Les compagnies aériennes gagnent de plus en plus d'argent grâce aux produits annexes, mais beaucoup fixent encore le prix des bagages, des sièges et des extras selon des règles statiques visant des groupes de clients moyens. Cela ne tient pas compte du contexte de chaque session d'achat.

Deepair et une grande compagnie aérienne européenne, anonymisée sous le nom de Galactic Air, ont testé une approche différente : des prix dynamiques personnalisés fondés sur les caractéristiques du vol et de la session client. Le modèle ne disposait pas d'une liberté totale ; ses offres devaient rester en dessous du prix défini manuellement pour le même groupe de clients.

Cette contrainte est la partie élégante. Elle a transformé l'apprentissage automatique en un moteur de remise contrôlé plutôt qu'en une machine opaque à augmenter les prix, ce qui a facilité l'acceptation des tests A/B en ligne.

Sur une mise en œuvre en conditions réelles de six mois, le système a augmenté le revenu annexe par offre de 25 % et la conversion de 15 % par rapport aux prix fondés sur des règles définies manuellement.

Personnaliser les prix avec un garde-fou d'équité

Cela a fait passer la tarification des produits annexes de moyennes par segment à des offres propres à chaque session.

Le plafond inférieur au prix manuel a limité le risque de réputation et de service client.

Les tests A/B en conditions réelles ont mesuré l'effet par rapport au processus de tarification existant de la compagnie.

Il a amélioré la conversion et le revenu en même temps, ce qui suggère que les anciens prix étaient souvent trop grossiers.

La tarification dynamique s'implante plus sûrement lorsqu'elle inclut un garde-fou métier. Un optimiseur plafonné peut apprendre où l'ancienne règle est trop élevée sans créer de nouveaux pics de prix.

L'article publié en 2022 rapporte que les modèles les plus performants ont été mis en production dans le système de réservation de la compagnie pendant six mois, augmentant le revenu par offre de 25 % et la conversion de 15 % par rapport au processus existant fondé sur des règles.

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Les sources

  1. Galactic Air Improves Ancillary Revenues with Dynamic Personalized Pricing INFORMS Journal on Applied Analytics via RePEc · ideas.repec.org