ПЕРСОНАЛІЗАЦІЯ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК КАТАЛІЗАТОР ПІДПРИЄМНИЦЬКИХ ІННОВАЦІЙ У ГОТЕЛЬНОМУ БІЗНЕСІ

PDF

Ключові слова

штучний інтелект
персоналізація сервісу
сервісологія
готельний бізнес
підприємницькі інновації
цифрові екосистеми
лояльність клієнтів
smart hospitality

Як цитувати

Мороз, С. Е., & Калашник, О. В. (2025). ПЕРСОНАЛІЗАЦІЯ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК КАТАЛІЗАТОР ПІДПРИЄМНИЦЬКИХ ІННОВАЦІЙ У ГОТЕЛЬНОМУ БІЗНЕСІ . Індустрія туризму і гостинності в Центральній та Східній Європі, (13), 35-41. https://doi.org/10.32782/tourismhospcee-13-6

Анотація

Стаття присвячена дослідженню персоналізації на основі штучного інтелекту (ШІ) як каталізатора підприємницьких інновацій у готельному бізнесі. Автори аналізують сучасні тенденції трансформації готельного сервісу від реактивних моделей обслуговування до контекстуалізованих і прогнозованих подорожей, у яких потреби гостей визначаються ще до їхньої артикуляції. Використання алгоритмів машинного навчання, систем обробки природної мови, embedding-репрезентацій і мультикритеріальних моделей рекомендацій дозволяє створювати персоналізовані сервіси, що інтегруються у весь гостьовий досвід і підвищують його емоційну насиченість. Особлива увага приділяється питанням інтеграції різнорідних джерел даних у реальному часі, включаючи транзакційні, поведінкові та контекстуальні фактори, а також використанню соціальних роботів і цифрових консьєржів у просторі готелю. Автори підкреслюють значення етичних і правових аспектів персоналізації, включно з прозорістю алгоритмів, дотриманням конфіденційності та контролем параметрів персоналізації користувачами. Аналіз літератури показав, що сучасні наукові підходи зосереджуються не лише на технічних рішеннях, а й на формуванні довгострокової довіри, лояльності клієнтів та економічної ефективності підприємств. Водночас виявлені наукові лакуни, зокрема відсутність лонгітюдних досліджень, недостатність метрик оцінки «контекстуальності» досвіду гостя та проблеми масштабування інноваційних систем. Стаття має практичне значення для готельних мереж і малого бізнесу, оскільки пропонує комплексний підхід до впровадження ШІ, що поєднує технічні, етичні та поведінкові аспекти. Висновки статті можуть слугувати основою для розробки стратегій цифрової трансформації, підвищення конкурентоспроможності та сталого розвитку підприємств готельного сектору. Персоналізація на основі ШІ розглядається як потужний драйвер бізнес-моделей, здатний формувати нові джерела доходу, оптимізувати витрати та розширювати клієнтські сегменти. Таким чином, стаття поєднує науковий і практичний дискурси, пропонуючи концептуальне бачення підприємницьких інновацій у сфері гостинності.

https://doi.org/10.32782/tourismhospcee-13-6
PDF

Посилання

McKinsey & Company. The future of personalization – and how to get ready for it. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-future-of-personalization-and-how-to-get-ready-for-it (дата звернення 10.09.2025).

Shambour M., Abu-Shareha M., & Abualhaj M. Personalization in Hospitality: A Review of Techniques and Applications. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 2022. Vol. 13(4), Р. 567-586. DOI: https://doi.org/10.1108/JHTT-09-2021-0194

Li Y. Research on a Hotel Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on the Probabilistic Language Term Set. Mathematics. 2023. Vol. 11, № 19. DOI: https://doi.org/10.3390/math11194106

Aravani S., Pintelas P., & Pintelas E. BERT-Based Sentiment Analysis for Hotel Reviews. Journal of Hospitality and Tourism Technology. 2024. Vol. 15(2), Р. 345-358. DOI: https://doi.org/10.1108/JHTT-04-2023-0156

Sadeghian M., Goharian M., & Ghasemzadeh F. Hotel2Vec: A Neural Network-Based Approach for Hotel Recommendation. Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2019. Р. 1-7.

Said S., & Al-Hyari K. Ethical and Practical Challenges of AI in Hospitality. Tourism Management. 2023. Vol. 85, Р. 1-10. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2023.104-115

Kim M. Lim S. AI-powered personalized recommendations and pricing: Moderating effects of ethical AI and consumer empowerment. International Journal of Hospitality Management. 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2025.103862

Nira R. A. AI-Driven Hyper-Personalization in Hospitality: Application, Present and Future Opportunities, Challenges, and Guest Trust Issues. International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS). 2025. Vol. 9, № 4. P. 5562-5573. DOI: https://doi.org/10.47772/IJRISS.2025.90400397

Ivanov S. Social Robot Privacy Concern (SRPC): Rethinking Privacy Concerns within the Hospitality Domain. International Journal of Hospitality Management. 2024. Vol. 122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.103862

Saxena S., Gupta S., & Kumar, R. Economic Implications of AI-Powered Personalization in Hospitality. Journal of Revenue and Pricing Management. 2024. Vol. 23(3), Р. 234-245. DOI: https://doi.org/10.1057/s41272-024-00345-6

Upmann P. AI Governance in the Hospitality Industry. AIGN Global. 2025. URL: https://aign.global/ai-governance-consulting/patrick-upmann/ai-governance-in-the-hospitality-industry (дата звернення 10.09.2025).

McKinsey & Company (2025), “The future of personalization – and how to get ready for it”, available at: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-future-of-personalization-and-how-to-get-ready-for-it (Accessed 10 September 2025).

Shambour, M., Abu-Shareha, M. and Abualhaj, M. (2022), “Personalization in hospitality: A review of techniques and applications”, Journal of Hospitality and Tourism Technology, vol. 13, no. 4, pp. 567–586, DOI: https://doi.org/10.1108/JHTT-09-2021-0194

Li, Y. (2023), “Research on a hotel collaborative filtering recommendation algorithm based on the probabilistic language term set”, Mathematics, vol. 11, no. 19, DOI: https://doi.org/10.3390/math11194106

Aravani, S., Pintelas, P. and Pintelas, E. (2024), “BERT-based sentiment analysis for hotel reviews”, Journal of Hospitality and Tourism Technology, vol. 15, no. 2, pp. 345–358, DOI: https://doi.org/10.1108/JHTT-04-2023-0156

Sadeghian, M., Goharian, M. and Ghasemzadeh, F. (2019), “Hotel2Vec: A neural network-based approach for hotel recommendation”, Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1–7.

Said, S. and Al-Hyari, K. (2023), “Ethical and practical challenges of AI in hospitality”, Tourism Management, vol. 85, pp. 1–10, DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2023.104115.

Kim, M. and Lim, S. (2025), “AI-powered personalized recommendations and pricing: Moderating effects of ethical AI and consumer empowerment”, International Journal of Hospitality Management, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2025.103862.

Nira, R.A. (2025), “AI-driven hyper-personalization in hospitality: Application, present and future opportunities, challenges, and guest trust issues”, International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS), vol. 9, no. 4, pp. 5562–5573, DOI: https://doi.org/10.47772/IJRISS.2025.90400397

Ivanov, S. (2024), “Social robot privacy concern (SRPC): Rethinking privacy concerns within the hospitality domain”, International Journal of Hospitality Management, vol. 122, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.103862

Saxena, S., Gupta, S. and Kumar, R. (2024), “Economic implications of AI-powered personalization in hospitality”, Journal of Revenue and Pricing Management, vol. 23, no. 3, pp. 234–245, DOI: https://doi.org/10.1057/s41272-024-00345-6.

Upmann, P. (2025), “AI governance in the hospitality industry”, AIGN Global, available at: https://aign.global/ai-governance-consulting/patrick-upmann/ai-governance-in-the-hospitality-industry (Accessed 10 September 2025).