От самокатов до самолётов: кейсы внедрения предиктивной аналитики в транспорте
Анализ данных помогает транспортным компаниям прогнозировать спрос, рационально использовать ресурсы и увеличивать прибыль. В статье рассмотрим, как предиктивную аналитику используют компании ORS и МТС Юрент.
Транспортная отрасль стремительно меняется — конкуренция усиливается, а клиенты предъявляют всё больше требований к качеству сервиса. Чтобы оставаться востребованными, компании ищут способы повысить эффективность работы и улучшить качество обслуживания клиентов. Одно из решений — внедрение предиктивной аналитики, с помощью которой можно не только оптимизировать текущие процессы, но и выстроить стратегию развития.
Как авиакомпании прогнозируют загрузку рейсов
Компания ORS создаёт решения для управления доходами авиаперевозчиков. Её система RMS помогает анализировать историю бронирований и цены на билеты. На основе этих данных нейросеть прогнозирует загрузку рейсов, потенциальную выручку и формирует рекомендации по ценообразованию в разных сегментах.
Система также визуализирует данные в виде графиков, чтобы авиакомпании могли оперативно принимать управленческие решения. ORS применяет облачную инфраструктуру Yandex Cloud и масштабирует вычислительные мощности при повышении нагрузки.
В будущем компания планирует расширить функции RMS: добавить прогнозирование продаж дополнительных услуг и динамическое ценообразование в зависимости от спроса. Это позволит авиаперевозчикам гибко управлять тарифами и увеличивать доход.
Как адаптироваться к сезонному спросу в прокате самокатов
МТС Юрент управляет крупнейшим в России парком самокатов — более 150 000 единиц в 175 городах. Летом количество поездок резко увеличивается, а зимой снижается — поэтому компании нужен гибкий подход к управлению спросом. Для этого она использует облачные технологии.
С помощью сервисов Yandex Cloud компания:
- Оптимизирует операции: анализирует спрос по районам, распределяет самокаты и контролирует их состояние.
- Улучшает клиентский опыт: отслеживает поведение пользователей, продолжительность и частоту поездок.
- Проводит финансовый анализ: рассчитывает прибыльность, прогнозирует выручку и управляет затратами.
- Планирует изменения: на основе накопленных данных принимает решения о расширении парка.
Для работы с аналитикой МТС Юрент использует Yandex Managed Service for ClickHouse® и Yandex Managed Service for Greenplum®. Ключевые показатели, которые анализирует компания:
ARPPU — средний доход на активного пользователя.
- Доступность парка — доля самокатов в рабочем состоянии.
- Утилизация — уровень загрузки самокатов в часы пик.
- Частота поездок — показатель лояльности клиентов.
Облачные технологии позволяют компании быстро адаптироваться к изменениям спроса, масштабируя ресурсы при необходимости.
Какое будущее ждёт транспортную отрасль
Развитие технологий больших данных стимулирует транспортные компании всё чаще внедрять искусственный интеллект и автоматизацию. Цель — повышение надёжности и эффективности работы.
В авиаперевозках ИИ помогает анализировать бронирования и предпочтения клиентов, предлагая персонализированные услуги. Также внедряются системы предиктивной аналитики для планирования технического обслуживания самолётов.
В сфере грузоперевозок широко применяются IoT-устройства. Датчики на транспортных средствах отслеживают состояние грузовиков и груза в реальном времени, чтобы компании могли оперативно устранять проблемы и повышать эффективность логистики.
С внедрением новых технологий компании создают центры компетенций по работе с данными и инвестируют в обучение сотрудников. Это позволяет не только автоматизировать процессы, но и развивать внутренние компетенции для работы с технологическими решениями.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал и читайте ещё больше историй о компаниях, которые создают и развивают бизнес вместе с Yandex Cloud.
Другие кейсы наших клиентов и партнёров:
На месте МТС Юрент я бы не передавал данные прямому конкуренту - Яндексу