Cómo la inteligencia artificial ayuda a las líneas aéreas a reducir costes
Las penalizaciones a la cancelación de plazas no consiguen compensar la pérdida de ingresos en caso de que no se vendan las plazas.
Evitar el overbooking y reducir costes son algunas de las ventajas que puede suponer para las líneas aéreas la aplicación de la inteligencia artificial (IA).
La consultora Datarmony así lo recoge en un informe que destaca cómo la aplicación de la IA puede también reducir las reclamaciones por parte los viajeros y beneficiar a la imagen de marca así como el servicio que ofrecen estas empresas.
Dado que mediante la IA se puede conocer de manera anticipada la reservas que puedan tener una mayor probabilidad de cancelarse se puede evitar el overbooking indiscriminado. En la actualidad las líneas aéreas intentan minimzar los problemas ocasionados por la anulación de reservas a través de unas penalizaciones al cliente del 20 % en vuelos nacionales y del 25 % en vuelos internacionales.
Pero ante la posibilidad de que se produzcan estas cancelaciones se ofertan más plazas de las realmente disponibles y de ahí que se pueda producir ocasiones ese overbooking (literalmente “sobrerreserva”) en el que hay más pasajeros que plazas. Una conducta que por tradicional y habitual no deja de suponer un impacto reputacional en las líneas aéreas.
Pero a pesar de estas penalizaciones a la cancelación de plazas, no queda compensada la pérdida de ingresos en caso de que no se venda la plaza así como los costes o comisiones por publicidad que se paga a agentes turísticos ni se compensa la reducción el margen de beneficios derivada de la reducción de precios de bienes que salen a última hora para compensar vuelos que nos completan.
De ahí que se estime que la aplicación de la IA permitiría a las aerolíneas ahorrar en costes dado que ayudaría a evitar parte de la reclamaciones derivadas del overbooking, además de beneficiar a la aerolínea en términos de imagen de marca.
La IA sería capaz de determinar si una reserva se va a cancelar al ser capaz de evaluar factores como fecha de la reserva y el vuelo, la alteración en la compra, el número de pasajeros, origen y destino de viaje así como peticiones especiales, precios o la clase en la que se vuela. Contrastando la información de vuelos anteriores podría aplicar modelos predictivos que anticiparían la posibilidad de cancelación de vuelos, reduciendo así el recurso al overbooking, con todos los gastos asociados.
