पिछले कुछ महीनों के दौरान ऑनलाइन ट्रैवल पोर्टल्स ने एक बड़ी हिट ली है, इसलिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि कंपनियां कैसे पसंद करती हैं सस्ती उड़ानेंकिराया ग्राहकों को बेहतर तरीके से जोड़ने और अनुभव को यथासंभव सहज बनाने के लिए डिजिटलीकरण और उभरती प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहे हैं।

ऑनलाइन ट्रैवल कंपनियां इस शब्द के गढ़ने के बाद से डिजिटलीकरण की सबसे आगे चल रही हैं। हालांकि, महामारी ने उद्योग को देखने के तरीके को बदल दिया है, बताते हैं अभिषेक सिंह, आईटी प्रमुख, CheapFlightsFares।

“तब, बैक ऑफिस और अनुबंध प्रबंधन में डिजिटलीकरण प्रमुख था। अब ग्राहक संपर्क और संचार रणनीतियों में उसी को अपनाने को ओवरड्राइव में डाल दिया गया है। रिमोट वर्किंग ने टेलीफोनी और सुरक्षा समाधानों के उपयोग के तरीके को बदल दिया है। हालांकि कुछ विषम परिदृश्यों में भविष्य 100% क्लाउड है, फिर भी ऑन-प्रिमाइसेस समाधान रखने की आवश्यकता हो सकती है, जो समग्र आवश्यकताओं के 10% से कम होगा, ”सिंह डिजिटलीकरण और क्लाउड के महत्व पर कहते हैं। industry.

एक ऐसे उद्योग में होने के नाते जो अपने दैनिक कार्यों के लिए लगातार प्रौद्योगिकी पर निर्भर है, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि नवाचार हमेशा नई पद्धतियों और उपकरणों में लगातार निवेश करने वाली कंपनियों के साथ सबसे आगे है, और एक ऐसा उपकरण जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया गया है वह है एनालिटिक्स और स्वचालन.

“इंटेलिजेंट एनालिटिक्स और ऑटोमेशन को अपनाने से हमें प्रतिक्रियाशील होने के बजाय अपने ग्राहकों को सक्रिय रूप से सेवा देने में मदद मिली है। इस दृष्टिकोण के कारण, हमने महामारी और दूरस्थ कार्य समय के दौरान ग्राहकों के प्रश्नों को अधिक कुशलता से संभाला, ”सिंह विश्लेषिकी के विषय पर कहते हैं और इसने महामारी के दौरान फर्म की मदद कैसे की है।

विश्लेषिकी में इस नवाचार का समर्थन करने के लिए, संगठन निर्माण की प्रक्रिया में है डेटा वेयरहाउस और अपने ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए डेटा पाइपलाइन।

“एक डेटा वेयरहाउस एक अच्छा एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म बनाने के लिए आवश्यक बुनियादी चीजों में से एक है, डेटा वेयरहाउस के बिना आप वास्तव में एक अच्छा एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म नहीं बना सकते हैं, जब आप इसे बना रहे हैं, तो आपको एक वेयरहाउस और एक निरंतर डेटा पाइपलाइन की आवश्यकता होती है, जिसे करने की आवश्यकता होती है इसे फ़ीड करें और एक बार आपके पास पर्याप्त डेटा सेट और उपयोगकर्ता आधार के पर्याप्त पुनरावृत्तियों के बाद, आप ग्राहक अनुभव यात्रा को बढ़ाने के लिए निर्णय ले सकते हैं, जैसे हमारी ऑनलाइन यात्रा वेबसाइट पर, “सिंह एक अच्छे डेटा वेयरहाउस और पाइपलाइन की आवश्यकता पर कहते हैं।

इतने अधिक डेटा इनपुट के साथ, यह सीखना आवश्यक है कि फर्म इन सभी के सुरक्षा पहलू पर कैसे काम कर रही है। “हम एक संगठन के रूप में अपने ग्राहक की जानकारी की सुरक्षा के लिए प्रतिबद्ध हैं और इसे ज्ञात और अज्ञात खतरों से बचाने के लिए हर संभव कदम उठाते हैं। हम अधिकारियों और संगठनों द्वारा समय-समय पर प्रदान किए गए नियमों का पालन करते हैं। इसके अलावा, उपयोग की सुरक्षा और ट्रैक करने के लिए अग्रणी उद्योग उपकरण और सुरक्षा तंत्र तैनात किए गए हैं।

डेटा का उपयोग नियमों और दिशानिर्देशों के अनुसार सीमित है। देखें, डेटा का उपयोग सीमित है, इस संदर्भ में कि हम पीसीआई डीएसएस नियमों के अनुसार अधिकांश जानकारी का उपयोग करते हैं, ”सिंह ने आश्वासन दिया।

महामारी के दौरान ग्राहकों के बदलते व्यवहार के साथ, CFF को उस मामले की गहरी समझ की आवश्यकता थी जो विश्लेषणात्मक उपकरणों को तैनात करके पूरा किया गया था। ग्राहक व्यवहार के अलावा, इस परिनियोजन को प्रेरित करने वाला दूसरा कारण दूरस्थ रूप से कार्य करना था।

उन्होंने मानव हस्तक्षेप को सीमित करने के लिए स्वचालन के उपयोग पर कहा, “इसी तरह, कोविड के समय ने भी दूरस्थ कार्य को गति दी, इसलिए बहुत सारे मानवीय कार्य थे जिन्हें नियमित समय पर मानवीय हस्तक्षेप के बिना करने की आवश्यकता थी क्योंकि कार्यालय अधिक प्रबंधनीय था।” ।

रिमोट वर्किंग, ऑटोमेशन और . के साथ जन प्रतिनिधि कानून एकमात्र समाधान थे जो उस समस्या को हल कर सकते थे। सिंह सुनिश्चित करते हैं कि प्रभाव अब तक सकारात्मक रहा है, क्योंकि फर्म अब बहुत अधिक गति से मानवीय हस्तक्षेप के बिना बहुत सी चीजों को संसाधित करने में सक्षम है, जिससे प्रत्याशा में लगभग 80-85% की वृद्धि हुई है।

एआई और एमएल हमारी आंतरिक प्रक्रिया के लिए आरपीए के स्वचालन और परिनियोजन के लिए उपयोग में हैं जो नीरस कार्यों को तेजी से और कुशलता से निष्पादित करने में मदद करता है।

आरपीए के स्वचालन और तैनाती के लिए, जो नीरस कार्यों के सुचारू और कुशल निष्पादन में मदद करता है, एआई और एमएल का उपयोग किया गया है।

“आरपीए के लिए एआई और एमएल आवश्यक हैं। आपको एक एक्सेल शीट के माध्यम से पढ़ना है और फिर उस कार्य को करना है जो एक मानव कर रहा था या आप एक निश्चित चीज़ के माध्यम से पढ़ना चाहते हैं और फिर उसके अनुसार एक क्रिया करें। इसलिए, यही वह जगह है जहां एमएल मॉडल आते हैं जहां आप उन्हें कुछ विशिष्ट डेटाबेस में प्रशिक्षित करते हैं और फिर वे उन कार्यों को करते हैं, लेखांकन, वाउचर प्रविष्टि, जर्नल प्रविष्टि से संबंधित कुछ भी, “सिंह आरपीए में एमएल के उपयोग को तोड़ते हुए कहते हैं।