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.
Реализованный сценарий в S7 Airlines является первым шагом на пути построения персонализированных коммуникаций с пассажирами. Никита Матвеев, директор по управлению данными S7 Group, говорит: «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, отметил: «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. Все это является ценным «топливом» для обучения аналитических моделей рекомендательной системы».