper主要服务于休闲游市场，采取复杂的算法预测机票购买的最佳时机。Hopper认为人工智能驱动的信息推荐比人们自己做旅行规划更划算和更个性化。

截至2018年1月，Hopper成为继Uber、Lyft和Airbnb之后，美国下载量第四大的旅游相关App，Hopper公司成员120人，去年机票销售收入1 500万美元，几乎全部通过消息推送获得。

Hopper平台上连接了300多家航司，每天机票销售额超过150万美元，Hopper每张售出的机票向消费者收取5美元预订费，航司则向Hopper支付1%>4%的分销佣金。Hopper称为用户平均每张机票节省50美元，提前一年的机票预测精确度为95%。相较之下，Kayak只预测提前7天的机票价格，另外还有许多其他的竞争对手，如Google，都只预测价格是否会上涨，但不告诉用户是否会降价。

Frederic Lalonde曾创办了技术公司Newtrade Technologies，通过软件帮助酒店预订系统和预订网站直接沟通，省去传真的麻烦，2002年，Newtrade Technologies被Expedia收购。他也曾担任Expedia副总裁，负责酒店产品和度假产品规划。2006年他带着时任Expedia产品经理的Ouwerkerk离开了公司，创建了一个目的地旅游网站。起初几年，他们缺乏打造服务器的资金，但当时已开始通过预订服务收集机票票价纪录和旅行数据。直到2011年，他们获得了A轮融资，因此建立了一家长期运营的数据中心。2013年，收集到足够多数据的他们开始构建算法，并在2014年推出了网站Hopper.com。

随后，Hopper.com网站获取了大量的流量，但用户几乎只对机票预测这个细分领域感兴趣。Lalonde意识到用户想在选择旅游目的地之前知道机票成本，并决定关闭该网站，专注做机票预测。他的另一个重要想法是：Hopper只在移动设备上使用，于是在2015年，他们推出了Hopper App。

截至目前，Hopper已从Accomplice和Omers Ventures等投资者那里获得融资累计8 360万美元，2016年末公司估值约为3亿美元。Hopper建议用户在不同目期或不同地点旅行，利用人工智能贡献了25%的预订量，相比去年11月增长了5%。例如，Hopper通过人工智能技术可以知道，浏览纽约飞往夏威夷机票的用户最终更有可能购买飞往加勒比地区的机票。随着时间的推移，Lalonde预计人工智能会贡献75%的预订量。

2017年10月有报道称，Hopper从机票价格预测业务扩张到酒店价格预测和预订，67%的客户是千禧一代。其还于2018年1月正式推出了住宿预订服务Hopper Hotels。Hopper的App目前提供超过200家酒店预订服务，在美国五大城市提供10%>15%的折扣，计划在6个月内将酒店预订业务拓展到15个新城市。

2018年1月，Hopper首度推出了Secret Fares特惠机票产品，使航司能够更快地销售成本较低的座位，从而有更多时间出售最后一刻预订机票和商务舱机票，这是航司的主要收入来源。Secret Fares的座位销售折扣约为10%>20%。

目前，Hopper专注于国际扩张（其用户可以购买超过160个国家的机票）和增加酒店产品。Lalonde预计，到2018年底，公司员工人数将增长到200人以上，新增员工主要集中在数据科学、工程和客户服务部门。

资料来源：Forbes.Expedia前高管创办的Hopper：AI算法将贡献75%机票预订[EB/OL].[2018-04-13].环球旅讯网.

案例3　AI技术将如何改变旅客的出行体验

许多旅游业人士深刻地认识到，人工智能（AI）可以为旅行预订的各个具体方面带来难以置信的机会，优化客户体验。从旅行前的研究和规划，到旅行过程中的建议和无缝行程变更，通过正确利用AI工具，旅行品牌可以对客户群体进行聪明、有意义的改进。

1.对话式商务

对话式商务将对话设计、自然语言理解（NLU），在某些情况下，还有反射性对话，结合在一起。缤客网站、亿客行等旅行品牌已经在Facebook Messenger中整合了聊天机器人，帮助客户搜索酒店。其他聊天机器人旨在在更广泛的旅行预订领域帮助客户，如航班搜索、酒店推荐等旅行协助方面。对于那些想要将对话式商务融入其搜索和预订体验中的旅行品牌来说，可靠性是关键。

2.个性化

阿联酋航空旗下的度假部门Emirates Vacations已经在对一个名为Emma的虚拟助手进行测试，根据旅客的个人兴趣和旅行意愿，帮助他们搜索和寻找全球各个目的地的度假套餐。这意味着，旅客将会很快获得旅行品牌根据他们计划的旅行类型（度蜜月、家庭团聚、打高尔夫等）而定制的推荐产品。这让旅行更加个性化并提升客户的满意度。

3.机器视觉

机器视觉让计算机能够阅读并理解图像。它与语音识别技术类似，机器视觉可以应用于广泛的使用案例中，从图像中的元数据分析，到执行大规模的优化客户服务功能，比如旅客办理值机手续。2017年，达美航空在亚特兰大机场实施了一个试点项目，允许客户使用人脸识别登上飞往巴黎的航班。旅客站到摄像机前照相，数秒钟之后，他们会收到一个确认单，就可以登机了。此类技术可以极大地缩短等待时间，减少冲突数量并减轻旅客压力。

4.推荐

旅行品牌正在使用旅客之前的搜索和预订记录等历史数据来帮助改善搜索结果。亿客行、缤客和在线旅行社（OTA）等在这一领域处于领先地位，因为它们可以从网站流量中收集大量数据。谷歌利用其数据驱动的推荐引擎，根据用户的目的地，向用户提供航班推荐以及更便宜的价格或关于中转机场的旅行目期方案。

通过将客户体验置于一个组织的优先地位，现在任何品牌都可以利用相对简单并易于部署的技术来加强与客户沟通。如果旅行品牌能够提供一种引起客户共鸣的体验，客户满意度和忠诚度就会提高，他们也会变成回头客。

资料来源：方欣.AI技术将如何改变旅客的出行体验[EB/OL].[2018-04-02].中国民航网.