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मेकमायट्रिप ने ट्रेन यात्रियों के लिए नया ‘सीट अवेलेबिलिटी फोरकास्‍ट’ फीचर लॉन्‍च किया

देहरादून, भारत में रिज़र्व्ड ट्रेन टिकट यात्रा से 60 दिन पहले बुक किए जा सकते हैं। लेकिन, ज्यादातर लोग अपनी यात्रा की योजना अक्‍सर बाद में बनाते हैं। मेकमायट्रिप के डेटा से पता चलता है, कि लगभग 40% लोग कई बार और कई दिनों तक कोशिश करके टिकट बुक करते हैं। इनमें से करीब 70% लोगों को वेटिंग लिस्‍ट वाले टिकट लेना पड़ता है, क्योंकि उनका प्‍लान पक्‍का होने तक कन्फर्म सीटें खत्म हो जाती हैं।

डिमांड पैटर्न में हर हफ्ते काफी बदलाव आता है, जिससे कन्फर्म बुकिंग की समय-सीमा बदलती रहती है। अप्रैल में, ज्यादातर हाई-स्पीड ट्रेनों के टिकट यात्रा से 13 दिन पहले बिक गए थे। बढ़ती मांग के कारण, मई तक ये आमतौर पर 20 दिन पहले ही बुक हो जाती थी। यात्रियों के लिए इसका मतलब है कि भले ही वे जानते हों कि उन्हें कौन सी ट्रेन चाहिए, लेकिन उन्हें यह भरोसा नहीं होता कि सीटें कब तक उपलब्ध रहेगी, जिससे समय पर योजना बनाना मुश्किल हो जाता है।

रेल यात्रियों को बेहतर योजना बनाने में मदद करने के लिए, मेकमायट्रिप ने ‘सीट अवेलेबिलिटी फोरकास्ट’ फीचर पेश किया है, जिससे यह पता चल सकता है कि किसी चुनिंदा ट्रेन की सीटें कब तक बिक सकती हैं। यह फीचर वर्षों के ऐतिहासिक बुकिंग डेटा और वास्‍तविक समय में मांग के संकेतों को मिलाकर बनाए गए आधुनिक मॉडलों पर आधारित हैं। इसकी मदद से यात्री ज्‍यादा स्पष्टता के साथ योजना बनाकर टिकट की बुकिंग कर सकते हैं। यह फीचर अब मेकमायट्रिप के ऐप और वेबसाइट दोनों पर लाइव है, और ट्रेन बुकिंग प्रक्रिया में शामिल किया गया है।

राजेश मैगो, सह-संस्थापक और ग्रुप सीईओ, मेकमायट्रिप का कहना है, “हम भारतीय रेल यात्रियों की छोटी सी छोटी जरूरतों को समझने और उन्‍हें पूरा करने पर फोकस कर रहे हैं। सीट अवेलेबिलिटी फोरकास्ट इसी कोशिश का नतीजा है, जो डेटा साइंस पर आधारित है। यह एक बेहतरीन अनुभव प्रदान करेगा, और इसे लाखों यूजर्स के लिए योजना बनाने में आने वाली वास्‍तविक चुनौती को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह हमारी रेल सेवाओं को बेहतर करेगा, जिससे ट्रेन यात्रा को पूरी तरह से अधिक अनुमानित और कम तनाव वाला बनाया जा सकेगा।”
उन यात्रियों के लिए जो तुरंत बुकिंग के लिए तैयार नहीं हैं, मेकमायट्रिप ने सोल्ड-आउट अलर्ट्स भी शुरू किया है। यह एक ऐसा फीचर है जो सीट उपलब्धता कम होने पर समय पर कार्रवाई के लिए प्रेरित करती
है।

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