ปรับปรุงการพยากรณ์ราคาโรงแรมด้วยเทคนิค Web Scraping และ AI

ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน ซึ่งข้อมูลและเทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญในการกำหนดกระบวนการตัดสินใจในภาคส่วนต่างๆ อุตสาหกรรมโรงแรมก็ไม่แตกต่างกัน ภายในภูมิทัศน์ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลานี้ ผู้จัดการโรงแรมและนักวิเคราะห์รายได้ต่างแสวงหาแนวทางที่สร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การกำหนดราคาอย่างต่อเนื่อง

ในบรรดากลยุทธ์เหล่านี้ การรวมเอา web scraping ควบคู่ไปกับวิธีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือเป็นแนวทางที่มีแนวโน้มเป็นอย่างยิ่ง บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบวิธีที่การดึงข้อมูลราคาโรงแรมจากเว็บสามารถยกระดับความแม่นยำของการคาดการณ์ราคาโรงแรมได้ และยังจะเจาะลึกถึงบทบาทสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ภายในบริบทนี้อีกด้วย

ทำความเข้าใจกับการขูดเว็บ

ก่อนที่จะเจาะลึกความซับซ้อนของข้อมูลราคาโรงแรมจากการดึงเว็บ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจแนวคิดของการดึงข้อมูลราคาโรงแรมเสียก่อน การขูดเว็บหมายถึงกระบวนการอัตโนมัติในการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ มันเกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์พิเศษหรือสคริปต์การเขียนโปรแกรมเพื่อนำทางหน้าเว็บ แยกข้อมูลเฉพาะ และจัดเก็บในรูปแบบที่มีโครงสร้าง ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นสเปรดชีตหรือฐานข้อมูล

ในการพยากรณ์ราคาโรงแรม การขูดเว็บช่วยให้ผู้ประกอบการโรงแรมรวบรวมข้อมูลราคาจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์คู่แข่งและตัวแทนการท่องเที่ยวออนไลน์ (OTA) นอกจากนี้ การขูดเว็บยังให้ประโยชน์มากมายแก่หลายอุตสาหกรรม เช่น:

1. การวิจัยทางวิชาการ : ในสถาบันการศึกษา นักวิจัยสามารถใช้ Web Scraping เพื่อรวบรวมข้อมูลในสาขาต่างๆ เช่น สังคมศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล อำนวยความสะดวกในการศึกษาและวิเคราะห์ที่ครอบคลุม
2. การพยากรณ์อากาศ : นักอุตุนิยมวิทยาใช้เทคนิคการขูดเว็บเพื่อรวบรวมข้อมูลสภาพอากาศจากแหล่งและแบบจำลองที่หลากหลาย ทำให้สามารถพยากรณ์ได้อย่างแม่นยำ
3. นโยบายภาครัฐและสาธารณะ : หน่วยงานของรัฐใช้ Web Scraping เพื่อรวบรวมข้อมูลความรู้สึกของสาธารณะ ติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และติดตามนโยบายสาธารณะในด้านต่างๆ

ที่มาของภาพ:https://images.pexels.com/

4. การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ : Web scraping ใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลการวิจัยทางการแพทย์ ติดตามการระบาดของโรค และติดตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพจากแหล่งต่างๆ
5. การเดินทางและการบริการ : อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวใช้การขูดเว็บเพื่อวิเคราะห์ราคาที่แข่งขันได้ ความพร้อมของโรงแรมและเที่ยวบิน และข้อมูลจุดหมายปลายทาง
6. การสร้างเนื้อหา : ผู้สร้างเนื้อหาและบล็อกเกอร์สามารถใช้ Web Scraping เพื่อสร้างแนวคิด ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และอัปเดตเนื้อหาโดยอัตโนมัติ

แม้จะมีประโยชน์เหล่านี้ แต่สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือการขูดเว็บควรทำด้วยความรับผิดชอบและมีจริยธรรม เว็บไซต์บางแห่งมีข้อกำหนดในการให้บริการที่ห้ามหรือจำกัดการคัดลอกเว็บ และการคัดลอกข้อมูลที่รุนแรงเกินไปอาจทำให้เซิร์ฟเวอร์โอเวอร์โหลดหรือปัญหาทางกฎหมายได้ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเคารพข้อกำหนดการใช้งานเว็บไซต์และพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของแนวทางปฏิบัติในการขูดเว็บ

พลังของการขูดเว็บในการพยากรณ์ราคาโรงแรม

การขูดข้อมูลราคาโรงแรมจากเว็บกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในด้านการจัดการรายได้ ต่อไปนี้เป็นวิธีสำคัญบางส่วนในการเพิ่มประสิทธิภาพการคาดการณ์ราคาโรงแรม:

1. การวิเคราะห์คู่แข่ง

การขูดเว็บช่วยให้เจ้าของโรงแรมสามารถตรวจสอบและวิเคราะห์กลยุทธ์การกำหนดราคาของคู่แข่งแบบเรียลไทม์ ด้วยการดึงข้อมูลเว็บไซต์ของคู่แข่งเป็นประจำ โรงแรมสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงราคา โปรโมชั่น และห้องว่างได้ ข้อมูลนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจกำหนดราคาแบบไดนามิกเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ในตลาด

2. ข่าวกรองการตลาด

นอกเหนือจากการติดตามคู่แข่งแล้ว Web Scraping ยังสามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและความผันผวนของอุปสงค์ ผู้ประกอบการโรงแรมสามารถดึงข้อมูลจาก OTA และแพลตฟอร์มการจองอื่นๆ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเมื่อมีความต้องการสูงหรือต่ำ ทำให้พวกเขาสามารถปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาได้ตามนั้น

3. การบังคับใช้ความเท่าเทียมกันของอัตรา

การขูดเว็บยังช่วยรับประกันความเท่าเทียมกันของอัตราในช่องทางการจัดจำหน่ายต่างๆ ด้วยการตรวจสอบราคาบนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน โรงแรมสามารถระบุกรณีที่ราคาห้องพักไม่สอดคล้องกัน และดำเนินการแก้ไขเพื่อรักษาความเท่าเทียมกันของราคา ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความสมบูรณ์ของแบรนด์และความไว้วางใจของลูกค้า

การเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในการพยากรณ์ราคาโรงแรม

แม้ว่าการขูดเว็บจะเป็นแหล่งข้อมูลอันมีค่า แต่ความมหัศจรรย์ที่แท้จริงก็เกิดขึ้นเมื่ออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิค AI ถูกรวมเข้ากับกระบวนการคาดการณ์ราคาโรงแรม สิ่งเหล่านี้มีส่วนช่วยในการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและการตัดสินใจด้านราคาที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น:

1. การทำนายความต้องการ

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการจองในอดีตควบคู่ไปกับปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศ วันหยุด และกิจกรรมในท้องถิ่น เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำ เมื่อรวมการคาดการณ์เหล่านี้เข้ากับการตัดสินใจด้านราคา โรงแรมจะสามารถเพิ่มรายได้ให้เหมาะสมโดยการปรับราคาตามความต้องการที่คาดหวัง

2. การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

อัลกอริธึม AI สามารถดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคาที่ซับซ้อนซึ่งพิจารณาปัจจัยหลายอย่างพร้อมกัน เช่น ราคาของคู่แข่ง รูปแบบการจองในอดีต และการคาดการณ์ความต้องการ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถปรับราคาห้องพักได้โดยอัตโนมัติแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มรายได้สูงสุดในขณะที่รักษาระดับการเข้าพักไว้

3. การกำหนดราคาส่วนบุคคล

AI ยังสามารถช่วยให้โรงแรมใช้กลยุทธ์การกำหนดราคาส่วนบุคคลได้ ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของแขก โรงแรมสามารถเสนอโปรโมชั่นและส่วนลดที่ปรับให้เหมาะสม เพิ่มโอกาสในการจองและความพึงพอใจของแขก

4. การกำหนดราคาแบบไดนามิก

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลราคาโรงแรมและตัวแปรอื่นๆ ของเว็บได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อตัดสินใจกำหนดราคาแบบไดนามิก เพื่อให้แน่ใจว่าราคาห้องพักจะสามารถแข่งขันได้และสะท้อนถึงสภาวะตลาดอยู่เสมอ

คำสุดท้าย

การดึงข้อมูลราคาโรงแรมผ่านเว็บมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงการคาดการณ์ราคาโรงแรมโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดและกลยุทธ์ของคู่แข่ง เมื่อผสานเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการ AI ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจกำหนดราคาได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มรายได้และความสามารถในการทำกำไร