Azure Machine Learning: искусственный интеллект для успешного развития транспортного бизнеса

Одной из самых больших проблем операторов служб вызова такси всегда была высокая конкуренция и определение максимального тарифа, на который с высокой степенью вероятности согласится потенциальный клиент.

Отсутствие настроенной понятной коммуникации с клиентом и огромные потоки необработанной информации – загруженность дорог, наличие конкурентов поблизости потенциального клиента, отсутствие сегментации клиентской базы – а значит, отсутствие понимания того, какая сумма является приемлемой для каждого конкретного пассажира – все эти факторы приводят к отказам от поездок и нарастанию недовольства ценами и сервисом.

Одна из крупных украинских компаний, сервис онлайн-такси, смогла решить многие проблемы и повысить свою конкурентоспособность благодаря инновационному использованию передовых технологий анализа BIG DATA и внедрению машинного обучения на базе Microsoft Azure, а именно — сформировать и предложить оптимальную цену поездки для каждого конкретного пассажира с учетом множества факторов, таких как загруженность дорог, время суток, расстояние и повышенный спрос. Особенно остро стояла проблема коммуникации между пассажирами и водителями в период повышенного спроса на такси, когда у заказчика не было возможности найти машину по предложенному среднему тарифу. Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) дал возможность компании разработать гибкие коэффициенты, которые стали автоматически предлагаться клиентам, для того, чтобы с большей вероятностью можно было найти автомобиль. Служба машинного обучения (Azure Machine Learning) помогла рассчитать оптимальные цены на поездки и повысить показатели эффективности: увеличилось количество завершенных заказов и сократилось время поиска такси.

Еще одной задачей была быстрая обработка огромных массивов сырых данных (raw data), объем которых постоянно растет. Большое количество автомобилей и такое же огромное количество пассажиров, которые нуждаются в этих автомобилях, потребовало автоматизации процесса вызова такси. Внедрение комплексной аналитической платформы Microsoft Power BI позволило объединить, упорядочить и визуализировать данные компании, а также автоматически отображать поступающую информацию в режиме реального времени на информационных панелях. Таким образом, все сотрудники компании получают доступ к различным отчетам, что помогает быстро проводить анализ получаемых результатов, своевременно принимая решения для улучшения работы сервиса по вызову такси.

Применённая модель дала возможность создать и упростить механизмы для масштабирования всей инфраструктуры компании с возможностью гибко работать с данными на разных территориях в автоматическом режиме. Такое решение дало возможность компании наращивать темпы развития, увеличило количество обращений и привлекло новых клиентов.

РЕЗУЛЬТАТ:

• Среднее количество успешных заказов такси в период повышенного спроса выросло на 15%;
• Увеличилось количество принятых заказов по предложенному тарифу до 60%;
• Улучшилось обновление показателей производительности в реальном времени;
• Сократилось время подачи машины до 10 часов в месяц.