К сожалению, сайт не работает без включенного JavaScript. Пожалуйста, включите JavaScript в настройках вашего броузера.
Аэрофлот

Big Data: цифровое звено между авиакомпанией и клиентом

Big Data: цифровое звено между авиакомпанией и клиентом.
Big Data: цифровое звено между авиакомпанией и клиентом.
Как при помощи «больших данных» авиакомпания «Аэрофлот» увеличивает прибыль и выводит клиентскую поддержку на новый уровень.

В отрасли авиаперевозок ежедневно циркулируют огромные массивы данных — от рейсов, тарифов и трансакций до сведений о существующих и потенциальных клиентах. Они так быстро меняются, что обработать их традиционным путем невозможно. Для этих целей авиакомпании по всему миру прибегают к так называемым технологиям Big Data (дословно «большие данные»). Они позволяют сделать то, что человеку не под силу. Компьютерные алгоритмы оперативно разбираются с гигантским объемом хаотичных данных. Их анализ позволяет оптимизировать бизнес-процессы компании. В частности, технологии Big Data помогают объединять внутренние системы авиаперевозчика с системой аэропортов, получать сведения о погоде в режиме реального времени, прогнозировать будущие поломки воздушного судна. Кроме того, «большие данные» предоставляют информацию по каждому клиенту, что позволяет авиакомпании найти индивидуальный подход к пассажиру, а также проводить целевые маркетинговые кампании, повышающие лояльность клиентов к бренду.

Авиаперевозчики используют технологии Big Data для разных целей. К примеру, лоукостер Ryanair применяет их для таргетированной рекламы. Такие авиакомпании, как KLM или SWISS при помощи «больших данных» улучшают качество обслуживания клиентов. British Airways собирает информацию о пассажирах при помощи собственного приложения, которое использует для персонализации сервиса. Работает это следующим образом: если клиент сообщил о своей аллергии, на всех следующих рейсах бортпроводники примут этот факт во внимание. Если пассажир повысил свой уровень в программе лояльности, об этом тоже будет известно — по такому поводу ему могут предложить, к примеру, бокал шампанского. А если клиент впервые летит бизнес-классом, персонал воздушного судна получит соответствующую информацию и сделает все для того, чтобы пассажир захотел повторить этот опыт. Американская авиакомпания Delta создала для своих клиентов приложение, которое позволяет отслеживать багаж. А Turkish Airlines при помощи Big Data поможет пассажирам ориентироваться в новом стамбульском аэропорту, который откроется в 2018 году. Кроме того, если пассажир перед вылетом припарковал свой автомобиль на стоянке, специальное приложение авиакомпании запоминает локацию.

Что касается «Аэрофлота», авиакомпания применяет технологии Big Data для того, чтобы улучшить службу поддержки клиентов и извлечь для себя дополнительную прибыль. Авиакомпания начала разработку собственной системы «больших данных» в конце 2015 года. Над ней трудилась проектная группа более чем из 30 человек, а также сотрудники из разных департаментов компании. Как признаются в «Аэрофлоте», в ходе пилотного использования (июль 2016 года) проектируемый подход продемонстрировал увеличение коммерческой эффективности маркетинговых коммуникаций в 6,5 раза по сравнению с традиционным подходом, который применялся до использования технологий «больших данных».

В основе системы Big Data авиакомпании — ряд сложных алгоритмов и математических моделей, которые подстраиваются под конкретного клиента.

Во внутренней системе «Аэрофлота» клиенты профилируются по истории перелетов. И не только. Алгоритмы прорабатывают большой объем структурированных и неструктурированных данных. Информация поступает из внутренней системы авиакомпании, социальных сетей и партнерских ресурсов. На основе агрегации данных из разных источников информация о клиенте постоянно обновляется.

Big Data предоставляет информацию по каждому клиенту, что позволяет авиакомпании находить индивидуальный подход к пассажиру.

Один из таких источников — соцсети. Система Big Data использует их для поиска жалоб и упоминаний об авиакомпании. Она автоматически анализирует характер отзыва и сопоставляет профиль пользователя с внутренней системой «Аэрофлота». После идентификации клиента сотрудники авиакомпании принимают решение, как отреагировать на претензию. В зависимости от истории полетов пассажира, количества подписчиков в соцсетях и других факторов представитель компании может связаться с пассажиром лично, поблагодарить за комментарий, предоставить приятный бонус. С момента появления сообщения в соцсетях до обработки во внутренней системе «Аэрофлота» проходит порядка 20–30 минут. Если пользователь зарегистрирован под псевдонимом, это усложняет работу и увеличивает время обработки. Этот алгоритм пока тестируется — он будет запущен к концу года. Он позволит улучшить клиентский сервис. Так, в ответ на критику представитель компании сможет удовлетворить претензию клиента, но при этом сервис будет работать только с открытыми страницами и людьми, готовыми к диалогу.

На основе клиентских профилей система Big Data «Аэрофлота» выводит обобщенный портрет узкой целевой клиентской группы, анализируя пол, возраст, семейное положение, интересы, предпочтения и историю полетов. Это позволяет определить, какие направления и какой класс обслуживания предпочитает конкретный тип клиента. Таким образом, на внешних ресурсах, таких как «Яндекс», Mail.ru и др., «Аэрофлот» дает рекламу целенаправленно, обращаясь к тем, кто с большей вероятностью на нее откликнется.

Система Big Data также может прогнозировать вероятность полета на ближайшие 12 месяцев, используя данные о предыдущих рейсах, последних покупках и стоимости приобретенных билетов. Если вероятность велика, система прогнозирует самый подходящий момент, когда стоит обратиться к клиенту. Если же вероятность низка, «Аэрофлот» старается «вдохновить» человека на путешествие. Для этого система просчитывает все направления, куда летал пассажир, и все классы полетов, которые он выбирал. Затем информация сопоставляется с другими подобными профилями. На основе полученных данных система предлагает тот вариант, который с большей вероятностью заинтересует клиента. Этот процесс происходит при помощи сложного алгоритма. Если совсем упростить, работает это следующим образом: к примеру, клиент ранее летал в Лондон десять раз. Система прогнозирует, что он может захотеть  новое для себя направление. Тогда алгоритм находит похожих людей, которые были в Лондоне десять раз, и изучает, куда они еще летали. Так система адресно подбирает предложения для конкретного клиента.

В основе системы Big Data авиакомпании — ряд сложных алгоритмов и математических моделей, которые подстраиваются под конкретного клиента.

Система «больших данных» «Аэрофлота» изначально проектируется на основе понятной человеку бизнес-логики с применением сложных математических алгоритмов. Целевое использование предполагает переход на машинное обучение и искусственный интеллект, при котором система постоянно анализирует поступающую информацию и самообучается в процессе работы. Это позволяет ей распознать, планирует ли человек куда-то полететь в ближайшее время. Это происходит путем обработки данных о поведении пользователей в интернете. Система считывает запросы, связанные с путешествиями. Например, если клиент ищет информацию о получении шенгенской визы, вероятно, что он планирует поездку в европейскую страну. Алгоритмы системы фиксируют эту информацию и предлагают соответствующие направления еще до того, как клиент зашел на сайт «Аэрофлота».

При посещении страницы «Аэрофлота» система Big Data автоматически идентифицирует принадлежность человека к интересующей клиентской группе, изучает его действия и в зависимости от этого производит персонализацию контента посредством ротации баннеров. То есть предлагает рекомендованные рейсы. Она же определяет, какие каналы для коммуникации применить к тому или иному клиенту. Среди таких: сайт, электронная почта, мобильное приложение, личный кабинет участника программы лояльности, внешние площадки. Алгоритм просчитывает, какой из маркетинговых каналов более эффективный для общения с клиентом, оценивает вероятность отклика, а также сколько таких каналов стоит задействовать. К примеру, кому-то достаточно послать электронное письмо со специальными предложениями, а кому-то стоит дополнительно напомнить о своих услугах баннером на внешних площадках или рекламой в соцсетях.

«Аэрофлот» также использует систему «больших данных» для анализа чувствительности клиента к цене. Изучая историю полетов и действий на сайте, она определяет, какой класс обслуживания предпочитает клиент. В зависимости от этого маркетинг компании определяет, кому предложить бюджетный тариф, а кому — бизнес-класс.

Обработка и анализ больших массивов информации выгоден в первую очередь клиенту, который получает персонализированный сервис. Изучая его предпочтения, система Big Data предугадывает пожелания и предотвращает возможные конфликтные ситуации. Коммуникация между авиакомпанией и пассажиром становится проще, а полет — удобнее. В «Аэрофлоте» уверены, что технологии Big Data выводят отношения с клиентами на качественно новый уровень.

Мы в соцсетях:

Мобильное приложение Forbes Russia на Android

На сайте работает синтез речи

иконка маруси

Рассылка:

Наименование издания: forbes.ru

Cетевое издание «forbes.ru» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации: серия Эл № ФС77-82431 от 23 декабря 2021 г.

Адрес редакции, издателя: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Адрес редакции: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Главный редактор: Мазурин Николай Дмитриевич

Адрес электронной почты редакции: press-release@forbes.ru

Номер телефона редакции: +7 (495) 565-32-06

На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации)

Перепечатка материалов и использование их в любой форме, в том числе и в электронных СМИ, возможны только с письменного разрешения редакции. Товарный знак Forbes является исключительной собственностью Forbes Media Asia Pte. Limited. Все права защищены.
AO «АС Рус Медиа» · 2024
16+