تحدث كونستانتين سافشينكو في مؤتمر
Epic Growth Conference ، رئيس
مؤتمر تسويق منتجات Mobile Hotels في Aviasales ، عن تجارب وأمثلة على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في Aviasales.
شاهد الفيديو أو اقرأ الملاحظات أسفل المقطع.
نمت العديد من حلول Aviasales التي تتعلق بتقنيات الذكاء الاصطناعي من الهاكاثونات. ومعظم هذه الحلول من الإصدار الأول تعطي نموًا ملموسًا ونتائج جيدة للشركة ، على سبيل المثال ، زيادة التحويل أو خفض التكاليف.
لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، ليس من الضروري أن تكون في هذا المؤيد. السر هنا بسيط: الشركات الكبيرة فعلت كل شيء من أجلك. ونشرت ، على سبيل المثال ، حلول متكاملة على GitHub ، حيث يمكنك العثور على الشبكات العصبية والمكتبات الذكية.
لإلهامك لمحاولة إيجاد حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي ، جمع كونستانتين سافشينكو سبعة أمثلة لكيفية استخدام Aviasales لهذه التقنيات.
# 1 ترتيب الشركاء على التذكرة
يعد ترتيب الشركاء على التذكرة مثالًا بسيطًا ، ولكن بمجرد أن ساعد بالفعل في البدء في فهم معنى التعلم الآلي. هذه هي التذكرة التي تجدها على Aviasales. يقدم الشركاء المختلفون أسعارهم لتذكرة محددة.
غالبًا ما تكون الأسعار من شركاء مختلفين هي نفسها. نحتاج إلى اختيار أي من الشركاء لوضع زر الشراء البرتقالي الكبير الذي ينقر عليه معظم المستخدمين. بالطبع ، أولاً وقبل كل شيء نحدد أقل سعر ، فقط بهذه الطريقة يعمل. ولكن إذا كان هناك العديد من الأسعار المنخفضة من شركاء مختلفين وهم نفس الشيء ، فنحن بحاجة إلى اختيار الأفضل.
في هذه الحالة ، نركز على معلمتين. الأول هو التحويل من النقر على زر الشراء لعملية شراء. والثاني هو العمولة التي يدفعها لنا شريك معين. يتم تجميع لافتة لكل (انظر الشاشة أدناه) ، مما يساعد على تحديد الشريك بأقصى قدر من الكفاءة في المقام الأول.
يرغب جميع شركائنا في تحسين مسارات التحويل لديهم ، لذلك يجرون الكثير من التجارب ، ويتغير التحويل بشكل دوري. من المهم مراقبة هذا وهذه هي اللحظة التي يمكن أتمتتها.
لنفترض أنه في 5٪ من الحالات ، تضغط على الزر "شراء" وليس الشريك بأفضل سعر ، ولكن تبدأ في إبعاد جميع الشركاء الآخرين لمعرفة ما هو تحويلهم الآن. يمكنك تحديث هذه اللوحة ، وإعادة سرد الإنتاجية - وبالتالي ، فإن المستخدم التالي يرى بالفعل الترتيب الجديد للشركاء. يتعلم نظامك من البيانات التي يتلقاها من الشركاء ويختار أفضل حل. يمكن أن يسمى هذا بالفعل التعلم الآلي.
# 2 تصنيف الفنادق
إذا كان كل شيء بسيطًا جدًا مع التذاكر: يمكنك فرزها حسب السعر ووضع أرخصها في البداية ، فلن يعمل هذا الاستقبال مع الفنادق.
إذا أظهرنا أرخص فندق ، فمن المرجح أنه سيكون نزلًا في الضواحي ولا يكاد أي شخص سيحبه. يمكنك البدء في فعل الشيء نفسه مع التذاكر: عرض جميع الفنادق بدورها ، ومعرفة تحويلها واختيار الأفضل. لكن لدينا 4 ملايين فندق. أخشى أن لا أحد منا سوف يفي بنتائج هذا الاختبار. لذلك ، نلجأ إلى مساعدة تقنيات الذكاء الاصطناعي.
هناك أيضا حل جاهز. في هذه الحالة ، تم إنشاء المكتبة "الذكية" ، التي أنشأها الرجال من Yandex ، فقط لأولئك الذين لم يكونوا على دراية بالذكاء الاصطناعي بعد. تتميز الفنادق بعدد كبير من الخصائص التي يقوم المستخدم على أساسها باختياره: السعر والتقييم والمراجعات وما إلى ذلك. عند المدخل ، تعطي المكتبة معلمات الفندق ؛ اتضح تحويل التحويلات من عرض الفندق للشراء.
ماذا تفعل هذه المكتبة؟ استنادًا إلى هذه البيانات ، تحاول التنبؤ بنوع التحويل الذي ستحصل عليه الفنادق المشابهة. عند الإخراج ، تحصل على توقعات التحويل التي يمكن استخدامها كفرز.
في هذه التجربة ، زاد متوسط فاتورتنا بنسبة + 17٪. بدأت هذه الخوارزمية في إظهار الفنادق الأكثر تكلفة فوق البقية - وبالتالي بدأ الناس في شراء فنادق أكثر تكلفة.
زادت المؤشرات الأخرى وكل ما يتعلق بالتحويل بشكل ملحوظ: التحويل إلى البيع + 6٪ ، الإيرادات + 19٪.
# 3 تحليل الصور
يقدم لنا الشركاء العديد من الصور لكل فندق. لكننا لا نعرف ما يصور عليهم. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمعرفة نوعيتها وبأي ترتيب يجب عرضها. من بين الصور هناك أيضًا:
بطريقة ما دخل مجفف الشعر الشهير هذا في صدارة القضايا في موسكو. كان هذا أحد أسباب قرارنا معرفة ذلك.
هناك عدد كبير من المكتبات. وجدنا موقعًا مناسبًا يحاول تحديد الموقع الموضح في الصورة.
قمنا بتشغيل كل صورنا من خلال هذه المكتبة (يمكنك تسميتها شبكة عصبية مدربة) وحصلنا على النتيجة - وهي عبارة عن تحليل تقريبي لما تراه المكتبة في الصورة.
كان من المهم بالنسبة لنا أن نفهم ما إذا كان في الشارع أو في الداخل. إذا كان في الشارع ، كنا مهتمين بشكل أساسي بالمسبح. يوجد بالداخل أسرة ومراحيض وقاعة.
ثم قررنا أنه من المثير للاهتمام أن يرى المستخدمون غرفة الفندق في المقام الأول. ما هو الرقم؟ هذا عندما تظهر الصورة سريرًا كبيرًا. لم يكن من الصعب التعامل معه. بدأنا في النظر يدويًا في ما حدث: بدا كل شيء رائعًا ، ولكن في وجهات المنتجع (خاصة بالنسبة للسياحة الجماعية) بدت صور الأسرة سيئة. كان سريرًا هزيلًا جدًا في غرفة هزيلة جدًا.
لقد قمنا بتحليل ما يفعله شركاؤنا ومنافسونا في هذه الحالة. ويظهرون صورًا للمسبح ، لأن المسبح في هذه الفنادق دائمًا جميل. بدأنا في تقديم تلك الفنادق التي تحتوي على صورة جميلة للمسبح.
من خلال إطلاق مثل هذه المشكلة ، لم نتخلص فقط من العمل اليدوي (اعتدنا على توظيف الأشخاص المستقلين الذين التقطوا صورًا للفنادق في أفضل المدن بأيدينا) ، ولكن أيضًا زادنا التحويل بنسبة + 12٪ ، والتي زادت بشكل أساسي بسبب مواقع الشاطئ في التجربة مع المسبح.
# 4 تحليل المراجعة
جماليات الصور وأسلوب التصميم الداخلي - هذا شيء آخر يمكنك العمل معه ، كما اعتقدنا. غالبًا ما يتم عمل فنادق متشابهة جدًا في الخصائص بأسلوب مختلف تمامًا. يمكنك معرفة مكان التصميم الداخلي - ليس فقط بالصور ، ولكن أيضًا بالمراجعات.
غالبًا ما يكتب المستخدمون عن كيفية إعجابهم بالداخل. لقد التقيت ببعض المراجعات ، على سبيل المثال: "هذا رقم مذهل ، مثل جدتي." ولكن عادة ما يكتب المستخدمون عن بعض الفنادق الحديثة والأنيقة. يكتبون عن الموقع ، القرب من مناطق الجذب أو المنظر من النافذة.
عندما يبحث المستخدمون عن فندق ، يقومون أولاً بتصفية كل شيء لا يناسبهم ، تاركين بعض الخيارات في مفضلاتهم. والخطوة التالية التي تؤثر على الاختيار هي مراجعة المراجعات. غالبًا ما تكون هناك مراجعات كثيرة جدًا. اعتقدنا أنه سيكون من الرائع قراءة الضغط ، وهذا هو أهم شيء. بدأنا بهذه الفكرة.
لقد جذبنا شركائنا المتخصصين في تحليل المراجعات. بالتعاون معهم ، أخرجنا أهم شيء من المراجعات وجمعنا مجموعة معينة من الشارات التي وضعناها في الفنادق.
أردنا حقًا إطلاق هذه الميزة ، حلمت كثيرًا بها. ولكن اتضح أن الناس لا يهتمون. قمنا بتعليق شارات جميلة على الفنادق ، والتي كشفت عن الميزة الرئيسية للفندق. لكن هذا لم يؤثر على التحويل والأرقام.
# 5 أسعار التذاكر
طوال الوقت الذي عملنا فيه في Aviasales ، قمنا بتجميع كمية كبيرة من البيانات. وكانت فرضيتنا هي أن هناك علاقة بين كيفية تغير سعر التذاكر اعتمادًا على مقدار الوقت المتبقي قبل المغادرة أو في أي يوم هذا المغادرة.
كان هذا أيضًا أحد مشروعات الهاكاثون الخاصة بنا ، حيث طور الرجال حلاً بدأ بسرعة في تحقيق نتائج رائعة.
بفضل هذا القرار ، بدأنا في توفير البيانات ، وبدأنا في ملء جدول الأسعار بهذه الأماكن ، تلك الأسعار والتواريخ التي لم يكن لدينا بيانات حقيقية عنها.
يعمل هذا بدقة مذهلة: 10 ٪ فقط من السعر خاطئ ، والذي يبدو كمؤشر جيد لحل تم إجراؤه على الركبة.
ما هو آخر مثير للاهتمام مع التوقعات؟ غالبًا ما يقرر الأشخاص ما إذا كان عليهم الانتظار للحصول على أسعار تذاكر أقل أم لا يزالون يشترون الآن. وهكذا ، بدأنا في تقديم نصائح للمستخدمين "الشراء الآن" أو "الانتظار". عادة ، ترتفع أسعار التذاكر فقط ، لذلك نقول في 90٪ من الحالات: "اشتر الآن". كانت ثقة المستخدم هنا ضئيلة.
فيما يلي تخطيط لما نخطط للقيام به. سنعرض الرسوم البيانية لكيفية تغير السعر وفقًا لتوقعاتنا. نتوقع الحصول على مزيد من ثقة المستخدم من هذا.
# 6 التنبؤ بإلغاء الفندق
يشتري معظم المستخدمين تذاكر غير قابلة للاسترداد ، ويمكن اعتبار حقيقة أن المستخدم اشترى تذكرة هي الصفقة النهائية.
في حالة الفنادق بطريقة مختلفة ؛ نسبة العوائد مرتفعة ومن المهم بالنسبة لنا أن نخطط مقدار المال الذي نربحه هنا. لذلك ، استنادًا إلى مقدار الوقت المتبقي قبل الحجز واستنادًا إلى إجراءات المستخدم السابقة ، نحاول توقع النسبة المئوية وسعر الإلغاء. هذا يساعد في التخطيط.
# 7 تقييم جودة حركة المرور
في أغلب الأحيان ، يسافر الناس مرتين في السنة. لذلك ، عندما يقومون بتثبيت التطبيق ، ليس حقيقة على الإطلاق (وهذا أمر طبيعي) أنهم لن يشتروا التذاكر الآن. ولكن لا يزال من المهم تقييم مدى جودة مصدر الزيارات. نحن نحاول أن نتوقع من خلال الإجراءات الأولى للمستخدم ما هو احتمال قيامه بعملية شراء.
سبعة أمثلة
- شركاء الفرز
- فرز الفنادق ؛
- تحليل الصور
- تحليل المراجعات ؛
- التنبؤ بالأسعار
- التنبؤ بالإلغاء
- تقدير الحركة.
أود أن أوجه انتباهكم إلى النقاط الثلاث الأولى. بفضل هذه النقاط ، يبدو لي أننا تعلمنا أن إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي أمر بسيط للغاية. أوصي بأخذ المطور الخاص بك وقضاء يوم واحد في البحث.
إذا كان لديك أي مهمة تعتقد أنها يمكن أن تكون آلية. هناك فرصة كبيرة لأن ما عليك القيام به تم بالفعل من قبلك ، وتطبيقه على نفسك لن يستغرق الكثير من الوقت.
يمكن العثور على مزيد من التقارير حول تسويق المنتجات على قناة
epicgrowth Telegram.
نسخة الخطاب
المنشورة على vc.ru.