Utilizza l’AI per trasformare grafici complessi in frasi facili di capire

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In che modo Pricelabs sfrutta l’IA generativa per semplificare la gestione dei ricavi

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Updated : Ago 6, 2024

Comprendere e utilizzare i dati in modo efficace può essere difficile nel mondo degli affitti a breve termine. In Pricelabs riconosciamo la necessità di strumenti intuitivi che semplifichino il processo decisionale. La nostra ultima innovazione, Analisi IA, sfrutta l’IA generativa per trasformare dati densi in informazioni chiare e fruibili. Questo articolo esplorerà come è stata creata l’Analisi IA, come funziona e le sue implicazioni per le strategie di gestione dei ricavi con l’IA generativa.

Capire l’IA generativa

L’IA generativa, in particolare sotto forma di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), è all’avanguardia nei progressi tecnologici nell’interpretazione dei dati. Questi sistemi di intelligenza artificiale imparano da grandi quantità di dati testuali per generare nuovi contenuti che imitano la comprensione umana.

Con l’Analisi IA, l’IA generativa elabora i dati esistenti dalla nostra piattaforma per produrre riepiloghi concisi e approfondimenti facili da capire. Questa tecnologia non altera i dati; al contrario, aiuta a evidenziare le informazioni più rilevanti attraverso un linguaggio chiaro e naturale.

Creazione di Analisi IA: il ruolo del nostro team di data science

Pricelabs ha introdotto Analisi IA per affrontare direttamente le sfide che i gestori di alloggi e gli host devono affrontare con la complessa interpretazione dei dati. Questo nuovo strumento trasforma grafici di dati dettagliati e difficili da digerire in frasi chiare e semplici, facilitando la comprensione delle tendenze chiave e delle dinamiche di mercato. Questa semplificazione aiuta gli utenti a vedere rapidamente le prestazioni delle loro proprietà e a prendere decisioni informate per ottimizzare i prezzi e capitalizzare le opportunità di mercato.

Analisi IA è il risultato dell’impegno di Pricelabs nel rendere più accessibili sofisticati strumenti di gestione dei ricavi con l’IA, supportando gli utenti nel migliorare la loro efficienza operativa e la pianificazione strategica. Offrendo riepiloghi semplici di dati complessi, Analisi IA consente agli utenti di risparmiare tempo e concentrarsi maggiormente sull’implementazione di strategie efficaci piuttosto che cercare di interpretare informazioni complicate.

Il viaggio di Analisi IA è iniziato con il nostro team di data science qualificato, che ha combinato la sua profonda conoscenza del settore con tecnologie di intelligenza artificiale avanzate. Il loro obiettivo era quello di sviluppare uno strumento che non solo raccogliesse e analizzasse grandi quantità di dati, ma li presentasse anche in un formato facilmente comprensibile.

Integrando l’IA generativa, il nostro team ha consentito alla piattaforma di interpretare e comunicare i risultati dei dati come se si stesse consultando un analista esperto.

Come funziona Analisi IA: uno sguardo più da vicino

Perché non abbiamo potuto utilizzare i modelli standard di IA generativa per la gestione dei ricavi con l’IA

I modelli di IA generativa disponibili oggi sono in grado di acquisire grandi quantità di dati e presentare un riepilogo testuale di tali dati. Tuttavia, il nostro team ha scoperto che c’erano due problemi con questo approccio:

  • I modelli di IA generativa hanno “allucinazioni”. Ciò significa che a volte presentano output che potrebbero non riflettere accuratamente i dati.
  • I modelli di IA generativa mancano di conoscenza del dominio. Spesso presentano un riepilogo dei dati che non è approfondito o fruibile.

Il nostro team si è reso conto che avremmo dovuto aggiungere livelli proprietari che incorporassero la comprensione del settore e la conoscenza del dominio gestione dei ricavi .

Per questo motivo, l’integrazione di Analisi IA inizia con la nostra potente piattaforma di analisi proprietaria, che costituisce la spina dorsale delle nostre capacità di analisi dei dati. I dati vengono elaborati in tempo reale prima di essere immessi nel sistema di IA generativa.

La fase di pre-elaborazione prevede la selezione dei dati del comp-set in base alle selezioni dell’utente sulla dashboard. Questi dati vengono quindi inviati al nostro motore di analisi proprietario, che è addestrato per creare/estrarre funzionalità chiave da questi dati.

Fase 1: Integrazione con l’analisi proprietaria

L’integrazione di Analisi IA inizia con la nostra potente piattaforma di analisi proprietaria, che costituisce la spina dorsale delle nostre capacità di analisi dei dati. I dati vengono elaborati in tempo reale prima di essere immessi nel sistema di IA generativa. La fase di pre-elaborazione prevede la selezione dei dati del comp-set in base alle selezioni dell’utente sulla dashboard. Questi dati vengono quindi inviati al nostro motore di analisi proprietario, che è addestrato per creare/estrarre funzionalità chiave da questi dati.

Fase 2: Meccanica dell’IA generativa per la gestione dei ricavi

L’IA generativa all’interno di Analisi IA utilizza un approccio euristico per dare priorità ai punti dati in base alla loro rilevanza, basato sulla conoscenza del dominio di Revenue Manager e Data Scientist.

Fase 3: Sviluppo del livello di interpretazione

Il livello di interpretazione, un’interfaccia cruciale tra i dati grezzi elaborati dalle nostre analisi e l’output fornito agli utenti, utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni per convertire i dati analitici in testo comprensibile.

Fase 4: Output di informazioni dettagliate sui dati testuali

Gli output vengono generati sotto forma di semplici frasi e riassunti, fornendo approfondimenti come “Aspettati un aumento del 20% delle prenotazioni il mese prossimo”. Viene eseguita un’ampia messa a punto per ottenere approfondimenti/output accurati nelle varie impostazioni locali supportate. Per migliorare continuamente questa funzione, abbiamo aggiunto una sezione di feedback. Questo verrà utilizzato per perfezionare ulteriormente l’output in base a come gli utenti percepiscono queste informazioni. Nel lancio della versione beta, circa il 90% degli utenti lo ha già trovato prezioso.

Interfaccia utente e interazione

All’inizio, gli utenti scopriranno Analisi IA tramite la scheda Dati di quartiere. Sui grafici dei prezzi futuri e dell’occupazione, possono fare clic su un pulsante e ottenere immediatamente un riepilogo delle principali tendenze del mercato e del posizionamento competitivo per ciascuno dei loro alloggi.

Conclusione

Analisi IA rappresenta un progresso significativo nella tecnologia di gestione dei ricavi con l’IA, realizzata appositamente per le tue esigenze. Trasformando dati complessi in spiegazioni semplici, Pricelabs mira a liberare tempo e ad aumentare l’efficienza operativa. Scopri i vantaggi di Analisi IA e scopri come può trasformare il tuo approccio alla gestione efficace delle proprietà.

Abbraccia il futuro dell’hosting e della gestione della proprietà con Analisi IA. Scopri di più su come raggiungere i tuoi obiettivi di fatturato e migliorare la gestione dei ricavi con l’IA generativa. Inizia la tua prova gratuita di 30 giorni e sperimenta i vantaggi in prima persona.

Dynamic pricing in Airbnb refers to the practice of adjusting rental rates in real time based on various factors such as demand, seasonality, local events, and market conditions. This approach allows hosts to optimize their earnings by automatically increasing or decreasing prices to match supply and demand fluctuations. By utilizing data and algorithms, dynamic pricing aims to find the optimal balance between attracting guests and maximizing revenue, ensuring that prices reflect the current market dynamics.
To implement dynamic pricing for vacation rentals, collect relevant data, identify key factors, set pricing rules, use dynamic pricing software, monitor performance, and adjust as needed to optimize revenue.
The aim of dynamic pricing is to optimize revenue and occupancy rates. It is done by adjusting prices in real time based on factors such as demand, market conditions, competition, and other variables. Dynamic pricing softwares seeks to find the optimal balance between attracting guests and maximizing profitability by dynamically setting prices that reflect current market dynamics. The goal is to capture the highest possible value for each booking while ensuring competitiveness in the market.
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Su PriceLabs

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Dalla sua fondazione nel 2014, Pricelabs è cresciuto fino a raggiungere un prezzo di oltre 450.000 unità in 150+ paesi ed è disponibile in sei lingue, rendendolo uno strumento affidabile a livello globale per massimizzare i ricavi e l’efficienza nel settore dell’ospitalità.

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