Künstliche Intelligenz könnte helfen, Luft-Reisende eine Menge Geld sparen

Künstliche Intelligenz könnte helfen, Luft-Reisende eine Menge Geld sparen

Forscher aus der künstlichen Intelligenz zu helfen, die airlines-Preis-Zusatzleistungen wie aufgegebenes Gepäck und Sitzplatz-Reservierung in einer Weise, die vorteilhaft für den Kunden-budget-und Privatsphäre, sowie auf die airline-Industrie unter dem Strich.

Wenn airlines begann die Entflechtung der Kosten für Flüge und Zusatzleistungen in 2008, viele Kunden sahen es als Taktik zu zitieren, einen niedrigen Basis-tarif und fügen Sie extras, um die Gewinne zu erhöhen, sagte der Forscher. In einer neuen Studie, die Forscher verwenden, Entflechtung, um Kundenbedürfnisse zu erfüllen, während auch die Maximierung der Fluggesellschaft Umsatz mit intelligenten, individualisierten pricing Modelle angeboten werden in Echtzeit als Kunden-Geschäfte.

Die Ergebnisse der Studie werden vorgestellt im Jahr 2019 Conference on Knowledge Discovery und Data Mining Aug. 6 in Anchorage, Alaska.

Fluggesellschaften operieren auf sehr dünnen Margen, die Forscher sagte. Während Sie verdienen einen erheblichen Teil Ihres Umsatzes Zusatzleistungen Einkäufe, die Entbündelung bieten Chancen für Kosteneinsparungen an die Kunden, wie gut. Kunden haben nicht zu zahlen für Dinge, die Sie nicht brauchen und Rabatte angeboten, um Kunden, die ansonsten pass auf die extras kann helfen, zu konvertieren, ein „kein Verkauf“ in Kauf.

„Die meisten Fluggesellschaften bieten für jeden Kunden den gleichen Preis für ein Gepäckstück“, sagte Lavanya Marla, professor für Industrie-und enterprise-Systemen, engineering-und Studie co-Autor. „Doch nicht jeder Kunde hat die gleichen Reisen, und das budget. Mit KI, können wir Informationen, die gesammelt werden, während Sie Einkaufen, um vorherzusagen, einen Preis Punkt, an dem Sie bequem sein werden.“

Zu schlagen, dass sweet-spot, die pricing-Modelle verwenden eine Kombination von KI-Techniken — machine learning und deep neural networks — zu verfolgen, und weisen ein Niveau der Nachfrage auf eine individuelle Kunden-Präferenzen, die Forscher sagte. Die Modelle berücksichtigen verschiedene Preis Faktoren wie Ursprung, Ziel, Zeitpunkt der Reise und die Dauer der Reise einen Wert zuweisen, der auf Nachfrage.

„Zum Beispiel, ein Kunde, der die Reise für ein paar Tage nicht motiviert werden, zu zahlen für ein aufgegebenes Gepäckstück“, sagte Marla. „Aber, wenn Sie Rabatt es Ihnen bei der richtigen Preis-wo Bequemlichkeit überwiegt Kosten-Sie können die vollständige Umsatz-Konvertierung. Das ist gut für die Kunden und gut für die Fluggesellschaft.“

In der Studie der Universität von Illinois und Deepair Solutions-team in Zusammenarbeit mit einer europäischen Fluggesellschaft über einen Zeitraum von ca. sechs Monaten, um Daten zu sammeln und testen Ihre Modelle. Beim Einkaufen, Kunden angemeldet, um eine Preis-Seite, wo Sie einen bestimmten Prozentsatz der Kunden sind die Rabatte auf die Nebenleistungen.

„Wir begannen, indem Sie die AI-modelliert Rabatten von 5% der Kunden, die sich eingeloggt haben,“ sagte Kartik Yellepeddi, ein co-Gründer von Deepair Lösungen und Studie co-Autor. „Die airline dann erlaubt uns zur Anpassung dieses Anteils, sowie zum Experimentieren mit verschiedenen KI-Techniken verwendet, die in unseren Modellen haben, erhalten Sie eine robuste Daten-set.“

Die Fluggesellschaft begann zu sehen, eine Steigerung in der ancillary sales conversions und Umsatz pro Kunde, und ermöglichten es den Forschern, Rabatte anbieten, um alle Kunden, die sich angemeldet haben.

„Aufgrund der einzigartigen Natur der personalisierten Preisgestaltung, Bauten wir ein hohes Maß an Chancengleichheit und Privatsphäre in unseren Modellen,“ Yellepeddi sagte. „Es ist ein Höchstpreis nicht überschritten werden, und wir verfolgen keine Kunden demografische Informationen wie Einkommen, Rasse, Geschlecht, etc., noch haben wir die Spur eines einzelnen Kunden während mehrere Besuche einen Verkauf Website. Jeder Erstbesuch ist betrachtet als separate Kunden.“

Mit einer Zunahme der ancillary-Umsatz Umbauten und zusätzliche Einnahmen pro Angebot-bis zu 17% und 25%, die laut der Studie — das team sagte, die KI kann helfen, die airline-Industrie bewegt sich Weg von dem Konzept der „Durchschnittliche Kunde“ und passen Sie Ihre Angebote zu „individual-Reisende.“

„In den letzten Jahren, die airline-Industrie hat das Gefühl, es wurde zu verlieren, die mit Ihren Kunden“, sagte Marla. „Die Industrie ist bestrebt neue Wege zu finden, um die Kundenbedürfnisse zu befriedigen und zu behalten Kundenbindung.“

Deepair Lösungen ist eine künstliche Intelligenz-Unternehmen, das die Reise-Industrie. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in London und hat ein Büro in Dallas.