В Будапеште прошла конференция SAP User Group Airports. Вот лишь некоторые новые направления, которые меняют инфраструктуру аэропортов. Что-то уже работает, что-то внедряется, что-то появится в самом ближайшее время. И все это для нас, пассажиров. Итак, давайте подробнее.
Во-первых, это чат-боты. Recast.AI — компания, специализирующая на разработке ботов и недавно приобретенная SAP — сделала великолепный концепт бота для регистрации на рейс. Общение с ним происходит на живом человеческом языке — без нажатия готовых кнопок или, чего добросердечного, ввода команд через /слеш, которые невозможно запомнить.
Бот завлекает именно простотой, а авиакомпании дает возможность легкой допродажи дополнительных услуг. Например, у него можно выяснить все подробности условно норм груза по конкретному тарифу, по которому забронирован билет, и если выясняется, что груза больше — бот тут же позволяет добавить, например, дополнительный чемодан с доплатой и тут же его уплатить, а заодно бот предложит более комфортабельное место в самолете, рассказав, сколько это стоит. Многие пассажиры не приобретают допуслуги просто потому, что не желают превращаться в развалины в сложностях веб-интерфейсов, а докупать их потом в аэропорту — уже не до этого.
Пока бот остается концептом, ведутся переговоры с двумя партнерами о его реализации, так что осязаемых результатов внедрения нет. Зато общеизвестно, что похожие боты, разумеющие живой язык и внедренные французским сотовым оператором SFR, уже сейчас обрабатывают 22% всех обращений в службу помощи и в 42% случаев полностью решают проблему клиента, ну а в 90% случаев перенаправляют запрос к нужному сотруднику. При этом продолжительность одного разговора при сравнении с применением чатов с живыми людьми сократилась вдвое.
Анализ и управление потоками людей в аэропорту — второй ключевой момент. Пассажиру порой мерещится, что очереди творят даже умышленно, но на самом деле это не так. Очереди безвыгодны аэропорту, потому что в этом случае пассажир расходует время на стояние внутри них, а мог бы вместо этого сидеть в кафе и совершать покупки в магазинах, повышая неавиационные доходы.
При этом для увеличение объемов продаж начинают использовать зачатки IoT и машинное обучение. Например, по языку, выбранному при подключении к аэропортовому Wi-Fi, можно определять скопления носителей определенного языка и маршруты их движения по терминалу — и оперативно показывать им рекламные известия именно на их языке. В самом Wi-Fi анализ трафика и запросов в поисковике позволяет показывать релевантную рекламу партнеров аэропорта. Конечно, при использовании платного доступа в интернет вмешательство провайдера в трафик и подмена баннеров своими крайне негативно воспринимается пользователями, но когда этот доступ бесплатный и безальтернативный, отношение меняется.
В свою очередь, пассажирам задержанного рейса можно оперативно сделать спецпредложения в лавках и кафе, расположенных возле соответствующего выхода на посадку — и увеличить оборот внутри них. Поскольку возможности роста авиационных заработков крайне ограничены из-за пропускной способности аэропортов и возможного пассажиропотока (люди не станут неожиданно летать чаще, и рейсов не будет намного больше), именно реклама и торговля становятся фактически единственным, на чем могут создавать себе подобных доходы.
Сами аэропортам также приходится адаптироваться к изменениями структуры пассажиропотока. Например, в Будапеште доминируют лоукостеры; их пассажиры не пойдут в пристойный ресторан в аэропорту, а вот дешевого фаст-фуда с наслаждением поедят, чтобы не купить тот самый фаст-фуд на борту в несколько раз дороже, поэтому недавно весь второй этаж в чистой зоне будапештского аэропорта был переделан под формат фуд-корта, напоминающего торговый центр в спальном районе — а своевременно обнаружить эти тренды позволяет Big Data.
Big Data — собственно, третий тренд — это сбор максимального количества данных для анализа всего, чего угодно. Например, анализ движения потоков пассажиров позволяет оптимизировать расположение магазинов, кафе и рекламоносителей, что очевидно. Или, например, динамическое управление потоками людей: исходя из текущей загрузки тех или других пунктов пропуска можно менять изображение на указателях (которые, соответственно, будут не просто напечатаны на стекле, а превратятся в дисплеи) и устремлять пассажиров туда, куда следует.
Менее явно управление аэропортом на основе Big Data и машинного обучения: в концепции Live Airport диспетчер видит не только все, что делается в аэропорту в режиме реального времени, но и, самое главное, получает советы по принятию решений в каждой конкретной ситуации, а значительная часть действий автоматизируется. Например, при поломке телетрапа автоматически меняется выход на посадку и выходы перераспределяются так, чтобы всем пассажирам, у каких он поменялся, было как можно близкое идти до нового.
При этом автоматически формируется заявка на ремонт в соответствующую службу, а также заказываются требуемые запчасти. В проекте собранными данными смогут обмениваться аэропорты. Например, если общеизвестно, что в аэропорту вылета пассажиры конкретного рейса мало ели, а еще и рейс задержали, то в аэропорту прилета многие будут голодными — и можно сделать им спецпредложение в кафе возле зоны выдачи багажа, причем все это будет происходить автоматически.
Четвертое — это блокчейн. Во-первых, он позволяет автоматизировать весь процесс пребыванья пассажира в аэропорту. Каждому пассажиру присваивается токен, единый для всех его поездок, и впоследствии на основании этого токена осуществляется автоматизированный контроль на всех этапах, а также можно выслеживать весь путь пассажира по аэропорту (например, на основании информации о его смартфоне, которая хранится тоже с привязкой к токену). Зачем это аэропортам, и так понятно, пассажир же может вести счет на то, что его живо отыщут, если он заблудится, заснет или по другой причине будет опаздывать на рейс. Во-вторых, на блокчейне строятся перспективные системы обработки багажа, позволяющие привязывать данные о грузе к такому же токену пассажира и впоследствии ещё бы ассоциировать его с конкретным пассажиром и живо выискать багаж в случае утери. Ну, а про онлайн-трекинг груза уже сказали довольно много. Осталось только внедрить машинное зрение, чтобы «узнавать в лицо» чемоданы с оторванными бирками.