Case study
Naszym Klientem była globalna organizacja z branży transportowej, świadcząca usługi finansowe i rozliczeniowe dla podróży służbowych. Firma poszukiwała sposobu na lepsze zrozumienie trendów w aktywności lotów biznesowych oraz identyfikację okresów o zwiększonym zapotrzebowaniu na podróże służbowe.
Zespół Klienta chciał uzyskać odpowiedź na pytanie, jak zmienia się częstotliwość lotów biznesowych w czasie i czy możliwe jest stworzenie modelu, który pozwoli prognozować te zmiany. Celem PoC było opracowanie rozwiązania analitycznego umożliwiającego prognozowanie aktywności podróżnych, co w dalszej perspektywie mogłoby usprawnić proces targetowania ofert marketingowych i planowania działań sprzedażowych.
Zespół 3Soft opracował model predykcyjny, który prognozował częstotliwość lotów biznesowych na podstawie danych pozyskanych metodą web scrapingu.
Ponieważ Klient nie dysponował własnymi danymi historycznymi, szczególny nacisk położono na walidację jakości danych oraz ich przygotowanie do modelowania. Proces obejmował ekstrakcję informacji z nieustrukturyzowanych źródeł z wykorzystaniem technologii OCR (Tesseract), a następnie ich przetwarzanie i modelowanie w środowisku R.
Model został wdrożony na platformie Cloudera, a jego wyniki zaprezentowano Klientowi w formie interaktywnego dashboardu, umożliwiającego analizę trendów i sezonowości w podróżach biznesowych.
Klient uzyskał możliwość samodzielnej weryfikacji wyników modelu oraz ocenienia jego potencjału. Pomimo ograniczonego dostępu do danych wewnętrznych, projekt potwierdził skuteczność podejścia i stał się punktem wyjścia do dalszego rozwoju rozwiązania w oparciu o rzeczywiste dane historyczne.
W ramach projektu wykonano:
Kontakt
Z niecierpliwością czekamy
na wiadomość od Ciebie!
