Платформа предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта для повышения показателей эффективности гостиничного бизнеса

Номинация:
Алгоритмы и программные решения в области ИИ и больших данных

Описание проекта:
Платформа на основе искусственного интеллекта для прогнозирования спроса на гостиничные услуги. Программа учитывает различные факторы, например, такие как историческая динамика бронирований, их атрибутов, проводимых маркетинговых активностей, медиаплана, динамики погодной обстановки и других параметров, влияющих на загрузку номерного фонда. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: функции соединения различных источников данных, инжиниринг факторов, процедура отбора значимых факторов, машинное обучение разработанной модели для прогноза числа бронирований, функции оценки вероятности отмены бронирования.

Результаты:
Для настройки работы модели на ежедневной основе с учетом автоматического поступления данных из внешних источников написаны скрипты с исходным кодом на Python, реализующие различные сервисы обработки данных. Скрипты сервисов позволяют производить подключение, чтение, а также запись в базу данных класса MySQL, развернутую на Linux-сервере.
При разработке платформы было обучено 756 моделей машинного обучения на 7 различных временных периодах, сконструировано и изучено более 2600 факторов, проведено 2268 экспериментов с замером точности моделей на различных горизонтах прогнозирования.

Внедрение:
Базовый функционал платформы уже работает в тестовом режиме для 6 отелей, расположенных в Ленинградской области и Карелии (курорт «Игора», парк-отель «Дача Винтера», отели «Точка на карте» в Приозерске, Сортавале, Видлице, Лодейном Поле) с общим номерным фондом 300 номеров.
Предварительные эффекты от использования платформы:
1. CPL (цена лида) при проведении рекламных кампаний в интернете оптимизирована при прочих равных условиях на 22%.
2. Средняя точность прогнозирования на тренировочной, тестовой базе по данным 2021-2023 гг. составила 89% - 95% в зависимости от отеля.

Освещение в СМИ:
https://www.cnews.ru/news/line/2023-02-17_tehnologii_ii_pomogut_otelyam
https://cs.hse.ru/aicenter/news/816226657.html

Команда проекта:
НИУ ВШЭ, АО «НСБ»
Масютин Алексей Александрович
Бекларян Армен Левонович
Деркач Денис Александрович
Казьмин Алексей Анатольевич
Махрова Елена Ивановна

Контакты:
amasyutin@hse.ru
a.kazmin@nsburo.ru