Repülőtéri AI virtuális asszisztens az utasélmény javítására

Hogyan használhatnak a repülőterek egy AI-alapú virtuális asszisztenst az utasélmény átalakítására és a repülőtéri szolgáltatások egyszerűsítésére.

A repülőterek egyre növekvő mennyiségű e-maillel, üzenettel és ügyfélkapcsolattal szembesülnek. Az AI egyértelmű megtérülést kínál. Például az AI e-mail asszisztensek az e-mailek kezelési idejét akár 40%-kal is csökkenthetik, és mérhető működési megtakarítást eredményeznek, ha az ügyfélszolgálati és üzemeltetési csapatoknál vezetik be AI and Trusted Data: Building Resilient Airline Operations – OAG. Emellett az automatizációs eszközök a csúcsidőszakokban 30–50%-kal jobb válaszadási arányt mutattak AI and Trusted Data: Building Resilient Airline Operations – OAG. Ezért azok a repülőterek, amelyek virtuális repülőtéri asszisztenst és e-mail automatizációt alkalmaznak, csökkenthetik a személyzeti órákat és az ügyfélszolgálati költségeket.

Az üzemeltetési hatékonyság javul, amikor az ismétlődő, adatigényes e-mailek abbahagyják a képzett munkatársak leterhelését. A virtualworkforce.ai automatizálja az ops csapatok teljes e-mail életciklusát, ami jellemzően az e-mailenkénti kezelési időt ~4,5 percről ~1,5 percre csökkenti. Ez a csökkenés felszabadítja az ügynököket a komplex problémák megoldására, és javítja a repülőtéri műveletek általános teljesítményét. Emellett bevezetéseknél 25%-os panaszkezelési idő csökkenésről és körülbelül 15%-os ügyfél-elégedettség javulásról számoltak be az első évben The Impact of Airport Service Quality on Passenger Satisfaction.

A költségek csökkennek és a szolgáltatás minősége nő. Először a jegykiadással, poggyásszal és légitársasági egyeztetéssel kapcsolatos e-mailek automatizálódnak. Ezután a továbbítási szabályok és az eszkalációs logika biztosítja, hogy csak a komplex lekérdezések jussanak emberi ügynökhöz. Végül a sablonválaszok csökkentik a ismételt megkereséseket és felgyorsítják a válaszidőt. Azok a repülőterek, amelyek meg akarják változtatni működésüket, olyan mutatókat kell, hogy benchmarkoljanak, mint az átlagos válaszidő, az automatikusan megoldott e-mailek aránya és az átirányított személyzeti órák száma. További kontextusért arról, hogyan skálázhatók ezek a rendszerek és milyen várható ROI-val, olvassa el a gyakorlati útmutatót az automatizált logisztikai levelezésről és az üzemeltetési csapatok számára történő e-mail szerkesztésről automatizált logisztikai levelezés.

Valós idejű frissítések, BEJELENTKEZÉS és önkiszolgálás: hogyan JAVÍTJÁK a CHATBOTEK és a virtuális asszisztens funkciók az utasok útját.

A chatbotok és a beszélgetés-alapú élmény csökkentik a súrlódást a kulcsfontosságú érintkezési pontokon. A valós idejű járatinformáció csökkenti a zavart, és azok a rendszerek, amelyek mobilalkalmazásokon keresztül továbbítják a járat státuszát és a kapu frissítéseit, csökkentik a sorokat. Például egy a járatinformációhoz és kapuhozzárendelésekhez kapcsolt chatbot ösztönözheti az utasokat, hogy korábban jelentkezzenek be, vagy használják az önkiszolgáló kioszkokat, amikor sorok alakulnak ki. Ez csökkenti a pultok terhelését és javítja az utasút élményét.

Emellett a chatbot folyamatok integrálása a mobilalkalmazásokkal és kioszkokkal segíti az utasokat a bejelentkezési lépések gyors elvégzésében. A chatbot felszólíthatja az utast, hogy töltse fel beszállókártyáját, erősítse meg a poggyászengedélyeket, vagy fejezze be a személyazonosság-ellenőrzést. Ezek az automatikus felszólítások csökkentik a frontvonalbeli személyzetre való támaszkodást, és növelik az önkiszolgálás elfogadottságát. A repülőtereknek olyan KPI-okat kell figyelniük, mint a sorban töltött idő csökkenése, az első válasz sebessége és az önkiszolgálás elfogadottsági aránya a hatás méréséhez. Ha szeretné megtudni, hogyan kombinálható az e-mail- és üzenetautomatizáció a chat eszközökkel, tekintse meg, hogyan javítható a logisztikai ügyfélszolgálat AI segítségével hogyan javítsuk a logisztikai ügyfélszolgálatot mesterséges intelligencia segítségével.

Amikor a chatbotok természetes nyelvfeldolgozást használnak, pontosan válaszolnak a foglalási és járatstátusz lekérdezésekre. Szükség esetén átadhatják a beszélgetést emberi ügynököknek, amikor mélyebb kontextusra van szükség, vagy amikor egy utas poggyászügyi vitát emel. Fontos, hogy a chatbotok csatlakozzanak valós idejű adatfolyamokhoz, így a frissítések pontosak. A járati adatok valós idejű integrációja jelentősen csökkenti az utasok zavartságát és a sorban állást; azok a repülőterek, amelyek ezeket az adatfolyamokat hozzáadják, simább utasáramlásról és kevesebb lekésett járatról számolnak be Airport Experience Research 2024.

E-mail asszisztensek és ügyféltámogatás: OPTIMALIZÁLJA a kommunikációt a KÖLTSÉGEK CSÖKKENTÉSE és a belső munkafolyamatok EGYSZERŰSÍTÉSE érdekében.

Az e-mail továbbra is a legtöbb terminálban a legnagyobb, strukturálatlan munkafolyamat. Az AI-vezérelt e-mail asszisztensek olyan rutinfeladatokat látnak el, mint a triage, priorizálás és sablonválaszok. Összekapcsolják továbbá az operációs kontextust az ERP és poggyász rendszerekkel minden szálban. Ennek eredményeként a repülőterek kevesebb redundáns választ adnak és felgyorsítják a döntéseket. Felmérések szerint a repülőtéri vezetők 68%-a számolt be a belső kommunikációs folyamat javulásáról AI-alapú e-mail asszisztensek bevezetése után AI and Trusted Data: Building Resilient Airline Operations – OAG. Ez a javulás lerövidíti a döntési idővonalakat és csökkenti az ügyfélszolgálati költségeket.

A virtualworkforce.ai az e-mail teljes életciklusának automatizálására összpontosít, beleértve a szándékfelismerést, a továbbítást és a rendszeradatokon alapuló válaszok megfogalmazását. A csapatok általában azt tapasztalják, hogy a rutinfeladatok automatizálása csökkenti az elkerülhető hibákat és tisztázza a felelősséget a megosztott postafiókokban. Emellett az e-mail asszisztensek CRM-hez és poggyászkezelő API-khoz való csatlakoztatása lerövidíti az elveszett poggyászra vonatkozó igények és az üzemeltetési kérdések megoldási ciklusait. A lépésről lépésre történő megközelítésért az e-mail szerkesztés automatizálásához és az ERP adatok integrálásához tekintse meg útmutatónkat az ERP e-mail automatizálásról logisztikai csapatok számára ERP e-mail automatizálás.

Az érték méréséhez kövesse az átlagos e-mail válaszidőt, az automatikusan megoldott e-mailek százalékát és az ügyfél-elégedettséget. A gyorsabb válaszok csökkentik az ismételt megkereséseket és mérséklik az általános munkaterhelést. Egy repülőtér például arról számolt be, hogy AI-alapú e-mail eszközök bevezetése után csökkent a panaszok volumene és az utaselégedettség mintegy 15%-kal emelkedett az első évben The Impact of Airport Service Quality on Passenger Satisfaction. A szabályok és kontrollok fontosak. Biztosítsák az adatvédelem betartását, és az érzékeny ügyeket emeljék át emberi csapatoknak. Emellett vezessenek naplózást, hogy a csapatok nyomon követhessék a döntéseket és megfeleljenek a légiközlekedési iparág szabályainak.

Prediktív elemzés és AI: ELŐREJELEZZE a zavarokat, OPTIMALIZÁLJA a működést és NYÚJTSON zökkenőmentes repülőtéri élményt.

A prediktív elemzés csökkenti a reaktív munkát azzal, hogy előrejelzi a késéseket és az utasforgalmat. Az AI modellek történeti adatokból, valós idejű adatfolyamokból és az időjárásból építkezve előre jelzik a csúcsokat és a várható zavarási pontokat. Ezután a repülőterek előre tervezhetik a kapuk személyzetét és átirányíthatják az utasokat, mielőtt sorok alakulnának ki. A személyzet tervezéséhez és a kapuhozzárendelések optimalizálásához használt prediktív elemzések segítenek a repülőtereknek tájékoztatni az utasokat és csökkentik az utolsó pillanatban történő átfoglalások számát.

Ezen modellek felépítéséhez a repülőtereknek kombinálniuk kell a járatmenetrendeket, történeti adatokat és a poggyászkezelési naplókat. Ezután gépi tanulást alkalmazva azonosíthatók azok a minták, amelyek zavarok előtt jelentkeznek. Azok a repülőterek, amelyek ezekre az előrejelzésekre reagálnak, javítják az üzemeltetési hatékonyságot és csökkentik a közvetlen ügyfélszolgálatot igénylő elégedetlen utasok számát. A repülőtereknek érdemes betáplálniuk az előrejelzéseket a chatbotokba és e-mail asszisztensekbe, hogy proaktív üzenetek küldhetők legyenek. Ez segít fenntartani a zökkenőmentes élményt és magas szinten tartani az utaselégedettséget.

Továbbá az előrejelzéseket érdemes betáplálni a mobil csatornába, SMS-be és WhatsAppba, hogy az utasokat ott érjék el, ahol a legszívesebben kommunikálnak. Például ha megváltozik egy kapuhozzárendelés, az automatizált rendszerek azonnali frissítést küldhetnek kontextuális információval és útbaigazítással. Ez a proaktív megközelítés csökkenti a lekésett csatlakozásokat és enyhíti a kapuknál kialakuló torlódást. A működés skálázásának gyakorlati lépéseihez anélkül, hogy folyamatosan felvennének új dolgozókat, tekintse át útmutatónkat arról, hogyan skálázzuk a logisztikai műveleteket AI ügynökökkel hogyan skálázzuk a logisztikai műveleteket AI ügynökökkel.

Bevezetés, integráció és irányítás: hogyan HASZNÁLJUK ki az analitikát, a FOLYAMATOS FEJLESZTÉST és az adatvédelmet egy biztonságos AI-kiépítéshez.

A bevezetés biztonságos integrációkkal kezdődik. Először csatlakoztasson járatinformációs, poggyász- és légitársasági rendszereket API-kon keresztül. Másodszor térképezze fel az adatforrásokat és állítsa be a hozzáférési szabályokat. Harmadszor konfigurálja a továbbítási logikát és az eszkalációs útvonalakat. Ez a sorrend segít megvédeni az utasadatokat és támogatja az emberi beavatkozást érzékeny ügyek esetén. Emellett vezessen naplókat a nyomonkövethetőség és a regionális adatvédelmi törvényeknek való megfelelés érdekében.

A változáskezelés számít. Képezze a személyzetet az AI asszisztensekkel való munkára, és ismételten finomítsa a válaszsablonokat és az eszkalációs trigger-eket. A folyamatos fejlesztéshez A/B tesztelésre, az ügyfél-elégedettség nyomon követésére és a modellek a naplózott utasinterakciókkal történő újratanítására van szükség. Ezenkívül biztosítson többnyelvű támogatást a természetes nyelvfeldolgozás számára, hogy a rendszer több nyelven kezelhessen lekérdezéseket. Az AI segítő szerepéről a fuvarozás és vámügyi kommunikációban tekintse át stratégiai forrásainkat az AI alkalmazásáról a fuvarozási logisztikai kommunikációban AI a szállítmányozói kommunikációban.

Az irányításnak robusztusnak kell lennie. Határozza meg, mikor kell eszkalálni, és pontosítsa, milyen adatokat hozhat fel a rendszer a válaszokban. Tartalmazzon emberi felülvizsgálatot olyan utasellátási ügyekhez, mint az átfoglalás, visszatérítések és poggyászviták. Tartsa átláthatóan a rendszereket és dokumentálja a döntési szabályokat. Végül mérje az előrehaladást KPI-ok alapján, majd futtasson folyamatos fejlesztési ciklusokat a válaszminőség javítása és a hibák csökkentése érdekében. Ezeknek a lépéseknek a követésével a repülőterek növelhetik az üzemeltetési hatékonyságot, miközben megőrzik az utasok bizalmát és biztonságát.

Esettanulmányok és következő lépések: MELBOURNE AIRPORT, SITA-alapú CHATBOTOK és egy ütemterv a SZKALÁZÁSHOZ és a REPÜLŐTERI SZOLGÁLTATÁS OPTIMALIZÁLÁSÁHOZ.

A valós példák megmutatják, mi lehetséges. A Melbourne Airport egy LLM-alapú chatbotot vezetett be, amely 0–24 támogatást és valós idejű információt kínál az utazóknak. A rendszer kezelte a rutinkérdéseket, átirányította a komplex kérdéseket a személyzetnek és javította az utasforgalmat a terminálokon. Szélesebb körű példákért a SITA-alapú chatbotokat nagy repülőtereken használták, segítve a lekérdezések csökkentését és 0–24 lefedettséget biztosítva olyan repülőtereken, mint Schiphol, Heathrow és Changi. Ezek a bevezetések azt mutatják, hogy az e-mail asszisztensek, chatbotok és prediktív elemzések kombinálása mérhető javulást hoz az utaselégedettségben és az üzemeltetési hatékonyságban Airport Experience Research 2024.

Gyakorlati ütemterv segíti a repülőtereket a skálázásban. Kezdje egy pilottal, amely párosít egy e-mail asszisztenst és egy alap chatbotot a rutinkérdésekhez. Ezután integrálja a valós idejű adatfolyamokat a járatstátuszhoz és a kapuváltozásokhoz. Majd terjessze ki a bejelentkezési felhívásokra, poggyászkezelési értesítésekre és önkiszolgáló folyamatokra. Ezt követően adjon hozzá prediktív elemzést a személyzet és az erőforrások allokálásához. Végül terjessze ki a rendszert a terminálokra és beszállítókra, és finomítsa az irányítást és a képzési gyakorlatokat. Az operatív ROI megértéséhez és az e-mail életciklus-automatizáció alkalmazásához a logisztika és repülőtéri kontextusokban, olvassa el ROI útmutatónkat és megvalósítási forrásainkat virtualworkforce.ai ROI útmutató.

Bevezetési ellenőrzőlista: határozza meg a KPI-okat, biztosítsa az integrációkat, készítse elő a személyzeti átadást, tervezze meg a többnyelvű és akadálymentesítési támogatást, majd állítson fel ütemtervet a folyamatos fejlesztési ciklusokra. Az átlátható, fázisokban történő bevezetés védi az utasokat és a személyzetet, miközben biztosítja a repülőterek számára szükséges hatékonyságnövelést. Ahogy a mesterséges intelligencia fejlődik, azok a repülőterek, amelyek kiegyensúlyozott, emberközpontú megközelítést alkalmaznak, újradefiniálják a légi közlekedés jövőjét utasaik és partnereik számára a repülőtéri és légitársasági műveletek teljes spektrumában AI and Trusted Data: Building Resilient Airline Operations – OAG.

GYIK

Mi az a repülőtéri AI virtuális asszisztens és hogyan segít?

Egy repülőtéri AI virtuális asszisztens olyan rendszer, amely mesterséges intelligenciát és természetes nyelvfeldolgozást használ az utasok felé és belső kommunikációk automatizálására. Segít az e-mailek triázsában, a gyakori kérdések megválaszolásában és a komplex ügyek emberi csapatokhoz történő továbbításában, így a személyzet értékesebb feladatokra fordíthatja idejét.

Milyen gyorsan várható megtérülés az e-mail automatizáció bevezetésétől?

Sok repülőtér már hónapokon belül mérhető javulásról számol be, gyakran csökken a kezelési idő és kevesebb az ismételt megkeresés. Például tanulmányok szerint az automatizációs eszközök a csúcsidőszakokban 30–50%-kal javíthatják a válaszadási arányt, ami felgyorsítja a megoldást és csökkenti a megkeresések számát AI and Trusted Data: Building Resilient Airline Operations – OAG.

Csökkenthetik-e a chatbotok a sorban állást a bejelentkezésnél és a kapuknál?

Igen. Azok a chatbotok, amelyek valós idejű járatstátuszt és bejelentkezési felszólításokat adnak, csökkentik azok számát, akik személyes segítséget igényelnek. Ha integrálva vannak önkiszolgáló kioszkokkal és mobilalkalmazásokkal, növelik az önkiszolgálás elfogadottságát és csökkentik a soridőt.

Hogyan kapcsolódnak az e-mail asszisztensek a poggyász- és légitársasági rendszerekhez?

Az e-mail asszisztensek API-kon keresztül integrálódnak a poggyászkezelő, CRM és légitársasági rendszerekhez, hogy kontextuális információt húzzanak be minden válaszhoz. Ez lehetővé teszi az asszisztens számára, hogy pontos válaszokat készítsen a poggyászkezeléssel és foglalási státusszal kapcsolatban, csökkentve a kézi keresések szükségességét.

Vannak adatvédelmi aggályok a repülőtéri AI eszközökkel kapcsolatban?

Vannak. A repülőtereknek biztosítaniuk kell a biztonságos integrációkat, naplózást és szigorú hozzáférési szabályokat az utasadatok védelme érdekében. Emellett az irányítási keretrendszereknek és az emberi beavatkozást igénylő folyamatoknak kell kezelniük az érzékeny döntéseket, hogy megfeleljenek az adatvédelmi törvényeknek.

Milyen KPI-okat kell a repülőtereknek nyomon követniük az asszisztens bevezetése után?

A kulcsfontosságú mutatók közé tartozik az átlagos e-mail válaszidő, az automatikusan megoldott e-mailek százaléka, a sorban töltött idő csökkenése, az önkiszolgálás elfogadottsági aránya és az utaselégedettségi pontszámok. Ezen KPI-k folyamatos követése szükséges a fejlesztéshez.

Támogatják-e az AI asszisztensek több nyelvet?

Igen. A modern beszélgető AI és természetes nyelvfeldolgozás többnyelvű interakciókat támogat, ami elengedhetetlen a nemzetközi repülőterek számára. A többnyelvű támogatás javítja az elérhetőséget és csökkenti a súrlódást a változatos utazói élményben.

Hogyan illeszkednek a prediktív elemzések a repülőtéri működésbe?

A prediktív elemzések előre jelzik az utasforgalmat, a személyzetszükségletet és a várható zavarokat történeti adatok és valós idejű adatfolyamok elemzésével. Ezek a jóslatok lehetővé teszik a repülőterek számára, hogy proaktívan osszák ki az erőforrásokat és időben értesítsék az érintett utasokat.

Tud-e a virtualworkforce.ai segíteni a repülőtereknek az e-mail automatizálásban?

A virtualworkforce.ai automatizálja az ops csapatok teljes e-mail életciklusát, és a válaszokat ERP, TMS és más működési rendszerek adataira alapozza. Ez csökkenti a kézi triázst és az újramunkát, felszabadítva a csapatokat a komplex üzemeltetési feladatok elvégzésére.

Mik az első lépések egy AI asszisztens pilottal egy repülőtéren?

Kezdje egy fókuszált pilottal az e-mail triázsra és egy egyszerű chatbotra a rutinkérdésekhez. Integrálja a valós idejű járati adatokat, határozza meg a KPI-okat és tartson rövid visszacsatolási kört a személyzettel. Ezután terjessze ki a bejelentkezési felszólításokra, poggyász-értesítésekre és a prediktív elemzésre, ahogy a rendszer bizonyítja az értékét.