Платформа предиктивной аналитики для отелей позволяет прогнозировать спрос на места размещения и на его основании корректировать работу системы динамического ценообразования, усиливать маркетинговые и рекламные мероприятия.

Для этого система обрабатывает данные об исторической динамике бронирований, их атрибутов и свойств, посетителях сайтов, конверсии кликов на сайте, маркетинговых активностях, медиаплане, динамике погодной обстановки. Платформа автоматически объединяет потоки данных из внешних источников и выстраивает их в единую базу данных.

Прогноз различных целевых переменных, в частности чисел бронирований и номеро-ночей, осуществляется моделями машинного обучения с учетом трендовой и сезонной декомпозиции временных рядов. Составлять предсказание можно для каждой комбинации отеля и класса номера. Полный цикл обучения модели для вычисления целевых переменных занимает 20 минут.

В систему встроен сервис анализа чувствительности изменений целевых переменных по отношению к ключевым управляющим параметрам: тарифам и объему трафика через интернет-сайты отелей. Для статистической обработки данных разработан автоматизированный сервис запуска по расписанию скрипта модели, что дополнительно повышает точность каждого следующего прогноза.

Система предиктивной аналитики Data.Forecast была представлена разработчиками из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и компании «Новое сервисное бюро» в феврале 2023 года.

По заявлениям разработчиков, платформа способна с точностью до 94% предсказывать спрос на гостиничные услуги.