Техносерв сегментировал клиентов "Аэрофлота"

Системный интегратор "Техносерв" реализовал проект по созданию системы интеллектуальной сегментации клиентов для авиакомпании "Аэрофлот". Система, используя анализ больших данных (Big Data) и модели машинного обучения, проводит сегментацию клиентов по множеству характеристик. В результате реализации проекта маркетинговая служба "Аэрофлота" получила инструмент для понимания различий и предпочтений своей аудитории, поиска скрытых корреляций, проверки гипотез. В "Техносерве" подчеркнули, что проект для "Аэрофлота" стал первым и единственным на текущий момент внедрением систем класса Big Data в транспортной авиаотрасли России.

"Наш проект для "Аэрофлота" стал первым и единственным на текущий момент внедрением систем класса Big Data в транспортной авиаотрасли России. Кроме того, его реализация заняла менее года, что является кратчайшим сроком для проектов такого класса", - сообщил президент "Техносерва" Сергей Корнеев.

Как объяснила корреспонденту ComNews руководитель пресс-службы группы компаний "Техносерв" Екатерина Андреева, специалисты "Аэрофлота" используют систему для формирования сегментов и рекомендаций, на базе которых запускаются целевые рекламные кампании.

Она привела статистику, согласно которой конверсия маркетинговой акции, проведенной в правильное время, за правильные деньги и для правильной аудитории, увеличилась в 6,5 раза по сравнению с традиционной маркетинговой акцией. Ее доходность же выросла в 5,5 раза.

Системой пользуются специалисты маркетинга, коммерческого и ИТ-блоков.

Представитель пресс-службы сообщила, что система создана на базе продуктов BigInsights компании IBM. Она интегрирована с целым рядом внутренних систем авиакомпании.

Как сообщила Екатерина Андреева, внедрение системы началось в январе 2016 г., была подготовлена инфраструктура и развернуто ПО. А в 2017 г. запущены первые коммерчески успешные бизнес-кейсы.

По ее словам, создание системы состояло из восьми этапов: подготовка инфраструктуры, разработка архитектуры и интеграция систем, реализация пяти основных аналитических модулей. Сюда относятся модули "Клиент 360", "Сервис рекомендаций", "Пожизненная ценность клиента", "Склонность к отклику и чувствительность к цене" и модуль анализа влияния каналов коммуникации.

Екатерина Андреева добавила, что на разных этапах реализации проекта размер команды отличался, как по количеству, так и по составу, и составлял от 15 до 50 сотрудников.

В пресс-службе "Аэрофлота" не ответили на запрос корреспондента СomNews.

Представитель пресс-службы "Техносерва" сообщил, что технологии Big Data в целом востребованы в транспортной отрасли, и подтверждением этому служит увеличение количества новых проектов с использованием указанных технологий. При этом тематика проектов, по его словам, совершенно различна. "Это и задачи повышения персонализации коммуникаций с клиентами, проактивного ремонта оборудования, предсказания спроса и другие задачи, решаемые с помощью алгоритмов машинного обучения и анализа больших объемов структурированных, неструктурированных и слабоструктурированных данных", - добавила Екатерина Андреева.

Архитектор бизнес-решений "Крок" (ЗАО "КРОК инкорпорейтед") Алексей Сидорин заметил, что компании транспортной авиаотрасли уже несколько лет идут по пути все большей клиентоориентированности. По его словам, повышение требований к уровню сервиса - ощутимый тренд на рынке, особенно если речь идет о такой чувствительной с точки зрения клиентского сервиса индустрии, как пассажирские авиаперевозки.

Алексей Сидорин объяснил, что решения Big Data скрывают под собой инструменты, которые помогают персонализировать и синхронизировать взаимоотношения с клиентами.

"Анализ разноформатной информации о клиентах, которую позволяют собирать технологии Big Data и Data Lake в частности, позволяет оптимизировать ключевые бизнес-процессы, повысить уровень безопасности на объектах за счет предиктивного реагирования на инциденты, улучшить сегментацию клиентов и ценообразование. Кроме того, решения на базе больших данных позволяют компаниям эффективнее продвигать свои услуги - например, разрабатывать более персонифицированные программы лояльности",  - пояснил он.

По мнению руководителя отдела бизнес-решений и предиктивной аналитики ГК Softline Дмитрия Карбасова, путь создания "клиентоцентрической" платформы проделает любая организация с большим количеством конечных клиентов - авиакомпании, банки, сотовые операторы, ретейлеры, автопроизводители и т.д. Он уверен, что Big data - часть такой платформы.

Дмитрий Карбасов считает, что подобные системы дают компаниям транспортной авиаотрасли возможность заработать на получении знаний из своих данных и увеличить привлекательность бренда для клиента.

Специалист Softline предположил, что алгоритмы сегментации клиентов могут использоваться, например, для прогнозирования заполняемости самолетов. "Очевидный пример прикладного использования таких алгоритмов - сверхбронирование. Алгоритмы помогут авиакомпаниям проводить политику овербукинга с меньшими, чем сейчас, репутационными потерями", - привел пример Дмитрий Карбасов.