ИИ-сервис покупки транспортных билетов

Есть много сервисов для путешественников, которые упрощают планирование маршрута и расходов. У них красивые иконки и удобный интерфейс, но в целом они очень похожи друг на друга. Да, и недостатками тоже. Команда ai people придумала, как сделать сервисы покупки билетов еще удобнее с помощью машинного обучения.

Почему мы вообще за это взялись? Потому что мы — заядлые путешественники, влюбленные в искусственный интеллект. Мы хотим, чтобы дизайн по-прежнему делали с умом и с заботой о пользователях. А еще проповедуем смарт-дизайн. Это когда под красивой оберткой есть еще автоматизация типовых действий пользователя средствами нейросетей, машинного обучения и других алгоритмов.

Рассказываем, что из этого получилось.

• Узкая направленность. При построении маршрута не комбинируют разные виды транспорта, чаще всего могут предложить максимум трансфер, такси от аэропорта или вокзала.
• Строгий выбор даты. Обычно нужно указать точную дату — никаких «плюс-минус день». В некоторых агрегаторах реализован так называемый «календарь цен» — он показывает нижний порог цены, но сравнивать по нему билеты на разные даты не очень удобно.
  
• Выбор времени после поиска. На многих агрегаторах сначала нужно ввести место и дату и только потом можно редактировать время. Плюс, можно выбирать время только в пределах одного дня. Было бы гораздо удобнее расширить диапазон и учитывать билеты на соседние даты.
  
• Развлечения. При планировании путешествия нужно еще придумать, как интересно, вкусно и весело провести время. Считаем, что будет здорово, если при покупке билетов на определенное направление сервис автоматически будет предлагать не только варианты жилья, но и интересные места — достопримечательности, рестораны и кафе, места для прогулок, тусовок, отдыха.
  
• Особые категории пассажиров. Увы, не все агрегаторы заботятся о комфорте людей с ограниченными возможностями. Так же обстоят дела с владельцами животных. Специальный фильтр избавил бы от лишних переживаний и ненужных скандалов
  

Ну и самое страшное — унификация. Вместо того чтобы становиться лучше и развивать рынок, сервисы стремятся быть «не хуже» — копируют друг друга и теряют индивидуальность. Все ресурсы брошены на то, чтобы победить в конкурентной борьбе и переманить друг у друга пользователей вместо того, чтобы делать действительно полезные продукты и привлекать новых людей.

В итоге аудитория распыляется между множеством агрегаторов, а бедный пользователь вынужден выбирать между однотипными продуктами.

Если смог выбрать — получает не лучший результат. А если не смог — тратит часы на ручное сравнение маршрутов, подбор жилья и планирование досуга. Что со всем этим делать? Мы пораскинули мозгами и разработали прототипы нескольких приложений.

Поиск на основе машинного обучения, который включает:

• фильтр для людей с ограниченными возможностями;
• фильтр для животных;
• выбор нескольких городов вылета;
• точный выбор времени.

Допустим, мы хотим лететь из Перми в Рим. Из Перми прямых рейсов нет — только через Москву с длинной пересадкой. Наш фильтр добавляет к пути небольшое расстояние, которое можно комфортно проехать до ближайшего крупного города — например, 300 км. Потом мониторит предложения и находит более дешевый и/или быстрый маршрут.

Например, предлагает доехать на каршеринге до Екб, там пересесть на самолет и лететь через Москву. Или долететь до ближайшего к Риму города, а оттуда добраться в город на автобусе.

Подглядели идею у «Вандруки» и немного доработали. Суть в следующем. Пусть нам снова нужно попасть в Рим. Билет через Рим до Лиссабона дешевле, поэтому «умный» поиск предлагает взять такой билет и сойти в Риме, не долетая до Лиссабона.

Плюс в том, что не нужно отслеживать и отлавливать новые предложения — все уже встроено в фильтр. Еще такая комбинация экономит 2 часа в пути.

• Даты. Как обычно, доступны варианты «туда и обратно», «только туда».
• Пассажиры. Не только количество и возраст пассажиров: ребенок/взрослый. При бронировании есть возможность указать, что с вами летит инвалид. Это нужно, чтобы избежать вот таких случаев и заранее отсеять неподходящие авиакомпании.
• Животные. Можно заранее выбрать провоз животного в салоне (для мелких кошек, собак и так далее) или в багажном отсеке.
• Классы. Иногда полет бизнес-классом может обойтись дешевле. Но на сайтах многих авиакомпаний нельзя выбрать все классы обслуживания при поиске. А у нас можно.
• Продолжить маршрут. Стандартная опция, которая делает маршрут сложным.
• Багаж. Можно летать с несколькими чемоданами или налегке.
• Пересадки. Если нужен маршрут без пересадок или вы согласны на ограниченное их количество, это можно указать заранее.
• Транспорт. Разные виды транспорта в одном месте и в разных комбинациях.
• Цена. Как обычно, можно выбрать желаемый диапазон цен.
• Время. Можно проверить сразу несколько комбинаций в одном запросе. Например, мы хотим слетать на выходные. Значит у нас есть 4 варианта перелетов туда–обратно: ПТ вечер — ВС вечер, ПТ вечер — ПН утро, СБ утро — ВС вечер, СБ утро — ПН утро. В «умном» поиске можно проверить сразу 4 варианта: выбрать день и к нему автоматически прибавятся 12 часов предыдущего и 12 часов следующего дня.
• Права. Можно указать, что у вас есть водительское удостоверение, если вы готовы пользоваться каршерингом.
  

Если вы летите из разных городов и планируете встретиться в конечном пункте. Например, двое друзей из Питера и Москвы собираются в Европу. Выбираем города вылета и смотрим город прилета (либо все направления). Так проще состыковаться по времени вылета и прибытия, сразу сравнить цены по всем странам и городам для нескольких путешественников.

Если мы знаем, куда полетим (например, в Сингапур) и можем вылететь также из ближайших городов. Мы выбираем эти города сами, например Москва, Санкт-Петербург и Таллин и смотрим все маршруты из этих городов.

Как и ранее, алгоритм учитывает все средства передвижения: самолеты, автобусы, поезда и электрички, сервисы попутчиков, каршеринга, аренды авто.

Нэнси — прототип приложения на основе ИИ. Пользователь может общаться с ботом 3 способами: вводить команды голосом, загружать картинки или использовать обычный текстовый ввод.

Нэнси уже знает пол, возраст, основные интересы пользователя — например, хобби, предпочтительные виды отдыха, любимые страны. Все это он заранее указывает в своем профиле.

В ходе диалога бот узнает пользователя больше и дополняет имеющиеся данные. На основе информации из профиля и чата, а также данных о других пользователях Нэнси составляет релевантные маршруты-программы.

• Знакомство. Сначала пользователь беседует с ботом. Бот задает уточняющие вопросы. Иногда есть готовые ответы, иногда нужно отвечать самому.
• Предложения. На основе информации из профиля и чата бот предлагает 3–5 стран. В каждой стране подбирает несколько курортов, которые точнее соответствуют желаниям пользователя.
• Выбор курорта. Пользователь переходит в понравившийся курорт. Внутри можно прочитать описание курорта, узнать, где поселиться (3–7 лучших отелей) и чем заняться (групповые и индивидуальные программы).
  

• Выбор отеля. В описаниях отелей все привычно: описание, фотографии, удобства. Отдельно можно изучить программы и интересные места рядом. Места рядом можно искать просто в поиске, а можно смотреть подборки.
• Еще доступны события рядом: городские/региональные/международные праздники + мероприятия отеля или каких-либо групп. Программа поездки оплачивается дополнительно (на этом не надо заострять внимание, просто это для понимания). Программа может быть групповой или индивидуальной. Внутри программы есть информация о том, что входит в программу и сколько все это стоит + есть описание на каждый день.
  

• Что это? Алгоритм, который предлагает релевантные варианты отдыха по вашим данным и поведению.
• В чем суть? Подбор происходит на основе информации из профиля пользователя, введенных данных и реакций. Пользователь обучает алгоритм своими лайками и дислайками. А еще приложение использует данные других пользователей со схожими интересами.

• Пожелания. Пользователь заполняет все поля: даты путешествия, наличие виз, тип отдыха, желаемый диапазон цен.
• Предложения. На основе собранных данных алгоритм предлагает релевантные варианты. Подборка становится более точной за счет лайков и дизлайков пользователя (почти как в Tinder).
• Быть или не быть. В карточках подборки можно почитать про страну/город, посмотреть фотки. А можно сразу решиться и купить билет без лишних телодвижений :)

На основе машинного обучения + введенных параметров + заполненного профиля алгоритм предлагает маршрут.

Чтобы начать, пользователь заполняет все поля. Главный параметр — «страны, достопримечательности». В нем можно указать город, достопримечательность, фестиваль или другое событие. В общем, все что поможет определить город (страну). Тут же важно решить, «как передвигаемся». На своем авто (как в примере), автобусом, самолетом, поездом.

Программа предлагает разные маршруты в зависимости от выбранного типа отдыха. Например, если пользователь указал «парк развлечений» и «гастротур», приложение связывает эти понятия и добавляет в список пунктов Париж. Здесь есть «Диснейленд» и можно вкусно поесть. Внутри маршрута показываем подробности по каждому городу: самые главные места, кафе, отели, развлечения и т.д.

Таким образом, наша команда на шаг приблизилась к первому заботливому сервису бронирования путешествий. Мы поделились своими идеями с вами и ждем обратной связи — конструктивная критика рулит.

#aipeople #machinelearning #travel #ux