شخصی‌سازی ارتباطات مسافران خطوط هوایی
سال ۲۰۲۵ است و خطوط هوایی در حال تغییر نحوه ارتباط خود با مسافران هستند. همه چیز در مورد شخصی‌سازی است، استفاده از فناوری برای بهبود آن تا مرتبط‌تر، به موقع‌تر و انسانی‌تر شود. ارسال پیام‌های بیشتر چندان مهم نیست، بلکه پیام‌های مناسب به فرد مناسب در زمان مناسب و متناسب با نیازهای آنهاست.
روشهای شخصی‌سازی
ارتباطات شفاف، اساس موفقیت هر صنعتی است و بخش خطوط هوایی نیز از این قاعده مستثنی نیست. نگاهی به روشهای مختلف شخصی‌سازی ارتباطات مسافران توسط خطوط هوایی و ارتقاء تجربیات مشتری بیندازیم.
ارتباطات مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به قطب شخصی‌سازی تجربیات مسافران تبدیل شده است. خطوط هوایی از سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که قادر به خواندن مقادیر زیادی از داده‌ها، از اطلاعات رزرو قبلی گرفته تا به‌روزرسانی‌های پرواز در زمان واقعی، برای ارسال پیام‌های شخصی و به موقع هستند. این سیستم‌ها حتی می‌توانند مشکلاتی مانند تأخیر یا تغییر گیت را پیش‌بینی کنند و از قبل به مسافران اطلاع دهند و عدم اطمینان و اضطراب را از بین ببرند.
برای مثال، خطوط هوایی آمریکا یک سیستم رزرو مجدد مبتنی بر هوش مصنوعی مولد، با هشدارهای بلادرنگ و افزایش غربالگری بیومتریک را به منظور کاهش اختلالات در طول سفر مشتری معرفی کرده است.
فناوری تبدیل متن به صدا
یکی دیگر از نوآوری‌های کلیدی در ارتباط با مسافران، گنجاندن فناوری تبدیل متن به صدا است. این امر امکان ترجمه پیام‌های نوشتاری به گفتار طبیعی را فراهم می‌کند و اطلاعات را به‌ویژه برای افراد دارای اختلالات بینایی یا مشکلات زبانی، قابل دسترس‌تر می‌سازد.
خطوط هوایی از اعلان‌های صوتی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که لحن و ریتم انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند، به مسافران اطلاع می‌دهند و اعلان‌ها را به شیوه‌ای شخصی و تعاملی انجام می‌دهند. صداها را می‌توان متناسب با شخصیت خطوط هوایی تنظیم کرد و به زبان‌های مختلف ارائه داد تا به طور واضح و مداوم با بخش‌های مختلف مسافران ارتباط برقرار کنند.
پیام‌رسانی متنی و بلادرنگ
شخصی‌سازی فقط خطاب قرار دادن مسافران با نام نیست؛ بلکه ارسال پیام‌هایی است که از نظر متنی به لحظه مرتبط هستند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های بلادرنگ، مانند وضعیت پرواز، آب و هوا و فعالیت‌های فرودگاه را دریافت کنند تا پیام‌ها را بر اساس آن ارسال کنند.
برای مثال، وقتی پروازی به دلیل آب و هوا به تأخیر می‌افتد، می‌توان از قبل به مسافران در مورد دلیل وضعیت و گزینه‌های موجود اطلاع داد. این رویکرد انتظارات را مدیریت می‌کند و ناراحتی را در طول سفر در هنگام بروز اختلالات کاهش می‌دهد.
کمک چندزبانه برای مسافران بین‌المللی
از آنجا که مسافران از سراسر جهان سفر می‌کنند، کمک چندزبانه یک ضرورت است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون می‌توانند به چندین زبان صحبت کنند، ترجمه‌های بلادرنگ ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که افراد غیربومی نیز خدمات و اطلاعات یکسانی را مانند دیگران دریافت می‌کنند.
این ویژگی محدود به نمایندگان پشتیبانی مشتری نیست، بلکه در مورد سیستم‌های خودکار و همچنین اعلان‌های داخل پرواز نیز هست.
خودکارسازی تعاملات روزمره
هوش مصنوعی همچنین برای خودکارسازی تعاملات معمول، مانند پاسخ به سؤالات معمول در مورد سیاست‌های چمدان، ورود به سیستم و برنامه‌های پرواز، استفاده می‌شود. با انجام چنین کارهایی، هوش مصنوعی، انسان را آزاد می‌کند تا به امور پیچیده‌تر رسیدگی کند، فرآیندها را روان‌تر کرده و زمان انتظار مسافران را کاهش دهد.
چنین سیستم‌های خودکار مبتنی بر درک زبان طبیعی هستند و مسافران را قادر می‌سازند تا به صورت مکالمه‌ای، چه با استفاده از متن و چه با صدا، ارتباط برقرار کنند.
ادغام با پلتفرم‌های موبایل
ارتباطات شخصی‌سازی‌شده توسط خطوط هوایی در پلتفرم‌های موبایل ادغام می‌شوند تا مسافران بتوانند به‌روزرسانی‌ها را مستقیماً به تلفن‌های هوشمند خود ارسال کنند. با استفاده از برنامه‌ها و پلتفرم‌های پیام‌رسان، مسافران می‌توانند به‌روزرسانی‌های بلادرنگ در مورد پرواز، بار و حتی خدمات داخل پرواز خود دریافت کنند.
این ادغام‌ها، دسترسی مسافران به اطلاعات و برنامه‌ریزی سفر خود را بدون نیاز به تعامل با یک عامل انسانی ساده می‌کند و این فرآیند را ساده‌تر می‌سازد.
پشتیبانی فعال از مشتری
به جای اینکه منتظر بمانید تا مشتریان با مشکلاتشان تماس بگیرند، خطوط هوایی از هوش مصنوعی برای کمک‌رسانی فعال استفاده می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق نظارت بر چندین نقطه داده، قادر به شناسایی مشکلات در آینده، مانند از دست دادن پرواز یا تأخیر در تحویل چمدان‌ها، هستند و قبل از اینکه مسافران حتی از وجود مشکل آگاه شوند، به آنها هشدار می‌دهند.
فعال بودن به این روش به خطوط هوایی اجازه می‌دهد تا مشکلات را قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ حل کنند و در نتیجه رضایت و وفاداری مشتری را افزایش دهند.