Onderzoekers gebruiken kunstmatige intelligentie om luchtvaartmaatschappijen te helpen bij het prijzen van ondersteunende diensten zoals ingecheckte bagage en stoelreserveringen op een manier die gunstig is voor het budget en de privacy van de klanten. evenals voor de bedrijfsresultaten van de luchtvaartindustrie.

Toen luchtvaartmaatschappijen in 2008 begonnen met het ontvlechten van de kosten van vluchten en ondersteunende diensten, veel klanten zagen het als een tactiek om een ​​laag basistarief te hanteren en vervolgens extra's toe te voegen om de winst te vergroten, aldus de onderzoekers. In een nieuwe studie, de onderzoekers gebruiken ontbundeling om aan de behoeften van klanten te voldoen en tegelijkertijd de inkomsten van luchtvaartmaatschappijen te maximaliseren met intelligente, geïndividualiseerde prijsmodellen die in realtime worden aangeboden als een klant winkelt.

De resultaten van de studie zullen worden gepresenteerd op de 2019 Conference on Knowledge Discovery and Data Mining op 6 augustus in Anchorage, Alaska.

Luchtvaartmaatschappijen opereren met zeer kleine marges, aldus de onderzoekers. Hoewel ze een aanzienlijk deel van hun inkomsten verdienen met aanvullende aankopen, ontvlechting kan klanten kostenbesparende mogelijkheden bieden, ook. Klanten hoeven niet te betalen voor dingen die ze niet nodig hebben, en kortingen die worden aangeboden aan klanten die de extra's anders zouden doorgeven, kunnen helpen om een ​​"geen verkoop" om te zetten in een aankoop.

"De meeste luchtvaartmaatschappijen bieden elke klant dezelfde prijs voor een ingecheckte bagage, " zei Lavanya Marla, een professor in industriële en enterprise systems engineering en co-auteur van de studie. "Echter, niet elke klant heeft dezelfde reis- en budgetbehoeften. Met AI, we kunnen de verzamelde informatie gebruiken terwijl ze winkelen om een ​​prijs te voorspellen waarbij ze zich comfortabel zullen voelen."

Om die goede plek te raken, de prijsmodellen gebruiken een combinatie van AI-technieken - machine learning en diepe neurale netwerken - om de vraag naar de vluchtvoorkeuren van een individuele klant te volgen en toe te wijzen, aldus de onderzoekers. De modellen houden rekening met verschillende prijsfactoren, zoals de herkomst van de vlucht, bestemming, de timing van de reis en de duur van een reis om op aanvraag een waarde toe te kennen.

"Bijvoorbeeld, een klant die een paar dagen op reis is, is mogelijk niet gemotiveerd om voor een ingecheckte tas te betalen, ' zei Marla. 'Maar, als u het hen voor de juiste prijs korting geeft - waar gemak opweegt tegen de kosten - kunt u die verkoopconversie voltooien. Dat is goed voor de klant en goed voor de luchtvaartmaatschappij."

In de studie, het team van University of Illinois en Deepair Solutions hebben gedurende een periode van ongeveer zes maanden samengewerkt met een Europese luchtvaartmaatschappij om gegevens te verzamelen en hun modellen te testen. Tijdens het winkelen, klanten logden in op een prijspagina waar een vooraf bepaald percentage klanten kortingen op ondersteunende diensten wordt aangeboden.

"We begonnen met het aanbieden van AI-gemodelleerde kortingen aan 5% van de klanten die zich aanmeldden, " zei Kartik Yellepeddi, een mede-oprichter van Deepair Solutions en co-auteur van de studie. "De luchtvaartmaatschappij heeft ons toen toegestaan ​​dit percentage aan te passen, en om te experimenteren met verschillende AI-technieken die in onze modellen worden gebruikt, om een ​​robuuste dataset te verkrijgen."

De luchtvaartmaatschappij begon een stijging te zien in aanvullende verkoopconversies en inkomsten per klant, en stelden de onderzoekers in staat kortingen aan te bieden aan alle klanten die zich aanmeldden.

"Vanwege het unieke karakter van gepersonaliseerde prijzen, we hebben een hoog niveau van rechtvaardigheid en privacy in onze modellen ingebouwd, " zei Yellepeddi. "Er is een maximumprijs die niet mag worden overschreden, en we volgen geen demografische gegevens van klanten, zoals inkomen, ras, geslacht, enzovoort., we volgen ook geen enkele klant tijdens meerdere bezoeken aan een verkoopsite. Elk herhaalbezoek wordt als een aparte klant gezien."

Met een toename in aanvullende verkoopconversies en aanvullende inkomsten per aanbieding - een stijging van 17% en 25%, respectievelijk, volgens de studie zei het team dat AI de luchtvaartindustrie kan helpen om af te stappen van het concept van de 'gemiddelde klant' en hun aanbiedingen af ​​te stemmen op 'individuele reizigers'.

"In recente jaren, de luchtvaartindustrie het gevoel heeft het contact met haar klantenbestand te verliezen, "Zei Marla. "De industrie staat te popelen om nieuwe manieren te vinden om aan de behoeften van de klant te voldoen en de klantenbinding te behouden."

Deepair Solutions is een bedrijf op het gebied van kunstmatige intelligentie dat de reisindustrie bedient. Het bedrijf heeft zijn hoofdkantoor in Londen en een kantoor in Dallas.