ການນຳໃຊ້ AI Chatbot ທີ່ຮອງຮັບພາສາລາວ, ອັງກິດ, ຈີນ ແລະ ໄທ ປະສົມປະສານກັບ Dynamic Pricing ຈະຊ່ວຍເພີ່ມລາຍຮັບຈາກນັກທ່ອງທ່ຽວຕ່າງປະເທດໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ເຖິງແມ່ນງົບປະມານ IT ຈະມີຈຳກັດກໍຕາມ. ບົດຄວາມນີ້ມຸ່ງເປົ້າໄປຫາຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານ DX ຂອງໂຮງແຮມ, ບໍລິສັດທ່ອງທ່ຽວ ແລະ ອົງການທ່ອງທ່ຽວໃນລາວ ໂດຍອະທິບາຍແນວທາງການດຳເນີນງານດ້ານ AI ຫຼາຍພາສາ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຍຮັບຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ. ທ່າມກາງກະແສທີ່ເອື້ອອຳນວຍຈາກການເປີດໃຊ້ທາງລົດໄຟລາວ-ຈີນ ແລະ ແຄມເປນ Visit Laos Year, ທ່ານຈະສາມາດຊອກຫາເສັ້ນທາງໃນການຮັບໃຊ້ DX ດ້ານການທ່ອງທ່ຽວ ນຳໜ້າປະເທດໃກ້ຄຽງໄດ້.

ການທ່ອງທ່ຽວ DX (Digital Transformation) ໝາຍເຖິງຄວາມພະຍາຍາມໃນການທົດແທນການດຳເນີນງານແບບດັ້ງເດີມ ເຊັ່ນ: ບັນທຶກເຈ້ຍ ແລະ ການຈອງທາງໂທລະສັບ ດ້ວຍເທັກໂນໂລຊີດິຈິຕອນ ເພື່ອປັບປຸງທັງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະ ລາຍໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງລາວມີຂໍ້ຈຳກັດສະເພາະທີ່ແຕກຕ່າງຈາກປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວ.

ແก่ນແท้ຂອງ Tourism DX ຄືການ "ອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ຄົນ ແລະ ໂອນເວລາໄປສູ່ການບໍລິການລູກຄ້າທີ່ຕ້ອງອາໄສຄົນ"

DX ບໍ່ແມ່ນ "ການຕິດຕັ້ງລະບົບ IT" ເທົ່ານັ້ນ. ເຖິງແມ່ນວ່າ Guesthouse ເກົ່າແກ່ໃນຫຼວງພະບາງຍັງຄົງໃຊ້ສະໝຸດລົງທະບຽນເຈ້ຍຢູ່ກໍຕາມ ຫາກອັດຕະໂນມັດສະເພາະການຕອບຄຳຖາມ ແລະ ການກຳນົດລາຄາ ນັ້ນກໍຖືວ່າເປັນກ້າວທຳອິດທີ່ດີງາມຂອງ DX ແລ້ວ.

ເມື່ອອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງລາວກ້າວເຂົ້າສູ່ DX ມີກຳແພງ 3 ດ້ານທີ່ຂວາງໜ້າຢູ່.

ຄວາມສັບສົນຂອງການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ. ນັບຕັ້ງແຕ່ທາງລົດໄຟລາວ-ຈີນເປີດໃຫ້ບໍລິການ, ຈຳນວນນັກທ່ອງທ່ຽວທີ່ເວົ້າພາສາຈີນໄດ້ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ນອກຈາກນີ້ ຍັງມີນັກທ່ອງທ່ຽວທີ່ເດີນທາງທາງບົກຈາກໄທເປັນຈຳນວນຫຼາຍ, ສະນັ້ນການໃຊ້ພາສາອັງກິດພຽງຢ່າງດຽວຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຮອງຮັບນັກທ່ອງທ່ຽວໄດ້ຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ພາສາລາວຍັງເປັນພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນດ້ານຂໍ້ມູນຕ່ຳ, ເຊິ່ງແມ່ນແຕ່ Google Translate ກໍຍັງມີຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງ.

ຄວາມຜັນຜວນຂອງລະດູການທີ່ຮຸນແຮງ. ນັກທ່ອງທ່ຽວຕ່າງປະເທດສ່ວນໃຫຍ່ຈະກຸ້ມກັນໃນລະດູແລ້ງ (ເດືອນພະຈິກ–ເມສາ), ໃນຂະນະທີ່ລະດູຝົນ (ເດືອນພຶດສະພາ–ຕຸລາ) ກໍ່ໃຫ້ເກີດສະຖານທີ່ທ່ອງທ່ຽວຫຼາຍແຫ່ງທີ່ອັດຕາການນຳໃຊ້ຫຼຸດລົງຕ່ຳກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງ. ຫາກຄົງຄ່າໄວ້ດ້ວຍລາຄາຄົງທີ່, ກໍຈະບໍ່ສາມາດຫຼຸດພົ້ນອອກຈາກໂຄງສ້າງທີ່ສູນເສຍໂອກາດໃນໄຮຊີຊັ່ນ ແລະ ແບກຮັບຫ້ອງວ່າງໃນໂລຊີຊັ່ນໄດ້.

ການຂາດແຄນບຸກຄະລາກອນດ້ານ IT ຢ່າງຮ້າຍແຮງ. ໃນຕອນທີ່ຜູ້ຂຽນໄດ້ລິເລີ່ມໂຄງການ AI ໂຄງການທຳອິດໃນອາຊີຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້, ໄດ້ພະຍາຍາມຮັບສະໝັກວິສະວະກອນ Python ໃນທ້ອງຖິ່ນ ແຕ່ບໍ່ມີຜູ້ໃດສະໝັກເລີຍ. ສະຖານະການໃນລາວກໍ່ຄືກັນ, ຜູ້ປະກອບການທ່ອງທ່ຽວທີ່ມີພະແນກ IT ນັ້ນມີພຽງສ່ວນໜ້ອຍເທົ່ານັ້ນ. ດ້ວຍເຫດນີ້ ແນວທາງທີ່ເປັນຈິງຈຶ່ງຄືການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ "SaaS ບວກກັບການຕັ້ງຄ່າ" ແທນທີ່ຈະເປັນ "ການພັດທະນາດ້ວຍຕົນເອງ".

ອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງລາວກຳລັງຢູ່ໃນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກຂອງການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ. ການຈະໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການປ່ຽນແປງນີ້ ຫຼື ປ່ອຍໃຫ້ໂອກາດຜ່ານໄປ ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ລາຍຮັບໃນຮອບ 5 ປີຂ້າງໜ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ທາງລົດໄຟຈີນ-ລາວ (ຈີນ-ລາວ ທາງລົດໄຟ) ໄດ້ເປີດໃຊ້ງານພາກສ່ວນພາຍໃນລາວ (ບໍ່ເທນ - ວຽງຈັນ) ໃນເດືອນທັນວາ 2021 ແລະ ໄດ້ເລີ່ມໃຫ້ບໍລິການລົດໄຟໂດຍສານລະຫວ່າງປະເທດ ລະຫວ່າງຄຸນໝິງ - ວຽງຈັນ ໃນເດືອນເມສາ 2023. ດ້ວຍການເຊື່ອມຕໍ່ທົ່ວເສັ້ນທາງໃນເວລາປະມານ 10 ຊົ່ວໂມງຄຶ່ງ, ການທ່ອງທ່ຽວທ້າຍອາທິດຈາກມົນທົນຢຸນນານຈຶ່ງກາຍເປັນຄວາມເປັນຈິງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຈຳນວນນັກທ່ອງທ່ຽວໄລຍະສັ້ນທີ່ເວົ້າພາສາຈີນເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຈຳນວນນັກທ່ອງທ່ຽວຈີນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ ຈາກປະມານ 45,000 ຄົນໃນປີ 2022 ໄປເຖິງ 1,040,000 ຄົນໃນປີ 2024.

ການປ່ຽນແປງນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ສົມມຸດຕິຖານທີ່ວ່າ "ຖ້າເວົ້າພາສາອັງກິດໄດ້ກໍ່ຮັບມືກັບການທ່ອງທ່ຽວສາກົນໄດ້" ນັ້ນໄດ້ລົ້ມລາຍລົງແລ້ວ. ຄວາມສາມາດໃນການຕອບຄຳຖາມເປັນພາສາຈີນໄດ້ທັນທີ ກາຍເປັນປັດໄຈຊີ້ຂາດໃນການໄດ້ຮັບການຈອງ.

ລັດຖະບານລາວມີເປົ້າໝາຍເພີ່ມຈຳນວນນັກທ່ອງທ່ຽວຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຜ່ານແຄມເປນ Visit Laos Year ໂດຍມີການປັບປຸງສະໜາມບິນ, ການລຸດຂັ້ນຕອນການຂໍວີຊາ, ແລະ ການພັດທະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານການທ່ອງທ່ຽວທີ່ຄືບໜ້າໄປຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແຕ່ການປັບຕົວດ້ານດິຈິຕອນຂອງໂຮງແຮມ ແລະ ບໍລິສັດທ່ອງທ່ຽວແຕ່ລະແຫ່ງຍັງບໍ່ທັນຕາມທັນ.

ເຖິງແມ່ນລັດຖະບານຈະເປີດປະຕູຕ້ອນຮັບໄດ້ກວ້າງຂຶ້ນ, ຖ້າຫາກພາກສ່ວນຕ່າງໆໃນພາກສະໜາມຍັງບໍ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້, ໂອກາດກໍຈະສູນເສຍໄປ. ຮ້ານແຄມຂ້າງທາງໃນວຽງຈັນທີ່ຮັບສະເພາະເງິນສົດຈົນກ່ວາ 3 ປີກ່ອນ, ປັດຈຸບັນໄດ້ຮອງຮັບການຊຳລະດ້ວຍ QR ແລ້ວ — ນີ້ຄືພາບທີ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຄວາມຄືບໜ້າຂອງ DX ດ້ານການເງິນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດ. ອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວກໍຕ້ອງການຄວາມໄວໃນລະດັບດຽວກັນນີ້ເຊັ່ນກັນ.

ປະເທດໄທໄດ້ນຳໃຊ້ລະບົບ AI Chatbot ສຳລັບການແນະນຳການທ່ອງທ່ຽວໃນເຄືອໂຮງແຮມຊັ້ນນຳຕ່າງໆແລ້ວ. ຫວຽດນາມກໍກຳລັງຂັບເຄື່ອນແນວຄິດ Smart Tourism ໂດຍມີດານັງເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ. ສ່ວນເມືອງສຽມຣຽບຂອງກຳປູເຈຍນັ້ນ ມີ Angkor Wat ເປັນສະຖານທີ່ດຶງດູດນັກທ່ອງທ່ຽວທີ່ມີພະລັງສູງຢ່າງໂດດເດັ່ນ.

ເພື່ອໃຫ້ລາວສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້ໂດຍອາໄສຈຸດແຂງດ້ານມໍລະດົກໂລກຫຼວງພະບາງ ແລະ ທຳມະຊາດລຸ່ມແມ່ນ້ຳຂອງ, ສິ່ງທີ່ຈຳເປັນຄືການສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງດ້ວຍ "ຄຸນນະພາບຂອງປະສົບການ" ແທນທີ່ຈະແຂ່ງດ້ານລາຄາ. ການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາດ້ວຍ AI ແລະ ການສະເໜີລາຄາທີ່ປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ (Personalized) ຈະກາຍເປັນພື້ນຖານຂອງການສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງດັ່ງກ່າວ.

ຊາດບອດຄວນຖືກອອກແບບໃຫ້ເປັນ "ເຄື່ອງມືເພີ່ມລາຍໄດ້" ບໍ່ແມ່ນ "ເຄື່ອງມືຫຼຸດຕົ້ນທຶນ". ຖ້າສາມາດຕອບຄຳຖາມທີ່ສົ່ງມາເປັນພາສາຈີນໃນຕອນດຶກໄດ້ທັນທີ, ການຈອງກໍຈະເຂົ້າມາໃນຕອນເຊົ້າຂອງວັນຮຸ່ງຂຶ້ນ.

ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງ Chatbot ຫຼາຍພາສານັ້ນ ແມ່ນໃຊ້ Large Language Model (LLM) ເປັນຖານ ແລ້ວເສີມດ້ວຍຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງສະຖານທີ່ຜ່ານ RAG (Retrieval-Augmented Generation).

ຄຳຖາມຂອງນັກທ່ອງທ່ຽວ (ພາສາຈີນ)
  ↓
LLM ກວດຈັບພາສາໂດຍອັດຕະໂນມັດ
  ↓
RAG ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ (ຄ່າບໍລິການ · ຫ້ອງວ່າງ · ການເດີນທາງ · ຂໍ້ມູນທ່ອງທ່ຽວ)
  ↓
ສ້າງຄຳຕອບເປັນພາສາຈີນ

ພາສາລາວເປັນພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນການຝຶກສອນຈຳກັດ (Low-resource Language) ແຕ່ສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ ໂດຍການນຳໃຊ້ Transfer Learning ທີ່ອາໄສຄວາມໃກ້ຄຽງທາງພາສາກັບພາສາໄທ ປະສົມກັບວັດຈະນານຸກົມຄຳສັບສະເພາະຂອງສະຖານທີ່. ລາຍລະອຽດດ້ານເຕັກນິກໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນຄູ່ມືການສ້າງ RAG ສຳລັບ AI Chatbot ພາສາລາວ.

LLM ມີຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປ, ແຕ່ບໍ່ຮູ້ວ່າ "ໂຮງແຮມຂອງທ່ານເສີບອາຫານເຊົ້າຕັ້ງແຕ່ເວລາໃດຮອດເວລາໃດ". RAG ແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໄດ້.

ຂໍ້ມູນທີ່ສະຖານທີ່ຄວນກຽມໄວ້, ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນພຽງ 3 ປະເພດນີ້ກໍ່ພໍ:

1. ເອກະສານ FAQ — ລວບລວມຄຳຖາມ ແລະ ຄຳຕອບທີ່ພົບເລື້ອຍ 30–50 ຂໍ້, ເຊັ່ນ: ເວລາເຊັກອິນ, ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ, ນະໂຍບາຍການຍົກເລີກ ເປັນຕົ້ນ
2. ຕາຕະລາງລາຄາ — ລາຄາຕາມປະເພດຫ້ອງ ແລະ ຕາມລະດູການ. ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ Dynamic Pricing ແລ້ວ ໃຫ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ API
3. ຂໍ້ມູນທ່ອງທ່ຽວໃນເຂດໃກ້ຄຽງ — ມາລະຍາດໃນການຊົມພິທີຕັກບາດທີ່ລວງພະບາງ, ການເດີນທາງໄປນ້ຳຕົກຕາດກວາງຊີ ແລະ ເນື້ອຫາທີ່ນັກທ່ອງທ່ຽວຖາມຊ້ຳໆ

ເມື່ອຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ ແລ້ວບັນທຶກລົງໃນຖານຂໍ້ມູນ Vector ແລ້ວ, Chatbot ຈະຕອບຄຳຖາມໂດຍອ້າງອີງຂໍ້ມູນຂອງ "ໂຮງແຮມຂອງທ່ານ" ໂດຍສະເພາະ.

ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ AI chatbot ຄືການແນະນຳຄ່າບໍລິການທີ່ຜິດພາດ ຫຼື ບໍລິການທີ່ບໍ່ມີຢູ່ຈິງ. ໃນອຸດສາຫະກຳທ່ອງທ່ຽວ, ການທີ່ລູກຄ້າ "ມາຮອດແລ້ວພົບວ່າຂໍ້ມູນບໍ່ຕົງກັນ" ສາມາດນຳໄປສູ່ການໃຫ້ຄະແນນຕ່ຳໃນເວັບໄຊທ໌ລີວິວໄດ້ໂດຍກົງ.

ໃນການອອກແບບ HITL (Human-in-the-Loop), ຈະມີການຝັງລະບົບສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ພະນັກງານໃນກໍລະນີທີ່ chatbot ມີຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຄຳຕອບຕ່ຳ ຫຼື ຄຳຕອບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄ່າບໍລິການ ແລະ ການຈອງ. ທັງນີ້, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ມະນຸດເຂົ້າມາກ່ຽວຂ້ອງໃນທຸກຄຳຖາມ. ຄຳຖາມທີ່ເປັນຮູບແບບຕາຍຕົວ ເຊັ່ນ "ລະຫັດຜ່ານ Wi-Fi ແມ່ນຫຍັງ?" AI ສາມາດຕອບໄດ້ເລີຍ, ໃນຂະນະທີ່ຄຳຖາມທີ່ຕ້ອງໃຊ້ການຕັດສິນໃຈ ເຊັ່ນ "ເດືອນໜ້ານີ້ມີສ່ວນຫຼຸດສຳລັບກຸ່ມໃຫຍ່ບໍ?" ຈຶ່ງຈະໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ຈັດການ.

ຈາກປະສົບການຂອງພວກເຮົາ, ການຕັ້ງອັດຕາການສົ່ງຕໍ່ HITL ໄວ້ທີ່ 30% ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ, ແລ້ວຄ່ອຍໆຫຼຸດລົງຕ່ຳກວ່າ 10% ເມື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບມີຄວາມສະຖຽນຂຶ້ນ, ຖືວ່າເປັນວິທີດຳເນີນການທີ່ເປັນຈິງ. ສຳລັບລາຍລະອຽດຂອງການອອກແບບ HITL, ກະລຸນາອ່ານວິທີປ້ອງກັນຄຳຕອບຜິດພາດຂອງ AI ດ້ວຍ HITL.

ຖ້າ Chatbot ຫຼາຍພາສາແມ່ນ "ທາງເຂົ້າ", ແລ້ວ Dynamic Pricing ກໍ່ຄື "ເຄື່ອງຈັກສ້າງລາຍໄດ້". ມັນເຮັດໃຫ້ການເພີ່ມສູງສຸດຂອງລາຍໄດ້ທີ່ລາຄາຄົງທີ່ບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ ກາຍເປັນຈິງ ໂດຍການເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຄວາມຕ້ອງການ.

ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກ (Dynamic Pricing) ແມ່ນວິທີການປັບລາຄາແບບ Real-time ໂດຍອີງໃສ່ຕົວແປຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ອຸປະສົງ, ອຸປະທານ, ລາຄາຄູ່ແຂ່ງ, ແລະ ໄລຍະເວລານຳໜ້າການຈອງ. ໃນອຸດສາຫະກຳການບິນ, ວິທີນີ້ຖືກໃຊ້ເປັນມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ມາຫຼາຍສິບປີແລ້ວ, ແລະ ເຫດຜົນທີ່ລາຄາຂອງຖ້ຽວບິນດຽວກັນແຕກຕ່າງກັນຕາມຊ່ວງເວລາຈອງ ກໍ່ແມ່ນຍ້ອນກົນໄກນີ້.

ເມື່ອນຳໄປໃຊ້ກັບທຸລະກິດທີ່ພັກ, ຕັກກະ (Logic) ດັ່ງກ່າວຄ່ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ ໂດຍຜະສົມຜະສານຕົວແປດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

ລະດູຝົນຂອງລາວ (ເດືອນ 5–10) ນັ້ນ ນັກທ່ອງທ່ຽວຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແຕ່ກໍ່ບໍ່ໄດ້ຫາຍໄປໝົດ. ຍັງມີນັກທ່ອງທ່ຽວຈຳນວນໜຶ່ງທີ່ເດີນທາງມາຢ້ຽມຢາມຫຼວງພະບາງໃນລະດູຝົນຢູ່ສະເໝີ. ບັນຫາຄືການຂາດກົນໄກທີ່ຈະດຶງດູດໃຫ້ພວກເຂົາຄິດວ່າ "ໃນລາຄານີ້ ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະພັກ".

ໂຮງແຮມແຫ່ງໜຶ່ງໄດ້ປ່ຽນຈາກລາຄາຄົງທີ່ຕະຫຼອດປີ ມາເປັນລາຄາທີ່ປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ ສົ່ງຜົນໃຫ້ອັດຕາການເຂົ້າພັກໃນລະດູຝົນດີຂຶ້ນຈາກ 35% ເປັນ 52% ແລະ ລາຍຮັບລວມຕະຫຼອດປີກໍ່ສູງກວ່າຊ່ວງທີ່ໃຊ້ລາຄາຄົງທີ່ອີກດ້ວຍ. ເຫດຜົນທີ່ລາຍຮັບເພີ່ມຂຶ້ນທັງໆທີ່ລາຄາຖືກລົງ ກໍ່ຍ້ອນວ່າການປ່ອຍຫ້ອງວ່າງໂດຍບໍ່ມີລາຍຮັບເລີຍໃນຄືນໜຶ່ງ ຍ່ອມສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຫຼາຍກວ່າການຂາຍໃນລາຄາສ່ວນຫຼຸດ ແຕ່ຍັງສ້າງລາຍຮັບໄດ້.

Dynamic Pricing ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈນີ້ເປັນໄປໂດຍອັດຕະໂນມັດ ໂດຍທີ່ພະນັກງານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໄປແກ້ໄຂລາຄາໃນລະບົບ OTA ດ້ວຍຕົນເອງທຸກໆວັນອີກຕໍ່ໄປ.

ການກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic ຂັ້ນສູງຕ້ອງການຂໍ້ມູນໃນອະດີດຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແຕ່ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົມບູນແບບຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ການຕັ້ງຄ່າຂັ້ນຕ່ຳສຸດມີດັ່ງນີ້.

ຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ (ຂັ້ນຕ່ຳສຸດ):

• ອັດຕາການໃຊ້ງານລາຍວັນຍ້ອນຫຼັງ 12 ເດືອນ
• ລາຄາປັດຈຸບັນແຍກຕາມປະເພດຫ້ອງ
• ລາຄາຂອງສະຖານທີ່ຄູ່ແຂ່ງໃນ OTA ຫຼັກ (Booking.com, Agoda, Trip.com)

ເຄື່ອງມືການຕັ້ງຄ່າຂັ້ນຕ່ຳສຸດ:

• Google Spreadsheet (ສຳລັບຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນໃນອະດີດ)
• Rule Engine ແບບງ່າຍດາຍ (ນຳໃຊ້ຕາຕະລາງລາຄາໂດຍອັດຕະໂນມັດຕາມອັດຕາການໃຊ້ງານ × ວັນໃນອາທິດ)
• Channel Manager ຂອງ OTA (ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນການປ່ຽນແປງລາຄາໄປຍັງແຕ່ລະ Platform)

ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືກຳນົດລາຄາລະດັບ Enterprise ທີ່ມີລາຄາ 50,000 ໂດລາຕໍ່ປີຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Spreadsheet ແລະ ການປັບລາຄາແບບ Rule-based ກ່ອນ ຈາກນັ້ນຈຶ່ງຍ້າຍໄປໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ Machine Learning ເມື່ອສະສົມຂໍ້ມູນໄດ້ພຽງພໍແລ້ວ ຈະໃຫ້ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນທີ່ດີກວ່າ.

ເມື່ອໄດ້ຍິນຄຳວ່າ "ການນຳໃຊ້ AI" ຫຼາຍຄົນມັກຈິນຕະນາການເຖິງການລົງທຶນລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່ ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງ DX ຂອງອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວສາມາດດຳເນີນໄປໄດ້ເປັນຂັ້ນຕອນ. ວິທີການທີ່ຂະຫຍາຍການລົງທຶນໄປພ້ອມໆ ກັບການກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບໃນແຕ່ລະໄລຍະ ແມ່ນເໝາະສົມກັບຂະໜາດທຸລະກິດຂອງລາວ.

ກ້າວທຳອິດຄືການນຳ FAQ ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄປໃສ່ໃນ AI Chatbot.

ໄລຍະເວລາທີ່ຕ້ອງການ: 2–4 ອາທິດ ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການ: ເອກະສານ FAQ 30–50 ລາຍການ, ສັນຍາໃຊ້ງານ LLM API, Chat Widget ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ເດືອນ: ຄ່າໃຊ້ງານ LLM API 50–150 ໂດລາ + Chat Widget 20–50 ໂດລາ

ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ຍັງບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີລະບົບຈອງ. ເປົ້າໝາຍຄືສ້າງສະພາບທີ່ສາມາດຕອບຄຳຖາມຂອງນັກທ່ອງທ່ຽວໄດ້ທັນທີໃນ 4 ພາສາ ເຊັ່ນ: "ມີລົດຮັບສົ່ງຈາກສະໜາມບິນບໍ?" ຫຼື "ອາຫານເຊົ້າເລີ່ມແລະສິ້ນສຸດເວລາໃດ?". ພຽງແຕ່ຫຼຸດການຮັບສາຍໃນຊ່ວງດຶກໄດ້ ພະນັກງານ Front ກໍຈະຮູ້ສຶກວ່າພາລະວຽກເບົາລົງປະມານ 30%.

ເມື່ອການຕອບຄຳຖາມໃນ Phase 1 ມີຄວາມໝັ້ນຄົງແລ້ວ, ໃຫ້ເພີ່ມຟັງຊັນການຢືນຢັນການຈອງເຂົ້າໃນ Chatbot. ພ້ອມກັນນັ້ນ, ໃຫ້ນຳໃຊ້ Dynamic Pricing ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ (Rule-based).

ໄລຍະເວລາທີ່ຕ້ອງການ: 1〜2 ເດືອນ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມ: ຄ່າລາຍເດືອນຂອງ Channel Manager 30〜100 ໂດລາ, ຄ່າຕັ້ງຄ່າການເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນກັບ PMS ຜົນທີ່ຄາດຫວັງ: ອັດຕາການຈອງໂດຍກົງເພີ່ມສູງຂຶ້ນ (ຫຼຸດຄ່າທຳນຽມ OTA 15〜25%), ການປັບປຸງອັດຕາການໃຊ້ງານໃນຊ່ວງ Off-peak

ຫາກ Chatbot ສາມາດສະເໜີໄດ້ວ່າ "ມີຫ້ອງວ່າງ. ຖ້າຈອງວັນນີ້ຈະໄດ້ລາຄາຖືກກວ່າປົກກະຕິ 20%" ກໍ່ຈະຊ່ວຍເພີ່ມການຈອງໂດຍກົງໂດຍບໍ່ຜ່ານ OTA. ຄ່າທຳນຽມຂອງ OTA ໂດຍທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ 15〜25%, ດັ່ງນັ້ນການຊັກຊວນໃຫ້ຈອງໂດຍກົງຈຶ່ງສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການປັບປຸງອັດຕາກຳໄລ.

ເມື່ອຂໍ້ມູນສະສົມໄດ້ 6〜12 ເດືອນໃນ Phase 1・2 ແລ້ວ, ຈະຍ້າຍໄປໃຊ້ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ການກຳນົດລາຄາໂດຍອີງໃສ່ Machine Learning.

ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ສາມາດດຶງສັນຍານຄວາມຕ້ອງການຈາກ log ການສົນທະນາຂອງ Chatbot ໄດ້ວ່າ "ນັກທ່ອງທ່ຽວຈາກປະເທດໃດ, ໃນຊ່ວງເວລາໃດ, ກຳລັງຖາມຫຍັງ". ຕົວຢ່າງ, ຖ້າເຫັນຮູບແບບທີ່ວ່າ "ການສອບຖາມຫ້ອງວ່າງເປັນພາສາຈີນເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ກ່ອນ 2 ເດືອນຂອງວັນຊາດຈີນ (ອາທິດທຳອິດຂອງເດືອນຕຸລາ)", ກໍ່ສາມາດປັບລາຄາໃນຊ່ວງເວລານັ້ນໄດ້ລ່ວງໜ້າ.

ໃນກໍລະນີທີ່ Chatbot ແລະ Dynamic Pricing ຖືກນຳໃຊ້ເປັນເຄື່ອງມືແຍກຕ່າງຫາກ, ໃຫ້ລວມ ຫຼື Merge ທັງສອງເຂົ້າກັນໃນ Phase ນີ້. ນີ້ຄືກົນໄກທີ່ຂໍ້ມູນການສອບຖາມສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ການກຳນົດລາຄາ, ແລະ ຂໍ້ມູນລາຄາສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຄຳຕອບຂອງ Chatbot, ໂດຍມີການ Feedback ເຊິ່ງກັນ ແລະ ກັນ.

ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນການນຳໃຊ້ AI ແມ່ນມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນໃນອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງແຕ່ລະປະເທດ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການສະຫຼຸບໂດຍເພີ່ມຂໍ້ສັງເກດສະເພາະຂອງລາວເຂົ້າໄປດ້ວຍ.

ຫຼັງຈາກທາງລົດໄຟລາວ-ຈີນເປີດໃຫ້ບໍລິການ, ນັກທ່ອງທ່ຽວທີ່ເວົ້າພາສາຈີນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດໃນວຽງຈັນ ແລະ ຫຼວງພະບາງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງມີນັກທ່ອງທ່ຽວຈຳນວນຫຼາຍທີ່ເດີນທາງເຂົ້າທາງບົກຈາກໄທ. ມີກໍລະນີທີ່ສະຖານທີ່ທີ່ນຳໃຊ້ chatbot ສະເພາະພາສາອັງກິດ ບໍ່ສາມາດຈັດການກັບຄຳຖາມທີ່ເປັນພາສາຈີນໄດ້ ແລະ ໃນທີ່ສຸດພະນັກງານກໍຕ້ອງກັບໄປໃຊ້ການຕອບດ້ວຍຕົນເອງໂດຍອາໄສແອັບແປພາສາ.

ວິທີແກ້ໄຂ: ຮອງຮັບ 4 ພາສາ (ລາວ, ອັງກິດ, ຈີນ ແລະ ໄທ) ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ. Chatbot ທີ່ອີງໃສ່ LLM ມີຕົ້ນທຶນຕໍ່າໃນການເພີ່ມພາສາ ແລະ ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງລະບົບແຍກຕ່າງຫາກສຳລັບແຕ່ລະພາສາ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບຂອງ Chatbot ແມ່ນຕໍ່າທີ່ສຸດໃນຊ່ວງທັນທີຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້. ຫາກບໍ່ມີການອັບເດດຂໍ້ມູນສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ (ການປັບລາຄາ, ການເພີ່ມບໍລິການໃໝ່, ການປ່ຽນແປງອຸປະກອນຈາກການປັບປຸງ) ລະບົບກໍຈະສືບຕໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດ.

ໃນສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກແຫ່ງໜຶ່ງ, ເຖິງວ່າສະລອຍນ້ຳກຳລັງຢູ່ໃນລະຫວ່າງການສ້ອມແປງ, Chatbot ກໍຍັງສືບຕໍ່ຕອບວ່າ "ສະລອຍນ້ຳເປີດໃຫ້ບໍລິການທຸກວັນ ເວລາ 7:00〜21:00" ຈົນເຮັດໃຫ້ແຂກທີ່ເດີນທາງມາຮ້ອງຮຽນ.

ວິທີແກ້ໄຂ: ລວມການອັບເດດເອກະສານ FAQ ເຂົ້າໃນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ປະຈຳເດືອນ. ທົບທວນ Log ຂອງ HITL ທຸກອາທິດ ແລະ ເພີ່ມຮູບແບບຄຳຖາມໃໝ່ເຂົ້າໃນ FAQ. ສິ່ງສຳຄັນຄືຕ້ອງສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດດຳເນີນການດ້ວຍຜູ້ຮັບຜິດຊອບພຽງຄົນດຽວໄດ້.

ການນຳໃຊ້ Dynamic Pricing ມັກກໍ່ໃຫ້ເກີດຄຳຮ້ອງທຸກວ່າ "ລາຄາສູງຂຶ້ນກວ່າຕອນທີ່ເບິ່ງເມື່ອວານ". ການປ່ຽນແປງລາຄາທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໂດຍທົ່ວໄປໃນຕົ໋ວເຮືອບິນ ອາດຖືກຮັບຮູ້ວ່າເປັນ "ການຂຶ້ນລາຄາທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ" ໃນກໍລະນີຂອງໂຮງແຮມ.

ວິທີຫຼີກລ່ຽງ: ຊີ້ແຈງເຫດຜົນຂອງການປ່ຽນແປງລາຄາຢ່າງໂປ່ງໃສ. ໃຫ້ Chatbot ສາມາດອະທິບາຍທີ່ມາຂອງລາຄາໄດ້ ເຊັ່ນ: "ວັນທີດັ່ງກ່າວມີຫ້ອງວ່າງເຫຼືອໜ້ອຍ ຈຶ່ງມີລາຄາສູງກວ່າປົກກະຕິ" ຫຼື "ແພັກເກດພິເສດລະດູຝົນ ລົດລາຄາ 25%". ຄວນສື່ສານການລົດລາຄາຢ່າງຕັ້ງໜ້າ ໃນຂະນະທີ່ການຂຶ້ນລາຄາຄວນໃຊ້ຄວາມຫາຍາກ (ຈຳນວນຫ້ອງທີ່ເຫຼືອ) ເປັນເຫດຜົນສະໜັບສະໜູນ.

Phase 1 (FAQ Chatbot) ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອາໄສວິສະວະກອນ IT ຫາກໃຊ້ແພລດຟອມ Chatbot ແບບ No-code / Low-code. ວຽກງານຫຼັກໆ ໄດ້ແກ່ ການສ້າງເອກະສານ FAQ ແລະ ການຝັງ Chat Widget ເຂົ້າໃນເວັບໄຊ (ພຽງແຕ່ວາງໂຄດສອງສາມແຖວໃນ HTML ເທົ່ານັ້ນ). ສຳລັບ Phase 2 ເປັນຕົ້ນໄປ, ການເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນກັບ PMS ແລະ ການຈັດການລາຄາແບບອັດຕະໂນມັດ ມັກຈະຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນຈາກຄູ່ຮ່ວມງານພາຍນອກ.

ການໃຊ້ງານຢ່າງດຽວຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຄ້າງຢູ່, ແຕ່ສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ. ພາສາລາວມີຈຸດຮ່ວມດ້ານໂຄງສ້າງໄວຍາກອນ ແລະ ຄຳສັບກັບພາສາໄທຫຼາຍ, ຈຶ່ງສາມາດນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ຂອງພາສາໄທມາໃຊ້ໃນ Transfer Learning ໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຫາກເສີມດ້ວຍວັດຈະນານຸກົມຄຳສັບສະເພາະຂອງສະຖານທີ່ຜ່ານ RAG, ກໍ່ສາມາດຕອບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍໃນອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວ (ຄ່າທຳນຽມ, ການເດີນທາງ, ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ) ໄດ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບທີ່ພຽງພໍ. ບໍ່ເໝາະສຳລັບການສົນທະນາທົ່ວໄປແບບ Open-ended, ແຕ່ສຳລັບ Chatbot ທີ່ສຸ່ມເນັ້ນວຽກງານສະເພາະດ້ານ ຖືວ່າບໍ່ມີບັນຫາ.

ເຖິງແມ່ນວ່າສະຖານທີ່ຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີຈຳນວນຫ້ອງພັກລະຫວ່າງ 5 ຫາ 10 ຫ້ອງ ກໍ່ຍັງໄດ້ຮັບປະໂຫຍດຈາກການນຳໃຊ້ລະບົບນີ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຍິ່ງຈຳນວນຫ້ອງພັກໜ້ອຍລົງເທົ່າໃດ, ຜົນກະທົບຂອງ "ຫ້ອງວ່າງ 1 ຫ້ອງ" ຕໍ່ລາຍຮັບກໍ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ, ສະນັ້ນ ການປັບປຸງອັດຕາການໃຊ້ງານເຖິງແມ່ນພຽງ 1% ກໍ່ມີຄຸນຄ່າສູງ. ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ, ສາມາດເລີ່ມຈາກກົດລະບຽບງ່າຍໆໃນ Spreadsheet ເຊັ່ນ: "ຖ້າອັດຕາການໃຊ້ງານເກີນ 80% ໃຫ້ເພີ່ມລາຄາ +10%, ຖ້າຕ່ຳກວ່າ 50% ໃຫ້ລຸດລາຄາ -15%" ເຊິ່ງແທບຈະບໍ່ຕ້ອງລົງທຶນໃນເຄື່ອງມືໃດໆເລີຍ.

ອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງລາວກຳລັງໄດ້ຮັບແຮງຊຸກດັນສອງດ້ານ ຄື ການເປີດໃຫ້ບໍລິການທາງລົດໄຟລາວ-ຈີນ ແລະ ການໂຄສະນາ Visit Laos Year. ເພື່ອປ່ຽນໂອກາດນີ້ໃຫ້ກາຍເປັນລາຍໄດ້ ການລວມໃຊ້ AI Chatbot ຫຼາຍພາສາທີ່ໃຫ້ບໍລິການຕະຫຼອດ 24 ຊົ່ວໂມງ ເຂົ້າກັບການກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic Pricing ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຍໄດ້ ຖືວ່າເປັນທາງເລືອກທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ສຸດ. ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ FAQ Chatbot ທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່າກວ່າ 200 ໂດລາຕໍ່ເດືອນ ແລ້ວຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍການລົງທຶນໄປຕາມລຳດັບຂັ້ນ ຄຽງຄູ່ກັບການສະສົມຂໍ້ມູນ. ເຖິງແມ່ນສະຖານທີ່ທີ່ບໍ່ມີວິສະວະກອນ IT ກໍ່ສາມາດນຳໃຊ້ລະບົບໄດ້ຕາມຄວາມເປັນຈິງ ໂດຍອາໄສເຄື່ອງມື No-code ແລະ ການສະໜັບສະໜູນຈາກຄູ່ຮ່ວມງານພາຍນອກ. ໃນຂະນະທີ່ປະເທດໃກ້ຄຽງກຳລັງເລັ່ງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ດ້ານດິຈິຕອລ ຜູ້ປະກອບການທ່ອງທ່ຽວລາວສາມາດກ້າວທຳອິດເພື່ອຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນໄດ້ ດ້ວຍຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ນ້ອຍກວ່າທີ່ຄິດໄວ້.