Warum wird CarPrice von künstlicher Intelligenz angetrieben?

Über neuronale Netze wurden in den letzten drei Jahren viel geschrieben und gesagt. Wir haben uns auch entschlossen zu erzählen, wie wir „künstliche Intelligenz“ in der täglichen Arbeit einsetzen. Darüber hinaus kommt er mit vielen Routineoperationen viel besser zurecht als Menschen.



Im Autoverkauf sind alle wichtigen Operationen traditionell an Menschen gebunden - emotional und in unterschiedlichem Maße zuverlässig. Jedes Jahr führt CarPrice bis zu 150.000 Auktionen durch, was bedeutet, dass im Darm des Unternehmens Terabytes an Statistiken für jedes Automodell gesammelt werden, vom tatsächlichen Zustand bis zur Preisdynamik je nach Verkaufsort und Tageszeit. Ist es möglich, durch die Analyse von Informationsfeldern die Umwandlung in Verkauf zu erhöhen? Es ist möglich und notwendig!

Zunächst wollten wir ein Tool erstellen, das dem Manager bei seiner Arbeit hilft. Während des Testprozesses waren sie jedoch davon überzeugt, dass das neuronale Netzwerk ohne Person ziemlich gut ist. Aber das Wichtigste zuerst.

Im Folgenden werden einige Tools vorgestellt, die auf der Grundlage neuronaler Netze erstellt wurden und die es uns ermöglichen, die Arbeitseffizienz zu steigern. Alle arbeiten ständig online.

Smart Margin

Smart Margin ist eines der wichtigsten Instrumente zur Steigerung der Rentabilität. Das System weiß, für wie viel wir jedes Auto verkaufen können, unter Berücksichtigung von Alter, Kilometerstand, Ausrüstung, Schaden, Tageszeit, Farbe, Wochentag und sogar dem Geschlecht des Verkäufers. Es gibt viele solcher Parameter, etwa 600.

Das neuronale Netz versteht unabhängig davon, wie viel Händler für das Auto geben und wie viel wahrscheinlich für den Verkäufer geeignet ist, und berechnet unabhängig die optimale Größe der Auktionsspanne. Smart Margin wird eingerichtet, um die Bedingungen zu schaffen, unter denen die Wahrscheinlichkeit, ein Auto zu verkaufen, maximal ist. Manchmal weist das neuronale Netz für einen garantierten Verkauf die niedrigstmögliche Marge zu, da die Maschine hochliquide und in gutem Zustand ist und der Verkäufer sie schnell an einen anderen Ort verkauft. Bei einem anderen Auto ist die Marge höher, da die Reparatur unzuverlässig und teuer ist, was bedeutet, dass für CarPrice mehr Risiken bestehen.

Sie können etwas im Sinne von "Machen Sie einfach die Marge minimal, dann wird der Umsatz wachsen" sagen und ... Sie werden einen Fehler machen. Es gibt Autos, deren Besitzer ihr Auto nicht verkaufen, auch wenn wir extra bezahlen. Es gibt Autos, deren Besitzer im Allgemeinen nicht preisempfindlich sind - Service und Sicherheit der Transaktion sind ihnen viel wichtiger. Daher bedeutet eine einfache Reduzierung der Marge in den meisten Fällen, dass wir keine Einnahmen erhalten. Ich wiederhole, die Hauptaufgabe dieses Tools besteht darin, Bedingungen für den Verkauf des Autos zu schaffen. Wenn zum Beispiel die Marge um einen bestimmten Prozentsatz verringert wird, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, ein Auto zu verkaufen, um das 2-3-fache, dann werden wir es tun. Infolgedessen steigt der Umsatz des Unternehmens aufgrund des starken Anstiegs der Umsatzumwandlung.

Hier sind einige Statistiken. Vor der Implementierung haben wir A / B-Tests durchgeführt. Unten finden Sie ein Beispiel für ein Margendiagramm. Die schwarze Linie ist eine Testgruppe mit einem intelligenten Rand. Grün ist eine Kontrollgruppe ohne intelligente Marge. Es ist ersichtlich, dass gemäß den Empfehlungen des neuronalen Netzwerks die Marginalität geringer ist.



Und dies ist eine Grafik des Zustands der gekauften Fahrzeuge, die wir in den "Sternen" reflektiert haben. Es stellt sich heraus, dass wir bei korrekter Berücksichtigung aller Faktoren durch das neuronale Netz mehr gute Autos einlösen als ohne das neuronale Netz. Besseres Auto - weniger Beschwerden.



Umrechnungstabelle. Für eine Testgruppe mit einer intelligenten Marge ist sie höher:



Höherer und durchschnittlicher Preis des gekauften Autos. Das heißt, der Auktionserlös ist auch höher:



Vergleichen Sie abschließend die durchschnittliche Rendite zwischen den Gruppen insgesamt. Mit der Verwendung von Smart Margin stellt sich heraus, dass diese um einige zehn Prozent höher ist, einfach weil die Conversion wächst. Aufgrund der „intelligenten“ Reduzierung der Margen bei bestimmten Autos erzielen wir eine höhere Umsatzumwandlung, was natürlich den Umsatz des Unternehmens stark steigert.

Ist das neuronale Netzwerk bei der Bestimmung des optimalen Spielraums falsch? Heute fast keine, aber in der Testphase sind ständig Fehler aufgetreten.

Intelligente Kompatibilität

Angenommen, wir haben einen Fahrzeuginspektor eingestellt. Er arbeitete mehrere Monate und hielt mehrere hundert Auktionen ab. Das neuronale Netzwerk analysiert die Ergebnisse seiner Arbeit und findet heraus, mit welcher Art von Auto oder Kunden es besser funktioniert. Zum Beispiel kauft man perfekt Autos von Mädchen mit iPhones. Und der andere kommt mit der Volkswagen Modellreihe perfekt zurecht. Jemand, der etwas Besonderes im "Japanischen" ist, und jemand kauft perfekt alles hintereinander, aber nur am Montag oder Freitag.

Solche Muster werden vom neuronalen Netzwerk überwacht. Budgetautos oder teure "Deutsche" oder "Koreaner" - wer auch immer zu uns kommt, das System weiß, welcher Mitarbeiter die beste Konvertierung bietet. Durch die Registrierung auf der Website und das Hinterlassen von Daten über das Auto ernennt das neuronale Netzwerk einen Mitarbeiter, der besser als jeder andere zurechtkommt. Wie im ersten Fall werden viele Parameter berücksichtigt, einschließlich des Telefonmodells des Kunden (wenn die Aufzeichnung über die mobile Version der Website erfolgte).

Nach der Einführung der intelligenten Kompatibilität war die Konvertierung bei Auktionen, bei denen der Inspektor empfohlen wurde, um 2 bis 5 Prozentpunkte höher als bei Auktionen ohne Empfehlung. Und die durchschnittliche Marge der Auktion ist 10-15% höher. Dies ist eine Menge, insbesondere wenn Sie bedenken, dass eine solche Effizienzsteigerung keine Kosten verursacht.

Intelligentes Schlitzen

Dies ist ein schwierigeres neuronales Netzwerk. Mit der Anmeldung für einen Autoverkauf bestimmt der Kunde die Adresse und die Uhrzeit. Wie gesagt, wir verstehen im Voraus, wie wahrscheinlich es ist, dass der Eigentümer das Auto über uns verkauft. In der Phase der Verteilung von Slots geben wir einem solchen Kunden / Auto-Paar eine Zeit mit höherer Priorität, in der die potenzielle Marge oder Umwandlung höher sein wird.

Wie sieht es in der Praxis aus? Wenn laut Analyse die Wahrscheinlichkeit einer Conversion eines Kunden sehr hoch ist, sind bei der Aufnahme alle Slots für ihn frei - ich möchte nicht wählen. Und wenn der Besitzer eines Autos mit einer Reihe von Merkmalen ankommt, die historisch bei uns nicht gut umgesetzt wurden, stehen nur nicht beanspruchte Slots zur Auswahl. Zum Beispiel am späten Abend. Denn wenn Sie einem Kunden mit geringer Conversion-Wahrscheinlichkeit die angeforderte Zeit geben, kann sich ein Kunde mit höherer Conversion-Wahrscheinlichkeit nicht anmelden und ein Auto verkaufen. Wenn jedoch ein flüssiger Konkurrent auf einem Platz erscheint, der von einem nicht so flüssigen Auto belegt ist, übertragen wir das erste Auto mithilfe der Ressourcen des Callcenters auf weniger beliebte Stunden.

Es ist auch wichtig zu berücksichtigen, dass nicht jeder Kunde irgendwann in unser Büro kommt. Wir sind zum Beispiel überrascht, dass Frauen doppelt so obligatorisch sind wie Männer. Und Menschen mit iPhones erreichen CarPrice 30% besser als Menschen mit Android-Handys. Wir berücksichtigen dies und vieles mehr, wenn wir dem Kunden die Möglichkeit geben, die beste Zeit zu wählen.

Nachfolgend finden Sie die traditionellen Statistiken. Wir haben die Autos nach der vom neuronalen Netz geschätzten Wahrscheinlichkeit ihrer Ankunft in drei Gruppen eingeteilt - grün, gelb und rot. Sobald dieses Tool zu funktionieren begann, stieg die Zahl der Besuche umweltfreundlicher Autos. Wie Sie sehen können, hat sich das System nicht geirrt.



Und dies ist die Umwandlung der Ankunft des Lösegeldes. Es ist zu erkennen, dass auch das Volumen der "grünen" Autos wächst.



Unsere Einnahmen an Punkten mit Smart Slots sind jetzt 27% höher als an Punkten ohne diese. Und wieder kostenlos. Abgesehen von den Kosten für Algorithmen und Programmierung natürlich.

Smart Tape

Jeder Händler, der Autos bei uns kauft, hat bestimmte Vorlieben. Jemand liebt teure Modelle, jemand kauft nur "Logans" und "Solaris" ... Händler schauen sich viele Autos an, und wenn Sie ihre Kaufpräferenzen bei der Erstellung eines Auktions-Feeds berücksichtigen, können Sie die Conversion stark steigern. Es scheint offensichtlich zu sein? Alles ist jedoch etwas komplizierter.

Händlerpräferenzen sind inkonsistent. Geschäfts- und Kundenpräferenzen ändern sich, sodass sie von einem Segment in ein anderes wechseln können. Das neuronale Netzwerk für Klicks, Transaktionen und Transaktionen bestimmt dies und konfiguriert den automatischen Feed neu. Angenommen, ein Händler in Ivanov aus Wologda hat im Dezember „Tricks“ für 300-500.000 Rubel gekauft. Aber plötzlich im Januar begann er, teure SUVs zu einem Preis von eineinhalb bis zwei Millionen zu kaufen. Das Band wird sofort wieder aufgebaut und bietet ihm die relevantesten Autos. Darüber hinaus sendet ihm das System selbst Benachrichtigungen, die sensibel auf die Reaktion reagieren.

Nachfolgend einige typische Händlerprofile. Wer billige Autos kauft, kauft in der Regel nie teure Autos. Warum sollten sie sie dann zeigen?



Dies ist der einfachste Filter. Bei der Bildung eines persönlichen Auktionsbandes analysiert ein neuronales Netzwerk gleichzeitig Hunderte solcher Attribute.

Durch die individuelle Erstellung eines Auktions-Feeds erhalten wir höhere Auktionsraten. Ein Dealer, der zum Beispiel einen dreijährigen „Logan“ benötigt, kämpft eher für ihn und setzt wahrscheinlich höher als andere. Wenn wir den Kunden nur die Autos zeigen, an denen sie am meisten interessiert sind, erhalten wir eine Erhöhung der Umstellung auf Rückkauf und eine Erhöhung der durchschnittlichen Marge für die Auktion.

Was ist das Ergebnis?

Natürlich entwickeln wir andere Neuroinstrumente, von denen einige heute kurz vor der Implementierung stehen. Warum ist das so wichtig? Erstens ermöglicht uns das neuronale Netzwerk, mehr aus dem bestehenden Kundenfluss zu verdienen. Das heißt, um den Umsatz zu steigern, müssen Sie die Marketingkosten nicht erhöhen. Zweitens bietet das neuronale Netz zufriedenere Kunden - je mehr Menschen Autos über CarPrice verkauften, desto höher war der NPS. Und auf lange Sicht ist dies vielleicht viel wichtiger als der Umsatz.

Für diejenigen, die das Videoformat bevorzugen, bieten wir eine Präsentation von Denis Dolmatov, CEO von CarPrice, die sich unseren neuronalen Netzen widmet.

Und schließlich zu den offenen Stellen. Jetzt suchen wir den DevOps / Linux-Administrator in Moskau im Autoauktionsteam sowie den leitenden PHP-Entwickler im internen Serviceteam. Wir freuen uns auf Ihren Lebenslauf.