Galactic Air fijó precios personalizados de complementos por comprador, pero solo por debajo del precio humano

Las aerolíneas ganan cada vez más dinero con los complementos, pero muchas siguen fijando el precio de maletas, asientos y extras con reglas estáticas orientadas a grupos de clientes promedio. Eso pasa por alto el contexto de cada sesión de compra.

Deepair y una importante aerolínea europea, anonimizada como Galactic Air, probaron un enfoque diferente: precios dinámicos personalizados basados en características del vuelo y de la sesión del cliente. El modelo no tenía libertad total; sus ofertas debían mantenerse por debajo del precio curado por humanos para el mismo grupo de clientes.

Esa restricción es la parte elegante. Convirtió el aprendizaje automático en un motor de descuentos controlado en lugar de una máquina opaca de subida de precios, lo que facilitó la aceptación de las pruebas A/B en línea.

Durante una implementación en vivo de seis meses, el sistema aumentó los ingresos por complemento por oferta un 25% y la conversión un 15% frente a los precios basados en reglas curados por humanos.

Personalizar los precios con una salvaguarda de equidad

Cambió la fijación de precios de complementos de promedios por segmento a ofertas específicas por sesión.

El límite inferior al precio manual limitó el riesgo reputacional y de atención al cliente.

Las pruebas A/B en vivo midieron el efecto frente al proceso de fijación de precios existente de la aerolínea.

Mejoró la conversión y los ingresos al mismo tiempo, lo que sugiere que los precios antiguos a menudo eran demasiado burdos.

La fijación dinámica de precios resulta más segura cuando incluye una salvaguarda de negocio. Un optimizador con límite superior puede aprender dónde la regla antigua es demasiado alta sin crear nuevos picos de precios.

El artículo publicado en 2022 informa que los modelos con mejor rendimiento se pusieron en producción en el sistema de reservas de la aerolínea durante seis meses, elevando los ingresos por oferta un 25% y la conversión un 15% frente al proceso basado en reglas vigente.