Seperti cenayang, hasil analisis prediktif banyak dijadikan acuan bagaimana bisnis melakukan sebuah kebijakan. Untuk sektor travel analisis prediktif juga banyak membantu para pengelola untuk mengenali lebih jauh kebutuhan dan keinginan pelanggan mereka. Berikut beberapa hal yang didapatkan dari penggunaan analisis prediktif untuk industri travel.
Penawaran produk travel yang dinamis
Para pelanggan industri travel atau bisa disebut dengan traveller mulai melirik bagaimana mendapatkan pengalaman personalisasi, dalam hal ini pemilihan paket perjalanan dan sejenisnya. Untuk mewujudkan hal tersebut mustahil tanpa bantuan analisis prediktif. Dengan data-data yang didapat dan mungkin feedback yang diberikan sistem akan mampu merumuskan seperti apa paket yang dimaui para traveler. Tinggal selanjutnya para pemilik bisnis melakukan negosiasi, kerja sama, atau semacamnya dengan industri dan pihak terkait.
Segmentasi penumpang
Dalam segmentasi dasar para traveler kita mengenal istilah bisnis, eksekutif, dan ekonomi.Kita bisa membaca kebiasaan para traveler dalam memesan kendaraan, baik itu kereta, kapal, dan pesawat terbang. Data-data tersebut nantinya bisa dimanfaatkan untuk membagi pelanggan dalam segmentasi berbeda untuk memberikan peningkatan pengalaman yang terfokus. Juga menyarankan segmentasi kepada para pelanggan dengan potongan harga misalnya.
Deteksi penipuan
Analisis prediktif tidak hanya bisa memprediksi apa yang dibutuhkan dan diinginkan pengguna, tetapi juga mampu mendeteksi adanya penipuan. Di era digital yang serba online dan real time, peluang untuk terjadi penipuan atau fraud bisa meningkat dengan pesat tanpa terkendali. Analisis prediktif akan mampu membuat pola tindakan mencurigakan untuk mencegahnya sebelum terjadi penipuan. Tantangannya adalah bagaimana sistem deteksi bisa memprediksi penipuan tanpa salah melakukan deteksi.
Pengayaan data wisata dan traveler
Analisis prediktif tentu merupakan satu paket dengan pengumpulan data. Dengan data-data yang semakin banyak dikumpulkan akan mampu menambal lubang-lubang data yang ditimbulkan data hilang atau data salah dari pengguna-pengguna sebelumnya. Penambahan data ini secara berkala dan dikelola dengan akan mampu memberikan sesuatu yang berharga bagi sistem travel secara signifikan.
–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.
