Copastur adota LLM personalizada para recomendações de voo inteligentes e com custo-benefício​

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O cliente

Copastur é uma empresa de serviços de consultoria e gestão de recursos para viagens corporativas, lazer e eventos, com 50 anos de história.​

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O desafio​

A complexidade em avaliar diferentes opções de voo levava à sobrevalorização de pequenas variações de custo, e a Copastur enfrentava limitações com tarifas de companhias aéreas, incapaz de influenciar clientes a optar por opções mais rentáveis mesmo que elas fossem mais adequadas ao usuário e com uma mínima variação de valor.​

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A solução​

Desenvolvendo um modelo de LLM personalizado para determinar tarifas ideais para solicitações de compra de passagens aéreas.​

A  AI/R Compass UOL, em parceria com a AWS, desenvolveu um modelo customizado para determinar tarifas ideais para a compra de passagens aéreas utilizando informações da companhia, dados históricos de transação e LLM personalizada, contextualizando recomendações e permitindo que a Copastur oferecesse sugestões customizadas e informadas de acordo com as necessidades de cada cliente.​

Utilizamos Amazon SageMaker para criar o modelo customizado e Amazon Bedrock para restringir recomendações via prompt, garantindo uma abordagem mais contextualizada e humanizada.​

 

A integração de dados foi conduzida em AWS Glue com armazenamento em Amazon S3, e as recomendações resultantes foram armazenadas em Amazon S3 e consumidas via AWS Lambda Functions para o Amazon API Gateway. ​

A infraestrutura completa foi criada via AWS CloudFormation, providenciando acesso ao Amazon SageMaker Studio para os cientistas de dados envolvidos, entregando uma estrutura flexível e adaptável para diferentes projetos.​

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Principais resultados​

Recomendações para as tarifas mais vantajosas, melhorando a experiência e otimizando lucro mesmo em situações em que o valor não é o menor​

Melhoria na taxa de conversão e na satisfação do usuário com recomendações inteligentes e personalizadas​

Aumento da taxa média das tarifas, com maior custo e mais conveniência para o usuário​

Redução na taxa de abandono com maior eficiência para o usuário encontrar o que deseja encontrar​

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Nosso impacto

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