S7 Airlines совместно с CleverDATA внедрила рекомендательную систему на основе машинного обучения

Рекомендательная система, разработанная c применением технологий машинного обучения, определяет направления для перелета, наиболее релевантные интересам пассажиров S7 Airlines. Все рекомендации используются для персонализированных коммуникаций с клиентами авиакомпании в автоматическом режиме.

Для работы системы специалистами CleverDATA (входит в группу компаний ЛАНИТ) и S7 Airlines был организован централизованный сбор данных пассажиров из большого объема внутренних источников данных авиакомпании и внедрена система управления тегами и аналитикой. На основе полученной информации была разработана и протестирована серия моделей машинного обучения для определения рекомендаций по авианаправлениям. Для формирования моделей использовались данные о предыдущих перелетах пассажиров и активности пользователей на сайте. Полученные рекомендации применяются в персонализированных коммуникациях с пассажирами в автоматическом режиме.

По результатам А/В-тестирования для ряда сегментов пассажиров блок рекомендаций направлений перелётов на сайте, выполненный с помощью машинного обучения, показал значительный рост конверсии из просмотров в бронирования, чем такой же блок, формируемый специалистами вручную. Для email-рассылок также зафиксирован положительный результат работы моделей машинного обучения. Отмечено улучшение показателей по всем кампаниям на основе автоматических рекомендаций по сравнению со случайно сформированным набором рекомендаций.

Реализованный сценарий в S7 Airlines является первым шагом на пути построения персонализированных коммуникаций с пассажирами. Никита Матвеев, директор по управлению данными SGroup«Технологии машинного обучения, работа с большими данными – это не просто веяние моды. Мы хотим автоматически подбирать для наших пассажиров именно те предложения и контент, которые наиболее интересны им. Так мы сможем повысить эффективность коммуникаций и в целом пассажирский опыт».

При разработке рекомендательной системы использовались программные продукты CleverDATA, включая DMPkit, платформу для организации собственных решений в части сбора, хранения и обработки пользовательских данных.

Денис Афанасьев, генеральный директор CleverDATA: «Задача рекомендательной системы – не только сделать релевантное предложение, но и выстроить максимально эффективную коммуникацию с каждым потребителем, учитывая оптимальную частоту коммуникаций, удобное время и правильную последовательность взаимодействий в различных каналах. Такой персонализированный подход помогает налаживать более тесный контакт между бизнесом и клиентом, положительно влияя, как на бизнес-показатели, так и на уровень лояльности к бренду со стороны конечных потребителей. Для формирования системой правильных рекомендаций важно обеспечить корректный процесс работы с данными – объединить как можно больше источников информации о своих потребителях, задействовав сведения об активности на сайте, о потребительском поведении из CRM-системы и о предыдущих коммуникациях в каналах email-рассылок и онлайн-рекламы. Все это является ценным «топливом» для обучения аналитических моделей рекомендательной системы».

Редактор раздела: Александр Авдеенко (info@mskit.ru)

Рубрики: Интеграция, ПО

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

12.02.2020 ИТ-рынок вырастет за счет распространения 5G

05.02.2020 Интернет сдает позиции

23.01.2020 Инвестиции в технологии: трагедия непонимания

23.01.2020 Доля 5G-телефонов в 2022 году составит 43%

21.01.2020 Рынок ПК растет как на дрожжах

10.12.2019 Продажи носимых устройств почти удвоились

09.12.2019 SMB серьезнее относится к целенаправленным APT-атакам

04.12.2019 IoT: время для полетов

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода

ITSZ.RU: последние новости Петербурга