Penggunaan Big Data Pada Online Travel Agent

Online Travel Agent (OTA) merupakan sebuah perusahaan yang menjual produk travel kepada konsumen secara online. Produk travel yang dijual oleh OTA terdapat banyak jenis, seperti tiket pesawat, hotel, penyewaan mobil, kapal pesiar, tempat rekreasi, dan paket tour. Pada penulisan ini akan fokus pada penggunaan Big Data di perusahaan Online Travel Agent yang hanya menjual tiket pesawat terbang. Perusahaan Online Travel Agent telah mengumpulkan banyak data penerbangan beserta harga penerbangan setiap maskapai, dan data transaksi pengguna. Berikut beberapa penggunaan Big Data pada perusahaan Online Travel Agent :

• Dari data – data pencarian, booking, dan pembelian tiket pesawat dapat menemukan user behavior, dan kita dapat mencoba untuk menawarkan promo kepada user berdasarkan keinginan user. Misalnya seorang user setiap tahun membeli tiket pesawat dari Jakarta ke Bali pada bulan Juni, maka dengan big data, kita dapat mengirimkan data harga tiket pesawat pada bulan Juni kepada user tersebut. Selain itu, misalnya seorang user tersebut sering melakukan pencarian tiket pesawat dengan tempat asal, tujuan dan tanggal keberangkatan yang sama berulang kali, tanpa melakukan pembayaran, maka kita dapat menawarkan promo kepada user tersebut, sehingga user tersebut membeli tiket pesawat tersebut.

• Dari data penerbangan setiap maskapai, dapat menemukan rute – rute yang tersedia pada maskapai penerbangan. Dengan menggunakan rute – rute tersebut, OTA dapat menemukan rute – rute yang tidak ada pada sebuah maskapai, tetapi rute tersebut dapat menjadi ada dengan gabungan beberapa maskapai. Misalnya jika mencari rute dari Batam ke Bangkok, maka tidak menemukan maskapai low cost carrier yang dapat melakukan penerbangan. Tetapi dengan data rute yang OTA miliki, OTA dapat membuat rute dengan menggabungkan dua maskapai yang berbeda, sehingga rute tersebut menjadi ada.

• Harga tiket pesawat sangatlah fluktuatif. Dengan menggunakan data harga tiket pesawat setiap maskapai dan machine learning, OTA juga dapat memprediksi waktu yang tepat untuk membeli tiket pesawat, berdasarkan pola masing – masing maskapai dalam menentukan harga tiket pesawat. Misalnya pada hari ini melakukan pencarian tiket pesawat dari Jakarta ke Singapura, dengan tanggal keberangkatan 2 Februari 2019, jika machine learning memprediksi bahwa harga tiket pesawat akan turun dalam waktu dekat, maka OTA dapat memberikan saran kepada user untuk tidak membeli tiket pesawat terlebih dahulu, dan tunggu hingga waktu yang tepat untuk membelinya.

• Anomaly detection. Dengan data log setiap server yang dikumpulkan OTA, dapat melakukan anomaly detection. Misalnya dapat mengetahui kejanggalan pada server ketika permintaan request sedang tinggi dan menyebabkan banyak request yang gagal, sehingga perlu scaling.

• OTA sering mendapat telepon dan email dari customer. Dengan data telepon dan email dari customer yang telah dikumpulkan, dapat dibangun sebuah chatbot / virtual assistant yang dapat menjawab pertanyaan – pertanyaan yang sering ditanyakan.