Los investigadores están utilizando inteligencia artificial para ayudar a las aerolíneas a fijar el precio de los servicios auxiliares como el equipaje documentado y las reservas de asientos de una manera que sea beneficiosa para el presupuesto y la privacidad de los clientes, así como para el resultado final de la industria de las aerolíneas.
Cuando las aerolíneas comenzaron a desagregar los costos de los vuelos y servicios auxiliares en 2008, muchos clientes lo vieron como una táctica para cotizar una tarifa base baja y luego agregar extras para aumentar las ganancias, dijeron los investigadores. En un nuevo estudio, los investigadores usan la desagregaciónpara satisfacer las necesidades del cliente y al mismo tiempo maximizar los ingresos de la aerolínea con modelos de precios inteligentes e individualizados que se ofrecen en tiempo real cuando el cliente compra
Los resultados del estudio se presentarán en la Conferencia de 2019 sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos el 6 de agosto en Anchorage, Alaska.
Las aerolíneas operan con márgenes muy reducidos, dijeron los investigadores. Si bien obtienen una parte considerable de sus ingresos en compras auxiliares, la desagregación también puede proporcionar oportunidades de ahorro de costos para los clientes. Los clientes no tienen que pagar por lo que no paganno es necesario, y los descuentos ofrecidos a los clientes que de otra manera podrían pasar los extras pueden ayudar a convertir una "no venta" en una compra.
"La mayoría de las aerolíneas ofrecen a todos los clientes el mismo precio por un equipaje documentado", dijo Lavanya Marla, profesora de ingeniería de sistemas industriales y empresariales y coautora del estudio. "Sin embargo, no todos los clientes tienen las mismas necesidades de viaje y presupuesto. ConAI, podemos usar la información recopilada mientras compran para predecir un precio en el que se sentirán cómodos ".
Para alcanzar ese punto óptimo, los modelos de precios utilizan una combinación de técnicas de IA, aprendizaje automático y redes neuronales profundas, para rastrear y asignar un nivel de demanda a las preferencias de vuelo de un cliente individual, dijeron los investigadores. Los modelos consideran variosfactores de precio como el origen del vuelo, el destino, el momento del viaje y la duración de un viaje para asignar un valor a pedido.
"Por ejemplo, un cliente que viaja por unos días puede no estar motivado para pagar una maleta registrada", dijo Marla. "Pero, si se la descuenta al precio correcto, donde la conveniencia supera el costo,- puede completar esa conversión de ventas. Eso es bueno para el cliente y bueno para la aerolínea "
En el estudio, el equipo de la Universidad de Illinois y Deepair Solutions colaboró con una aerolínea europea durante un período de aproximadamente seis meses para recopilar datos y probar sus modelos. Al comprar, los clientes iniciaron sesión en una página de precios donde un porcentaje predeterminado de clientesse ofrecen descuentos en servicios auxiliares.
"Comenzamos ofreciendo descuentos modelados por IA al 5% de los clientes que iniciaron sesión", dijo Kartik Yellepeddi, cofundador de Deepair Solutions y coautor del estudio. "La aerolínea luego nos permitió ajustar este porcentaje, así como experimentar con varias técnicas de IA utilizadas en nuestros modelos, para obtener un conjunto de datos robusto ".
La aerolínea comenzó a ver un aumento en las conversiones de ventas auxiliares y los ingresos por cliente, y permitió a los investigadores ofrecer descuentos a todos los clientes que iniciaron sesión.
"Debido a la naturaleza única de los precios personalizados, incorporamos un alto nivel de equidad y privacidad en nuestros modelos", dijo Yellepeddi. "Hay un precio máximo que no se debe exceder, y no rastreamos la información demográfica de los clientes como los ingresos, raza, género, etc., ni rastreamos a un solo cliente durante varias visitas a un sitio de venta. Cada visita repetida se ve como un cliente separado ".
Con un aumento visto en las conversiones de ventas auxiliares y los ingresos auxiliares por oferta, hasta un 17% y un 25%, respectivamente, según el estudio, el equipo dijo que AI puede ayudar a la industria de las aerolíneas a alejarse del concepto de "cliente promedio "y adaptar sus ofertas a" viajeros individuales "
"En los últimos años, la industria de las aerolíneas ha sentido que ha perdido contacto con su base de clientes", dijo Marla. "La industria está ansiosa por encontrar nuevas formas de satisfacer las necesidades de los clientes y fidelizarlos".
Deepair Solutions es una compañía de inteligencia artificial que presta servicios a la industria de viajes. La compañía tiene su sede en Londres y una oficina en Dallas.
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Materiales proporcionado por Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Oficina de Noticias . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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