SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 5 Jam 28 Menit 33 Detik

Kenali Manfaat Data Science di Industri Travel Online

Belajar Data Science di Rumah 08-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-05-2024-01-05-163110_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital seperti sekarang, masyarakat cenderung memilih melakukan beragam transaksi dalam bentuk online. Begitu juga untuk kebutuhan liburan. Oleh karena itu, industri travel online memerlukan penerapan data science untuk memastikan operasionalnya efisien dan layanan yang diberikan memuaskan pelanggan.


Apa saja peran dan manfaat data science di industri travel online? Kalian bisa cari tahu lebih lanjut pada artikel kali ini. Mulai dari membuat penawaran yang lebih personal, hingga untuk mencegah adanya penipuan, data science memiliki cakupan yang luas di bidang travel online. Yuk, langsung saja pelajari lebih lanjut di sini!


1. Personalisasi Penawaran

Data Science

Dengan mengumpulkan dan menganalisis data seperti riwayat pencarian, pemesanan sebelumnya, feedback, dan preferensi pengguna, perusahaan dapat mengembangkan model prediktif yang canggih. Model ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi tren dan preferensi individu, yang kemudian digunakan untuk menyesuaikan rekomendasi mereka.


Misalnya, jika seorang pengguna sering memesan hotel bertema pantai, sistem dapat secara otomatis menyarankan destinasi pantai serupa atau hotel dengan fasilitas pantai untuk perjalanan mendatang. Demikian pula, jika data menunjukkan minat pelanggan pada aktivitas tertentu seperti hiking atau wisata kuliner, rekomendasi bisa disesuaikan untuk mencakup tujuan wisata atau paket yang mempromosikan pengalaman tersebut. Personalisasi ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan tetapi juga meningkatkan potensi penjualan.


Selain itu, personalisasi berbasis data science juga membuka peluang untuk komunikasi pemasaran yang lebih terfokus. Perusahaan dapat mengirim email atau notifikasi yang disesuaikan berdasarkan minat dan perilaku pengguna, yang membuat strategi pemasaran jauh lebih efektif daripada pendekatan 'satu untuk semua'. 


Misalnya, pengguna yang telah mencari penerbangan ke Jepang dapat menerima email tentang penawaran khusus pada hotel di Tokyo atau rekomendasi itinerary di Kyoto. Teknologi ini juga memungkinkan untuk penyesuaian waktu dan frekuensi komunikasi berdasarkan kapan pengguna lebih cenderung merencanakan perjalanan mereka. 


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Prediksi Permintaan dan Harga

Dengan mengumpulkan dan menganalisis data historis seperti tren pemesanan, permintaan musiman, peristiwa khusus, dan faktor ekonomi, algoritma machine learning yang dibuat dengan data science dapat mengidentifikasi pola dan membuat prediksi yang akurat mengenai permintaan akan suatu tujuan atau layanan di masa depan.


Misalnya, algoritma dapat memprediksi peningkatan permintaan untuk destinasi tertentu selama liburan sekolah atau peristiwa besar seperti festival atau konferensi internasional. Dengan informasi ini, perusahaan travel online dapat menyesuaikan strategi penentuan harga mereka, seperti meningkatkan harga ketika permintaan tinggi untuk memaksimalkan keuntungan atau menurunkannya selama periode permintaan rendah untuk menarik lebih banyak pelanggan. Pendekatan ini dikenal sebagai harga dinamis, dan sangat bergantung pada kemampuan untuk meramalkan permintaan dengan akurat.


Dengan memahami tren permintaan yang akan datang, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang berapa banyak kamar hotel yang harus direservasi, atau jumlah penerbangan yang harus ditawarkan ke tujuan tertentu. Ini membantu dalam mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi biaya operasional.


Misalnya, maskapai penerbangan dapat menyesuaikan frekuensi penerbangan atau menggunakan pesawat dengan kapasitas yang berbeda berdasarkan prediksi permintaan untuk rute tertentu. Hal ini tidak hanya mengurangi kemungkinan kursi kosong tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menawarkan lebih banyak pilihan penerbangan ketika dibutuhkan. 


3. Optimasi Pencarian dan Filter

Data Science

Optimisasi pencarian dan filter juga diperlukan untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pengguna dalam industri travel online. Dalam era digital yang kaya akan data, pelanggan seringkali dihadapkan dengan sejumlah besar informasi dan pilihan, yang dapat menyebabkan kebingungan dalam pengambilan keputusan. Data Science memungkinkan perusahaan travel online untuk mengembangkan algoritma pencarian yang canggih, yang tidak hanya mempercepat proses pencarian tetapi juga meningkatkan relevansi hasil.


Misalnya, dengan menganalisis data perilaku pencarian pengguna sebelumnya, algoritma dapat belajar untuk mengenali jenis hotel, tujuan, atau paket liburan yang paling sering dicari atau dipesan oleh pengguna tersebut. Kemudian, algoritma ini dapat menyesuaikan hasil pencarian untuk menampilkan opsi yang paling relevan terlebih dahulu. Langkah ini bukan hanya meningkatkan efisiensi pencarian, tetapi juga membuat pengalaman pencarian lebih personal dan memuaskan.


Filter berbasis data science juga dapat beradaptasi dengan preferensi pengguna dan menawarkan opsi yang lebih relevan. Misalnya, jika seseorang sering mencari hotel dengan fasilitas tertentu seperti spa atau kolam renang, sistem dapat secara otomatis menyarankan filter ini dalam pencarian mendatang. Lebih lanjut, filter dapat disesuaikan untuk mencerminkan faktor-faktor seperti anggaran, rating, atau lokasi yang paling sesuai dengan preferensi pengguna.


Hal ini tidak hanya menghemat waktu pelanggan dengan mengurangi jumlah pilihan yang tidak relevan, tetapi juga meningkatkan peluang pengguna untuk menemukan pilihan yang memenuhi kebutuhan mereka dengan lebih cepat dan lebih efisien. Dengan demikian, optimisasi pencarian dan filter yang didorong oleh data science memainkan peran kunci dalam meningkatkan kepuasan pelanggan dan memperkuat loyalitas mereka terhadap platform travel online.


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Deteksi Penipuan

Data Science

Penipuan ini bisa berupa penggunaan kartu kredit yang tidak sah, pemesanan palsu, atau kegiatan curang lainnya yang merugikan baik perusahaan maupun konsumen. Data science, melalui teknik pembelajaran mesin dan analisis data, memungkinkan perusahaan untuk memonitor dan menganalisis transaksi secara real-time untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa atau mencurigakan.


Misalnya, sistem dapat mengenali transaksi yang tidak sesuai dengan pola pengeluaran normal pelanggan atau mencoba pemesanan berulang-ulang dalam waktu singkat. Dengan mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa ini, sistem dapat memicu peringatan yang memungkinkan penyelidikan lebih lanjut, sehingga mencegah penipuan sebelum merugikan.


Tidak hanya di industri travel online, data science juga punya banyak manfaat di aspek lainnya. Tertarik untuk mempelajari detailnya lebih lanjut? SahabatDQ bisa mempersiapkannya mulai dari sekarang.


Kalian bisa pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Kalian bisa belajar bermacam studi kasus juga. Bahkan setiap sesi latihannya diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk menguasai data science! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login