Galactic Air, 쇼핑객별 추가 서비스 가격 책정 — 단, 인간 책정 가격 이하로만

항공사들은 부가 서비스에서 점점 더 많은 수익을 올리고 있지만, 많은 곳이 여전히 평균 고객 집단을 겨냥한 정적 규칙으로 수하물, 좌석, 기타 서비스의 가격을 책정한다. 이는 각 쇼핑 세션의 맥락을 놓치는 것이다.

Deepair와, Galactic Air로 익명 처리된 한 주요 유럽 항공사는 다른 접근법을 시험했다. 항공편 및 고객 세션 특성에 기반한 동적 개인화 가격이다. 모델에는 완전한 자유가 없었다. 제안 가격은 동일 고객 집단에 대해 사람이 책정한 가격보다 낮아야 했다.

이 제약이 우아한 부분이다. 이는 머신러닝을 불투명한 가격 인상 기계가 아니라 통제된 할인 엔진으로 바꾸어, 온라인 A/B 테스트를 더 쉽게 받아들이게 했다.

6개월간의 실제 운영에서 이 시스템은 사람이 책정한 규칙 기반 가격 대비 오퍼당 부가 수익을 25%, 전환율을 15% 높였다.

공정성 가드레일을 갖춘 가격 개인화

부가 서비스 가격 책정을 세그먼트 평균에서 세션별 제안으로 바꾸었다.

수동 가격보다 낮은 상한은 평판 및 고객 서비스 위험을 제한했다.

실제 A/B 테스트로 항공사의 기존 가격 책정 프로세스와 효과를 비교 측정했다.

전환율과 수익을 동시에 개선했으며, 이는 기존 가격이 종종 지나치게 둔감했음을 시사한다.

동적 가격 책정은 비즈니스 가드레일을 포함할 때 더 안전하게 정착한다. 상한이 설정된 최적화기는 새로운 가격 급등을 만들지 않으면서 기존 규칙이 너무 높은 지점을 학습할 수 있다.

2022년에 발표된 논문은 최고 성과 모델이 항공사 예약 시스템에서 6개월간 실제 운영되어, 기존 규칙 기반 프로세스 대비 오퍼당 수익을 25%, 전환율을 15% 높였다고 보고한다.