«Аэрофлот» развернул платформу по работе с обращениями клиентов на основе технологий Big Data

2018

8 февраля 2018 года компания «Аэрофлот» сообщила о развертывании платформы по работе с обращениями клиентов, использовав для этого алгоритмы предиктивной аналитики данных.

В «Аэрофлоте» внедрена платформа для работы с обращениями клиентов

Обращения клиентов – ключевой источник информации о качестве сервиса «Аэрофлота». Повышение лояльности невозможно при отсутствии отлаженной и оперативной реакции на оставленные пассажирами отзывы, жалобы и информационные запросы, поступающие из разных каналов коммуникаций (включая социальные сети). Лояльность повышается, если компания открыта для замечаний и предложений, а клиенты уверены, что их пожелания будут услышаны и восприняты.

Цели проекта

Для повышения эффективности, скорости и качества обработки клиентских запросов было необходимо:

• создать единую платформу по обработке обращений из разных каналов коммуникаций, их

интеллектуальную классификацию и маршрутизацию;

• предоставить инструмент, позволяющий в режиме online отслеживать ключевые тренды в

социальных сетях, включая обратную связь о ПАО «Аэрофлот» от лидеров мнений (популярных блогеров, журналистов и пр.) и при необходимости использовать все доступные каналы коммуникаций для сохранения имиджа компании.

Ход проекта

Компания «Интегро Текнолоджиз» предложила авиакомпании «Аэрофлот» рассмотреть возможности технологии BigData, обеспечивающей консолидацию исторических данных, построение и регулярное обучение моделей для интеллектуальной классификации обращений, поиска неявных взаимосвязей и дублей.

Проведя исследование рынка решений, поддерживающих технологию BigData, специалисты «Аэрофлота» пришли к выводу, что платформы IBM BigInsights и IBM PureData являются наиболее функциональными и гибкими и отвечают потребностям авиакомпании.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.9 т

В рамках проекта были спроектированы и реализованы фундаментальные функции системы, позволяющие в дальнейшем гибко настраивать и оптимизировать алгоритмы ее работы.

Во-первых, внедрен процесс мониторинга упоминаний «Аэрофлота» в социальных сетях, отслеживания их тональности и динамики изменения вслед за различными информационными поводами. Анализ отзывов из социальных сетей проводился на массиве всего русскоязычного сегмента начиная с января 2014 года. Полученные данные использовались для машинного обучения, что позволило в режиме реального времени определять категорию и тональность конкретного упоминания, помогая ответственным сотрудникам правильно определять приоритеты реагирования на обращения в социальных медиа.

Во-вторых, на основе накопленных исторических данных были построены математические модели, позволяющие при получении обращения от клиента по любому каналу коммуникации, автоматически (с высокой долей вероятности) определить тему обращения, а также подразделение, ответственное за обработку и решение проблемы. Такой подход позволил снизить использование ресурсов для анализа и переназначения полученных запросов. Более того, в процессе работы, система анализирует «свежие» данные и непрерывно самообучается для повышения

Объединив эти два блока, удалось реализовать сквозной процесс, начиная с получения обращения в свободной форме в одной из социальных сетей, и заканчивая предоставлением Клиенту исчерпывающего ответа, а руководству Компании – подробного анализа причин произошедшего и единой отчетности по обращениям для принятия управленческих решений.

Результаты проекта

Система корректирует около 5% ошибочных тем обращений и самостоятельно определяет тему в 85% случаев.

За счет оперативного реагирования на наиболее резонансные информационные поводы, существенно повысилась лояльность потенциальных и существующих клиентов «Аэрофлота».

Оценка лояльности клиентов проводилась на выборке обращений из социальных сетей и из числа обращений, поступивших через «Единое окно». Скорость обработки «типовых» обращений увеличилась на 7% уже спустя месяц после начала опытно-промышленной эксплуатации. Также система позволяет автоматически определять тональность и маршрутизировать более 40 тыс. обращений ежемесячно. Более 130 тыс. упоминаний в социальных сетях собираются, по ним проводится аспектно-сантиментный анализ с целью определения наиболее волнующих пассажиров вопросов. Все вместе это создает солидную базу для предотвращения возникновения конфликтных ситуаций и значительного снижения сроков рассмотрения обращений, - рассказал Кирилл Богданов, CIO «Аэрофлота».

Компанией «Интегро Текнолоджиз» было осуществлено промышленное внедрение технологии BigData для автоматизации и объединения процессов на стыке традиционных каналов общения с клиентами и социальных сервисов.

По словам Кирилла Богданова, самый главный бизнес-результат — объединение жалоб из всех каналов обращений (e-mail, единое окно, представительства, офисы) и упоминаний из социальных сетей в единую платформу. Это позволило собрать в едином бизнес-процессе работу с обращениями, применить машинное обучение для автоматического разбора тематики обращения с целью последующей маршрутизации, а также вести мониторинг отзывов и обращений в социальных сетях в реальном времени.

Наша конечная цель — снизить сроки обработки обращений, проактивно коммуницировать с клиентами в социальных сетях, улучшить клиентский опыт. Довольный сервисом клиент вернется к нам еще не один раз, именно поэтому мы ценим возможность учиться и становиться лучше при каждом обращении, - отметил он.

При этом, результаты проекта показали безусловную эффективность технологии, что подтверждается планами заказчика по расширению ее использования.

Основой всех текущих и будущих грядущих изменений при подходе к работе с клиентами являются технологии работы с большими данными. Благодаря BigData у «Аэрофлота» появляются новые возможности ведения эффективного бизнеса. Данный проект однозначно можно считать прорывом года. В мировой авиации уже существуют CRM-проекты, но все они — без глобального сбора и анализа данных из социальных сетей. А ведь именно там сейчас аккумулируется поведенческий профиль клиента. В части работы с клиентами «Аэрофлот» сделал шаг вперед, нарастив невероятно большой объем источников поступления обратной связи от клиентов для получения наиболее точной и достоверной картины взаимоотношений, своевременного реагирования на жалобы и обращения. Все это ведет к повышению уровня лояльности, и в конечном итоге к росту объема продаж компании, - добавил Кирилл Богданов.

2016

До конца 2016 года компания "Интегро Технолоджис" должна будет разработать и внедрить в «Аэрофлоте» автоматизированную систему комплексного анализа рынка, которая будет выдавать перевозчику рекомендации, как повысить стоимость тарифов при сохранении объема бронирований.

Из документации по проекту, опубликованной в июне 2016 года, следует, что система сможет собирать информацию о текущем наличии мест и стоимости тарифных классов у конкурентов, их доступности для покупки через порталы-агрегаторы предложений. Сбор данных должен автоматически осуществляться не реже двух раз в сутки.

На основе собранных данных система позволит создавать прогностические модели по тарифам на прямых и транзитных международных маршрутах и выдавать рекомендации по изменению тарифов. Время работы модели для построения прогноза по всем направлениям и всем классам обслуживания не должно превышать двух часов.

Новая ИТ-система «Аэрофлота» будет анализировать предложения конкурентов и на основе этого выдавать рекомендации, где и как лучше повысить тарифы

Рекомендация будет включать в себя новую стоимость тарифного класса, срок действия новой стоимости и список обоснований в бизнес терминах. Экономический эффект рекомендаций, предложенных системой, должен превышать эффект от использования простого алгоритма следования тарифам конкурента с применением простого поправочного коэффициента, указывается в требованиях к системе.

Одним из требований к решению является наличие в нем средств визуализация информации и интерактивного анализа данных по таким параметрам как список изменений стоимости тарифных классов для разных перевозчиков, динамика изменений по перевозчику, сравнение расписаний, динамика изменения реальной доступности тарифных классов, динамика изменений объема бронирований «Аэрофлота» в привязке к изменениям тарифов других поставщиков и прочим событиям, прогноз изменения стоимости тарифных классов по направлению и многое другое.

Запрос предложений^[1] от поставщиков на разработку системы «Аэрофлот» объявил в конце мая 2016 года. Начальная цена контракта составляла 252,3 млн руб.

Победившая "Интегро Технолоджис" предложила выполнить работу за 229 млн рублей. Также в тендере участвовали "Техносерв Консалтинг" и "МФМ Интеграция".

В общем бюджете проекта стоимость прав на программное обеспечение составляет 115,5 млн рублей, стоимость аппаратной платформы – 68,7 млн рублей, стоимость работ по разработке и внедрению системы – 44,8 млн рублей.

В технических требованиях к системе указывается, что она должна быть реализована на базе платформы IBM, включающей в себя права использования такого ПО как IBM Biginsights for Apache Hadoop, SPSS Modeler и InfoSphere DataStage. IBM BigInsights, в частности, обеспечит хранение данных, необходимых для реализации функциональных требований, IBM InfoSphere DataStage - обеспечит сбор данных, а IBM SPSS Modeller будет использоваться для построения аналитических моделей.

Система должна стать частью единого информационного пространства «Аэрофлота» и предоставлять всю необходимую информацию для других информационных систем, используемых в компании.

Примечания