Hänen opinnäytetyönsä luvussa keskityttiin puitteisiin. SYSTEM-TH-001 Järjestelmä, jonka tarkoituksena on optimoida matkatoimiston matkailupalvelujen hallinta käyttämällä tekoälyä ja arkkitehtuuria, jossa on bioinspiroituja agentteja. SYSTEM-TH-001 Se sisältää moduuleja, jotka päivittävät matkailun tarjoajien ja palvelujen päivittäisiä tietovarastoja. Vaikka se vaatii manuaalista toimintaa, järjestelmä automatisoi ja yksinkertaistaa ylläpitäjän tehtäviä.
Toimintakehystä testattiin virastossa. COMPANY-002 integroituun ja bioinspiroituun organisaatioon perustuva Multiagent System (MAS) -järjestelmä, jossa käytetään yrityksen tarpeisiin mukautettuja konfiguraatioita. On tehty kokeita, joissa arvioitiin keskeisiä parametreja ja asiakkaiden tai matkatoimistojen tyytyväisyyttä. Ensimmäiset tulokset osoittivat, että asiakkaat priorisoivat ominaisuudet palvelun hinnan ja laadun.
Kokeet vertailivat suorituskykyä SYSTEM-TH-001 perinteisillä menetelmillä ja muilla algoritmeilla, arvioimalla niiden kykyä ennustaa ostoalttiutta. Kaksivaiheinen malli SYSTEM-TH-001 ovat osoittaneet parempaa tasapainoa koulutuksen ja testauksen välillä, välttäen ongelmia overlays ja optimoiden suosituksia.
Todellisissa testeissä järjestelmä osoitti huomattavaa parannusta muuntoasteessa ja lyhentyneen hoitoaikaa. Se lisäsi tarkkoja suosituksia, joista oli hyötyä sekä asiakkaille että SYSTEM-TH-001 ja tehokas ratkaisu digitaaliseen muutokseen matkailualalla.
3.1 Johdanto
Nykyään matkailu on yksi Camillerin kannattavimmista toimialoista ( 2018 ). Joka vuosi matkailijoiden armeijat vierailevat kuuluisissa kaupungeissa ja historiallisissa veistoksissa tai heillä on yksinkertaisesti ilo tavata uusia kulttuureja muilla tavoilla. On myös muita turisteja, jotka yksinkertaisesti etsivät rauhallisuutta ja rentoutumista lomansa aikana upea mahdollisuus nauttia maisemia Tucreacin unelmarantoja ( 2010 ).
Kaikki nämä ihmistapahtumat johtavat useiden kuljetustyyppien, kuten lentokoneiden, junien ja linja-autojen käyttöön. ( 2018 ). Sen lisäksi, että syntyy miljoonia varauksia hotelleissa, huoneistoissa ja muissa vastaavissa kiinteistöissä, jotka mahdollistavat nämä turistit.
Kaikki tämä toiminta olisi hoidettava matkatoimisto, jossa on tietoa matkakohteista ja mieltymyksiä eri matkailutyypeille Moliner et al. ( 2007 ). Siksi keskitettyjen järjestelmien luominen loppukäyttäjän tueksi (olipa kyseessä turisti tai matkatoimisto), joka helpottaa heidän varausprosessiaan, on täysin välttämätöntä ja tällä hetkellä sen käytettävissä.
Myös matkatoimistojen olisi tehtävä lisäponnisteluja tarjotakseen potentiaalisille asiakkailleen mielenkiintoisimmat vaihtoehdot, jotta ne voidaan sulkea. Tämän tilanteen vuoksi on luonnollista, että ne alkavat kukkia järjestelmiä, jotka automaattisesti antaa suosituksia matkustamisesta ja kohteista valitsemalla paras kuljetus kuten vaaditaan Zapata et al. ( 2019 ).
Kaikilla näillä järjestelmillä on rajansa. Tärkeimpiä ongelmia ovat matkatoimistojen budjetit. Se on tehtävä, joka vaatii suuria investointeja aikaa ja vaivaa, lisääntynyt monimutkaisuus, jonka kanssa jakaa kohteita kasvaa aikana haluamasi matkan. Toinen tärkeä ongelma on kyvyttömyys antaa palautetta asiakkaille tarjottavista palveluista. Tämä ongelma oli elintärkeä matkatoimistoille, koska niiden oli tiedettävä, ovatko luodut työpaikat sopivia ja ovatko asiakkaat tyytyväisiä niihin sen jälkeen, kun he ovat nauttineet sopimuspalveluistaan. Tätä varten suositukset, jotka suodattavat asiakkaan ensimmäiset asetukset, ovat avainasemassa. Ne ovat yleensä merkki tarjottujen matkailupalvelujen kehityksestä, sillä ne houkuttelevat asiakaspalvelua varhaisesta vaiheesta alkaen.
COVID... 19 Se oli toinen suuri ongelma matkailualalla, koska se rajoitti liikkumista virusten leviämisen rajoittamiseksi. Tällä toimenpiteellä oli selvästi vakavia kielteisiä vaikutuksia matkailuun, mikä vähensi matkustamista ja johti siten suuriin tappioihin Bakarissa ( 2020 ). Nämä haasteet on kuitenkin saatu loppumaan rokotusohjelmien ja -toimenpiteiden osalta.
Komission direktiiviehdotuksessa esitetään seuraavat kriteerit:
Näistä syistä on ratkaisevan tärkeää luoda täydellinen kehys, jolla voidaan hallita kasvavaa kysyntää. Tämän järjestelmän olisi kyettävä ratkaisemaan havaitut puutteet parhaiten hallitsemalla kaikkia ongelmia, joita on esiintynyt asiakkaan kiinnostuksen jälkeen matkailupalveluun, tarjoamalla tukea matkatoimistolleen, koska se valitsee erilaisia mahdollisuuksia ja antaa asianmukaista asiakaspalautetta sen päätyttyä.
Niinpä tämä opinnäytetyö esittelee framewok SYSTEM-TH-001. Automaattinen järjestelmä, joka sisältää useita graafisia avustajia tarjoamaan täyden tuen matkatoimistoille ja matkailijoille. Uutiset ovat seuraavat:
Se kattaa kaikki tarvittavat prosessit ja matkailupalvelujen myyntiprosessin, jossa keskitytään pääasiassa asiakkaiden etuihin ja mahdollisiin tarjouksiin, jotka sopivat parhaiten matkatoimistopolitiikkaan. Matkatoimistoa ja asiakasta ohjaavat järjestelmän suositukset myyntiprosessin kaikissa vaiheissa.
Se tuottaa nopeasti reaaliajassa budjetteja, mikä parantaa päätöksentekoa sekä operatiivisella tasolla että strategisina matkatoimistoina.
Hän osaa oppia kokemuksensa kautta ja auttaa priorisoimaan asiakkaat tai potentiaaliset asiakkaat, joilla on korkea taipumus ostaa. Järjestelmään on sisällytetty malli alttiudesta ostaa ML:a.
MAS:n ja sen älykkäiden agenttien sisällyttäminen on paras tapa hallita tiedonvaihtoa paremman viestinnän avulla. Että MAS on kehitetty jälkeen bioinspiroitu abstraktion antiguer, joka hallitsee työkuormat Moreno et al. ( 2022 ), tärkeä piirre, sillä useimmat yritykset tarvitsevat reaaliaikaista vuorovaikutusta asiakkaidensa tarpeiden tyydyttämiseksi.
Tarjoaa tukea matkatoimisto auttaa heitä suodattaa parhaita vaihtoehtoja riippuen asiakkaan eduista. Järjestelmä voitaisiin luokitella suositukseksi, jolla yksinkertaistetaan viraston matkoilla suoritettavia menettelyjä.
Useiden kokeilujen tarkoituksena on osoittaa sen arvo ja parhaat käytännöt. Asiakkaan priorisoinnille omistettua moduulia on arvioitu vastaavasti.
Riippumaton, jotta voimme tarkistaa hänen lisäarvonsa. Koko järjestelmä on koeteltu, ja tässä arvioinnissa on saatu aikaan hyvin lupaavia tuloksia.
3.2 Ehdotus
3.2.1 Matkailun automaattinen hallinta
Automaattinen matkailun hallinta on yksi perustehtävistä tällä alalla, koska valtava määrä ja eri prosessit harkita saatavilla olevia tarjouksia sekä matka-asetukset, jotka on esitetty Klerin asiakkaiden ( 2009 ).
Hallinnointiprosessi perustuu kahteen lähestymistapaan: asiakkaaseen ja myyjään (esimerkiksi lopulliseen resurssiin tai matkatoimistoon). Ensimmäinen on kehitetty parhaiten eri tutkimuksissa ja käytettävissä olevissa järjestelmissä. Ongelma liittyy uusien teknologioiden ja sähköisen turmison käyttöönottoon (esimerkiksi matkailupalveluja verkossa koskeva tiedotus tai markkinointi). Tämä tarkoittaa sitä, että matkailupalvelujen tarjoajalla on suora yhteys Hamid et al client 2021 ).
Lähestymistavoista, joissa eri matkailuun liittyvät prosessit automatisoidaan, useimmat järjestelmät ovat molempien järjestelmäsuosituksia.
Kun on kyse matkatoimisto lähestymistapa, he työskentelevät tyypillisesti asiakkaiden kanssa, jotka eivät tiedä missä ajaa tai mitä heidän mieltymykset ovat. Siksi järjestelmät, jotka pystyvät keräämään ja käsittelemään tietoja asiakkailta, voivat tarjota päätöksentekotukea tai valita parhaan palveluntarjoajan, jolla on virasto tietylle Hsu et al -asiakkaalle. ( 2013 ). Tiedot ovat saatavissa tekstistä Loh et al. ( 2003 ) tai luotu luomalla Adriana profiilit ( 2018 ).
Asiakkaan lähestymistavassa on monia haasteita. Esimerkiksi järjestelmät, joilla voidaan kehittää erityisiä matka-asetuksia erityistarpeita omaaville asiakkaille, ovat todella hyödyllisiä Novikova et al. ( 2015 ). Lisäksi on olemassa muita yleisempiä lähestymistapoja, joista joitakin esimerkkejä ovat olleet ne, jotka ovat keskittyneet valitsemaan parhaan reitin, johon viitataan sääaikana liikenneolosuhteissa Suframaniyaswamy et al. ( 2018 ) tai ne, jotka suosittelevat parhaita matkoja yksilöille ja Herzog et al. ( 2018 ). He ovat kaikki Al Fararnin virtuaalisuunnittelijoita ja al-matkailusuunnitelmia. ( 2021 ) jotka yleensä perustuvat asiakkaiden makuun ja heidän matkansa on tehty Garcia et al. ( 2009 ). Määräpaikkojen valinnassa vastaavia järjestelmiä on pidetty
Kaksi. He käsittelevät matkailijoiden näkemyksiä löytää suosituimmat kohteet heille Zheng et al. ( 2018 ) ja ne tuottavat myös kiinnostuksen kohteita Alrasheed et al. ( 2020 ). Ongelmana on myös optimaalisen majoituksen tarjoaminen asiakkaan toiveiden mukaisesti. Nämä mieltymykset ovat itse asiassa asiakkaiden tarpeita Forouzandeh et al. ( 2021 ) ja sen taloudellinen kapasiteetti Ray et al. ( 2021 ).
Toimintakehys SYSTEM-TH-001 Se keskittyy lähinnä matkatoimiston näkökulmaan, joka tarjoaa erityisiä elementtejä vuorovaikutukseen asiakkaiden kanssa. Ensimmäisessä tapauksessa myyntimies saa reaaliaikaisia suosituksia, jotka vastaavat asiakkaiden tietoja hänen eduistaan. Järjestelmällä on todella uusi osa, joka kertoo myyjälle, mitä asiakkaiden taipumus ostaa matkailupalvelunsa kasvaa. Tämä helpottaa työtä ja lisää viraston etuja. Toisessa tapauksessa asiakkaat voivat ottaa käyttöön ominaisuuksiaan ja etujaan. Järjestelmä käyttää niitä vuotaa tietoa myyjälle.
3.2.2 Toimintakehys SYSTEM-TH-001
Puitteiden päätavoite SYSTEM-TH-001 Se tukee asiakkaita ja matkatoimistoja. Sen vuoksi järjestelmä kattaa molemmat matkailupalvelujen hallinnointiin liittyvät näkökohdat.
Turistin näkökulmasta - SYSTEM-TH-001 tarjoaa erilaisia matkailupalveluja, jotka vastaavat mieltymyksiä ja ominaisuuksia. Matkatoimistomalliprofiilin käyttäjille tämä järjestelmä tarjoaa parasta palvelua, jonka tarkoituksena on tarjota asiakkaiden käyttöön soveltuvia mieltymyksiä ja aiempia suorituskykyluokituksia. Ja... SYSTEM-TH-001 sisältää erittäin uusi toiminnallisuus pyme, tämä on kyky valita ne asiakkaat, joilla on enemmän taipuvaisuutta ostosaika joskus ja joka mahdollistaa matkatoimistojen työsuunnitelmansa painopisteet sekä perustaa tarvittavat toimet kussakin tapauksessa.
Järjestelmässä on käytössä useita tietolähteitä, jotka antavat tarvittavaa tietoa, kuten: lentojen tai hotellien saatavuus ja hinta.
Seuraavissa jaksoissa selvitetään näiden puitteiden rakennetta SYSTEM-TH-001 erilaisten moduulien tarkastelu ja keskittyminen niiden toiminnallisuutta koskeviin prosesseihin.
Kuva 3.1: Kehyksen rakenne SYSTEM-TH-001.
3.2.3 Yleinen rakenne ja moduulit
Kehyksen rakenne SYSTEM-TH-001 Se koostuu viidestä eri moduulista: Tietokatselu, matkailupalvelupäällikkö ja Asiakkaanhallinta. Näitä moduuleja täydennetään kahdella tietokannalla, joiden avulla ne voivat tallentaa nämä tiedot: Tavarantoimittajat tietävät miten ja matkailupalvelujen taidot (ks. kuva). 3.1 ). Nämä moduulit pystyvät toteuttamaan näitä kolmea perusprosessia: matkailupalvelujen myyntiä, asiakaspalautteita ja tietojen päivitystä.
Kunnossapidon hallintamoduuli toimii keskeisenä tietohuollon ja muiden käyttämien yhteisten parametrien keskuksena. SYSTEM-TH-001. Tyypillisesti esimerkkejä tiedon ylläpidosta liittyy matkailuresurssien muutoksiin (esim. hotellin nimi ja uudet palveluntarjoajat tai tapahtumakatkaisu). Saman matkailupalvelun kartoituskapasiteetti eri palveluntarjoajien osalta on tarpeen, jotta voidaan helpottaa järjestelmän tuotantoa valikoimalla ja hinnoilla. Heille, käytä tietojen kerääjä moduuli suorittaa nämä toimet (ks. kuva. 3.2 ).
Tiedon katkaisija-moduuli kerää tietoa virtuaalisista matkailumarkkinoista. Markkinat perustuvat palveluntarjoajien ja kuluttajien väliseen tietojenvaihtoon XML- tai JSON-teknologioiden avulla. Moduulissa on kahdentyyppisiä, staattisia ja dynaamisia tietoja. Ensimmäinen ei useinkaan ole muokattu, koska näiden tuotteiden nimi ja kuvaus ovat merkityksellisiä niille. Toinen muuttuu useita kertoja päivässä. Tyypillisesti joitakin tietoja tämäntyyppisiä tietoja ovat hotellin vuokraus tai hinnat. Kaikki nämä tiedot tallennetaan tietovaraston toimittajien tietoon. On tärkeää osoittaa, että osaa näistä tiedoista ei voida tallentaa, koska ne ovat palveluntarjoajien kanssa sovittuja ja ne ovat kuluttaneet vain
Kuva 3.2: Näky huoltopäällikkö ja tietoa gather moduuli.
Tämä moduuli passiivisella tavalla.
Varaston toimittajien tiedolla on päätavoite hallita palveluntarjoajilta hankittuja tietoja. Huomaa, että ihminen lataa nämä tiedot manuaalisesti varastoon. Järjestelmä käyttää kaikkia näitä tietoja antaakseen suosituksia automaattisesti. Visuaalinen liitäntä SYSTEM-TH-001 tarjoaa useita graafisia avustajia, jotka varmasti myös auttaa käyttäjää suorittamaan tehtävänsä,
Matkailun palvelupäällikkö -moduuli on omistettu mahdollisten asiakasmahdollisuuksien riskeeraamiseen ja räätälöityjen tarjousten tuottamiseen parhaita suosituksia varten (ks. 3.3 ). Nämä suositukset perustuvat laskelmiin, joiden tarkoituksena on saada parhaat matkailuresurssit operaatioon, joka on järjestetty kiinnostuksen perusteella. Jokainen matkailuresurssi on ryhmitelty luokan mukaan. Mukaan luetaan kuljetus-, lento- ja joukkoliikenne (esim. junat tai linja-autot) sekä autonvuokrauspalvelut. Majoitusluokassa, hotelleissa ja vastaavissa paikoissa ne otetaan huomioon. Lopuksi lisä-, excision- ja vakuutusluokassa ne luokitellaan tai sisällytetään.
Ilmaus, joka tarjoaa parhaat matkailuresurssit täydellisen matkailupalvelun (TS) perustamiseen, on kuvattu seuraavasti:
TS = max k) { 1 A. 124, E ( 12 sekä 3 ] TS k = X
C ∞ (T, A) θS ( 3.1 )
Jossa T on kuljetus, Asumiseen ja E ovat extrat. Komission ehdotukset on tehty uusien teknologioiden tuotannon seurantaa ja arviointia varten. 0 a 1 osoittaakseni asian merkityksellisyyden. Huomaa, että summa peso on 1. S ChoreC on silloin R- ja N-arvojen keskiarvo.
palvelun matkailuresurssien valitseminen. S koreC j määritellään seuraavasti:
S choreC j = wEC u, g · f ja e) 3.2 )
{ 1,.). 124 ja C p845 on mainittu jaksossa 3 tämän asetuksen, mutta ovat tällä hetkellä voimassa jälkeen 1 Tammikuu 2012 seuraavat tiedot: w:llä merkityt arvot ovat vastaavasti määritellyn kokonaispistemäärän osittaisen osuuden painoja.
Elementti f C u, j ovat parhaat muuttujat ja ilmaistaan seuraavasti:
N X
f C u, j = 1
g
i primerredC j, I ( 3.3 )
jos haluat C j, i on arvo ∞ [ 0, 1 ] osoittaa asiakkaiden palautetta aiempien kokemusten perusteella. Myös f C tai j on asiakkaiden mielipiteiden keskiarvo.
Kohta f T ja j riippuu asianomaisista luokista (N):
f T e, j = laatu · laatuTJ + l se stopovers.topotesight JN ja WL aika 3.4 )
f A e, j = wa laatu · laatuA. J.+ WA.location N. 3.5 )
f E e, j = WE quality · qualityY J + HE accessibilitiation N flexibilitiand JM) palvelut EN servicesA 3.6 )
Kussakin luokassa katsotaan, että kyseessä on joukko arvoja sisältäviä toimenpiteitä [ 0, 1 ]. Luokalle Liikenne: laatu mittaa kuljetuksen suorituskykyä, pysähdyksiä on määrä mahdollista pysähtyä ja aika mittaa, kuinka pian pääsemme määränpäähän. Luokassa Majoitus: laatu mittaa, kuinka korkea majoitus on, sen sijainti ilmoitetaan suhteessa matkailualueeseen ja tietoa niiden tarjoaman palvelun tasosta. Ekstra-luokan osalta: laatutoimenpiteet ovat ylimääräistä ja joustavaa, mikä tarkoittaa, että niillä on toisinaan mahdollisuus varata omia menetelmiään. Palvelut ilmaisivat, kuinka paljon palvelua oli tarjottu, kun taas sen kustannuksilla merkityt hinnat) On huomattava, että toimenpiteet painotetaan wpeso- 1 kunkin luokan osalta.
Järjestelmässä pyritään kunkin luokan toimien avulla vastaamaan haasteisiin, jotka ovat keskeisiä matkalla:
MITEN: määrittelemällä resurssin laatu tai taso.
QUANDO: arvioimalla aikaa, joka tarvitaan saapumiseen määränpäähän.
MITÄ: arvioimalla paikka ja sen ympäristö.
MITÄ: luokittelemalla ylimääräisen lomakohteen hyväksyminen sen tarjonnaksi.
Who: määritellään joukko ylimääräisiä ja turvallisuus tarjotaan muutoksenhaku.
Moduuli vastaa asiakkaiden suodattamisesta, kun he aikovat suorittaa ostoksensa loppuun. Algoritmi, joka arvioi ostoalttiuden, veloitetaan tämän luokituksen vahvistamisesta. Algoritmi käyttää klassisia pisteiden käsittelytekniikoita ja kahta erilaista ML-menetelmää Two-Layer-arkkitehtuurissa luokitellakseen asiakkaat viiteen ryhmään niiden varaustodennäköisyyden mukaan. Lisätietoja tästä prosessista annetaan myöhemmin.
Moduulissa on kolme osaa: turistipalveluiden järjestäjä, kiertuepalvelumme suodatin ja mukautettu palautteenkerääjä. Ensimmäinen sisältää MAS jakaa työmäärä ja saada päätöksentekotehtävät jaettu. Toinen vastaa resurssien suodattamisesta asiakkaiden tekemien petioinien mukaan ja kolmas vastaa myöhemmästä palautteesta.
MAS:n osalta se voi suorittaa ML-menetelmiin liittyviä tehtäviä bio- ja antigue-inspiroidulla rakenteella, johon kuuluu myös vanha kuningatar. Agentti hallitsee eri tehtäviä sotilaidensa keskuudessa ja rakentaa niiden lopullinen tulos. Sotilaat järjestävät vetoomuksensa ja käyttävät niitä ongelman ratkaisemiseen. Älykkäiden agenttien arkkitehtuuri kiinnostaa, koska se mahdollistaa kuorman tasapainottamisen. Nämä toimenpiteet koostuvat uuden ja täydellisen henkilöstön tai muurahaisten luomisesta järjestelmän kapasiteetin parantamiseksi. Lisätietoja MAS:stä annetaan seuraavissa jaksoissa.
Rekisterin Matkailupalvelut -osaaminen tallentaa matkailupalvelusopimuksiin liittyviä tietoja matkatoimistojen myöhempää kuulemista ja muuttamista varten. Näihin tietoihin sovelletaan The Tourist service manager -moduulissa tehtyjä johdon päätöksiä ja kokoonpanoja. Se toimii oppaana composion- tai automatiikan matkailupalvelujen prosesseissa. Asiakkailta saatu palaute palvelun valmistuttua otetaan myös huomioon.
Kuva 3.3 Moduulivisio: Turistipalvelupäällikkö, Matkatoimistopäälliköt ja Asiakashallinto.
Asiakashallintamoduulilla on pääasiallinen toiminto, joka tukee asiakkaita niiden tehtävien suorittamisessa, joita reaaliaikaisten matkailupalvelujen luominen edellyttää. Moduuli kommunikoi matkailupalvelutieto- ja toimittajatietoarkistojen kanssa matkailupalvelupäällikön kautta erilaisten matkailuun liittyvien elementtien koostumukseen. Luotu palvelu tallennetaan matkatoimiston myöhempää tarkastusta ja hyväksyntää varten.
Matkatoimistopäällikkö -moduulin tavoitteena on toimia sisäisenä keskusjohtokeskuksena matkailupalvelujen luomisessa. Se valvoo myös asiakaspalvelua asiakashallintamoduulin kautta. Se on suoraan yhteydessä graafiseen käyttöliittymään, jonka avulla voit saada tietoa asiakkaidesi pyynnöistä. Näitä pyyntöjä käytetään kuulemaan matkailijoiden palveluosaamista ja tavarantoimittajien osaamista matkailupalvelujen hallintamoduulin kautta, jolloin saadaan mielenkiintoista matkailuhoitoa käyttäjille. Moduuli voi tuottaa matkailupalveluja tyhjästä valitsemalla erilaisia vaihtoehtoja. Huomaa, että suurin ero tämän moduulin edellisen on käyttäjän etuoikeus kokoonpano (matkaagenteilla on enemmän etuoikeuksia kuin asiakkailla).
Visuaalinen käyttöliittymä tarjoaa erilaisia vaihtoehtoja kahden näkökulman mukaan: matkatoimiston ja hänen asiakkaansa. Ensimmäisessä tapauksessa visualisointi tukee matkailun luomista (esimerkiksi kokonaisia matkailupalveluja). Monet graafiset avustajat yrittävät keventää monimutkaisuutta ja suunnittelua, mikä vähentää asiakkaiden päätöksentekoa rajallisilla sarjoilla. Kun asiakas hyväksyy matkapalvelun määrän, hänet lähetetään matkatoimistoonsa johtoa varten: hyväksyntää ja muutoksia. Asiakkaan ja hänen matkatoimistonsa välillä on käyty useita vaihtoja, kunnes asiakkaamme on vahvistanut asian.
Matkatoimisto vahvistaa sen. Kun palvelut on vahvistettu ja maksut todennettu kokonaisuudessaan, kaikki tarvittavat asiakirjat lähetetään niiden käyttöön. Kyseiset asiakirjat ja niihin liittyvä laki ovat myös asiakkaan saatavilla hänen yksityisellä käyttäjäalueellaan heidän kuulemistaan varten. Toisena näkökulmana on matkatoimiston ja vastaavien tehtävien määritelmä. Matkatoimistoilla on kuitenkin tässä asiassa aloite, ja ne voivat luoda useita matkailupalveluja asiakkaille. Lisätietoja myyntiprosesseista on kuvattu seuraavissa osioissa.
3.2.4 algoritmi mahdollisten asiakkaiden havaitsemiseksi
Matkailupalvelun manager-moduulissa on arvio ostoalttiuden algoritmista. Se luokittelee potentiaaliset asiakkaat riippuen heidän todennäköisyydestään sulkea matkailupalvelun varaus. Algoritmi tarjoaa matkatoimistolle arvokasta tietoa ja antaa matkatoimistoille mahdollisuuden tehdä ero hyvien tai huonojen asiakkaiden välillä (asiakkaat, jotka ovat viimein varanneet ne). Algoritmi koostuu kolmesta perustekijästä: muuttuvista muunnoksista, klusteroinnista ja luokittelusta. Ensimmäinen elementti valmistaa syötteitä todennäköisyyden estimointiin klusterilla ja luokitusmenetelmillä. Toinen erä tarjoaa alustavan ostotodennäköisyyden ja viimeinen tarkentaa sitä jossain klusterissa. Algoritmituotos luokittelee potentiaaliset asiakkaat viiteen ryhmään, mikä vastaa niiden muuntokurssia (esimerkiksi niiden asiakkaiden osuutta, jotka lopulta varaavat matkailupalvelun).
Vaihtuva muunnoselementti suoritetaan Wight Of Evidence (WoE) Weed-kooderilla 2005 ). Tämäntyyppistä muutosta ja sen hyötyjä on tutkittu perusteellisesti luottoriskiympäristössä Anderson ( 2007 ); Zdravevski et al. ( 2011 ). Se auttaa työskentelemään kategoristen ja numeeristen tietojen kanssa samanaikaisesti, mutta voi myös juosta puuttuvasta tiedosta käyttäen lisätekniikkaa. Perinteisesti WoE-koodaus käytetään erottamaan huonot hyvät asiakkaat ja se sopii täydellisesti arvio algoritmi ostoalttiutta. WoE-muunnoksen yhtälö on:
WoE = ei tapahtumia
Tapahtumat (%) ( 3.7 )
jossa tapahtumien arvo viittaa hyviin asiakkaisiin ja siihen, miten paras ei-tapahtuma edustaa huonoja.
Yksi mielenkiintoisimmista eduista WIE nykyisen lähestymistavan on, että muuttujat aivan liian monta huomaamattomia arvoja muunnetaan numeerisiksi ja tilataan mukaan monotoninen suhde riippuvainen muuttuja
Kuva 3.4: Kaksivaiheinen malli, jolla arvioidaan taipumuksen todennäköisyys ja varataan lentoasemapalvelu.
Tissi. WoE tarjoaa numeerisen muuttujan, joka ryhmittelee tämän suuren määrän hienovaraisia arvoja joukko- ja hyvin asutut luokat ilmaisevat tietoja uudelle luokalle. Toinen suuri etu, joka voidaan saavuttaa ehdotetun ratkaisun on, että WoE on standardoitu arvo. Ensimmäinen mahdollistaa päätöspuun (DT) algoritmien käytön. Huomaa, että puupohjaisessa algoritmissa sen ennustepotentiaalia kategorisilla muuttujilla voidaan vähentää käyttämällä liikaa Friedman-luokkia ( 2017 ). Toinen mahdollistaa etäpohjaisen algoritmin käytön k-merkityksenä ryhmittelyalgoritmina, joka edellyttää muuttujia, joilla on vastaavat arvot, koska se käyttää Mohamadia ja Usman eucliidia ( 2013 ).
Algoritmi on kaksivaiheinen malli kuin ja miten näkyy kuvassa 3.4 ensimmäinen soveltaa ryhmittely käyttäen k-means saada kolme klusteria eri muuntokurssit (alhainen, säännöllinen ja korkea). Saadaksesi tarkempia tuloksia DT-luokituslaite toimii pienillä ja korkeilla klustereilla, jakaen ne pienempiin mutta erittäin huonoihin. Ehdotetussa algoritmissa on siis viisi tuotantoluokkaa: hyvin alhainen ja korkea. Tämä tuotostyyppi lasketaan käyttämällä ennalta todennäköistä alttiutta ostaa pons et al. ( 1997 ) ja tarjoaa tulkitsevan tuloksen matkatoimistolle.
Mallin avain piilee siinä, miten muuttujat on ryhmitelty kahteen vaiheeseen. Ensimmäisessä vaiheessa, WIE transformaatiota sovelletaan joukko muuttujia, jotka sisältävät tietoa siitä, kuka on hänen asiakkaansa ja mistä hän tulee. Joitakin esimerkkejä näistä muuttujista ovat yhteyskanava (verkko, sähköposti tai fyysinen läsnäolo) ja lyhyen ja pitkän aikavälin osto, jos matka liittyy tiettyyn tapahtumaan. Näiden muuttujien, ryhmittely on kehitetty ensin saada kolme ryhmää (pieni ja säännöllinen), jotka myöhemmin jaetaan viiteen ryhmään
suunniteltuja loppuja. Toisessa vaiheessa WIE:n transpondereja käytetään hänen matkansa luontaiseen muuttujaan numeroon ja paikkaan, jossa he vierailevat. Huomaa, että WoE-koodaus tulisi soveltaa itsenäisesti pieni ja suuri todennäköisyys ryhmille, vaikka sama liittyvä muuttuja kuin ne, koska sen tavoitteena on kaapata kuvioita mukaan kunkin riippumattoman ryhmän. Lopuksi kaksi DT sovelletaan pieni ja suuri todennäköisyys klustereja jakaa nämä ryhmät kahteen enemmän asetetaan kunkin viisi eri luokkiin buy-offs.
3.2.5 Multiagent Organization (MAS) bio-inspiroitu
Älykkäät agentit ovat riippumattomia yksiköitä, joita ovat käyttäneet SYSTEM-TH-001 ML-menetelmien hallinnoimiseksi. He perustivat MAS-arkkitehtuurilla organisoituja yhteistyötoimia.
MAS-ehdotus koostuu muurahaisesta, johon osallistuu agentteja, joilla on kolme eri roolia muurahaisina: kuningatar, sotilaat ja työntekijät (ks. 3.5 ). Näin se on organisoitu bioinspiroitujen muurahaisten sosiaalisen rakenteen mukaisesti. Kuningatar (joka on toimitusjohtaja) on vastuussa antiguer, vastaanottaa hakemuksia analysoida. Huomaathan, että tälle agentille voidaan lähettää useita hakemuksia. Realist-agentti nimittää sitten hakemuksensa sisältämien tekijöiden arviointitehtävän sotilasupseerille (eli arvioijalle). Tämä edustaja on vastuussa tiedon jakamisesta työntekijöille. Viimeksi mainitut tiedot prosessista ja käyttävät järjestelmän tarjoamia ML-menetelmiä. Huomaa, että jokaisesta työntekijästä on saatavilla kopio ML-mallista. Kun työvoimatyöntekijät ovat saaneet työnsä valmiiksi, he liittyvät tarvittaessa heidän seuraansa (työntekijän tai työntekijäryhmän suojelu ja valvonta) palauttaen tuloksen hänelle.
Tämä prosessi perustuu malliin Belief-Desiri-Attempted (BDI) De Silva et al. 2020 ) jos kullakin agentilla on tavoite tai joukko niitä, jotka on täytettävä, jotta hänen ja hänen elinkaari loppuun. Tätä varten kuningattarella on kohde ja sotilaan tavoite arvioida hänen tietojaan. Kaikkiin tavoitteisiin kuuluvat yleensä tehtävät, jotka ovat saavutettavissa olevia toimia. Älykkäät agentit on perustettu vähintään yhdellä tehtävällä, joka mahdollistaa heidän tavoitteidensa saavuttamisen. Nämä tehtävät toteutetaan ympäristössä, jossa agentit jakavat, ja tämä sisältää mahdollisuuksia potentiaalisille asiakkaille. Kullakin älykkäällä agentilla on henkinen tila ja sen prosessori tai manageri sekä joukko uskomuksia (motivaatioita). Kuningattarella on myös useita sääntöjä ja mahdollisuushallintasuunnitelma, samalla kun sotilailla on joitakin samanlaisia standardeja jakaa tietoa mahdollisuuksista työntekijöiden keskuudessa. Ei...
Kuva 3.5: Ote tärkeimmistä Mas muurahaisiin osallistuvista tahoista.
brego, työntekijät sisällyttää ML malli heidän mielentilassaan saada tietoa arviointi ja suunnitelma sekä joitakin yksinkertaisia sääntöjä järjestää niitä. Lopuksi yksilöiden välinen vuorovaikutus noudattaa hierarkkista rakennetta, joka koostuu pääasiassa suorista keskusteluista. Huomaa, että tässä tapauksessa työntekijöiden ei tarvitse olla tekemisissä muiden työntekijöiden kanssa, koska he käsittelevät sitoumustaan erikseen sotilaan määräyksestä.
Konkreettisen mallin suunnitteluun on puututtu asiamiehen menetelmällä. SOFTWARE-TH-001. Tulosten koostumus on muutettu vastaamaan MESA:n puitteita. Asiamiehen keskustelut ja vuorovaikutukset on toteutettu standardien mukaisesti ORG-TH-006 ( ORG-TH-006 ) Melo et al. ( 2019 ).
3.2.6 Sisäisen järjestelmän prosessit
Työn puitteet SYSTEM-TH-001 esittelee kolme pääprosessia arkkitehtuurinsa mukaisesti. Ensimmäiseen prosessiin kuuluvat sekä matkatoimiston että asiakkaan toteuttamat erilaiset toimet matkailupalvelun todelliseen myyntiin asti. Toinen prosessi liittyy palautteen antamiseen. Kolmas prosessi sisältää myös toimenpiteitä hintoja ja palveluja koskevan tiedon päivittämiseksi.
Kuva 3.6: Matkailupalvelujen tarjoamiseen liittyvän palvelun tarjoaminen ja myyntiprosessit.
muut tiedot tapauksen mukaan.
Matkailupalvelun myyntiprosessi sisältää valikoiman ja useimmat ovat olleet yhteisiä sekä loppukäyttäjille (eli matkatoimistolle tai asiakkaalle). Se tapahtuu, koska molemmat roolit ovat olleet vuorovaikutuksessa useita kertoja prosessin aikana (ks. kuva). 3.6 ). Aluksi loppukäyttäjät kirjautuvat järjestelmään. Jos käyttäjät ovat jo asiakkaita, he voivat hakea tiettyä matkailupalvelua ja lähettää sen matkatoimistoon. Jos käyttäjät ovat matkatoimistoja, he voivat kuitenkin tehdä aloitteen (asiakkaat ovat olleet fyysisesti heidän kanssaan) tai vastata asiakkaiden mahdollisiin pyyntöihin aikaisemmin. Sitten järjestelmä analysoi.
Kuva 3.7: Tietojen päivitysprosessi perustuu asiakkaan palautteeseen.
asiakkaat päättävät, soveltuvatko ne myyntiin vai eivät. Jos ne ovat sopivia, matkatoimistot priorisoivat kysyntäänsä. Jos asiakkaat reagoivat matkatoimistojen antamaan vastaukseen ja yksi heidän matkailupalveluistaan kiinnostaa heitä, tämä järjestelmä saattaa päätökseen asiakirjan lähettämismenettelynsä matkailupalvelua koskevilla transaktiotiedoilla. Jos asiakkaat eivät kuitenkaan pysty vastaamaan matkatoimistojen edellyttämiin matkailupalveluihin. Tässä tapauksessa menettely on päättynyt. Lisäksi asiakkaat saattavat olla tyytymättömiä matkatoimiston tarjoamiin tarjouksiin ja heidän on tuotettava uusia palveluja, jotka vastaavat heidän toiveitaan.
Palauteprosessi seuraa useita vaiheita, joissa asiakkaat kommentoivat aiemmin ostettua ja valmistunutta matkailupalvelua (ks. 3.7 ). Se on yksinkertainen ja valinnainen prosessi, jonka suorittavat vain asiakkaat, joissa heidän mielipiteensä tallennetaan järjestelmään. Niiden antamia tietoja käytetään optimoimaan suositusten SYSTEM-TH-001.
Tietojen päivitysprosessi on järjestelmän tyypillinen kunnossapitotyö. Se muuttaa pääasiassa molempiin arkistoihin tallennettua tietoa: Tavarantoimittajien taidot ja matkailupalvelut osaavat sen. Tämä tehtävä olisi suoritettava päivittäin pitää puitteet ajan tasalla SYSTEM-TH-001. Manuaalisessa prosessissa järjestelmä kuitenkin tarjoaa automaattisia toimenpiteitä toimien hallinnoimiseksi ja työn yksinkertaistamiseksi hallinnoijan kanssa. Huomaathan, että järjestelmän ylläpitäjä ei ole loppukäyttäjä (ks. kuva). 3.6 ),
3.3 Kokeet
Tässä jaksossa esitetään suurin osa kokeista, ainakin ne, jotka ovat oleellisimpia suorituskyvyn validointiin ratkaisuna. SYSTEM-TH-001 3 Kokeet sisältyvät todellisiin ympäristöihin. COMPANY-002 1 oli matkatoimiston valittu suorittamaan hänen kokeita. Huomaathan, että tämä on ensimmäinen yritys, joka on siirretty tuotantoon sen jälkeen, kun kehitysvaihe on saatu päätökseen.
Järjestelmään sisältyvä MAS tarjoaa peruskokoonpanon, joka on mukautettu hänen tarpeisiinsa. Näitä tarpeita on aiemmin testattu säätämällä parametreja ennen näitä kokeita. Näin ollen MAS koostuu kahdesta muurahaisesta, joilla on viisi sotilasta ja kymmenen työntekijää.
Ensimmäinen kokeilu kattaa parametrien ja järjestelmän asetusten konfiguroinnin. Lisäksi esitetään perustesti, jolla arvioidaan matkatoimistojen ja asiakkaiden välisen järjestelmän tyytyväisyyden tasoa suositusten mukaisesti. Toisessa kokeessa kuvataan mahdollisen asiakkaan tunnistusalgoritmin suorituskykyä. Mukana on vertailu muihin taidestatuksen menetelmiin. Kolmannessa kokeilussa arvioidaan järjestelmän suorituskykyä, kun se on otettu käyttöön matkatoimistossa. Matkatoimisto-etuuksien vertailuja käsitellään käyttäen ja ilman kehystä SYSTEM-TH-001. Tämä seikka osoitti, että järjestelmä on tarkoituksenmukainen, kun sillä hoidetaan matkatoimistoa.
3.3.1 Parametrin asetus ja järjestelmän alkuvalidointi
Ensimmäiseen kokeeseen sisältyy joukko toimenpiteitä, joilla osoitetaan, miten ehdotettu järjestelmä toimii. Ensinnäkin puiteparametrit SYSTEM-TH-001 on perustettu antamaan suosituksia asiakkaiden ja matkatoimistojen matkailupalveluista. Nämä arvot on saatu 3 asiantuntijat alalla valitun matkatoimiston (eli ihmiset, jotka ovat vastuussa hänen yrityksensä). Sitten, 10 asiakkaat (samalla nimettömyyden) ja 3 Yhtiön matkatoimistot (eli osa sen työntekijöistä) arvioivat suosituksia, jotka on saatu heidän erityisistä matkailutoiveistaan. Nämä toimijat antoivat palautetta järjestelmän tehokkuudesta ja tyytyväisyydestä saatuihin tuloksiin. Tämä tyytyväisyys on mitattu analyyttisellä Visual Scale of Satisfaction (MSA) Lynsky et al. 2021 ). AVS oli mukana nimettömässä asiakirjassa. Tulos AVS tuli valikoima 0 a 1 - Saadakseen mielipide.
1 [LINK-REDACTED]
Rol Satis VAS Agent A 0,85 Agentti B 0,93 Agentti C 0,73 Keskiarvo ± SD. 0.84 ± 0.10
Taulukko 3.1: Matkatoimistojen tarjoama tyytyväisyyden arvo.
Rol Satis VAS Asiakas 1 0,71 Asiakas 2 0,62 Asiakas 3 0,89 Asiakas 4 0,76 Asiakas 5 0,95 Asiakas 6 0,58 Asiakas 7 0,78 Asiakas 8 0,69 Asiakas 9 0,92 Asiakas 10 0,76 Keskiarvo ± D.E. 0.77 ± 0.12
Taulukko 3.2: Asiakkaiden tarjoama tyytyväisyyden arvo.
Käyttöön otetut parametrit (ks. jakso) 3.2.3 ), matkatoimiston asiantuntijat päättivät heille seuraavista arvoista. By θT. ÇA ja ΔE, arvot on asetettu 0,3, 0,45 sekä 0,25 Vastaavasti. Tätä päätöstä perusteltiin oletuksella, että asiakkaat pitävät majoitusta ja sijaintia muita matkailupalvelujen ominaisuuksia tärkeämpinä. Ja sitten, wC u ja j yg. 0,4 sekä 0,6 annetaan kohtuullinen merkitys aiempien asiakkaiden kommenteille. Kunkin luokan elementtien painot (kuljetus, majoitus ja ekstrat) vahvistetaan. Kuljetusluokan wT laatu ja Wt stopiovers perustetaan osoitteessa 0,3, 0,1, 0,2 sekä 0,4 Vastaavasti. Tämän päätöksen taustalla oli oletus, jonka mukaan käyttäjät pitävät kuljetushintoja usein hyvin tärkeinä kuin muita ominaisuuksiaan. Majoitusluokan osalta WA laatu ja sijainti on perustettu 0,35, 0,25, 0,15 sekä 0,25 Vastaavasti. Nämä arvot kuvastavat oletusta, jonka mukaan käyttäjät pitävät usein tärkeänä panttivankiensa hintaa ja laatua, paitsi jos niiden sijainti tai palvelut ovat myös erittäin tärkeitä. Luokka extras, WE laatu ja WE joustavuus. 0,45, 0,15, 0,15 sekä 0,25 Vastaavasti. Tämä päätös alkaa sillä olettamuksella, että käyttäjät painottavat enemmän hintoja ja ekstran laatua.
Kun järjestelmäparametrit on asetettu kokonaan, kolme matkatoimistoa esittää pyyntöjä SYSTEM-TH-001 Saadaksesi suosituksia mieltymystesi mukaan. Nämä mieltymykset valittiin heterogeenisiksi järjestelmän validoimiseksi erilaisten mahdollisuuksien avulla.
Tämän jälkeen asiakkaat antoivat viitteitä siitä, että matkatoimistot ovat tällä hetkellä avustaneet järjestelmää mahdollisten ongelmien ratkaisemiseksi niiden toimintatavan suhteen. Matkatoimistot tarjosivat käyttäjille myös parhaat järjestelmäkohtaiset asetukset. Jos asiakas on samaa mieltä jonkin tarjotun matkailupalvelun kanssa, hänen järjestelmänsä on suorittanut vastaavan varausprosessin.
Osallistujille toimitettiin myös AVS:n kanssa nimetön asiakirja. Tulokset esitetään taulukossa. 3.1 ja taulukossa 3.2. Matkatoimistojen keskimääräinen tyytyväisyys oli 0,84 kun taas keskimääräinen määrä asiakkaita oli 0,77. Molemmissa tapauksissa havaittiin samanlaisia keskihajontoja. Näin ollen järjestelmän keskimääräinen tyytyväisyys oli 0, 80 ± 0, 11.
Lopuksi voimme todeta, että tulos on aivan hyväksyttävä molemmista näkökulmista (asiakkaat ja matkatoimistot). Asiakkaat ovat myös kiireellisempiä ja vaativampia kuin matkatoimistot, kun arvioidaan työpuitteidensa suositusten noudattamista. SYSTEM-TH-001.
3.3.2 Arvioalgoritmin validointi taipumuksesta ostoon.
Kokeilussa käsitellään ostoa koskevan ehdotuksen arviointimallin (kaksivaiheinen) toteuttamista. Ehdotus on verrattavissa kaikkein tyypillisimpiin sen et al. ( 2020 ); González et al. ( 2020: Satunnainen metsä (RF ja Gradient Boosting, K-Neighbbour.
COMPANY-002 ovat toimittaneet aineiston tämän kokeen kehittämistä varten. Sisältää noin 104 jonka alkuperäinen muuntokurssi on 14 % Toisin sanoen niiden asiakkaiden prosenttiosuus, jotka ovat viimein ostaneet matkailupalvelunsa (eli tiedot ovat epätasapainossa).Kaikkiin instansseihin sisältyy erilaisia ja monipuolisia yhteystietoja. Tässä nimenomaisessa tapauksessa saatavilla on tarkempia tietoja tiedoista luottamuksellisuuden vuoksi. Kaikki valitut algoritmit on koulutettu 80 % ja niitä testataan 20 % jäännökset. Jako suoritetaan ositetulla näytteenotolla. ML-vaihtoehtojen hyperparametrit valitaan 10 - overold.cross... validointi. Kunkin algoritmin tuotos esitetään viidessä kategoriassa, jotka huolehtivat todennäköisyysjakaumasta
RF GB KNN LR Bi-stage
malli freq. c.rate frq.tit
Juna
alhainen 75.0 0.0 74.2 5.8 0.0 100.0 72.5 11.5 16.6 1.7 alhainen 9.9 0.0 10.3 25.2 54.2 0.0 9.0 17.8 17.1 5.1 säännöllisesti 9.9 89.1 10.3 34.5 29.8 20.6 13.2 19.6 44.7 10.9 korkea 3.9 100.0 4.1 63.4 11.9 42.2 4.2 26.7 15.8 32.8 hyvin korkea 1.2 100.0 1.0 87.3 4.1 100.0 1.1 28.2 5.9 48.0
Testi
alhainen 57.5 4.9 73.6 7.0 0.0 - 72.3 6.7 17.0 2.5 alhainen 17.1 16.5 10.0 25.0 75.2 7.5 2.0 25.0 17.0 6.7 säännöllisesti 25.2 30.9 9.8 28.8 17.4 26.7 5.8 22.9 46.1 10.2 korkea 0.0 - 4.8 41.4 5.3 40.6 7.3 34.1 14.6 34.2 hyvin korkea 0.2 100.0 1.8 63.6 2.0 58.3 12.6 35.5 5.4 51.5
Taulukko 3.3: ML-luokitusalgoritmien suorituskyky suhteellisen taajuuden (frq.) mukaan ilmaistuna prosentteina kunkin luokan yleisestä kokonais- ja muuntokurssista
koulutusjärjestelmästä. Suorituskyky mitataan kunkin luokitusryhmän muuntokurssina ja suhteellisena taajuuslukuna prosentteina yleisestä kokonaismäärästä. Ennustetehoa arvioidaan tarkistamalla eri ryhmien muuntokurssi ja taajuus antaa ryhmän merkityksen. Koulutuksen mahdolliset päällystykset arvioidaan ja ne ovat testikonsolin mukaisia.
Tulokset esitetään taulukossa. 3.3. RF:llä on huonot ottelut koulutuksen ja testauksen välillä sekä taajuuksilla että muuntokursseilla. Itse asiassa yhdellä ryhmällä ei ole edustusta testiaineistossa. KNN:llä on samanlainen harjoitus- ja testaussarja, jossa on eroja 21 %. Tässä tilanteessa ei ole mitään järkeä arvioida muita suorituksia. GB:llä on yleisesti ottaen hyvä vastaavuus koulutus- ja testaustapausten välillä, lukuun ottamatta muuntokursseja korkealla tai erittäin alhaisella tasolla oleville luokille, joiden erot ovat suurempia kuin 20 %. Nämä erot merkitsevät, kuten RF:n ja KNN:n kohdalla), ettei ole mitään järkeä arvioida muita arviointikohteita. LR on paras samanaikaisesti koulutuksen ja testauksen välillä, sekä taajuus että muuntokertoimet. Tietojen jakauma on suuri ja epätasapainoinen kaikissa luokissa, joissa pieni todennäköisyys ryhmä sisältää enemmän kuin 70 % tiedot. Lisäksi viidellä ryhmällä ei ole riittävästi etäisyyttä niiden välillä muuntokurssin lopussa. 2 % Tämä vaikeuttaa joissakin tapauksissa läheisten ryhmien eriyttämistä. Lopulta ehdotetussa kaksivaiheisessa mallissa on erinomainen vastaavuus koulutus- ja testaustapausten välillä. 3 %. Tietojen jakelu on tasapainoisin testattuja malleja, jossa säännöllinen luokka 45 % tiedot ja erittäin korkea vähintään tiheä 6 % tiedot koulutusta varten ja 46 % sekä 5 % testisarjan osalta. Saadut todennäköisyysluokat ovat varmasti erilaisia viidellä todennäköisyydellä
Perinteiset innovoijat Palvelut n Aika crate Reg.
Verkko
N Rannikot 20 3.2 15.0 2 20 2.9 25.0 3 Nsaaret 20 5.2 10.0 2 20 4.8 15.0 3 Dubai 16 10.1 6.3 1 16 9.6 12.5 2 Safarit 12 11.2 16.7 1 12 10.7 16.7 2
muissa tapauksissa
N Rannikot 8 4.2 37.5 1 8 2.7 50.0 2 Nsaaret 8 5.7 25.0 0 8 3.0 37.5 1 Dubai 4 12.0 25.0 1 4 8.0 50.0 1 Safarit 4 12.5 25.0 0 4 9.0 25.0 1
Taulukko 3.4: Tiivistelmä tuloksista, jotka on saatu perinteisten ja innovoijien ryhmille kunkin matkailupalvelun osalta. N on kuinka monta potentiaalista asiakasta on löydetty jokaisesta hoidosta tai ryhmästä Aika on keskiarvo (tunteina), jonka jokainen matkatoimisto ohittaa käsittelemällä turistipalveluaan, kunnes se on hyväksytty ja suljettu pois. Esitetään muuntokerroin ja suositusten lukumäärä (Rec.)
ja se on voimassa testiaineistossa pienin poikkeuksin.
Kokeilu osoittaa, että tämä ongelma edellyttää tapauskohtaista lähestymistapaa, kuten kaksivaiheista mallia. Tämä ratkaisu oli tarkoituksenmukainen ratkaisemaan taipumusta ostaa COMPANY-002. Kaksivaiheinen malli luokittelee parhaiten eri todennäköisyysluokkiin, joiden taajuus on tasapainoinen. Se tarjoaa myös parhaan ottelun koulutuksen ja testauksen välillä, mikä takaa päällekkäisyyksien puuttumisen. Näin ollen ehdotettu menetelmä toimii suorituskykyvaatimusten mukaisesti paremmin tämän päivän tavoitteen viimeisen sukupolven luokitusjärjestelmänä.
3.3.3 Koko järjestelmän tehokkuuden arviointi
Tässä kokeilussa voimme tarkistaa tehokkuutta SYSTEM-TH-001 Todellisessa tilanteessa. Järjestelmän virittäminen parametrikonfiguraatiolla on säilytetty ja ne ovat pysyneet ensimmäisessä vaiheessa.
Kokeilu alkaa järjestämällä satunnaisesti ja suhteessa mahdollisiin asiakkaisiin 184 kahdessa ryhmässä: Perinteiset ja innovoijat, tehdä vertailuja niiden välillä. He kaikki etsivät samantyyppisiä matkailupalveluja: kansallisrannikolta, kansallisilta mailta ja Dubai-Maldiiveilta. Verkko- ja muita kanavia kutsutaan myös puheluiksi, joissa on perhesuosituksia tai kasvohoitokäyntejä matkatoimistossa. On syytä huomata, että nämä palvelut kattavat useita erityisiä matkailupalveluja.
Perinteinen ryhmä koostuu seuraavista: 92 asiakkaat, joista on huolehdittu samalla säilyttäen perinteinen tapa, jolla yrityksemme käytettiin (eli ilman puitetukea)
SYSTEM-TH-001 ). Toisaalta innovoijia ovat muodostaneet 92 asiakkaat, jotka hoidettiin käyttämällä kehystä SYSTEM-TH-001 toteuttaa käyttäjien pyynnöt ja matkatoimiston antamat asetukset. Molemmat ryhmät työskentelivät saman matkatoimiston kanssa minimoidakseen mahdolliset muutokset tuloksissa.
Kokeilussa tarkastellaan kolmea päämuuttujaa: keskimääräinen aika (tunteina), jonka kukin agentti on omistautunut asiakkaidensa kanssa tarjottavien matkailupalvelujen käsittelyyn, muuntoaste ja suositusten määrä. Tulokset on esitetty taulukossa. 3.4 molempien ryhmien osalta.
Perinteisen ryhmän osalta tulokset osoittavat, että keskimääräinen aika palvelujen hallinnoimiseen on alhaisempi kansallisissa kohteissa. Se tarkoittaa, että asiakkaat ovat vaativampia, kun heidän matkansa määränpää ei ole samassa maassa. Muuntokurssi vaihtelee web-kanavalla alhaisella Dubai-Maldives-palvelulla (eli vain harvat asiakkaat suorittavat ostoksensa), kun taas Safaris- ja National Coasts -sivustoilla on suuri osuus. Suositukset on annettu yhteensä 8 Tätä ryhmää varten.
Dubai-Maldives-konsernille sen muuntokurssi on alhaisin ja National Coasts on korkein verkkokanavilla. Käytettyjen tuntien määrässä ja suositusten sekä perinteisten tai innovoijien välisen muuntokurssin osalta on havaittu merkittäviä eroja. Järjestelmä oli ollut hyväksyttävä muuntokurssin nousu, tuntien huomattava lyheneminen ja lisäsuositukset. Yhteensä 15 suositukset Innovators-ryhmälle. Muuntokurssin ja varattujen tuntien määrän muutosten taustalla on kyky ostaa estimaatti. Hän sai valita matkatoimiston parhaat asiakkaat, ja hänen asiakkaansa, joilla on vähemmän kiinnostusta ostaa niitä on suljettu pois. Lisäksi järjestelmän antama visuaalinen tieto ja tarkat suositukset olisivat voineet olla myös helpompia, jos asiakkaat olisivat voineet ottaa vastaan matkailupalvelun.
SYSTEM-TH-001 on osoittanut, että se toimii täydellisesti matkayhtiön päivittäisten ongelmien kanssa. Se voisi myös nostaa muuntokurssia, joka kääntyy eduksi yrityksemme ja vähentää niiden tuntimäärää, kunnes asiakkaat hyväksyvät tai hylkäävät erilaisia mahdollisuuksia tietyn matkailupalvelun. Tämä tarkoittaa työntekijöiden vähemmän stressaavia tilanteita ja ketteryyttä varausprosessissa.
3.4 Päätelmät
Luvussa, jossa käsitellään matkailupalvelujen hallintaa tutkimalla asiakkaita bioinspiroidulla agenttiarkkitehtuurilla, todetaan, että SYSTEM-TH-001 Se on innovatiivinen ja tehokas ratkaisu matkailualan digitaaliseen muutokseen. Järjestelmässä yhdistyvät kehittyneet tekoälytyökalut ja bioinspiroitu lähestymistapa, jolla optimoidaan matkatoimistojen ja asiakkaiden välistä vuorovaikutusta. Moduuliarkkitehtuurinsa kautta - SYSTEM-TH-001 helpottaa asiaankuuluvien tietojen keräämistä, käsittelyä ja päivittämistä parantamalla sekä tehokkuutta että suositusten tarkkuutta.
Tehdyissä kokeissa COMPANY-002 osoitti, että SYSTEM-TH-001 Ylittää perinteiset menetelmät ja standardialgoritmit muuntoasteen, asiakastyytyväisyyden tai lyhyemmän hoitoajan osalta. Kaksivaiheinen malli, integroitu kehykseen ja korosti sen kyky ennustaa taipumusta ostaa korkea tarkkuus mahdollistaa agentit priorisoida asiakkaita paras potentiaali.
Bioinspiroidun moniainejärjestelmän käyttöönotto lisäsi joustavuutta ja skaalautuvuutta ja varmisti tehokkaan kuormatasapainon reaaliaikaisella vastekapasiteetilla. Lisäksi kaksinaamainen lähestymistapa SYSTEM-TH-001 Tämä hyödyttää sekä agentteja että asiakkaita, vahvistaa heidän potentiaaliaan keskeisenä välineenä matkailualan nykyisiin haasteisiin vastaamiseksi innovaationormilla.