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

10.10.2019 Блокчейн во впадине разочарования

08.10.2019 GSMA прогнозирует России лидерство среди стран СНГ по коммерциализации услуг 5G

07.10.2019 Операторы доставки ТВ-контента не умрут, но будут жить менее счастливо

02.10.2019 SelectelTechDay: в мире высокоуровневых платформ

01.10.2019 Ноутбуки – драйвер рынка игровых устройств

26.09.2019 «ЭР-Телеком» хочет нарастить выручку до 90 млрд рублей

16.09.2019 EOS for SharePoint в ГК «Пионер»: 500 пользователей работают с документами в едином информационном пространстве

11.09.2019 Восемь процентов новых авто в Европе оснащены функцией автономного вождения

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода

10.10.2019 Блокчейн во впадине разочарования

08.10.2019 GSMA прогнозирует России лидерство среди стран СНГ по коммерциализации услуг 5G

07.10.2019 Операторы доставки ТВ-контента не умрут, но будут жить менее счастливо

02.10.2019 SelectelTechDay: в мире высокоуровневых платформ

01.10.2019 Ноутбуки – драйвер рынка игровых устройств

26.09.2019 «ЭР-Телеком» хочет нарастить выручку до 90 млрд рублей

16.09.2019 EOS for SharePoint в ГК «Пионер»: 500 пользователей работают с документами в едином информационном пространстве

11.09.2019 Восемь процентов новых авто в Европе оснащены функцией автономного вождения

ITSZ.RU: последние новости Петербурга

16.10.2019 Tele2 намерен занять петербургское метро

10.10.2019 Блокчейн во впадине разочарования

09.10.2019 МегаФон увеличит кэшбэк за лояльность

08.10.2019 GSMA прогнозирует России лидерство среди стран СНГ по коммерциализации услуг 5G

07.10.2019 Операторы доставки ТВ-контента не умрут, но будут жить менее счастливо

02.10.2019 SelectelTechDay: в мире высокоуровневых платформ

01.10.2019 Ноутбуки – драйвер рынка игровых устройств

26.09.2019 «ЭР-Телеком» хочет нарастить выручку до 90 млрд рублей