Galactic Air 为每位购物者提供定价附加服务，但仅低于人工定价

航空公司越来越多地从辅助服务中获利，但许多公司仍依据针对平均客户群体的静态规则为行李、座位和附加服务定价。这忽略了每次购物会话的具体情境。

Deepair 与一家大型欧洲航空公司（匿名称为 Galactic Air）测试了一种不同的方法：基于航班和客户会话特征的动态个性化价格。该模型并非拥有完全自由；其报价必须低于同一客户群体的人工审定价格。

这一约束正是精妙之处。它将机器学习转变为受控的折扣引擎，而非不透明的涨价机器，从而使在线 A/B 测试更容易被接受。

在为期六个月的实时部署中，与人工审定的基于规则的价格相比，该系统将每次报价的辅助收入提高了25%，转化率提高了15%。

在公平性护栏下实现价格个性化

它将辅助服务定价从细分群体平均值转变为针对具体会话的报价。

低于人工定价的上限限制了声誉和客户服务风险。

实时 A/B 测试对照航空公司现有的定价流程衡量了效果。

它同时提升了转化率和收入，表明旧价格往往过于粗放。

当动态定价包含业务护栏时，其落地会更安全。带上限的优化器可以学习旧规则在何处定价过高，而不会造成新的价格飙升。

已发表的2022年论文报告称，表现最佳的模型已在航空公司预订系统中上线六个月，与现有的基于规则的流程相比，将每次报价的收入提高了25%，转化率提高了15%。