Los investigadores están utilizando inteligencia artificial para ayudar a las aerolíneas a fijar el precio de los servicios auxiliares, como el equipaje facturado y la reserva de asientos, de una manera que sea beneficiosa para el presupuesto y la privacidad de los clientes. así como a los resultados de la industria de las aerolíneas.

Cuando las aerolíneas comenzaron a separar los costos de los vuelos y los servicios auxiliares en 2008, muchos clientes vieron como una táctica cotizar una tarifa base baja y luego agregar extras para aumentar las ganancias, dijeron los investigadores. En un nuevo estudio, los investigadores utilizan la separación para satisfacer las necesidades de los clientes y, al mismo tiempo, maximizar los ingresos de las aerolíneas con modelos de precios individualizados que se ofrecen en tiempo real a medida que 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 complementarias, la desagregación puede brindar oportunidades de ahorro de costos a los clientes, así como. Los clientes no tienen que pagar por cosas que no necesitan, y los descuentos ofrecidos a los clientes que de otra manera podrían transferir 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 una pieza de equipaje facturado, "dijo Lavanya Marla, profesor de ingeniería de sistemas industriales y empresariales y coautor del estudio. "Sin embargo, no todos los clientes tienen las mismas necesidades de viaje y presupuesto. Con IA, podemos utilizar la información recopilada mientras compran para predecir un precio en el que se sentirán cómodos ".

Para alcanzar ese punto dulce los modelos de precios utilizan una combinación de técnicas de inteligencia artificial (aprendizaje automático y redes neuronales profundas) para rastrear y asignar un nivel de demanda en las preferencias de vuelo de un cliente individual, dijeron los investigadores. Los modelos consideran varios factores de precio, como el origen del vuelo, destino, el momento del viaje y la duración de un viaje para asignar un valor a pedido.

"Por ejemplo, un cliente que viaja durante unos días puede no estar motivado para pagar una maleta facturada, "Marla dijo." Pero, si se lo 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, la Universidad de Illinois y el equipo de Deepair Solutions colaboraron con una aerolínea europea durante un período de aproximadamente seis meses para recopilar datos y probar sus modelos. Mientras compra, los clientes iniciaron sesión en una página de precios donde a un porcentaje predeterminado de clientes se les ofrecen descuentos en servicios auxiliares.

"Comenzamos ofreciendo los 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 diversas 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 se registraron.

"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 debe superarse, y no realizamos un seguimiento de la información demográfica de los clientes, como los ingresos, raza, género, etc., tampoco realizamos un seguimiento de un solo cliente durante varias visitas a un sitio de venta. Cada visita repetida se considera un cliente independiente ".

Con un aumento observado en las conversiones de ventas complementarias y los ingresos complementarios por oferta, un aumento del 17% y el 25%, respectivamente, Según el estudio, el equipo dijo que la inteligencia artificial puede ayudar a la industria de las aerolíneas a alejarse del concepto de "cliente promedio" y adaptar sus ofertas a "viajeros individuales".

"En años recientes, 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 retener su lealtad ".

Deepair Solutions es una empresa de inteligencia artificial al servicio de la industria de viajes. La empresa tiene su sede en Londres y una oficina en Dallas.