Buchungen von morgen im Tourismus
Projektprofil
Der Kunde wollte die Möglichkeit prüfen um auf Basis von Bewegungsdaten ein Vorhersagemodell zu trainieren, welches eine Besucherdichte auf Basis des Herkunftsmarktes schätzen kann.
Die POIS wurden durch den Kunden festgelegt und mit dem Mobilfunkbetreiber nach Signalisierungsmöglichkeiten abgestimmt.
Die Erfahrungen im Umgang mit Bewegungsdaten wie auch die technische Einschätzbarkeit der Nutzung durch den Kunden sollte bewertet werden.
Es entstand ein kleines POC-Ökosystem zwischen Bewegungsdaten und PowerBI-Visualisierung
Auf einen Blick - Wesentliche Projektdaten
| Dauer | Von 4/1/2020 to 7/30/2020 with about 4 months of full engagement | |
|---|---|---|
| Data and Tools | Market ? Tourism Sources • Mobilfunkdaten • Flugdaten VIE • Wetter • Globaler Ferienkalender • Power-BI | |
| Integration | • Web-API für Modellnutzung • CSV am FTP • PowerBI Datasets | |
| AI Methoden | • Deep ? Learning • Time Series |
Hauptanwendungsfall
Touristischer Besuchsverlauf an Orten oder POIs im Tagesverlauf über das Buchungsjahr prognostizieren
Kundenmotivation / Lösungsansätze
Effizienzsteigerung bei Auslastungen an einem POI
Tourstische Vorhersage über den zukünftigen Besuchsverlauf der touristischen Märkte
Dynamic Pricing von Veranstaltungen
Auslastungsprognose und Budgeting für POIs
Kampagnenoptimierung zur Besuchersteuerung
AI-Ansatz
| Eingesetzte AI Schlüsseltechnologien | Bereinigung der Mobilfunksignalisierungen durch Strukturbrüche (Roamingverträge, Ausfälle, neue Masten, usw). Justieren der durchschnittlichen Aufenthaltsdauer je POI. Qualifizierung der Auslastung durch Google "popular times" | |
|---|---|---|
| Lösungsansatz | • Mehrere DeepLearning Modelle • DNN • TimeSeries Prediction | |
| Projekt-Ansatz | Simply agile | |
| Projekt-Typ | Proof-Of-Concept (POC) | |
| ML Integration und ML Betrieb | • Operation-Integration API • Visualization Power-BI |
Einblicke und Details
Verweildauer am POI
Feature Importance für die Optimierung der Modellparameter
Vorhersage der Population der SIM nach Herkunftsland und Erscheiungs-Zeitpunkt
