На 14-23% увеличили загруженность транспорта за счет ML-системы

Проблемы клиента

Упущенная прибыль

Снижение лояльности клиентов

Недозагруз / избыток продаж грузопочтовых слотов авиаперевозчика

Решение

1. Налажен процесс загрузки данных из смежных систем в озеро

2. Проведен анализ данных с использованием MLOps

3. Выявлена корреляция неочевидных факторов в данных независимых систем

4. Обучена модель, создан и внедрен рекомендательный модуль в бизнес-процессы

Результат

Снижение оверсейла
по большинству направлений

63%

Увеличение загруженности
грузового транспорта

Получен статус премиум-перевозчика

23%

до

Найдите решение
бизнес-задач уже сегодня

Найдите решение
бизнес-задач
уже сегодня

Найдите решение
бизнес-задач уже сегодня