2月7日

目次

9. 効果的な旅行ロイヤリティプログラム 4つの要素

10. 航空会社の技術責任者、AI投資最を優先

11. Trivago、業績改善のために販売費を増加

12. 旅行業界の生成AI初期採用者たち、1年を経て教訓を共有

 

9. 効果的な旅行ロイヤリティプログラム 4つの要素

顧客を引き付け、維持するためにロイヤルティプログラムを最適化しようとしている旅行ブランドは、持続可能性、ライフスタイル報酬、パーソナライゼーション、フィンテックツールの統合の4つの分野に焦点を当てる必要がある。

これは、米国の150人以上のロイヤルティプログラムマネージャーと2,000人以上の消費者の調査に基づくiSeatzによる分析の発見であり、レポート「The 2024 Loyalty Trends: The Role of Travel Loyalty Programs in the New Value Economy」にまとめられている。このレポートは、航空会社、ホテル、金融サービス会社のロイヤルティプログラムのダイナミクスの変化と、ブランド提供と消費者の期待と欲求の整合性を詳述している。「2024年のロイヤリティトレンドレポートの調査結果は、ブランドが変化する消費者の優先順位に適応する必要性を強調している。報酬（rewards）を提供するだけでなく、シームレスでパーソナライズされた価値主導のロイヤルティ体験を創造することだ」と、iSeatzのCEOであるKenneth Purcellは述べている。この調査では、価値が旅行ロイヤルティプログラムの重要な要素であることが分かった。消費者のほぼ半数（49%）は、旅行でお金を節約することがロイヤルティプログラムの最も重要な部分であると述べ、65%は、より良い割引が提供されれば、ロイヤルティプログラムにもっと関与すると述べている。

持続可能性も旅行者にとって最大の関心事である。消費者の半数以上（55%）は、持続可能性を優先した場合、あるプログラムを別のプログラムよりも選択すると答え、ブランドの60%は、持続可能性イニシアチブを実施した後、解約の減少と保持の増加を見ている。

ライフスタイルの報酬は、消費者、特に旅行体験を補完する消費者にとっても重要であり、旅行会社は耳を傾けている。調査対象の企業の3分の1以上が、2022年のわずか15%と比較して、来年のツアーや活動への投資を計画している。

そして、消費者はまた、旅行をより手頃な価格にしたり、旅行を購入するリスクを取り消すフィンテックツールへの欲求を示した。消費者のほぼ4分の3（73%）は、これらのプログラムが価格アラート、値下げ保証、「何らかの理由でキャンセル」、または今すぐ購入、後で支払うなどのサービスを提供している場合、ロイヤルティプログラムで旅行を予約する可能性が高いと述べた。

(2/6 https://www.phocuswire.com/report-identifies-four-elements-effective-travel-loyalty-program?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

10. 航空会社の技術責任者、AI投資最を優先

航空会社のテクノロジーのボスは、2024年の重要な投資優先事項としてビジネスインテリジェンスと人工知能にフラグを立てている。SITA Air Transport Insights 2023レポートによると、航空会社の73%がビジネスインテリジェンスへの多額の投資を計画しており、64%が人工知能にも同じことを計画している。

情報技術サービスの面では、サイバーセキュリティ(97%)とクラウドサービス(95%)が最高情報責任者の2つの優先事項として浮上した。どちらも昨年の同じレポートから5%上昇した。

2023年8月から11月にかけて、上位292の旅客航空会社の調査で実施されたこの調査では、2020年以降、技術支出が増加しており、2023年には約350億ドルに達すると予想され、2022年の300億ドルから増加した。さらに、CIOの78%は、2024年にテクノロジー投資が増加すると考えている。

乗客数が増えるにつれて、この研究は、バイオメトリック技術がより普及しており、航空会社の70%が2026年までにバイオメトリックID管理を導入することを期待しており、空港の90%がこの分野の主要なプログラムに投資していることを示している。

この報告書はまた、航空会社からの乗客のデジタル身元確認への関心を強調しており、44%がタッチレスID確認技術を導入し、35%がバイオメトリクスを実装している。さらに24%が2026年までにデジタル本人確認を導入する予定で、さらに35%がそれまでに生体認証を導入する予定である。一方、乗客IDのシングルトークンは航空会社の17%で採用されており、半数以上が2026年までにこの技術を実装する予定である。ビジネスインテリジェンスと生体認証ID管理は、空港技術ボスの技術投資の最優先事項として明らかにされ、データ交換技術と5G通信ネットワークが続く。明らかにされた上位2つのITサービス投資の優先事項は、サイバーセキュリティと乗客処理（passenger processing）である。

空港の技術投資は、2022年の約90億ドルから、2023年に約110億ドルに達すると予想されている。71%以上が、今年増加すると予想し、19%は変わらないと述べ、10%は減少を予想している。

SITAの調査では、より持続可能な飛行に向けた進捗状況のスナップショットも明らかになった。2026年までに航空会社の83%が、持続可能な航空燃料を採用すると予想されている。さらに、航空会社の90%以上が、フライトオペレーションと航空機のターンアラウンド全体の効率を高めるための技術を導入することを計画している。

今週発表された別のレポートでは、スケジュール混乱管理技術への関心が高まっていることが明らかになった。Amadeusの「Better Together: Rethinking How to Manage Disruption in Aviation」レポートは、航空会社の64%がスケジュール混乱への対応を改善するために新技術に投資していることを明らかにした。

(2/7 https://www.phocuswire.com/sita-air-it-2023-investment-priorities?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

11. Trivago、業績改善のための販売費を増加

Trivagoは2023年に1億6,500万ユーロの純利益損失を報告した。ホテルのメタサーチサービスの収益は4億8,500万ユーロで、2022年と比較して9%減少し、第4四半期は9,200万ユーロで、前年同期比13%減少した。

5月にJohannes Thomasを新しいCEO兼マネージングディレクターとして発表した同社は、四半期のEBITDAを68%減の700万ユーロに調整したと報告し、その年のEBITDAは50%減の5,400万ユーロに減少した。リフェラル収入は四半期に12%減少して8,900万ユーロとなり、通年で9%減少して4億7,700万ユーロとなった。

同社は声明で、「2023年第4四半期には、市場での強力なオークションと外国為替の逆風の恩恵を受けた前年同期と比較して、収益化のレベルが低く、財務実績に悪影響を及ぼした。私たちは、第4四半期に平均予約値が前年のレベルに向かって正常化し、2019年のレベルを超え続けていることを引き続き観察した。パフォーマンス マーケティング チャネルにおけるより高いレベルの競争は、結果に悪影響を及ぼし続け、特に先進ヨーロッパと南北アメリカのセグメントでトラフィック量が減少した。これらの減少は、世界の残りのセグメントの交通量の増加によって部分的に相殺された」と述べている。

この声明は、同社が新たに開始した広告キャンペーンが高レベルの広告費を享受することを期待していると付け加えた。「私たちは、2024年を通じて、そして今後数年間、複数年戦略の一環としてブランドマーケティングの取り組みを増やすにつれて、これが私たちのプラットフォームへの直接トラフィックの量に長期的なプラスの影響を与えると信じ続けている」と言う。

第4四半期のトリバゴの販売およびマーケティング支出は、前年比4%増の6,400万ユーロとなり、90%は広告費に起因した。

(2/7 https://www.phocuswire.com/trivago-q4-full-year-2023-results?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

 

12. 旅行業界の生成AI初期採用者たち、1年を経て教訓を共有

旅行業界がChatGPTとジェネレティブ人工知能に苦労してから1年近くが経った。OpenAIが自然言語処理ツールを立ち上げてから3ヶ月後の昨年2月下旬までに、Trip.comはOpenAIのAPI上に構築されたアプリでチャットボットを作成し、1か月後、Expedia GroupとKayakはChatGPTと統合するプラグインを作成する最初の旅行会社になった。非常に迅速に、誰もがこの技術で開発された新しいツールをマーケティングしているように見えた。

旅行会社のテクノロジーの使用が1年間でどのように変化したかについてもっと学ぶために、PhocusWireは、彼らのレッスンが他の人に役立つことを期待して、アーリーアダプターだった一部の企業にインタビューを行った。私たちは、初期にジェネレーティブAIを使用し始めたスタートアップの数社から始める。

一部にとっては、生産性と洞察の深さの両方で、彼らのツールからより多くを得るために作成したものを磨くことの問題であった。他にとっては、何が最もうまくいくか、何がうまくいかないかを学び、前者に努力を集中させることであった。

そして、少なくとも1つのケースでは、それは旅行者が、彼らが裁くことができない存在に自由に尋ねることができると感じるとき、あなたがその旅行者についてあなたが望むよりも多くを学ぶことについてであった。彼らにとっては、覚えておく価値があるかもしれない：チャットボットと共有されているものは、常にチャットボットにとどまるとは限らないのだ。

今後数週間で、PhocusWireのシリーズで、ジェネレティブAIにおける旅行のアーリーアダプターと彼らが共有する教訓に関するより多くのストーリーをチェックして欲しい。

Magpie：GenAIで分析を深く掘り下げる

昨年2月、ツアーおよびアクティビティプロバイダー向けのコンテンツ管理システムであるMagpieが、ツアーおよびアクティビティサプライヤーがオンライン検索用に最適化されたマーケティングコンテンツを作成するのに役立つように設計されたChatGPTのアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）で構築されたツールをリリースした。

Magpieの創設者兼CEOであるChristian Wattsは、プロのライターではなく、時には効果的な製品説明に苦労していた同社のクライアントにヒットしたと述べた。「私たちは止まっていない。過去　１年間、最初の製品を「微調整」した。この微調整には、人間が材料を掘り起こす責任があるときに非現実的だったレベルのデータ分析が含まれる、80以上の言語の翻訳を追加した」とWattsは控えめに述べた。

「私たちは今、レビューに本当に集中している。私は、レビューがこのようなもののための良い領域であるように感じている。レビューには非常に多くのデータがあるからだ。うまくいけば、座ってそれらのレビューを読む人がいるが...私たちは人間であるため、非常に多くのレビューからのメッセージが失われてしまうことがある。今、あなたは過去1,000のレビューや、過去3ヶ月間のレビューを取って要約を行い、本当に起こっている問題のいくつかを見つけることができる」と彼は言った。

彼は、一貫してレビューの悪い点を得るJoeという名前のツアー会社のバス運転手の例を提供した。1人の顧客がツアー会社に直接、別の顧客がTripadvisor、3番目の顧客がGoogleに苦情を申し立てた場合、問題は長い間認識されない可能性がある。「3ヶ月後まで、Joeが[異なるレビューソース]を比較検討していないため、この運転手がバスを運転するべきではないことを知ることはない。しかし、今、あなたはそれらをすべて[Magpieのツール]にダンプして、そのようなトレンドを引き出すことができる」とWattsは言う。

今後、Wattsは分析を深く掘り下げることで洞察を構築することを期待している。このプラットフォームには、すでにクライアントの製品説明、FAQ、さまざまなウェブサイト上のリスト、およびすべてのソースからのレビューが存在する。その情報を結びつけることで、優れた分析の機会が生まれるのだ。

「そのためではなく、洞察力でもって」とWattsは言った。「だから、例えば、製品の説明で言及していないかもしれないいくつかのものを見つけることができる。私たちはみんなに無料のアイスクリームを与えるとする、そうすると、それは誰もがレビューで話しているナンバーワンのこととなる。だから、説明の冒手で無料のアイスクリームについて言及しょう。それは愚かな例かもしれないが、あなたの洞察でそのようなものを見つけることは、大きな違いを生むことができるのだ。

Turneo: 最強の場所でGenAIを使う

TurneoのCEO兼共同創設者であるMatija Marijanにとって、ジェネレティブAIを使用した1年間は「巨大な学習曲線」を証明した。PhocusWireの2024年のホット25トラベルスタートアップの1つであるTurneoは、ゲストに体験を提供したいホテルやその他の旅行ブランド向けのeコマースプラットフォームである。ジェネレーションAIを使用した最初の実験の1つは、ChatGPTを使用して仮想コンシェルジュとして機能する旅行チャットボットを作成し、ホテルのゲストに地元の体験の予約可能な推奨事項を提供することであった。

「初期の頃、私たちとクライアントは、ジェネレティブAI製品からの最初の結果に圧倒された」とMarijanは言う。「しかし、目新しさの要因が消えると、それは簡単な質問に要約される。このAI機能は、私が抱えている問題を解決し、全体的により良い方法でそれを行うのか?」と言う質問に。

答えは必ずしもイエスではなかった。同社は、「以前は対処しなければならなかった退屈なタスクがAIによってシームレスに処理される」ように、エクスペリエンスオーガナイザーや再販業者の生活を簡素化するように設計された製品を追加したにもかかわらず、チャットボットを中止した。生産性への影響は大きかった、とMarijanは言った。「私たちが学んだことは、製品に追加し、その上に新しいものを構築するにつれて、正確なスケジューリングで旅程を作成するなど、特定のことはGPTにとって本当に難しいということだった。それ以来、私たちはこれらの製品を、テキストを書くなど、GPTが強いところを使って進化させたが、ジェネレーションAIが得意ではないことについては、他の形態のAIや人間の専門家に依存している」と彼は言う。

現在、例えば、Turneoはホテルのコンシェルジュがゲストのための旅程をまとめることを奨励している。AIは執筆（writing）をスピードアップし、推奨事項を提供するが、超パーソナライズされたサービスを提供するのは人間だ。

「私たちはGenAIを強く信じている。しばらくの間それを使用してきたが、私たちは今、それが最良の結果をもたらすように、それを展開する場所ではるかに賢くなった」とMarijanは言った。

D3x（旧Akin）：学習を決してやめない

D3xの共同創設者兼CEOのJason Noronhaと彼のチームは、ゲストメッセージをAPIコールに変換するために使用できることに気づいた1年以上前にChatGPTを使っていた。「それは驚くべきものだった。以前はそれが可能ではなかった」と彼は回想した。Noronhaは経験談を話した。以前、インド初のバックパッカーホステルを共同設立し、その後、母国に拠点を置く小さなホステルチェーンを設立していた彼は、コロンビア大学で勉強するためにニューヨークに引っ越したとき、リモート管理システムを開発しなければならなかった。ゲストコミュニケーションは、最大の課題の1つであった。彼の新しい会社は、その後Akinと呼ばれ、D3xにリブランドされ、ChatGPT-4を使用して、同社のホスピタリティクライアントの顧客からの電子メールやレビューに応答できるパーソナライズされた多言語AIコンシェルジュを作成した。

「ChatGPTで何ができるかを見て、私たちは「まさに、それはすべてを変える」と思った。これは、私たちが常にワークフローで構築した以前のシステムをすべて変更する。

ワークフロー要求を介してデータを処理するために使用される特定のパスは、人間の会話の渦で立ち往生する可能性がある。以前、誰かが空港送迎のリクエストをメッセージで送信し、天気や歯磨き粉、または延泊について尋ねると、システムは空港への送迎の処理で立ち往生することがあった。

ChatGPTの自然言語処理は、ゲストが望むものを把握し、正しい情報にアクセスした。さらに良いことに、クエリの約60%がチャットボットで答えられる単純なものであるため、このシステムは、プロパティの従業員を解放して、必要に応じて人間的なタッチを提供するのに役立った。

では、システムを1年間使った後、何が変わったのか?

「私たちには数字がある」とNoronhaは言った。「それは私たちが販売していたのはアイデアとビジョンであったが、今では実際におそらく200のプロパティにインストールし、非常に大きなクライアントも居る。そのため、ソフトウェアの有効性を伝えることができる。ソフトウェアもどんどん良くなっている。人間のオペレーターが生成されたAI応答をどのように編集するかを研究することで、より良い応答を与えるためにモデルを訓練することができる。私たちは今、オーバーラップ率の点で90年代に来ているので、それは応答が有用であると言う良い検証だ」と言う。

12ヶ月が経過した今、ジェネレティブAIでの作業からの教訓は。ソフトウェアの品質に関するものばかりではなかった。人間の状態に関するものもある。

彼らが気づいた奇妙なことの1つは、チャットボットと話していることに気づくと、人々は自分の発言についてより自由に感じ、人間に質問するのが恥ずかしいような質問をすることだ。ある例では、その人が早く到着していたが、余分な宿泊を予約するために支払いたくなかったことが記録から明らかになった。チャットボットの会話だと気づくと、質問者は詳細を尋ねた。レセプションにはどんな席があるのか? 彼がロビーで寝ても構わないのか？ 最終的に、AIは質問者に、プロパティー内の映画館を訪れてそこで仮眠することを考えてはどうかと語った。「その相互作用を見ているだけで、それは本当に不思議だった」とNoronhaは言った。

さらに良くなっている。

最後に、旅行者はチャットボットが映画館の座席の写真を共有できるかどうか尋ねた。システムには写真がなかった - 少なくともその時は。そして、それは新しい教訓であった。すぐに彼らはデータベースに彼らができるすべての写真を追加するだろう - ゲストが余分な宿泊の支払いをスキップする快適な場所を見つけることができるようにではなく、発生する可能性のある新しい質問を見越して・・・である。

(2/7 https://www.phocuswire.com/chatgpt-travel-early-adopters-lessons-year?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Daily&oly_enc_id=9229H9640090J9N )

​​​

+++++