Utilizzo dell'intelligenza artificiale e dei big data per potenziare il business

Gli ospiti generano una grande quantità di dati durante le loro visite ai parchi di divertimento e alle attrazioni, dati che possono fornire agli operatori informazioni utili sul mercato per aumentare le vendite, la soddisfazione dei clienti e ripetere gli affari. Ma estrarre questa intelligenza non è facile: richiede "big data", analisi analitica basata su software che utilizza strumenti come l'intelligenza artificiale (AI) per vagliare questi dati e individuare tendenze significative e informazioni fruibili.

Come funzionano i Big Data
I big data di Dexibit software di analisi esamina i modelli di accesso Wi-Fi degli smartphone e dei tablet degli ospiti del parco a tema per vedere quali percorsi prendono attraverso il parco e dove trascorrono la maggior parte del tempo. Questi dati possono quindi essere utilizzati per ottimizzare le vendite al dettaglio lungo le rotte più popolari per aumentare i profitti.

Questo software abilitato per l'intelligenza artificiale cerca anche i social media e altre fonti per le recensioni degli ospiti, analizzandone migliaia per rilevare temi comuni e sentimenti degli ospiti (positivi e negativi) nei confronti della sede. Quindi raggruppa queste informazioni in report che i team di gestione possono rivedere.

"I big data ci aiutano a capire di più sui visitatori e sul loro comportamento, che è particolarmente importante, ma complicato, in un settore come le attrazioni, data la sua base nell'esperienza e dove il modello di business di un luogo è complesso", spiega il CEO di Dexibit Angie Judge. “L'intelligenza artificiale rende i dati sulla comprensione del comportamento in questo panorama davvero potenti. Ad esempio, con l'apprendimento automatico, possiamo simulare ciò a cui i visitatori potrebbero rispondere per aiutare la pianificazione e, con un linguaggio naturale, capire di cosa parlano i visitatori e come si sentono".

Tutti i dati sono idonei
È corretto affermare che tutti i dati generati dagli ospiti durante o dopo le loro visite possono essere analizzati per utili approfondimenti di mercato, a condizione che il set di dati in esame sia rappresentativo del mix di persone che hanno visitato e sia ragionevolmente completo.

Nel frattempo, i parchi di divertimento e le attrazioni hanno accesso a molte più fonti di raccolta dati di quante la maggior parte delle persone sia a conoscenza. 

“C'è hardware in loco come il conteggio dei passi e l'analisi della posizione come il Wi-Fi o l'identificazione a radiofrequenza (RFID); software come biglietteria, gestione delle relazioni con i clienti e punto vendita; e sistemi digitali come siti Web, app, e-mail e social media, comprese le recensioni", afferma Judge. "Inoltre, possiamo sfruttare i feed di dati globali, come meteo, turismo e ciò che sta accadendo all'interno e intorno alla sede".

Trarre conclusioni utili
Fare in modo che questi dati grezzi forniscano informazioni utili è il punto in cui entra in gioco il potere analitico dei Big Data.

"Un buon esempio è l'utilizzo di modelli di apprendimento automatico per prevedere la domanda di corse e servizi in base ai dati del punto vendita (POS) e alla scansione dei biglietti", afferma il dott. Jegar Pitchforth, scienziato dei dati e co-fondatore di Analisi dello specchio. “Ciò consente ai proprietari di programmare il personale e le forniture con largo anticipo. Applicazioni più sofisticate emergono quando i set di dati vengono combinati e collegati. Quando i proprietari sono in grado di vedere il viaggio di un ospite in un parco, sono in grado di comprendere schemi molto più complessi”.

Graham Brooks, data scientist e proprietario di Thrill-Data.com, afferma che le possibilità dei dati sono illimitate. La sua specialità è analizzare i tempi di attesa nei parchi di divertimento e nei parchi a tema di tutto il mondo per determinare quando i parchi e le attrazioni sono più o meno affollati o popolari. Utilizzando questo approccio ai big data per analizzare i dati sui tempi di attesa, un operatore può vedere quando un'attrazione ad alta capacità con un tempo di attesa elevato funziona in modo inefficiente. Possono rimediare alla situazione assegnando più personale per ridurre questo problema di tempo di attesa. 

"Gli ospiti che trascorrono meno tempo in fila dovrebbero avere un'alta correlazione con una maggiore soddisfazione degli ospiti", afferma Brooks. "I dati sui tempi di attesa possono anche fornire informazioni su quali attrazioni stanno funzionando correttamente o stanno diventando obsolete e potrebbero essere più adatte per una sostituzione".

Big Data in azione
Warner Bros. Studio Tour di Hollywood utilizza l'analisi del software di big data di Dexibit per basare le decisioni di gestione dell'attrazione su fatti concreti. 

"La comprensione dei dati consente alla nostra azienda di identificare modelli e tendenze che possono essere tradotti in priorità attuabili che influenzano direttamente l'ottimizzazione della gestione delle entrate, della catena di approvvigionamento e della pianificazione delle risorse", afferma Danny Kahn, vicepresidente e direttore generale di Warner Bros. Studio Tour Hollywood. 

I dati grezzi provengono da fonti come "visita storica per giorno e ora, logoramento, modelli di spesa, utilizzo storico di tour in lingua straniera, statistiche sulle compagnie aeree, occupazione degli hotel, economia e tasso di cambio, meteo ed eventi in tutta la città, tra gli altri set di dati, come campagne di marketing e termini scolastici", afferma Kahn. Il software di Dexibit estrae le conclusioni da questi dati e li utilizza per popolare "dashboard" visivi basati su computer che vengono esaminati dal team di Warner Bros. Studio Tour Hollywood. 

"Questi dashboard aiutano a 'raccontare una storia' delle condizioni di mercato, che, a sua volta, viene utilizzata per determinare i livelli di inventario dei biglietti, le esigenze di personale e le forniture di vendita al dettaglio, cibo e bevande", conclude Kahn. "Il risultato di questi sforzi e il nostro approccio basato sui dati hanno sostanzialmente migliorato il nostro potenziale di guadagno mitigando le vendite perse e le spese eccessive nelle ore di lavoro".