Проект

Павлин-Тревел (Проекты на базе технологий Big Data)

Заказчики: Павлин-Тревел

Москва; Туризм, гостиничный и ресторанный бизнес

Продукт: Проекты на базе технологий Big Data

Дата проекта: 2018/01 — 2019/12
Технология: BI
подрядчики - 433
проекты - 2997
системы - 1133
вендоры - 550
Технология: Big Data
подрядчики - 203
проекты - 573
системы - 227
вендоры - 185
Технология: Data Mining
подрядчики - 235
проекты - 795
системы - 277
вендоры - 195

2019: Развитие аналитического модуля для системы управления деловыми

Аналитическая компания Marketing Logic завершила проект по развитию аналитического модуля для системы управления деловыми поездками компании «Павлин-Тревел». Машинное обучение позволяет экономить до 40% от стоимости затрат на деловые поездки.

Система управления поездками автоматизирует ключевые процессы в организации командировок: выбор и заказ билетов, бронирование проживания, организация встреч и комплексных мероприятий. Система позволяет установить и использовать наиболее выгодные алгоритмы и правила подбора дат, времени, вида транспорта, точек отправления и назначения для сотрудников, чья деятельность связана с работой в различных городах.

При интеграции с бизнес-процессами компании-клиента искусственный интеллект обучается на максимально эффективных сценариях использования рабочего времени и даёт рекомендации о целесообразности отправки того или иного сотрудника в командировку в зависимости от его рабочего профиля, затрат на поездку и достигаемых результатов. Принципы геологистики, положенные в основу модуля, позволяют системе оптимальным способом рассчитывать комбинации домашних и гостевых городов и выстраивать маршруты для каждого сотрудника с учётом максимальной эффективности для бизнеса. В итоге расходы организации на деловые поездки уменьшается до 40% без снижения результатов.

«
В рамках любых классических задач по маркетингу, росту продаж, управлению сетью, корпорации сталкиваются с задачами по оптимизации перемещения сотрудников, предела целесообразности командировок. Применение машинного обучения позволяет точнее определить правила тревел-политики, снизить расходы на командировки без потерь в бизнес-показателях компании: продажи, доля рынка и уровень охвата. Мы планируем объединять разработанную систему с планом командировок организации, что позволит полностью уйти от человеческого участия в выборе и заказе деловых путешествий и ещё больше экономить за счёт раннего бронирования и оптимизации тревел-политики, – сказал управляющий партнёр Marketing Logic и эксперт в области Big Data и геомаркетинга Дмитрий Галкин.
»

«
Все знают, что ранее бронирование обычно выгоднее внезапных покупок. Машинное обучение на различных по качеству кейсах позволило увидеть насколько: при организации командировки за одну неделю стоимость путешествия в среднем на 30% ниже, чем при организации за один день, более ранее бронирование экономит до 40%, т.к. цены бронирования не меняются до даты фактической оплаты клиентом. Аналитика, прогнозные модели и чёткое финансовое и математическое планирование позволяют организации бизнес-поездок стать ещё более выгодной для наших пользователей, – отметил генеральный директор Pavlin-Travel Владимир Павлин.
»

Кроме существенной экономии бюджета, система управления поездками облегчает обмен документами и процесс согласования: счета и закрывающие документы напрямую направляются в бухгалтерию компании, а бюджет поездки согласовывается с руководством.