Les chercheurs utilisent l'intelligence artificielle pour aider les compagnies aériennes à tarifer les services auxiliaires tels que les bagages enregistrés et les réservations de sièges d'une manière qui soit bénéfique pour le budget et la vie privée des clients, ainsi qu'aux résultats de l'industrie du transport aérien.

Lorsque les compagnies aériennes ont commencé à dégrouper les coûts des vols et des services auxiliaires en 2008, de nombreux clients considéraient cela comme une tactique pour proposer un tarif de base bas, puis ajouter des extras pour augmenter les bénéfices, les chercheurs ont dit. Dans une nouvelle étude, les chercheurs utilisent le dégroupage pour répondre aux besoins des clients tout en maximisant les revenus des compagnies aériennes grâce à des des modèles tarifaires individualisés proposés en temps réel en tant que client des boutiques.

Les résultats de l'étude seront présentés lors de la conférence 2019 sur la découverte des connaissances et l'exploration de données le 6 août à Anchorage, Alaska.

Les compagnies aériennes opèrent sur des marges très faibles, les chercheurs ont dit. Alors qu'ils tirent une part considérable de leurs revenus d'achats accessoires, le dégroupage peut offrir des opportunités d'économies aux clients, également. Les clients n'ont pas à payer pour des choses dont ils n'ont pas besoin, et les remises offertes aux clients qui pourraient autrement répercuter les extras peuvent aider à convertir une « non-vente » en un achat.

"La plupart des compagnies aériennes proposent à chaque client le même prix pour un bagage enregistré, " dit Lavanya Marla, professeur d'ingénierie des systèmes industriels et d'entreprise et co-auteur de l'étude. "Toutefois, tous les clients n'ont pas les mêmes besoins de voyage et de budget. Avec l'IA, nous pouvons utiliser les informations recueillies pendant qu'ils font leurs achats pour prédire un prix auquel ils seront à l'aise."

Pour atteindre cet endroit idéal, les modèles de tarification utilisent une combinaison de techniques d'IA (apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds) pour suivre et attribuer un niveau de demande sur les préférences de vol d'un client individuel, les chercheurs ont dit. Les modèles tiennent compte de divers facteurs de prix tels que l'origine du vol, destination, le moment du voyage et la durée d'un voyage pour attribuer une valeur à la demande.

"Par exemple, un client qui voyage quelques jours peut ne pas être motivé pour payer un bagage en soute, " dit Marla. " Mais, si vous leur offrez une remise au bon prix, où la commodité l'emporte sur le coût, vous pouvez effectuer cette conversion de vente. C'est bon pour le client et bon pour la compagnie aérienne."

Dans l'étude, l'équipe de l'Université de l'Illinois et de Deepair Solutions a collaboré avec une compagnie aérienne européenne sur une période d'environ six mois pour recueillir des données et tester leurs modèles. Lors de vos achats, les clients se sont connectés à une page de tarification où un pourcentage prédéterminé de clients se voit proposer des remises sur les services auxiliaires.

« Nous avons commencé par offrir les remises modélisées par l'IA à 5 % des clients qui se sont connectés, " a déclaré Kartik Yellepeddi, co-fondateur de Deepair Solutions et co-auteur de l'étude. "La compagnie aérienne nous a ensuite permis d'ajuster ce pourcentage, ainsi que d'expérimenter diverses techniques d'IA utilisées dans nos modèles, pour obtenir un ensemble de données robuste.

La compagnie aérienne a commencé à voir une légère augmentation des conversions de ventes auxiliaires et des revenus par client, et a permis aux chercheurs d'offrir des remises à tous les clients qui se sont connectés.

"En raison de la nature unique de la tarification personnalisée, nous avons intégré un haut niveau d'équité et de confidentialité dans nos modèles, " Yellepeddi dit. " Il y a un prix maximum à ne pas dépasser, et nous ne suivons pas les informations démographiques des clients comme les revenus, course, genre, etc., nous ne suivons pas non plus un seul client lors de plusieurs visites sur un site de vente. Chaque visite répétée est considérée comme un client distinct."

Avec une augmentation des conversions de ventes auxiliaires et des revenus auxiliaires par offre, en hausse de 17 % et 25 %, respectivement, selon l'étude, l'équipe a déclaré que l'IA peut aider l'industrie du transport aérien à s'éloigner du concept de « client moyen » et à adapter ses offres aux « voyageurs individuels ».

"Dans les années récentes, l'industrie du transport aérien a le sentiment de perdre contact avec sa clientèle, " a déclaré Marla. " L'industrie est impatiente de trouver de nouvelles façons de répondre aux besoins des clients et de fidéliser la clientèle. "

Deepair Solutions est une société d'intelligence artificielle au service de l'industrie du voyage. La société a son siège à Londres et un bureau à Dallas.