В современной авиаотрасли важную роль играет персонализация клиентского опыта. IT‑сервисы S7 TechLab решают эту задачу с помощью инструментов на базе ИИ и аналитики: они выстраивают гибкое взаимодействие с аудиторией: от поиска рейса до дополнительных услуг.
Директор директората коммерческих продуктов S7 Airlines Юрий Романов рассказал о том, как благодаря персонализированным предложениям и динамическим механизмам ценообразования авиакомпания повышает конверсию и выручку, а пассажир получает удобное и релевантное предложение.
Как формируется спрос на путешествия
Около 20% клиентов приходят в сервисы S7 Airlines без четкого плана путешествия. Они еще не определились с датами и направлением. Для этой аудитории компания выстраивает механизмы формирования предложения, помогая сориентироваться и найти подходящий вариант.
S7 Airlines использует лендинги с привлекательными ценами на популярные направления, где предложения подбираются с учетом местоположения пользователя и его истории взаимодействий с сервисом, если он авторизован.
Также важным направлением является работа с мобильными приложениями, через которые компания оперативно информирует клиентов о специальных предложениях, скидках и актуальных маршрутах с помощью push‑уведомлений и персонализированных подборок.
Анализируя историю поиска и бронирования, система предлагает альтернативные направления. Например, если пользователь часто летал в Сочи, сервис может подсказать похожие курорты или напомнить о выгодных тарифах на сезонные рейсы. В том числе, это актуально, если на выбранные даты нет доступных билетов или рейсов.
Такой комплексный подход помогает клиентам быстрее принять решение и найти достойный вариант даже тогда, когда первоначальный запрос выполнить не получается. Лендинги со спецпредложениями и подборки направлений обеспечивают высокую вовлеченность — конверсия в переход на флоу превышает 30%. А если нужного рейса нет, система предлагает альтернативные маршруты, что дает дополнительные шансы спланировать поездку. Но пока итоговая конверсия в покупку в таком случае остается на уровне до 5%.
Как работать с уже существующим спросом
Большая часть аудитории S7 Airlines — пассажиры, которые уже определились с направлением и ищут удобные даты и выгодные цены. Для таких пользователей критично обеспечить быстрое и удобное взаимодействие с цифровыми сервисами авиакомпании. Чтобы решать эту задачу, S7 давно делает ставку на создание и развитие собственных IT‑продуктов.
Прогнозирование продаж (Forecast and Optimisation)
Сервис прогнозирования опирается на исторические данные и строит оценки спроса с учётом прошлых объёмов продаж по направлениям, сезонных колебаний и других влияющих факторов. В основе работы лежат долгосрочные данные, поскольку планирование рейсов ведётся на год вперёд. Поэтому алгоритмы наиболее эффективны на популярных регулярных направлениях, где есть стабильная история продаж и предсказуемый спрос. На новых или ярко выраженно сезонных маршрутах точность ниже из‑за ограниченного объёма прошлых данных.
Кроме истории, система учитывает поведение пользователей на платформах авиакомпании в реальном времени и корректирует планы продаж на основании текущих сигналов. На сегодняшний день модель формирует около 70% долгосрочных прогнозов автоматически, причём свыше 30% таких прогнозов внедряются без ручных доработок.
Такой подход обеспечивает компании предсказуемость: заранее видны рейсы с риском недогрузки, что позволяет запускать акции, корректировать цены и гибко управлять загрузкой. Прогнозы помогают перераспределять ресурсы по направлениям и оптимизировать расписание. С каждой итерацией, обучаясь на новых данных, система повышает точность последующих расчётов.
Динамическое ценообразование (Dynamic Pricing)
Ценообразование в авиаиндустрии эволюционировало от фиксированных тарифов и разовых ручных корректировок к динамичным моделям, где цена меняется в режиме реального времени. S7 применяет продвинутую модель — Additional Dynamic — которая учитывает множество факторов «в моменте».
Система постоянно мониторит текущий спрос по направлению и заполняемость рейса, принимает во внимание сезонность, праздники и значимые события в месте прибытия. Одновременно анализируется поведение пользователя: какие рейсы он просматривает, сколько времени проводит на странице и какие фильтры использует. На базе этих сигналов цена оперативно адаптируется без необходимости ручной обработки.
Цели подхода — максимизация выручки с каждого рейса, оптимальное заполнение самолёта и привлечение дополнительных сегментов аудитории через гибкие цены. Система также позволяет быстро реагировать на изменения рынка, например на акции конкурентов или внезапный рост спроса. По итогам последнего года внедрение динамического ценообразования дало прирост выручки от продажи билетов примерно на 2%.
Формирование финального предложения (Offer Engine)
После шага выбора билета S7 продолжает взаимодействие с пассажиром, превращая авиаперелёт в комплексное путешествие. Для этого используется Offer Engine, разработанный S7 TechLab.
Система анализирует текущий запрос клиента и его прошлые предпочтения, если пользователь авторизован. На основании этих данных Offer Engine формирует персонализированные предложения дополнительных услуг: оптимальную норму багажа, выбор места, питание на борту, лучшие предложения отелей и аренды автомобилей, экскурсии и трансферы.
Технология сочетает правила бизнес-логики, модели машинного обучения и генеративного AI: бизнес-правила задают границы допустимых предложений и минимальный набор опций, ML-модели оценивают вероятность отклика и ожидаемый доход с каждого предложения, а генеративные модели отвечают за внешний вид предложения на флоу покупки. Решение учитывает контекст — длительность путешествия, пересадки, время суток покупки, плотность предложений в корзине — чтобы избежать «перегрузки» клиента и поддерживать релевантность.
