Проект

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

Заказчики: S7 Airlines Сибирь Авиакомпания

Москва; Транспорт

Продукт: CleverData Join (ранее DMPkit - Data Management Platform)

Дата проекта: 2018/10 — 2019/03
Технология: Data Mining
подрядчики - 231
проекты - 787
системы - 274
вендоры - 193
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 126
проекты - 658
системы - 283
вендоры - 195

2019

20 марта 2019 года компания ЛАНИТ сообщила, что S7 Airlines совместно с CleverDATA внедрила рекомендательную систему на основе машинного обучения.

По информации компании, для работы системы специалистами CleverDATA 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.

«
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.

Никита Матвеев, директор по управлению данными S7 Group
»

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

«
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.

Денис Афанасьев, генеральный директор CleverDATA
»