出版单位:北京弈赫国际信息咨询 | 报告编码:
报告页数:123 | 出版时间:2024-12-27
行业:软件及商业服务 | 服务方式:电子版
旅游和酒店业的人工智能市场概览
2024 年全球旅游和酒店业人工智能市场规模约为 13.8504 亿美元,到 2034 年将达到 122.6362 亿美元,2024 年至 2034 年的复合年增长率 (CAGR) 为 24.37%。
人工智能正在彻底改变旅游和酒店业,提高服务质量和运营效率。智能聊天机器人和虚拟助手全天候待命,快速处理预订和回答查询。酒店利用人工智能提供量身定制的体验,例如个性化客房设置和灵活定价,利用客户数据和行为模式。人工智能还增强了航班和住宿的搜索功能,预测成本和可用性以帮助决策。此外,机场和酒店利用人工智能来增强安全性,例如面部识别和通过预测性维护提高运营效率。从本质上讲,人工智能简化了旅行,增加了个性化服务,并促进了业务繁荣。
COVID-19影响
“非接触式解决方案的需求增加”
卫生紧急情况使旅客的卫生成为重中之重,这增加了对人工智能自助服务终端、应用服务和生物识别入口等免提技术的需求。机场使用人脸识别技术登机,酒店提供应用办理入住手续以避免与前台接触。有些酒店使用人工智能机器人进行客房服务和清洁,减少人为接触。这些创新通过自动化任务提高了安全性和效率。免接触技术现在已成为旅游和酒店业的标准,许多企业计划在疫情后继续使用它。
最新趋势
“人工智能正在通过个性化服务、优化运营和改善客户体验来彻底改变旅游和酒店业”
人工智能正在通过增强客户服务和简化运营来彻底改变旅游和酒店业。人工智能聊天机器人和智能算法提供个性化的航班、酒店和活动选择。自适应定价系统为客户找到最优惠的价格并提高业务收入。通过人工智能自助服务亭和虚拟助手进行无接触办理登机手续和登机增加了便利性。预测性维护可防止故障,确保平稳运行。人工智能还利用客户反馈来发现趋势并改进服务,使旅行更加愉快。
人工智能在旅游和酒店市场细分中的应用
按类型
根据类型,全球市场可分为机器学习、自然语言处理、聊天机器人或旅行机器人、区块链。
机器学习:
在旅游和酒店业领域,机器学习的应用涉及算法,使系统能够从数据中收集知识并预测未来趋势。这种技术在定制个人客户旅程、微调定价策略和预测市场需求方面发挥着至关重要的作用。对数据分析和即时洞察的日益依赖推动了机器学习实施的增长,使其成为旨在促进客户互动和简化运营的公司必不可少的工具。
自然语言处理(NLP):
自然语言处理 (NLP) 是一种让计算机理解人类语言并与之交谈的技术。在旅游和酒店业,NLP 为聊天机器人、虚拟助手和支持台提供支持,改善了我们的沟通方式和获得的服务水平。语音激活技术的兴起和对快速客户服务的需求使 NLP 越来越受欢迎,帮助企业与客户进行更具响应性和更合适的对话。
按应用
根据应用,全球市场可分为酒店应用、旅游应用。
酒店业应用:
酒店业的人工智能实施旨在提升酒店、餐厅和类似服务场所的顾客体验。它们包括智能预订平台、量身定制的服务建议和基于机器人聊天的客户协助。对定制体验和精简运营的日益关注促使酒店企业投资人工智能,使他们能够改进产品并更紧密地满足顾客的需求。
旅行应用:
旅游行业的人工智能旨在提升个人的旅行体验。它包括人工智能航班和住宿预订、旅行计划以及通过虚拟助手和聊天机器人提供的即时支持。随着旅行者寻求更加个性化和高效的旅程,旅行解决方案对人工智能的需求日益增长。这些创新简化了预订流程,提高了服务质量,并提供了个性化的旅行建议,为旅游市场反弹后的业务扩张奠定了基础。
市场动态
市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战,说明市场状况。
驱动因素
“利用人工智能提供个性化体验”
人工智能使旅游和酒店业能够提供超个性化服务,以满足每个人的喜好和需求。公司使用机器学习算法来分析客户数据并创建独特的旅行体验,例如定制行程和独家优惠。这种个性化服务不仅让客户更加满意,而且还提高了转化率,因为游客更喜欢适合自己口味的服务。
制约因素
“实施成本高昂”
旅游和酒店业采用人工智能的一大挑战是启动需要大量资金。软件、硬件和培训费用高昂。小公司可能没有那么多钱投资,也无法像大公司那样轻松支付这些费用。这个资金问题将减缓整个行业采用人工智能的速度。
机会
“加强安全保障措施”
人工智能可以帮助提高旅游和酒店业的安全性。它可以实时监控场地,一旦发现任何可疑情况,就会向安全人员发出警报。此外,人工智能还可以负责健康监测,确保每个人都遵守安全规定,尤其是在疫情爆发后。注意安全可以让顾客更信任、更放心,更愿意出行和享受服务。
“促进可持续实践”
人工智能对旅游和酒店业很重要,可以帮助该行业变得更加环保。它通过分析数据来找到节省电力、资源和浪费的好方法。例如,人工智能可以管理酒店的用电量,并在客人较少时调低空调暖气。现在每个人都关心环保,使用人工智能来节能减排的公司将拥有更好的品牌形象,并吸引更多有环保意识的游客。
挑战
“对人工智能能力的理解有限”
不了解人工智能的好处和功能会阻碍旅游和酒店业使用它。管理层和员工可能不知道人工智能如何帮助改善工作、增强服务或赚钱。这种缺乏了解会让人们不愿意改变,并怀疑人工智能的实用性。因此,您需要与您的团队讨论人工智能的好处和实际用途,以打破这一障碍。
旅游和酒店业人工智能市场区域洞察
北美:
随着技术的进步和人们越来越希望获得个性化的旅行体验,北美旅游和酒店业的人工智能正在迅速发展。大公司正在使用人工智能来改善客户互动,例如聊天机器人、个性化推荐和动态定价。对可以预测需求、优化定价和提高运营效率的人工智能分析平台的投资也在增加。移动技术的普及和在线旅行社的兴起也使人工智能在行业中的应用更加广泛。
欧洲:
欧洲旅游和酒店业的人工智能主要用于提升客户体验和运营效率。英国、德国和法国在这方面处于领先地位。企业越来越多地将人工智能用于客户服务自动化、智能定价和数据驱动营销。航空公司和酒店正在使用人工智能进行预测性维护和改善乘客服务,表明他们致力于利用技术来增强客户参与度。数据隐私法规也影响了企业如何实施人工智能并推动更负责任地使用人工智能。
亚洲:
人工智能在亚洲的旅游和酒店业发展迅速,其中中国、日本和印度处于领先地位。中产阶级的扩大和国内旅游业的增长推动了人工智能应用在该地区的发展。企业正在使用人工智能来做各种各样的事情,包括智能客户服务、个性化旅行规划和智能物流管理。城市地区的技术渗透率很高,移动技术的使用越来越多,人工智能越来越多地融入应用程序和平台。这一趋势反映了亚洲专注于通过创新技术解决方案来提升旅行体验。
主要行业参与者
“旅游和酒店业的市场集中度很高,但由于规模较小的公司和新进入者的存在,竞争非常激烈。”
在旅游和酒店业,大公司很少,但它们拥有很大的市场份额,因此他们可以节省资金并打造品牌。然而,竞争仍然非常激烈,因为许多中小企业都在用新技术和服务创新来争夺市场。一家新公司一开始就投入大量资金与老公司竞争并不容易。此外,技术变化如此之快,新公司必须跟上市场的步伐才能满足消费者的需求。因此,虽然大公司占主导地位,但竞争也非常激烈,新公司的成功取决于他们创新和了解市场的速度。
旅游和酒店市场顶级 AI 公司名单
Amadeus IT
CRS Technologies
mTrip
Lemax
Navitaire
关键行业发展
2024 年 9 月 24 日:AI 数据云公司 Snowflake (NYSE: SNOW) 今天宣布推出旅游和酒店业 AI 数据云,将 Snowflake 的数据平台、AI 功能和行业特定解决方案结合起来,为旅游和酒店业提供一流的数据洞察。Snowflake 使航空公司、酒店、邮轮公司和旅游技术提供商能够利用数据和人工智能来改善运营并为整个行业提供五星级客户体验。随着旅游和酒店业从复苏过渡到稳定增长,企业面临着新的挑战和机遇。Snowflake 具有独特的优势来支持这种增长,它提供了一个简化 AI 和 ML 开发的统一平台,提供了顶级的安全和治理功能,并使数据访问民主化。凭借强大的数据协作能力和轻松的可扩展性,Snowflake 使组织能够充分利用其数据的潜力。
报告范围
该研究涵盖了全面的 SWOT 分析,并提供了对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素,探索了可能影响未来几年市场轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点,提供了对市场组成部分的整体了解并确定了潜在的增长领域。
旅游和酒店业的科技正在改变客人的互动方式和企业的运营方式。公司通过智能聊天机器人和虚拟助手提供持续的数字支持,以提高客人满意度。这些系统使用数据分析来创建定制建议,还可以预测趋势,从而根据需求设定价格。未来,我们可以期待无人机送货和自助客房等服务。AR 和 VR 等技术可以让人们在预订之前看到地方,从而影响他们的决定。此外,科技还可以帮助企业更环保,合理利用资源并减少浪费。总的来说,科技正在为我们的旅行和住宿方式带来许多新想法。
第一章:市场分析概述
- 竞争力量分析(波特五力模型)
- 战略增长评估(安索夫矩阵)
- 行业价值链洞察
- 区域趋势和关键市场驱动因素
- 市场细分概述
第二章:竞争格局
- 全球参与者和区域洞察
- 关键参与者和市场份额分析
- 领先公司的销售趋势
- 同比表现洞察
- 竞争策略和市场定位
- 关键差异化因素和战略举措
第三章:市场细分分析
- 关键数据和可视化洞察
- 趋势、增长率和驱动因素
- 细分市场动态和洞察
- 按细分市场进行的详细市场分析
第四章:区域市场表现
- 按区域划分的消费者趋势
- 历史数据和增长预测
- 区域增长因素
- 经济、人口和技术影响
- 主要地区的挑战和机遇
- 区域趋势和市场转变
- 重点城市和高需求地区
第五章:新兴和未开发市场
- 次要地区的增长潜力
- 趋势、挑战和机遇
第六章:产品和应用细分
- 产品类型和创新趋势
- 基于应用的市场洞察
第七章:消费者洞察
- 人口统计和购买行为
- 目标受众概况
第八章:主要发现和建议
- 市场洞察摘要
- 利益相关者的可行建议
如需购买《2025年旅游和酒店业的人工智能市场分析》,报告编码:
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介绍
本报告的方法部分概述了 弈赫咨询 团队用于收集和分析数据的方法、工具和流程,以确保研究的严谨性和有效性。由于这项研究的协作性质,整合了各种方法以全面解决复杂的研究问题。下面,我们详细介绍了使用的具体方法。
学习框架
本报告采用混合方法,结合定性和定量研究,以提供对该主题的整体理解。该研究分为三个主要阶段:
初步探索性分析
• 详细的数据收集
• 综合和报告
• 协作工作流程
• 鉴于这项研究的联合性质,工作流程包括定期团队咨询、共享数据管理数字平台和定期同行评审,以确保整个项目的一致性和准确性。
主数据源
• 调查和问卷:制定标准化调查以收集利益相关者的定量见解。这些仪器经过了试点测试,以提高其清晰度和可靠性。
• 访谈: 对关键信息提供者进行了半结构化访谈,以提供定性深度。参与者是使用有目的的抽样选择的,以确保样本具有代表性。
辅助数据源
• 文献综述:弈赫咨询 团队系统地审查了相关的学术和行业出版物,以确定新兴趋势、文献差距和行业基准。
• 数据库:来自政府机构和研究机构等知名来源的统计数据被纳入,以补充原始数据。
保密性
所有数据都是匿名的,并且仅限于获得授权的团队成员访问,以保护参与者的隐私。
合规
该研究遵守机构审查委员会制定的道德准则和国际研究标准,确保了研究过程的完整性。
局限性
代表性样本:尽管努力确保多样性,但一些群体的代表性可能仍然不足。
数据可用性:对二手数据的依赖给验证所有来源带来了挑战。
资源限制:有限的资源影响了主要数据收集的规模。