RMS для авиакомпаний
Удобная и гибкая система управления доходами для авиакомпаний
Используйте мощные аналитические и предиктивные инструменты для роста продаж и маржинальности бизнеса
- Быстрая настройкаПринимайте аргументированные решения на базе легко и быстро настраивающихся графиков, отчетов и бизнес-правил, исходя из специфики вашего бизнеса
- Гибкие бизнес-правилаЗадействуйте быстро и гибко настраиваемые автоматические триггеры, влияющие на ценообразование. Будьте всегда впереди конкурентов
- Управляемая модель прогнозированияЭффективные прогнозные графики исходя из ретроспективы данных. Вручную и автоматически настраиваемые параметры для управления алгоритмами
- Быстрый анализ ценовой политики конкурентовРынок как на ладони. Фиксируйте ценовые изменения и оперативно адаптируйтесь к конкурентной среде
- Удобный дизайнИспользуйте удобные пользовательские интерфейсы, основанные на UX/UI исследованиях. Вам нужно минимум времени аналитика от изучения системы до начала использования
Технологическое решение
«Рыночная ситуация и растущий спрос со стороны авиакомпаний стимулируют работу ORS над созданием системы RMS нового поколения. В ее основе — сочетание передовых международных подходов, рекомендаций и практического опыта авиакомпаний-партнеров, а также собственной экспертизы специалистов ORS. Система построена на гибкой архитектуре и включает модули динамического ценообразования как для авиаперевозок, так и для дополнительных услуг.
Модули прогнозирования спроса и анализа клиентского поведения используют нейросетевые модели и современные методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)».
Модули прогнозирования спроса и анализа клиентского поведения используют нейросетевые модели и современные методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)».
Технологическое решение
«Рыночная ситуация и растущий спрос со стороны авиакомпаний стимулируют работу ORS над созданием системы RMS нового поколения. В ее основе — сочетание передовых международных подходов, рекомендаций и практического опыта авиакомпаний-партнеров, а также собственной экспертизы специалистов ORS. Система построена на гибкой архитектуре и включает модули динамического ценообразования как для авиаперевозок, так и для дополнительных услуг.
Модули прогнозирования спроса и анализа клиентского поведения используют нейросетевые модели и современные методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)».
Модули прогнозирования спроса и анализа клиентского поведения используют нейросетевые модели и современные методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)».
Бутиковый сервис
Крупные и ответственные проекты требуют индивидуального подхода. Мы придерживаемся бутикового подхода в работе с нашими клиентами: глубоко погружаемся в специфику вашего проекта, предлагаем индивидуальные решения и всегда на связи.