Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Мобильная платформа Hopper использует машинное обучение и прогнозирует скидки по гигантскому объему данных завершенных пассажирских рейсов. Компания основана в 2015 году, а уже в 2017 году через нее ежедневно бронировали билеты на сумму до 1 млн долларов. За 2018 год продажи приблизились к 1 млрд долларов и в следующем году компания планирует удвоить штат сотрудников.
Все ищут, где билеты на самолет подешевле, и выгадывают время: вдруг за неделю цены упадут. С другой стороны, покупатели боятся и упустить выгоду, потому что цены могут и вырасти.
Из процесса устранили посредника — турагента, — но вместо оптимизации это создало проблему. Посредника считали «лишним звеном», но он играл важную роль. Зная о колебаниях цен на авиабилеты, он экономил клиентам деньги.
В Hopper живого туроператора заменил ИИ. Пользователи указывают место назначения и приблизительные даты, а Hopper выдает самые низкие цены. Чем меньше ограничений по географии и срокам, тем шире диапазон результатов и тем больше вероятность найти хорошую скидку.
На первый взгляд, обычные агрегаторы работают так же. Разница в том, что Hopper умеет прогнозировать. Он подскажет, приобретать ли билеты за предложенную цену или подождать, потому что потом они наверняка подешевеют. Это очень необычно: как если бы в магазине продавец не советовал покупать сейчас, потому что скоро будет распродажа. Но именно прогностическая модель дает Hopper конкурентное преимущество над агрегаторами, которые с каждой покупки получают процент.
Первые прогностические алгоритмы Hopper построила и обучила на информации, выкупленной у операторов международных продаж. В отличие от агрегаторов, компания приобрела не актуальные данные, а за прошлые периоды. Такие сведения мало кого интересуют, поэтому они обошлись Hopper дешево.
На этих данных алгоритмы тренировались прогнозировать не сами цены, а их колебания в зависимости от роста и падения спроса. Огромная история триллионов авиарейсов считается крупнейшей в мире структурированной базой данных.
Недавно Hopper начала пополнять данные информацией о клиентах. Если, к примеру, они живут в примерно одинаковой удаленности от нескольких аэропортов, алгоритмы учитывают, не будет ли выгоднее чуть дальше проехать на такси, но зато дешевле улететь. Также ИИ ищет оптимальный пункт назначения. Если человек покупает билет в Рим, возможно, ему просто надо в Италию. В таком случае его, возможно, заинтересуют перелеты в Милан и Неаполь.
Платформа машинного обучения Hopper работает очень быстро: за четверть секунды она выдает прогноз на основе архива из нескольких триллионов рейсов.
Hopper не только повысила продажи билетов — ее приложение стало четвертым самым часто загружаемым после Uber, Lyft и Airbnb. Сейчас у него 20 млн пользователей. По заявлению компании, она прогнозирует самые дешевые билеты в любую точку мира с 95-процентной точностью, а пользователи приложения в среднем экономят по 50 долларов на каждом перелете.
Эффективность алгоритмов поиска по альтернативным пунктам вылета и прибытия доказывает статистика Hopper от февраля 2018 года. Так, 20% из 500 млн долларов дохода поступили с продажи билетов на рейсы с пунктами вылета и прибытия, отличными от тех, которые пользователи изначально вбивали в поиске.
Войти с помощью соц. сетей: