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La capacidad de la IA para anticipar las anulaciones de los pasajeros
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La capacidad de la IA para anticipar las anulaciones de los pasajeros

La capacidad de la Inteligencia Artificial (IA) de prever las cancelaciones de reservas abre una nueva vía a las aerolíneas para ahorrar costes, evitar la sobreventa de plazas y garantizar la oferta.

Encontrar vuelos a menor coste, imprevistos familiares, laborales o sociales, como la pandemia, son las principales causas que obligan a los pasajeros a cancelar su billete. Las cancelaciones causan grandes pérdidas a las aerolíneas, que podrían evitarse con el uso de Inteligencia Artificial (IA) para predecir las anulaciones, según explican desde Datarmony, consultora de datos especializada en la reducción de costes.

“La cancelación de reservas es un problema que afecta al sector de viajes y turismo. Hoteles y aerolíneas lidian con él como parte de su día a día, y desde que se ha generalizado el uso de plataformas online, el cambio de comportamiento de los usuarios lo ha potenciado”, explica Felipe Maggi, Chief Data Officer (CDO) de Datarmony.

Hasta el momento, para evitar los problemas causados por las anulaciones de reservas, las aerolíneas compensan las pérdidas con una penalización al cliente del 20% en vuelos nacionales y un 25% en vuelos internacionales, y estrategias de overbooking, a pesar de su impacto en la reputación de la marca.

Sin embargo, estas técnicas no son suficientes para contrarrestar la pérdida de ingresos por no revender la plaza, los costes o comisiones por publicidad pagadas a agentes turísticos o la reducción del margen de beneficio por reducir los precios a última hora.

La capacidad de la IA para anticipar las anulaciones de los pasajeros

Según Maggi, estas prácticas serían cosa del pasado tras apostar por la Inteligencia Artificial, que “se posiciona como solución por su capacidad de predecir las cancelaciones de reserva y conocer los factores que determinarán si una reserva se cancelará o no”.

Entre estos factores, destaca la fecha de la reserva y del vuelo, la antelación con la que se hizo la compra, el número de pasajeros, el origen y destino del viaje, así como peticiones especiales, precio o la clase en la que se vuela.

Toda esta información, clasificada en datos y analizada con diversos modelos de predicción, son con los que trabaja la IA para conocer si el billete adquirido será finalmente usado por el pasajero.

Esta información presenta nuevas oportunidades para las aerolíneas, que contarían con un mayor margen de tiempo para revender el asiento, crear estrategias para que el cliente mantenga la reserva y planificar mejor la oferta de su flota.

La dificultad de penetración de las nuevas tecnologías en el sector empresarial

A pesar de los beneficios que supone para una compañía aérea, su asociación con términos propios de la ciencia ficción crea reticencias a su adaptación. “Ni las máquinas piensan ni la aplicación de estos modelos es prohibitiva en términos de complejidad técnica y costes”, defiende Maggi.

En esta línea, recuerda que “el boom de la Inteligencia Artificial no viene del desarrollo de conceptos matemáticos y estadísticos nuevos, sino de la explosión en materia de disponibilidad de datos y capacidad computacional”.

Por ahora, ya hay empresas especializadas en gestión de reclamaciones que cuentan con modelos predictivos focalizados en conocer la probabilidad de éxito de una reclamación. “Son las empresas las que están aplicando esta tecnología y no al revés, usando datos que no son siempre de dominio público”, cuenta Maggi.

“Llegará el día en el que la Inteligencia Artificial y los datos se democratizarán hasta el punto de que en casa podamos montar un modelo predictivo, pero por ahora esto no es así”, concluye el CDO de Datarmony.

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