Несмотря на перспективность подобных технологий, говорить о буме машинного обучения в ивент-индустрии пока еще рано. Однако многие эксперты
прогнозировали, что именно в 2017 году рынок начнет уделять этой теме повышенное внимание. Все сходятся на мнении, что машинное обучение должно помочь раскрыть весь потенциал данных, накапливаемых организаторами событий.
В качестве примера приведем несколько направлений использования машинного обучения в ивент-отрасли, которые
сформулировал CEO компании Eventgrid Нираж Шаха:
1. Планирование и принятие решений Одним из самых популярных способов применения машинного обучения является прогнозирование для принятия решений. Компьютеры могут считывать и анализировать гораздо больше информации, чем человеческий мозг и поэтому использование большого количества данных, безусловно, дает конкурентное преимущество.
2. Динамическое ценообразование Менеджеры отелей уже используют машинное обучение в ключевом аспекте своего бизнеса – оптимизации цен. С помощью алгоритмов можно определить оптимальную стоимость комнаты в любой момент, проанализировав спрос, предложение и конкурентную ситуацию среди других отелей в режиме реального времени. Подобное динамическое ценообразование может применяться и в ивент-менеджменте.
Как организаторам мероприятий узнать оптимальную цену для каждого типа билета? Каковы наилучшие временные рамки для продаж по стартовым ценам или горящих распродаж? Благодаря алгоритмам можно решить эти вопросы и спрогнозировать, когда будет прилив покупателей (то есть когда лучше придержать скидки), или когда будет снижение продаж (самое время для их стимулирования). Такой анализ поможет оптимизировать прибыльность мероприятий.