bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
TechFusion.ruНовостиМашинное обучение поможет составить схему маршрутов S7 Airlines

Машинное обучение поможет составить схему маршрутов S7 Airlines

Будущее авиации

Авиакомпания S7 Airlines совместно с CleverDATA внедрила рекомендательную систему на основе машинного обучения. Решение помогает персонализировать коммуникации с клиентами авиаперевозчика в автоматическом режиме

Рекомендательная система, разработанная c применением технологий машинного обучения, определяет направления для перелета, наиболее релевантные интересам пассажиров S7 Airlines.

Для формирования моделей использовались данные о предыдущих перелетах пассажиров и активности пользователей на сайте. Решение позволяет анализировать полученные данные и автоматически применять их в персонализированных коммуникациях 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», — рассказал директор по управлению данными S7 Group Никита Матвеев.

Для работы системы специалистами компании CleverDATA, входящей в группу компаний ЛАНИТ, и авиакомпанией был организован централизованный сбор данных пассажиров из большого объема внутренних источников данных авиакомпании и внедрена система управления тегами и аналитикой.

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

Как сообщили в компании, по результатам тестирования для ряда сегментов пассажиров блок рекомендаций направлений перелетов на сайте, выполненный с помощью машинного обучения, показал значительный рост конверсии из просмотров в бронирования, чем такой же блок, формируемый специалистами вручную.

Кроме того, система позволила повысить результативность и email-рассылок. По словам представителей разработчика, на основе автоматических рекомендаций по сравнению со случайно сформированным набором рекомендаций улучшение показателей отмечено по всем кампаниям.

Иллюстрация на обложке: pixabay.com