आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजीज कैसे एविएलेसल्स बढ़ने में मदद करते हैं: सात उदाहरण

Aviasales में मोबाइल होटल के उत्पाद विपणन सम्मेलन एपिक ग्रोथ कॉन्फ्रेंस हेड, कॉन्स्टेंटिन सवेंको ने Aviasales में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के उपयोग के प्रयोगों और उदाहरणों के बारे में बात की।


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कई Aviasales समाधान जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों से संबंधित हैं, हैकथॉन से बाहर हो गए हैं। और पहले संस्करण से इन समाधानों में से अधिकांश व्यापार के लिए ठोस विकास और अच्छे परिणाम देते हैं, उदाहरण के लिए, रूपांतरण में वृद्धि या कम लागत।

कृत्रिम बुद्धि की तकनीक का उपयोग करने के लिए, इस प्रो में होना आवश्यक नहीं है। यहाँ रहस्य सरल है: बड़े निगमों ने पहले से ही आपके लिए सब कुछ किया है। और पोस्ट, उदाहरण के लिए, GitHub पर टर्नकी समाधान, जहां आप तंत्रिका नेटवर्क और स्मार्ट लाइब्रेरी पा सकते हैं।

आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आधार पर समाधान बनाने की कोशिश करने के लिए प्रेरित करने के लिए, कॉन्स्टेंटिन सवचेंको ने सात उदाहरणों का संग्रह किया है कि कैसे अवासेल्स इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग करता है।

# 1 टिकट पर भागीदारों का आदेश

टिकट पर भागीदारों का आदेश एक सरल उदाहरण है, लेकिन एक बार यह समझने में मदद मिली कि मशीन सीखना क्या है। यह वह टिकट है जो आपको एविएलेस पर मिलता है। विशिष्ट टिकट के लिए विभिन्न भागीदार अपनी कीमतें प्रदान करते हैं।

अक्सर विभिन्न भागीदारों से कीमतें समान होती हैं। हमें यह चुनने की आवश्यकता है कि कौन से भागीदार बड़े नारंगी खरीदें बटन पर डाल दें, जो अधिकांश उपयोगकर्ता क्लिक करते हैं। बेशक, सबसे पहले हम सबसे कम कीमत निर्धारित करते हैं, केवल इस तरह से यह काम करता है। लेकिन अगर विभिन्न भागीदारों से कई कम कीमतें हैं और वे समान हैं, तो हमें सबसे अच्छा चुनने की आवश्यकता है।

इस मामले में, हम दो मापदंडों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। पहला है खरीद बटन पर क्लिक करने से लेकर खरीदारी तक का रूपांतरण। और दूसरा कमीशन है कि एक विशेष भागीदार हमें भुगतान करता है। प्रत्येक के लिए एक संकेत संकलित किया गया है (नीचे स्क्रीन देखें), जो पहले स्थान पर अधिकतम दक्षता वाले साथी की पहचान करने में मदद करता है।



हमारे सभी साथी अपने फ़नल में सुधार करना चाहते हैं, इसलिए वे बहुत सारे प्रयोग करते हैं, और रूपांतरण समय-समय पर बदलता रहता है। इसकी निगरानी करना महत्वपूर्ण है और यही वह क्षण है जिसे स्वचालित किया जा सकता है।

मान लीजिए कि आपने "खरीद" बटन पर 5% मामलों में साझीदार को सबसे अच्छी कीमत नहीं दी है, लेकिन सभी अन्य भागीदारों को यह पता लगाने के लिए ड्राइव करना शुरू करें कि उनका रूपांतरण अब क्या है। आप इस प्लेट को अपडेट करते हैं, उत्पादकता को पुनः प्राप्त करते हैं - और इस प्रकार, अगला उपयोगकर्ता पहले से ही भागीदारों के नए आदेश को देखता है। आपका सिस्टम भागीदारों से प्राप्त डेटा से सीखता है और सबसे अच्छा समाधान चुनता है। इसे पहले से ही मशीन लर्निंग कहा जा सकता है।

# 2 होटल क्रमबद्ध

यदि टिकटों के साथ सब कुछ काफी सरल है: आप उन्हें कीमत के अनुसार क्रमबद्ध कर सकते हैं और शुरुआत में सबसे सस्ता डाल सकते हैं, तो यह रिसेप्शन होटलों के साथ काम नहीं करेगा।

यदि हम सबसे सस्ता होटल दिखाते हैं, तो सबसे अधिक संभावना है कि यह सरहद पर एक छात्रावास होगा और शायद ही कोई इसे पसंद करेगा। आप टिकट के साथ भी ऐसा करना शुरू कर सकते हैं: सभी होटलों को बारी-बारी से दिखाएं, देखें कि उनका रूपांतरण क्या है और सर्वश्रेष्ठ का चयन करें। लेकिन हमारे पास 4 मिलियन होटल हैं। मुझे डर है कि हममें से कोई भी इस परीक्षण के परिणामों पर खरा नहीं उतरेगा। इसलिए, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की मदद का सहारा लेते हैं।

एक टर्नकी समाधान भी है। इस मामले में, "स्मार्ट" पुस्तकालय, जो यैंडेक्स के लोगों द्वारा बनाया गया था, केवल उन लोगों के लिए बनाया गया था जो अभी तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पारंगत नहीं हैं। होटल में विशेषताओं की एक बड़ी संख्या है जिसके आधार पर उपयोगकर्ता अपनी पसंद बनाता है: मूल्य, रेटिंग, समीक्षा और इसी तरह। प्रवेश द्वार पर आप पुस्तकालय को होटल के पैरामीटर देते हैं; यह होटल को खरीदने के लिए रूपांतरण दिखाने से रूपांतरण स्थानांतरित करता है।

यह पुस्तकालय क्या करता है? इन आंकड़ों के आधार पर, वह यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रही है कि समान होटल में किस तरह का रूपांतरण होगा। आउटपुट पर, आपको रूपांतरण पूर्वानुमान मिलता है जिसे सॉर्ट के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

इस प्रयोग में, हमारे औसत बिल में + 17% की वृद्धि हुई। इस एल्गोरिथ्म ने बाकी हिस्सों से अधिक महंगे होटल दिखाने शुरू किए - और इस तरह लोग अधिक महंगे होटल खरीदने लगे।

रूपांतरण से संबंधित अन्य संकेतक और सब कुछ स्पष्ट रूप से बढ़ गया है: रूपांतरण बिक्री + 6%, राजस्व + 19%।

# 3 फोटो विश्लेषण

पार्टनर्स हमें प्रत्येक होटल के लिए कई तस्वीरें प्रदान करते हैं। लेकिन हम यह नहीं जानते कि उन पर क्या दर्शाया गया है। हमें यह जानने के लिए AI की आवश्यकता है कि वे किस गुणवत्ता के हैं और उन्हें किस क्रम में दिखाया जाना चाहिए। तस्वीरों में ऐसे भी हैं:



यह प्रसिद्ध हेयर ड्रायर किसी तरह मास्को में शीर्ष अंक में आ गया। यही कारण था कि हमने इसका पता लगाने का फैसला किया।

बड़ी संख्या में पुस्तकालय हैं; हमें एक उपयुक्त एक मिला जो फोटो में दर्शाए गए स्थान को निर्धारित करने का प्रयास करता है।

हमने इस लाइब्रेरी के माध्यम से अपनी सभी तस्वीरें चलाईं (आप इसे एक प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क कह सकते हैं) और इसका परिणाम मिला - लाइब्रेरी फोटो में जो कुछ देखती है, उसका एक अनुमानित विराम।



हमारे लिए यह समझना महत्वपूर्ण था कि यह सड़क पर था या अंदर। यदि सड़क पर है, तो हम मुख्य रूप से पूल में रुचि रखते थे। अंदर बेड, शौचालय, एक हॉल हैं।

तब हमने फैसला किया कि उपयोगकर्ताओं को पहली जगह में होटल का कमरा देखना दिलचस्प था। एक संख्या क्या है? यह तब है जब फोटो एक बड़ा बिस्तर दिखाता है। इसका सामना करना बहुत मुश्किल नहीं था। हमने मैन्युअल रूप से देखना शुरू किया कि क्या हुआ: सब कुछ अच्छा लग रहा था, लेकिन रिज़ॉर्ट गंतव्यों पर (विशेष रूप से बड़े पैमाने पर पर्यटन के लिए) बेड की तस्वीरें खराब दिख रही थीं। यह एक बहुत छोटे कमरे में एक बहुत छोटा बिस्तर था।

हमने इस बात का विश्लेषण किया है कि इस मामले में हमारे साथी और प्रतियोगी क्या करते हैं। और वे पूल की तस्वीरें दिखाते हैं, क्योंकि ऐसे होटलों में पूल हमेशा सुंदर होता है। हमने उन होटलों को सटीक रूप से सामने रखना शुरू किया, जिनमें पूल की एक सुंदर तस्वीर है।

इस तरह के एक मुद्दे को शुरू करने से, हमें न केवल मैनुअल लेबर से छुटकारा मिला (हम अपने हाथों से शीर्ष शहरों में होटलों की तस्वीरें लेने वाले फ्रीलांस लोगों को काम पर रखते थे), बल्कि रूपांतरण में + 12% की वृद्धि हुई, जो मुख्य रूप से पूल के साथ प्रयोग में समुद्र तट के स्थानों के कारण बढ़ी।

# 4 समीक्षा विश्लेषण

तस्वीरों के सौंदर्यशास्त्र और इंटीरियर की शैली - यह कुछ और है जिसके साथ आप काम कर सकते हैं, जैसा कि हमने सोचा था। अक्सर, विशेषताओं में बहुत समान होटल पूरी तरह से अलग शैली में बने होते हैं। आप पता लगा सकते हैं कि इंटीरियर कहां है - न केवल तस्वीरों से, बल्कि समीक्षाओं से भी।

उपयोगकर्ता अक्सर लिखते हैं कि वे इंटीरियर को कैसे पसंद करते हैं। मुझे कुछ समीक्षाएं मिली हैं, उदाहरण के लिए: "यहां मेरी दादी की तरह एक अद्भुत संख्या है।" लेकिन उपयोगकर्ता आमतौर पर कुछ आधुनिक और स्टाइलिश होटलों के बारे में लिखते हैं। वे स्थान, आकर्षण की निकटता या खिड़की से दृश्य के बारे में लिखते हैं।

जब उपयोगकर्ता किसी होटल की खोज करते हैं, तो वे सबसे पहले उन सभी चीजों को फ़िल्टर करते हैं जो उनके अनुरूप नहीं होती हैं, जो उनके पसंदीदा में कुछ विकल्प छोड़ते हैं। और अगला कदम जो पसंद को प्रभावित करता है वह है समीक्षा की समीक्षा करना। अक्सर बहुत सारी समीक्षाएं होती हैं। हमने सोचा कि निचोड़ को पढ़ना अच्छा होगा, यही सबसे महत्वपूर्ण है। हमने इस विचार के साथ शुरुआत की।

हमने अपने भागीदारों को आकर्षित किया जो समीक्षाओं के विश्लेषण में विशेषज्ञ हैं। उनके साथ मिलकर, हमने समीक्षाओं में से सबसे महत्वपूर्ण चीज को निकाला और बैज का एक निश्चित सेट एकत्र किया जिसे हमने होटलों पर रखा।



हम वास्तव में इस सुविधा को लॉन्च करना चाहते थे, इसके बारे में बहुत सपने देखते थे। लेकिन यह पता चला कि लोगों को परवाह नहीं है। हमने होटलों पर सुंदर बैज लगाए, जिससे होटल का मुख्य लाभ पता चला। लेकिन इससे रूपांतरण और संख्या प्रभावित नहीं हुई।

# 5 टिकट की कीमत

सभी समय के लिए हमने एविएलेस में काम किया, हमने बड़ी मात्रा में डेटा जमा किया है। और हमारी परिकल्पना यह थी कि प्रस्थान से पहले या किस दिन प्रस्थान करने से पहले कितना समय बचा है, इसके आधार पर टिकटों की कीमत कैसे बदलती है, के बीच एक संबंध है।

यह हमारी हैकथॉन परियोजनाओं में से एक था, जहां लोगों ने एक समाधान विकसित किया जो जल्दी से शांत परिणाम देने लगा।

इस निर्णय के लिए धन्यवाद, हमने डेटा को सहेजना शुरू किया, मूल्य कैलेंडर उन स्थानों, उन कीमतों और तारीखों को भरना शुरू कर दिया जिनके लिए हमारे पास वास्तविक डेटा नहीं था।

यह अद्भुत सटीकता के साथ काम करता है: कीमत का केवल 10% गलत है, जो घुटने पर बने समाधान के लिए एक अच्छा संकेतक की तरह लगता है।

भविष्यवाणियों के साथ और क्या दिलचस्प है? लोग अक्सर तय करते हैं कि कम टिकट की कीमतों का इंतजार करना है या अभी भी खरीदना है इस प्रकार, हमने उपयोगकर्ताओं को "अभी खरीदें" या "प्रतीक्षा करें" के लिए टिप्स देना शुरू किया। आमतौर पर, टिकट की कीमतें केवल बढ़ती हैं, इसलिए 90% मामलों में हम कहते हैं: "अभी खरीदें।" यहां उपयोगकर्ता का विश्वास न्यूनतम था।

नीचे हम क्या करने की योजना का एक लेआउट है। हम अपने पूर्वानुमानों के अनुसार कीमत कैसे बदलेंगे, इसके ग्राफ दिखाएंगे। हमें इससे और अधिक उपयोगकर्ता विश्वास मिलने की उम्मीद है।

# 6 होटल रद्द करने की भविष्यवाणी

अधिकांश उपयोगकर्ता गैर-वापसी योग्य टिकट खरीदते हैं और यह तथ्य कि उपयोगकर्ता ने टिकट खरीदा है, को अंतिम सौदा माना जा सकता है।

एक अलग तरीके से होटलों के मामले में; रिटर्न का हिस्सा अधिक है और हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि हम यहां कितना पैसा कमाएं। इसलिए, आरक्षण से पहले कितना समय बचा है और पिछले उपयोगकर्ता कार्यों के आधार पर, हम यह अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि रद्द करने का प्रतिशत और कीमत क्या होगी। इससे योजना बनाने में मदद मिलती है।

# 7 यातायात गुणवत्ता मूल्यांकन

ज्यादातर, लोग साल में दो बार यात्रा करते हैं। इसलिए, जब वे एप्लिकेशन इंस्टॉल करते हैं, तो यह बिल्कुल भी नहीं है (और यह सामान्य है) कि वे अब टिकट नहीं खरीदेंगे। लेकिन ट्रैफ़िक स्रोत कितना अच्छा है, इसका मूल्यांकन करना अभी भी महत्वपूर्ण है। हम उपयोगकर्ता की पहली क्रियाओं द्वारा यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि वह क्या संभावना है कि वह खरीदारी करेगा।

सात उदाहरण

• सॉर्टिंग पार्टनर;
• होटलों की छंटाई;
• फोटो विश्लेषण;
• समीक्षाओं का विश्लेषण;
• मूल्य भविष्यवाणी;
• रद्द करने की भविष्यवाणी;
• ट्रैफ़िक का अनुमान।

मैं आपका ध्यान पहले तीन बिंदुओं की ओर आकर्षित करना चाहता हूं। इन बिंदुओं के लिए धन्यवाद, यह मुझे लगता है कि हमने सीखा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को पेश करना काफी सरल है। मैं आपके डेवलपर को लेने और एक दिन के शोध पर खर्च करने की सलाह देता हूं।

यदि आपके पास कोई कार्य है जो आपको लगता है कि स्वचालित हो सकता है। इस बात की काफी संभावना है कि आपको जो करने की आवश्यकता है, वह आपके पहले ही हो चुकी है, इसे खुद पर लागू करने में ज्यादा समय नहीं लगेगा।

उत्पाद विपणन पर अधिक रिपोर्ट @epicgrowth Telegram चैनल पर देखी जा सकती हैं।
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