Das exponentielle Wachstum von Big Data in Verbindung mit der weit verbreiteten Zugänglichkeit von Daten und der Verbreitung von IoT-Netzwerken (Internet der Dinge) hat die Bedeutung von Big Data in nie dagewesene Höhen getrieben. Gleichzeitig treibt die Branche der Resorts, Parks und Freizeitattraktionen ihre digitale Transformation voran, wobei sie mit der aufkeimenden Big-Data-Landschaft verwoben ist und sich den einzigartigen Herausforderungen dieser neuen Phase stellt. Die Resorts erfassen riesige Datenmengen, aber es fällt ihnen schwer, diese in wertvolle Erkenntnisse für sich und ihre Kunden umzusetzen. Die wichtigsten Fragen bleiben unbeantwortet: Wer sind ihre Kunden? Wie verhalten sie sich und was sind ihre Bedürfnisse während des Skitages? Wie sieht die Kundenreise aus? Die Erfassung von Big Data hat das Potenzial, diese Fragen zu beantworten, aber sie ist nur der erste Schritt eines langen und spannenden Prozesses.
Was ist Big Data und wie unterscheidet es sich von anderen Datenformen?
Laut McKinsey gibt es vier Merkmale, die Big Data definieren: Enormer Umfang(Volumen), schneller Datenfluss(Geschwindigkeit), unterschiedliche Datentypen(Vielfalt) und geringe Wertdichte(Wert) – die 4 V’s von Big Data.
Diese Eigenschaften machen die Arbeit mit Big Data zu einer großen Chance, aber auch zu einer Herausforderung. Die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung riesiger Datenmengen wird kostspielig sein. Ein schneller Datenfluss stellt eine Herausforderung für die Verarbeitungsmaschinen dar, und eine Vielfalt von Datentypen erhöht die Komplexität des Datenkreislaufs, von der Notwendigkeit verschiedener Verarbeitungssysteme bis hin zur Anwendung verschiedener Methoden, um aus Daten zu lernen. Schließlich erschwert eine geringe Informationsdichte die Beschaffung wertvoller Informationen, die zwar vorhanden, aber unter großen Mengen irrelevanter Daten verborgen sind. In vielen Fällen ergeben sich Informationen erst nach der Kombination und Analyse vieler Daten, die für sich genommen nicht sehr nützlich sind. Es lohnt sich jedoch, sich diesen Herausforderungen zu stellen, denn mit den richtigen Prozessen und Methoden wird Big Data den Entscheidungsträgern eine völlig neue Welt mit hochwertigen Informationen eröffnen, die zuvor unvorstellbar war. Hier spielt die Künstliche Intelligenz eine Rolle.
Künstliche Intelligenz (KI ) ist eine Disziplin, die eine Reihe von Techniken in Maschinen einsetzt, um komplexe intellektuelle Aufgaben wie Lernen, Begriffsbildung, Erkennen von Mustern, Lösen von Problemen oder sogar Innovation auszuführen und die menschliche Intelligenz zu simulieren.
→ Künstliche Intelligenz Neuronales Netz
Sie ist ein wichtiger Partner von Big Data, da die meisten KI-Techniken, wie z. B. Algorithmen des maschinellen Lernens, in hohem Maße von der Datenmenge, dem ersten V von Big Data, profitieren. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto mehr Möglichkeiten haben Algorithmen zu lernen, desto komplexer können sie sein und desto bessere Ergebnisse können sie liefern. Darüber hinaus werden Big-Data-Systeme auch Methoden der künstlichen Intelligenz nutzen und in ihre Pipelines einbinden, die bei der Datenklassifizierung, der Erkennung von Anomalien und der Auswahl relevanter Daten eine Rolle spielen. Darüber hinaus wären viele Arten von unstrukturierten Daten wie Texte, Stimmen, Bilder oder Fotos ohne Techniken der künstlichen Intelligenz, wie Deep Learning, nutzlos. Diese Techniken erfüllen komplexe Aufgaben wie die Erkennung von Objekten und Elementen in Bildern oder von Konzepten und Beziehungen in Texten und verwandeln einfache unstrukturierte Daten in nützliche strukturierte Daten, nur einen Schritt vor relevanten und aufschlussreichen Informationen.
Wie können Big Data Parks und Freizeitattraktionen helfen?
Die Tourismusbranche steht erst am Anfang ihrer Beziehung zu Big Data und künstlicher Intelligenz – und beginnt zu erkennen, wie eine Vielzahl von Techniken eingesetzt werden kann, um die Erfahrungen der Gäste zu verbessern.
- Die Bilderkennung kann eingesetzt werden, um überfüllte Bereiche und nicht ausgelastete Einrichtungen zu erkennen und Systeme zur Verwaltung von Warteschlangen zu verbessern.
- Dank der GPS-Daten können die Mitarbeiter des Resorts tiefe Einblicke in das Verhalten der Kunden gewinnen und ihre bevorzugten Einrichtungen, Pisten und Lifte sowie ihre bevorzugten Dienstleistungen kennenlernen. Diese ganzheitliche Perspektive verspricht ein umfassendes Verständnis des Erlebnisses einer Freizeitattraktion, wodurch die Servicequalität insgesamt verbessert wird.
- Mit Hilfe prädiktiver Algorithmen kann Dynamic Pricing so eingestellt werden, dass den Verbrauchern der richtige Preis zum richtigen Zeitpunkt angeboten wird, um den Online-Umsatz zu steigern und Käufe vorzuziehen.
- Empfehlungsalgorithmen und Chatbots können das Gästeerlebnis verbessern, indem sie neue Kunden durch die Entdeckung des Resorts führen und ihnen helfen, die Pisten zu finden, die ihnen am meisten Spaß machen werden.
Die Liste der Aufgaben und Möglichkeiten ist lang und muss noch vollständig erforscht werden.
Der Beitrag von Spotlio Business Intelligence für die Branche
→ Skigebiet Heatmap
Spotlio nutzt die von der Spotlio-Plattform generierten Big Data, um innovative, auf künstlicher Intelligenz basierende Lösungen zu entwickeln, die als Schlüsselressourcen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Abläufe in der gesamten Branche der Resorts, Parks und Freizeitattraktionen benötigt werden.
Spotlio ist eine bahnbrechende Kraft in der digitalen Technologie für Destinationen und bietet maßgeschneiderte Lösungen – von Apps bis hin zu E-Commerce und fast allem, was dazwischen liegt – die die Art und Weise, wie Reisende mit Resorts, Parks und Freizeitattraktionen interagieren, neu definieren. Spotlio kann auf eine jahrzehntelange Erfahrung zurückblicken und unterstützt seine Kunden mit innovativen digitalen White-Label-Lösungen und Preisgestaltungsdiensten, um Verbindungen zu fördern und Erfahrungen auf globaler Ebene zu verbessern. Fordern Sie eine Demo an und erfahren Sie mehr.