![Page 1: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/1.jpg)
Применение Big Data в авиакомпаниях
Сергиенко Александр
![Page 2: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/2.jpg)
Слайд 2
Содержание
1. Что такое Big Data?
2. Особенности трэвел индустрии
3. Специфика применения BigData в трэвел компаниях
4. Инструменты Big Data для анализа клиентского поведения
5. Бизнес-кейсы использования BigData на примере авиакомпании
![Page 3: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/3.jpg)
Слайд 3
Что такое Big Data?
4V Больших данных - Объем, Разнообразность, Скорость, Достоверность
![Page 4: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/4.jpg)
Слайд 4
Что такое Big Data?
Доступность инструментов анализа данных:
Исследование данных
Визуализация данных
Предсказание данных
Машинное обучение
![Page 5: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/5.jpg)
Слайд 5
Что такое Big Data?
Простота добавления новых источников данных, нужен только файл
![Page 6: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/6.jpg)
Слайд 6
Особенности трэвел индустрии
1. Программы лояльности авиакомпаний ориентируются на потребителя услуги, а не на покупателя
2. Эмоции клиента по время поездки/путешествия становятся важным фактором при оценке качества услуги
3. Все перемещения клиента можно отследить с помощью геолокации
4. Около 50% бронирований совершаются на более чем одного клиента
![Page 7: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/7.jpg)
Слайд 7
Индекс использования данных в компании
![Page 8: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/8.jpg)
Слайд 8
Специфика применения Big Data в трэвел компаниях
1. Сбор и обработка всей детальной информации, которую заполняет клиент для дальнейшей идентификации
2. Высокая ценность внешних данных (особенно геолокация) поведения клиента: социальные сети, данные от партнеров
3. Использование дополнительных данных о погоде, спортивных соревнованиях, мероприятиях и пр.
4. Анализ поведения не только на уровне клиента, но и на уровне домохозяйства, группы друзей и пр.
5. Сбор и обработка обратной связи по удовлетворенности клиента из всех доступных внешних источников
![Page 9: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/9.jpg)
Слайд 9
Инструменты Big Data: текущие возможности
![Page 10: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/10.jpg)
Слайд 10
Инструменты Big Data для анализа клиентского поведения
Хранение данных в распределенной структуре
Анализ и обработка данных в распределенной структуре
Хранение клиентского профиля (для запросов в режиме реального времени)
Алгоритмы машинного обучения
Анализ и обработка потока входящих сообщений в режиме реального времени
Построение отчетов на данных BigData и существующего хранилища
Обработка голоса, текста, видео и изображений
![Page 11: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/11.jpg)
Слайд 11
Бизнес-кейсы по использованию Big Data
1. Привлечение клиентов Look-alike
2. Триггерные коммуникации по интересам
3. Сервис рекомендаций полетных направлений
4. Отслеживание удовлетворенности в социальных сетях
![Page 12: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/12.jpg)
Слайд 12
Кейс 1. Привлечение клиентов Look-alike
Описание: Определение характеристик наиболее ценных клиентов и использование данной информации для привлечения новых
Ожидаемый результат: Привлечение новых высокодоходных клиентов, повышение CTR, увеличение конверсии
Задачи Big Data: Идентификация клиента по данным из различных источников с помощью алгоритмов нечеткого сопоставления, построение аналитических моделей прогнозирования стоимости клиента, с помощью методов машинного обучения выделение главных параметров, влияющих на ценность клиента
![Page 13: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/13.jpg)
Слайд 13
Кейс 2. Триггерные коммуникации по интересам
Описание: Таргетированная коммуникация на основе кратковременного интереса клиента
Ожидаемый результат: Увеличение эффективности кампаний за счет своевременной коммуникации, повышение CTR, увеличение конверсии
Задачи Big Data: Сбор данных из социальных сетей или других внешних источниках о поведении клиента, идентификация клиента по полученным данным, построение модели определения краткосрочного интереса клиента
![Page 14: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/14.jpg)
Слайд 14
Кейс 3. Сервис рекомендации полетных направлений
Описание: Коммуникация с клиентом на основе наиболее релевантных на данный момент для него полетных направлений согласно накопленной по нему истории данных
Ожидаемый результат: Рост конверсии продаж билетов и дополнительных услуг, повышение CTR, увеличение конверсии
Задачи Big Data: Классификация направлений с помощью ассоциативного анализа и аналитических алгоритмов, построение гибридной модели рекомендательного сервиса на основе коллаборативной фильтрации (по направлениям) и персонализированного ранжирования
![Page 15: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/15.jpg)
Слайд 15
Кейс 4. Отслеживание удовлетворенности в соц сетях
Описание: Быстрая реакция на негативные и положительные отзывы в социальных сетях относительно сервиса авиакомпании
Ожидаемый результат: Повышение индекса удовлетворенности клиентов, снижение количества жалоб и претензий
Задачи Big Data: Идентификация клиента по данным из социальных сетей, построение графа социальных связей клиента, определение его уровня влияния, обработка потока сообщений в режиме реального времени, применение аналитики (в части обработки текста сообщения) в режиме реального времени
![Page 16: Александр Сергиенко (Техносерв Консалтинг) - Кейсы Big Data в трэвеле](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062503/58893a8e1a28ab22578b651b/html5/thumbnails/16.jpg)
Спасибо!
Москва, Ленинская слобода, 19Т: +7 (495) 981-92-92Ф: +7 (495) 981-92-91www.tsconsulting.ru [email protected]
Сергиенко Александр[email protected]