Negli ultimi anni le raccomandazioni personalizzate hanno assunto un ruolo sempre più importante nel turismo e nell'industria alberghiera. Utilizzando i sistemi di raccomandazione, gli hotel possono offrire ai propri ospiti offerte e informazioni personalizzate. Queste si basano sulle preferenze e sulle interazioni individuali degli ospiti. Questa comunicazione personalizzata non solo contribuisce ad aumentare la soddisfazione dei clienti, ma consente anche un uso più efficiente delle risorse e l'ottimizzazione dei processi operativi.

Nell'ambito di una cooperazione tra scienza e pratica, all'Università di Innsbruck è stata redatta una tesi di master in collaborazione con ADDITIVE. La professoressa Eva Zangerle, esperta in sistemi di raccomandazione e modellizzazione degli utenti, Philip Handl, studente di master con esperienza pratica come sviluppatore di software, e Simon Knoll, sviluppatore senior di software presso ADDITIVE, costituiscono il team scientifico e pratico. L'obiettivo della collaborazione è sviluppare approcci innovativi per i sistemi di raccomandazione che si basano sul comportamento degli utenti e che consentono raccomandazioni personalizzate per il settore turistico.

<div class="article_quote"><div class="article_quote_contain"><div class="article_quote_quote">"Nella mia vita quotidiana mi trovo costantemente di fronte a raccomandazioni personalizzate su vari siti web. Sono affascinato dal costante miglioramento di questi suggerimenti. L'argomento di questa tesi è stato quindi un buon motivo per approfondire questo campo di ricerca."</div><div class="article_quote_name u-text-style-main">Philip Handl</div></div></div>

Background scientifico

I sistemi di raccomandazione utilizzano algoritmi complessi per suggerire prodotti, servizi o contenuti particolarmente rilevanti per l'utente. I sistemi di raccomandazione tradizionali sono spesso basati sui cosiddetti filtri collaborativi. Si tratta di analizzare i modelli comportamentali di gruppi di utenti per identificare le somiglianze tra gli utenti e formulare raccomandazioni in base a queste.

Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle erklärt: “La ricerca attuale, invece, si sta concentrando sempre più su approcci di apprendimento profondo in cui le reti neurali artificiali vengono utilizzate per comprendere meglio il comportamento degli utenti e fare previsioni più accurate. Tali sistemi di raccomandazione registrano il comportamento degli utenti in diverse sessioni su diversi siti web e identificano gli schemi per creare raccomandazioni personalizzate.”

Rilevanza per il settore alberghiero

Nel settore alberghiero e turistico, gli ospiti si trovano oggi di fronte a una moltitudine di opzioni e offerte sulle piattaforme digitali. Le raccomandazioni personalizzate offrono l'opportunità di fornire a questi ospiti esattamente ciò che stanno cercando e di offrire loro un'esperienza d'uso ottimale e personalizzata. Il valore aggiunto dell'utente o dell'ospite è sempre al centro dell'attenzione.

Simon Knoll, sugli esempi di applicazione delle raccomandazioni personalizzate:

• Comunicazione personalizzata:
  Con i progressi nelle raccomandazioni personalizzate, è possibile per gli hotel adattare le proprie comunicazioni ai propri ospiti. In base al comportamento e alle preferenze degli ospiti, è possibile consigliare offerte, opzioni di camere o servizi su misura.

• Ottimizzazione dei flussi di lavoro:
  Prevedendo il comportamento degli utenti, gli hotel possono pianificare meglio i flussi di lavoro operativi e indirizzare le campagne di marketing e vendita in modo più efficiente. Ciò consente loro di utilizzare meglio le proprie risorse e migliorare l’esperienza del cliente.

• Segmentazione avanzata del mercato: 
  L'analisi del comportamento degli utenti consente una segmentazione più precisa del mercato degli hotel. Gruppi target specifici possono essere identificati e affrontati individualmente per creare offerte ed esperienze personalizzate.

• Identificazione dei clienti desiderati:
  I risultati dell’analisi dei dati degli utenti possono essere utilizzati per identificare e indirizzare i “clienti desiderati”. Questi clienti particolarmente preziosi possono ricevere offerte e servizi speciali per rafforzare la loro fedeltà all'hotel.

<div class="article_quote"><div class="article_quote_contain"><div class="article_quote_quote">"Tali sistemi di raccomandazione registrano il comportamento degli utenti in diverse sessioni su diversi siti Web e identificano modelli per creare raccomandazioni personalizzate."</div><div class="article_quote_name u-text-style-main">Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle</div></div></div>

Conclusione 

La stretta collaborazione tra scienza e pratica dimostra quanto siano importanti le raccomandazioni personalizzate nel turismo e nel settore alberghiero. Nel complesso, i consigli personalizzati aiutano ad aumentare la soddisfazione del cliente e a rafforzare la fedeltà degli ospiti. I clienti desiderati possono essere identificati e presi di mira in base alle loro preferenze e comportamenti.

Prevedendo il comportamento degli utenti, è possibile ottimizzare i flussi di lavoro dell'hotel e utilizzare le risorse in modo più efficiente. Lo sviluppo dinamico dei sistemi di raccomandazione e la loro integrazione nel settore alberghiero non solo consente ai potenziali ospiti di vivere un'esperienza utente speciale e un elevato livello di facilità d'uso, ma offre anche un grande potenziale per il settore alberghiero in generale.

I risultati centrali della ricerca e dello sviluppo consentono il costante sviluppo e l'ottimizzazione di software e servizi di marketing interni. Da oltre 20 anni ADDITIVE supporta aziende turistiche leader nel marketing alberghiero digitale e nell'area della marketing automation attraverso soluzioni software.

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