Прогнозирование конверсии продаж авиабилетов

На основе исторических данных о показах предложений на запросы по рейсам, их параметры (время, аэропорты вылета и прилета, количество пересадок, время пересадок, класс билета, количество пассажиров, и т.д.) а также информация о том, была ли совершена покупка билета созданы модели машинного обучения для прогнозирования конверсии продаж авиабилетов.

Общая задача: Создание системы прогнозирования запросов с наибольшей конверсий. Однако, с точки зрения повышения выручки (минимизации показов, которые не приведут к покупке) прогнозная система может использоваться для нахождения запросов, заведомо не приводящих к покупке.

Прогнозирование изменения цены авиабилетов (ценообразования)

На основе системы прогнозирования конверсии продаж решается задача оптимизации для выбора оптимальной наценки на стоимость авиабилетов (задача динамического ценообразования)

Общая задача: Создание системы прогнозирование наценки на стоимость авиабилетов, максимизирую их конверсию продаж.

На базе алгоритмов машинного обучения требуется разработать алгоритмы прогноза смотрения респондентов определенного рекламного блока. Входные данные – эфирные характеристики рекламного блока (дата, время выхода, объем блока, расписание программ, характеристики программ, жанр, ведущие и т.д.), данные по респондентам (социальные и демографические профили респондентов.