Enhancing travel recommendations: Ai-driven personalization through user digital footprints

Esta tesis tiene como objetivo examinar la manera en que la huella digital que dejan los usuarios en internet puede utilizarse para optimizar la personalización de los servicios turísticos, mediante el uso de inteligencia artificial. El documento propone que el auge de la inteligencia artificial ha abierto un mundo de oportunidades para desarrollar nuevas herramientas para mejorar la experiencia de viaje digital. El enfoque se basa en la idea de que las huellas digitales son únicas y particulares de cada individuo y estos valiosos datos pueden dar lugar a sugerencias de viaje más inteligentes y certeras. Se consideran las actitudes de comportamiento del usuario, como la influencia del contenido generado por el usuario en las redes sociales y el boca a boca electrónico en el proceso de planificación del viaje, así como las implicaciones de este rastro de datos en la optimización de los servicios de viaje personalizados. Este modelo describe la relación entre la inteligencia artificial y la hiper personalización de servicios. Como es una tendencia creciente que está alterando nuestra realidad actual, la tesis presentada desarrolla una aplicación de viajes a medida que, con el permiso del usuario, aprovecha los datos recopilados de las redes sociales personales para construir un plan de viaje específico basado en las preferencias individuales.This thesis aims to examine the way the digital footprint users leave behind can be utilized to optimize the personalization of tourism services, through the use of artificial intelligence. The paper proposes that the surge of artificial intelligence has opened a world of opportunities to develop new tools to improve the digital travel experience. The approach is based on the idea that digital footprints are unique and particular to each individual and this valuable data can result in smarter and unerring travel suggestions. Behavioral attitudes of the user, such as the influence of user-generated content in social media and e-word of mouth in the travel planning process, are considered, as well as the implications of this data trail in the optimization of customized travel services. This model describes the relationship between artificial intelligence and hyper-personalization of services. As it is a growing trend that is disrupting our current reality, the presented thesis develops a tailor-made traveling application that, with permission of the user, leverages the data collected from personal social media to build a specific travel plan based on each user’s preferences