Cómo el análisis de big data puede descubrir nuevas oportunidades en la investigación del mercado de la aviación

La industria de la aviación, al parecer, siempre está bajo asedio. Los ataques son implacables, y con la última embestida, los fabricantes de equipos originales (OEM),MROLas aerolíneas se enfrentan a retrasos en la cadena de suministro, volatilidad política, estrictos mandatos climáticos, incertidumbre económica y viajeros expertos en tecnología que exigen experiencias personalizadas. Los líderes de la industria se ven obligados a hacer más con menos.

En medio de esta convergencia del caos, el big data está demostrando ser vital. Los hallazgos que revela brindan a los actores de la aviación la capacidad predictiva para gestionar la complejidad, detectar nuevas demandas y perfeccionar las operaciones de maneras que no eran posibles hace ni una década.

Las aerolíneas, los aeropuertos y los fabricantes tienen en sus manos enormes pilas de métricas: registros de vuelos,registros de mantenimiento, comportamiento de reserva, patrones climáticos e incluso preferencias gastronómicas de los pasajeros. Con la estrategia analítica adecuada, estos resultados pueden impulsar una toma de decisiones inteligente y resiliente en todo el ecosistema de la aviación.

¿Qué es el análisis de big data en la investigación de mercado de la aviación?

El análisis de big data se refiere a la práctica de examinar conjuntos de datos grandes y complejos, tanto en tiempo real como históricos, para revelar patrones ocultos y perspectivas que se esconden a simple vista, como correlaciones, tendencias del mercado y preferencias de los clientes. Sin este enfoque, los datos, con puntos de datos prácticamente ilimitados, permanecerían "oscuros" e infrautilizados, o incluso inutilizables.

En la investigación de mercado de la aviación, esto incluye métricas de sistemas de seguimiento de vuelos, reservas en línea, registros de mantenimiento, programas de fidelización, sensores del Internet de las Cosas (IoT) en aeronaves e incluso la percepción en redes sociales. En particular, las aerolíneas utilizan el big data para la automatización de procesos y estrategias de optimización de precios.AppInventiv).

Capaces de extraer información histórica y actualizada, las aerolíneas puedenconfidentlyUtilice modelos predictivos para tomar decisiones orientadas al futuro.

Más allá de la automatización del flujo de trabajo y la fijación de precios, el análisis de big data de la aviación analiza:

La escala es asombrosa. Un Airbus A350 genera aproximadamente 2,5 terabytes de datos al día, muchos de los cuales pueden extraerse para obtener información valiosa mediante plataformas como Skywise, una plataforma colaborativa de intercambio de datos creada por Airbus para prevenir fallos de piezas y otros problemas antes de que ocurran.

Utilizado estratégicamente, el big data está transformando la investigación de mercados desde informes estáticos a un motor de descubrimiento que extrae nuevas oportunidades de innovación e ingresos.

Casos de uso actuales que revolucionan los cielos

El big data está impulsando mejoras tangibles en toda la cadena de valor de la aviación. A continuación, un análisis más detallado de algunas de sus aplicaciones:

1. Mantenimiento predictivo

Análisis predictivoAyuda a las aerolíneas a reducir el tiempo de inactividad de las aeronaves al anticipar las fallas de los equipos. La plataforma Skywise de Airbus, por ejemplo, ayudó a una aerolínea a detectar una posible falla de motor en su flota de A330neo semanas antes de que el problema se volviera crítico, evitando probablemente un incidente catastrófico.

El uso de lecturas de sensores en tiempo real y registros de mantenimiento históricos puede ayudar a los operadores de flotas a reemplazar piezas de manera proactiva en lugar de reactiva y ahorrar tiempo.maintenanceeventos para lograr el máximo impacto y la mínima interrupción.

2. Precios dinámicos y gestión de ingresos

Los algoritmos ahora pueden procesar volúmenes masivos de datos instantáneos y bajo demanda para ajustar las tarifas aéreas en función de la elasticidad de la demanda, el ritmo de reserva, los precios de la competencia, los pronósticos meteorológicos e incluso los eventos locales.

Este nivel de mejora de procesos sería imposible sin motores de análisis automatizados que analicen y aprendan de los patrones de reserva en millones de recorridos de clientes.

3. Optimización de rutas y ahorro de combustible

Con el aumento de los precios del combustible y la creciente presión ambiental, la planificación de vuelos se ha vuelto más compleja. Además de trazar una ruta directa, las herramientas de big data evalúan las condiciones atmosféricas, la congestión del tráfico aéreo, los patrones de las corrientes en chorro y las opciones de ruta alternativas para encontrar la ruta más eficiente en términos de consumo de combustible.

Según Deloitte, este tipo de optimización de procesos basada en datos es esencial para las empresas de aviación que buscan reducir costos y cumplir objetivos agresivos de sostenibilidad.Deloitte:Optimización de procesos basada en datos en la industria de la aviación).

Poder predictivo en un mundo volátil

En un sector plagado de disrupciones geopolíticas, aranceles, escasez de mano de obra y volatilidad climática, hay una constante que permanece: es mejor estar preparado para una reacción o un cambio rápido que esperar, sin preparación, a que lleguen los golpes.

El análisis de big data brinda a las empresas de aviación poder sobre lo que pueden controlar, con indicadores para pronosticar las necesidades de mantenimiento, los requisitos de personal y las curvas de demanda, al tiempo que reduce la exposición a variables que no pueden controlar.

Por ejemplo, las aerolíneas que operan tanto en el mercado de ocio como en el de negocios pueden utilizar modelos de pronóstico de la demanda para predecir con precisión qué destinos experimentarán un aumento repentino en función de las tendencias estacionales, los indicadores económicos y otros comportamientos de los consumidores. Este tipo de modelado se volvió especialmente valioso durante el período de recuperación de la COVID-19, cuando los patrones de demanda cambiaron rápidamente y los modelos de pronóstico tradicionales dejaron de funcionar.

Según el informe “Facing Travel’s Future” de Deloitte, las empresas de viajes que invierten en IA y análisis predictivo capitalizan los cambios de la demanda más rápidamente, rediseñando las ofertas para satisfacer las expectativas cambiantes de los viajeros.Deloitte:Enfrentando el futuro de los viajes: Fuerzas clave que están transformando la industria de viajes y turismo).

La volatilidad nunca terminará, pero la forma en que la industria de la aviación la maneja puede cambiar fundamentalmente.

Más allá de las operaciones: Big Data como motor de la experiencia del cliente

Además de ahorrar tiempo y dinero, el big data también implica comprender a las personas. Para las aerolíneas, esto significa usar la información de los pasajeros para personalizar experiencias que generen fidelidad y diferencien la marca.

Al recopilar y examinar todo, desde los patrones de selección de asientos hasta las compras a bordo, las aerolíneas pueden personalizar las ofertas según cada viajero. ¿Un viajero frecuente empezó a viajar recientemente con un niño? Ofrezca beneficios de embarque para familias. ¿Han dejado de pedir alcohol en los vuelos? Cambie el cupón de bebida por refrigerios adicionales.

Según Appinventiv, la integración del análisis de clientes en el recorrido de viaje puede impulsar campañas de marketing personalizadas, aumentar las oportunidades de venta adicional y respaldar experiencias personalizadas a bordo, desde comidas preferidas hasta opciones de entretenimiento.AppInventiv).

La hiperpersonalización es especialmente vital en los viajes de lujo. El informe de Deloitte sobre la evolución del mercado de viajes de lujo reveló que el 85 % de los viajeros de alta gama valoran trabajar con asesores de viajes precisamente porque ofrecen experiencias personalizadas.DeloitteEl futuro de los viajes de lujo: Cinco tendencias que definen el mercado. El big data permite a las aerolíneas y a los socios hoteleros replicar ese servicio de conserjería a gran escala, sin necesidad de una persona física detrás de cada detalle.

Y a medida que los viajeros de la generación Z y los millennials superen a los baby boomers como el principal segmento de crecimiento, la personalización digital se convertirá en una apuesta segura, no en un diferenciador.

Diferenciación de mercado en una industria mercantilizada

En un mercado de aviación hipercompetitivo, donde la mayoría de las aeronaves parecen iguales y las rutas se replican fácilmente, un análisis de tendencias sofisticado puede ser la ventaja decisiva.

Piénsalo de esta manera:CualquierLas aerolíneas pueden volar de Nueva York a Londres. Pero nocadaLa aerolínea puede ajustar la ruta de vuelo y las decisiones de MRO para maximizar el ahorro de combustible, ofreciendo una experiencia de reserva fluida que ajusta dinámicamente los precios y personaliza el viaje según el comportamiento y las preferencias de cada cliente. Esa es la diferenciación que permite el big data.

Plataformas de minería de procesos y análisis operativo comoePlaneAIPuede ayudar a las aerolíneas a optimizar todo, desde la adquisición de repuestos hasta la utilización de la flota. Por ejemplo, mapear las interacciones entre compras, operaciones y comentarios de los clientes puede revelar dónde es posible ahorrar costos sin comprometer la calidad ni el servicio.

En el segmento de lujo, las colaboraciones en ecosistemas también se basan en métricas. Casas de moda como Gucci y cadenas hoteleras como Accor utilizan cada vez más la información de los clientes para fundamentar el desarrollo de productos, las colaboraciones con marcas y los paquetes de viajes que reflejan estilos de vida aspiracionales.

En otras palabras, ya sea que se dirija a viajeros con presupuesto limitado o a pasajeros ultra premium, la diferenciación del mercado hoy en día se trata desabiendo verdaderamentesu cliente y diseñar una experiencia personalizada y única.

Ética, privacidad y el desafío de la gobernanza de datos

Las compañías de aviación recopilan grandes cantidades de información confidencial, desde historiales de viajes y datos de tarjetas de crédito hasta datos de ubicación y comportamiento en tiempo real. Si bien esto abre puertas a la innovación, también plantea serias preocupaciones éticas y regulatorias.

Las empresas deben navegar por una compleja red global de leyes de protección de datos, incluyendo el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Cualquier incumplimiento puede resultar no solo en cuantiosas sanciones económicas, sino también en un daño reputacional a largo plazo. Las empresas que no adapten sus estrategias de gobernanza de datos a los nuevos marcos se arriesgan a reducir su base de clientes y a perder oportunidades de crecimiento.

Más allá del cumplimiento normativo, la confianza es un activo empresarial. Los pasajeros son cada vez más conscientes de cómo se utiliza su información personal y es más probable que reserven con marcas que consideran que respetan su privacidad.

Según DeloitteEl futuro del consumidorLos informes, la transparencia, el consentimiento y la minimización de datos se están convirtiendo en elementos no negociables de una experiencia de marca confiable.

Sin embargo, los sistemas heredados siguen siendo el mayor desafío. Muchas aerolíneas dependen deinfraestructura obsoletaEsto dificulta la gobernanza continua de datos. Superar estas brechas será esencial a medida que la IA y otras automatizaciones evolucionen.

Lo que nos depara el futuro: de la IA a la toma de decisiones autónoma

La próxima frontera de los datos de aviación consiste en recopilar toda la información disponible, tanto histórica como en tiempo real, y utilizarla con éxito para tomar decisiones óptimas sin intervención humana. La IA, el aprendizaje automático y los sistemas autónomos están transformando la forma en que las aerolíneas pronostican la demanda, redirigen vuelos, detectan interrupciones, captan clientes e incluso evitan catástrofes.

Pensando en el futuro, La IA desempeñará un papel aún más importanteEn todo, desde las operaciones de vuelo hasta la programación de tripulaciones. Las herramientas predictivas darán paso a sistemas prescriptivos, con IA que puede sugerir acciones y luego actuar automáticamente en consecuencia, dentro de límites éticos y operativos predefinidos.

Sin embargo, a medida que la automatización escala, la supervisión humana debe evolucionar con ella. El objetivo no es reemplazar el criterio, sino potenciarlo, para que las tripulaciones de vuelo, los equipos de mantenimiento y los ejecutivos cuenten con la mejor información disponible, al ritmo de la aviación moderna.

Apoderándose del cielo: Transformando el conocimiento en acción

El análisis de big data en la investigación de mercados se está convirtiendo en el héroe menos reconocido de las operaciones de aviación. En un sector caracterizado por márgenes de beneficio muy estrechos y una demanda y costes volátiles, la capacidad de aprovechar la información a gran escala puede marcar la diferencia entre el dominio del mercado y la obsolescencia.

El futuro del sector de la aviación se definirá por la agilidad. Las compañías de aviación que puedan adaptarse en tiempo real, ya sea modificando la asignación de flotas, ajustando sus estrategias de precios o actualizando sus campañas de marketing, prosperarán. Este tipo de capacidad de respuesta exige datos, su estructura, una estrategia de datos y sistemas escalables basados en IA.

Aquí es donde entran en juego soluciones como ePlaneAI. La plataforma está diseñada para ayudar a los líderes de la aviación a extraer señales del ruido. Desde la previsión de nuevos corredores de viaje hasta la reducción de las paradas por mantenimiento, ePlaneAI conecta los puntos entre distintas fuentes para obtener conclusiones inteligentes y prácticas.

ePlaneAI ofrece un panel de control que puede trabajar con usted para construir un negocio de aviación receptivo e impulsado por datos que pueda hacer cambios bruscos y pivotar para superar cualquier turbulencia que se avecine.

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