01. Gestión de datos
- Q-Brain: La IA dedicada a la hospitalidad.
- Q-Data: Gestión de datos estructurados.
- Q-Growth: Gestión de clientes potenciales y reservas.
- Q-BI: Inteligencia empresarial.
La introducción de la inteligencia artificial en cualquier aplicación requiere tanto una muy buena comprensión del aprendizaje profundo y automático como años de desarrollo para adquirir datos, entrenar modelos y desplegarlos.
Hay muchas IAs disponibles en el mercado a través de APIs como Microsoft Luis, Google Dialog Flow o IBM Watson. Pero estas IA son genéricas y ofrecen un conocimiento limitado del sector de la hostelería.
Q-Brain, la primera y única IA especializada en el sector de la hospitalidad, es el cerebro de Velma.
En promedio , un hotel contiene más de 1.000 puntos de datos: la temperatura de la piscina, el precio de una niñera, la altura del aparcamiento o la ubicación de los puntos de carga de los coches eléctricos.
Q-Data le permite fusionar, estructurar y distribuir todos estos datos para :
Q-Growth permite en tiempo real:
Q-BI le permite añadir nuevas categorías de datos a su inteligencia empresarial:
Q-Connect permite conectar todas las aplicaciones de terceros del hotel
Q-Automate analiza las solicitudes de reserva y se conecta a su CRM para generar automáticamente correos electrónicos de reenganche a los clientes que no han completado su reserva en línea.
Los datos de conversación recogidos a través de Velma AI chatbot permiten segmentar las interacciones de los clientes por país, ciudad, dispositivo utilizado, fecha y hora de conexión.
Q-SEO anonimiza y registra estos criterios para obtener los perfiles de los viajeros y anticipar sus necesidades. Estos datos se utilizan en tiempo real para mejorar la referenciación del sitio web.
Los datos conversacionales generados se segmentan según los siguientes criterios: país, ciudad, dispositivo utilizado, fecha y hora de conexión.
Q-AD registra estos criterios después de haberlos anonimizado, con el fin de obtener múltiples personas. Estos criterios permiten optimizar las campañas publicitarias en tiempo real, personalizándolas.
Un neoyorquino y un parisino que visitan la web de un hotel en Londres no tienen los mismos intereses, pero verán exactamente lo mismo.
Q-Dynamic utiliza un modelo predictivo basado en 5 años de datos para adaptar la web en tiempo real a cada visitante.
Q-Verse se basa, en primer lugar, en la acumulación de experiencia de Velma durante los últimos 5 años y también en un desarrollo en torno a las expresiones, los gestos y la sincronización labial para conseguir emociones más reales en el Metaverso de la hostelería.