Hoe AI kan worden gebruikt voor dynamische prijsstelling in de luchtvaartindustrie

Dynamische prijsstelling maakt al tientallen jaren deel uit van de luchtvaartsector. Ticketprijzen zijn altijd al veranderd op basis van vraag, seizoensinvloeden en concurrentie. Maar kunstmatige intelligentie (AI) brengt dit model nu nog verder door realtime, hypergranulaire aanpassingen te introduceren die de prijs die passagiers betalen, kunnen transformeren.

Delta Air Lines is al begonnen met het gebruik van AI op een fractie van zijn binnenlandse routes, met als doel om tegen het einde van het jaar een vijfde van alle tarieven te verlagen (NPRAmerican Airlines heeft daarentegen een voorzichtiger standpunt ingenomen en benadrukt het belang van het vertrouwen van de consument (WijzigingDe sector is verdeeld, toezichthouders bemoeien zich ermee en Amerikaanse consumenten maken zich grote zorgen.

In dit artikel onderzoeken we hoe luchtvaartmaatschappijen experimenteren met AI-gestuurde prijsstelling, wat dit betekent voor eerlijkheid en regelgeving en hoe de luchtvaartsector een balans kan vinden tussen winstgevendheid en transparantie.

Wat is AI-gestuurde dynamische prijsstelling?

Dynamische prijsstelling verwijst naar het in realtime aanpassen van prijzen op basis van factoren zoals vraag, aanbod en timing. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken al lang yield management-systemen (YMS'en) om tarieven te verhogen of te verlagen, afhankelijk van het aantal beschikbare stoelen op een vlucht of hoe dicht de vlucht bij vertrek is.

AI voegt een nieuwe laag van verfijning toe. In plaats van statische regels analyseren AI-systemen enorme datasets om een "superanalist" te simuleren die dag en nacht werkt (Fortuin). Deze modellen houden niet alleen rekening met boekingsvensters en de populariteit van routes, maar ook met input zoals weersverstoringen, de activiteiten van concurrenten en zelfs de bagagegeschiedenis (NPRDe technologie gaat verder dan traditionele aanpassingen door prijspunten te vinden die zijn afgestemd op kleinere klantsegmenten en real-time omstandigheden.

In de praktijk betekent dit dat twee passagiers die op hetzelfde moment dezelfde vlucht boeken, toch te maken kunnen krijgen met verschillende tarieven, afhankelijk van hoe het AI-systeem de waarschijnlijkheid van elke reiziger om te betalen interpreteert. Hoewel luchtvaartmaatschappijen beweren dat dit simpelweg een uitbreiding is van dynamische prijsstelling, zien critici het als een fundamentele verschuiving naar een meer ondoorzichtige, algoritmegestuurde handel.

Hoe luchtvaartmaatschappijen tegenwoordig AI gebruiken voor prijsbepaling

Delta Air Lines heeft zich het meest uitgesproken over de rol van AI in de prijsstelling. Het systeem van de luchtvaartmaatschappij, mede aangestuurd door de Israëlische startup Fetcherr, bepaalt al een paar procent van alle passagierstarieven, met plannen om dit tegen het einde van het jaar uit te breiden tot een vijfde (FortuinDelta profileert AI als een ‘superanalist’ die non-stop simulaties uitvoert om de omzet te optimaliseren.

De modellen wegen factoren af zoals vooruitboekvensters, routeconcurrentie, seizoensgebonden vraag, weersomstandigheden en reisklasse. In plaats van handmatig prijsklassen aan te passen, brengen algoritmen tariefaanpassingen in realtime in beeld. Dit weerspiegelt de dynamische prijsstelling die wordt gebruikt in e-commerce- of taxi-apps, waarbij prijzen van minuut tot minuut kunnen veranderen, afhankelijk van de vraag van de klant en andere omstandigheden. Luchtvaartmaatschappijen hopen dat ze door deze technologie te omarmen zowel een grotere efficiëntie als een hogere omzet per eenheid kunnen realiseren.

Andere luchtvaartmaatschappijen experimenteren in stilte. United heeft generatieve AI geïmplementeerd voor operationele taken zoals het berichten van passagiers tijdens verstoringen, terwijl American Airlines voorzichtigheid heeft betracht bij prijswijzigingen voor consumenten. Toch suggereert de ontwikkeling op de lange termijn dat de meeste internationale luchtvaartmaatschappijen algoritmische prijsmodellen zullen testen om concurrerend te blijven.

Tegenreactie van consumenten en regelgevers

De uitrol van AI-gestuurde prijsstelling heeft geleid tot aanzienlijke ongerustheid bij consumenten. Critici omschrijven de praktijk als "het hacken van onze hersenen" in een poging om elke reiziger tot het maximale pijnpunt voor ticketkosten te dwingen (FortuinReizigers maken zich zorgen over het feit dat ze meer moeten betalen, omdat algoritmen hen interpreteren als rijkere mensen, mensen die vaak vliegen of mensen die op het laatste moment kopen.

Wetgevers hebben hier ook aandacht aan besteed. Amerikaanse senatoren hebben Delta Air Lines onder druk gezet om te verduidelijken hoe hun modellen data gebruiken, wat hun zorgen uitte over het feit dat externe bronnen, zoals financiële status of biometrische informatie, uiteindelijk in prijsbeslissingen zouden kunnen sluipen (NPR).

Wetenschappers van de Harvard Law School waarschuwen dat dit soort ‘surveillance pricing’ de informatieongelijkheid tussen consumenten en bedrijven vergroot, omdat algoritmen veel meer inzicht hebben in het gedrag van een reiziger dan de reiziger zelf in de logica van het algoritme (Harvard Law).

American Airlines heeft de negatieve reacties gevoeld en heeft publiekelijk (zij het enigszins vaag) verklaard dat het geen AI-prijzen zal invoeren op manieren die het risico lopen het vertrouwen van de klant te ondermijnen (WijzigingDeze uiteenlopende benaderingen onderstrepen een voortdurend debat in de sector: is het maximaliseren van winstgevendheid door hyperpersonalisatie de reputatie- en regelgevingsrisico's waard?

Voordelen voor luchtvaartmaatschappijen

Voor luchtvaartmaatschappijen is de aantrekkingskracht van AI-gestuurde dynamische prijsstelling eenvoudig: omzetoptimalisatie op schaal. Delta heeft al "verbazingwekkend gunstige eenheidsinkomsten" gerapporteerd uit zijn pilotproject voor vroege adoptie (FortuinAlgoritmes kunnen miljoenen prijsscenario's in realtime simuleren, waardoor de luchtvaartmaatschappij hogere tarieven kan hanteren van reizigers die bereid zijn om te betalen, terwijl anders lege stoelen toch met lagere aanbiedingen kunnen worden opgevuld.

AI vermindert ook de afhankelijkheid van handmatige revenue management-teams, die traditioneel weken van tevoren tariefcategorieën vaststellen. In plaats van statische regels past Delta's systeem zich continu aan aan veranderingen in de vraag, concurrerende prijzen en zelfs verstoringen zoals weersomstandigheden. Voor luchtvaartmaatschappijen die met kleine marges werken, is er de belofte van 20% besparingen en een vijfvoudige efficiëntiewinst – resultaten die SkySelect aanhaalt bij de inkoop van luchtvaartmaatschappijen (AviTrader)—geeft de omvang van de mogelijke waarde aan wanneer AI wordt toegepast op commerciële strategieën.

Risico's voor passagiers

Dezelfde algoritmen die luchtvaartmaatschappijen ten goede komen, kunnen ondoorzichtigheid en ongelijkheid voor passagiers creëren. Hoewel bedrijven zoals Delta volhouden dat ze geen persoonlijke identificatiegegevens zoals leeftijd, adres of inkomen gebruiken om prijzen te bepalen (NPR), alarmeert alleen al de mogelijkheid van "surveillance pricing" reizigers en wetgevers. Onderzoekers van Harvard waarschuwen dat AI-gestuurde systemen persoonsgegevens kunnen misbruiken om individuen naar hun maximale "pijnpunt" te duwen, wat tot zorgen over discriminatie en oneerlijkheid leidt.Harvard Law).

Consumentenorganisaties wijzen erop dat vroege tests met gepersonaliseerde prijsmodellen kwetsbare groepen niet hebben bevoordeeld. In sommige gevallen gingen de beste deals naar de rijkste klanten, terwijl de armste klanten de hoogste tarieven kregen (Fortuin).

Zonder transparantie of toezicht worden passagiers geconfronteerd met een systeem waarin de prijs niet langer gekoppeld is aan een openbaar markttarief, maar aan wat een ondoorzichtig algoritme denkt dat ze zullen tolereren. Die afnemende betrouwbaarheid zou de loyaliteit op lange termijn aan luchtvaartmaatschappijen die te veel leunen op AI-gestuurde prijsstelling kunnen ondermijnen.

Vergelijkingen met andere industrieën

Dynamische prijsstelling op basis van AI is niet uniek voor de luchtvaart. Taxibedrijven, hotels en e-commercesites gebruiken al lang vergelijkbare technieken. Uber bijvoorbeeld normaliseert piektarieven door de tarieven in realtime aan te passen wanneer de vraag piekt, en de meeste reizigers hebben dit inmiddels geaccepteerd en verwacht. Hotels gebruiken AI-gestuurd yield management om te anticiperen op de seizoensgebonden vraag en de tarieven dienovereenkomstig aan te passen. Zelfs supermarkten en fastfoodketens hebben menuprijzen aangepast op basis van locatie en tijdstip (Harvard Law).

Wat luchtvaartmaatschappijen onderscheidt, is de combinatie van regelgevende controle en hoge emotionele belangen. Een iets duurdere hamburger wekt misschien geen verontwaardiging op, maar een verhoging van $ 500 op een gezinsvakantievlucht wel. De risico's van vliegreizen – de link met vakanties, noodgevallen in het gezin en unieke gebeurtenissen – maken transparantie en eerlijkheid cruciaal voor hoe passagiers de praktijk beoordelen. Voor luchtvaartleiders die zich laten inspireren door aanverwante sectoren, kan AI-prijsstelling worden genormaliseerd – maar wees voorzichtig bij aankopen met hoge inzetten en veel emoties.

Lessen uit B2B- versus B2C-modellen

Inzichten uit B2B-sectoren benadrukken waarom AI-gestuurde dynamische prijsstelling controversiëler is in consumentenmarkten. In industriële B2B-omgevingen is dynamische prijsstelling vaak gekoppeld aan transparante variabelen zoals grondstoffenindexen of capaciteitsbeperkingen, waardoor kopers gemakkelijker aanpassingen kunnen accepteren (Simon-KucherMaar in sectoren die zich richten op consumenten, hebben klanten geen inzicht in de factoren die prijsveranderingen veroorzaken.

Het 'black box'-karakter van AI vergroot deze ondoorzichtigheid. Bedrijven die aan professionele kopers verkopen, kunnen veranderingen rechtvaardigen met gegevens over marktvolatiliteit, terwijl luchtvaartmaatschappijen het risico lopen het vertrouwen te ondermijnen als ze niet kunnen uitleggen waarom de ene passagier honderden euro's meer heeft betaald dan de andere voor dezelfde stoel.

Deze spanning suggereert dat AI-gestuurde prijsstelling in de luchtvaart beperkingen nodig heeft: mechanismen voor uitlegbaarheid, consumentenbeschermingsregels en communicatiestrategieën die passagiers ervan verzekeren dat hun persoonlijke kenmerken niet worden uitgebuit. Zonder deze waarborgen riskeert AI-gestuurde prijsstelling dezelfde negatieve reactie te krijgen die eerdere pogingen tot "surveillance pricing" de das omdeed – zoals Orbitz die Macbook-gebruikers duurdere tarieven liet zien (MarketWatch).

Ethische en wettelijke zorgen

De opkomst van AI-gestuurde dynamische prijsstelling heeft een aanhoudend debat aangewakkerd over eerlijkheid, transparantie en consumentenbescherming. Critici stellen dat algoritmes onbedoeld economische ongelijkheid kunnen versterken als ze gebruikmaken van bevooroordeelde datasets of ondoorzichtige input. Als een AI-model bijvoorbeeld een hogere betalingsbereidheid afleidt uit de postcode van een reiziger, kan dit passagiers met een lager inkomen of bepaalde demografische groepen onevenredig benadelen (Fortuin).

Toezichthouders beginnen het op te merken. Amerikaanse senatoren hebben luchtvaartmaatschappijen zoals Delta aangespoord om garanties te geven dat biometrische, financiële of sociale mediagegevens niet in prijsmodellen zullen worden verwerkt.NPROndertussen zouden Europese kaders voor algoritmische transparantie uiteindelijk van invloed kunnen zijn op de wereldwijde luchtvaartpraktijken. De uitdaging is om het commerciële potentieel van AI in evenwicht te brengen met waarborgen die het vertrouwen van de consument behouden. Als passagiers de prijsstelling als discriminerend ervaren, zou de reputatieschade de eventuele winst op korte termijn kunnen overtreffen.

Veelgestelde vragen

Is het alleen Delta? Welke luchtvaartmaatschappijen gebruiken dynamische prijzen?

Nee, Delta is niet de enige luchtvaartmaatschappij die nu experimenteert met AI-gestuurde dynamische prijsstelling. Veel andere luchtvaartmaatschappijen maken ook gebruik van deze dynamische prijsstellingstechnologie (Snel bedrijf,Fetcherr):

Delta Air Lines heeft daarentegen de meeste tegenwerking ondervonden, vooral van Amerikaanse wetgevers en consumentenorganisaties, omdat de onthullingen over AI-prijzen samenvielen met de groeiende publieke bezorgdheid over 'surveillance pricing' op basis van gedrag.

Delta heeft herhaaldelijk benadrukt dat haar systeem geen persoonsgegevens gebruikt voor geïndividualiseerde tarieven, maar alleen operationele en marktfactoren zoals stoelbeschikbaarheid, dienstregelingen, evenementen en olieprijzen.

Wat is het verschil tussen dynamische prijzen en piekprijzen?

Surge pricing is een specifieke vorm van dynamische prijsstelling. Beide omvatten prijsaanpassingen op basis van de vraag, maar het verschil zit inwanneer en hoeprijzen stijgen.

Dynamische prijsstelling is breder; het omvat de aanhoudende schommelingen in vliegtickets op basis van variabelen zoals seizoensinvloeden, boekingstijden en populariteit van routes. Surge pricing verwijst daarentegen naar scherpe, tijdelijke prijsstijgingen die optreden tijdens periodes van ongewoon hoge vraag, zoals vakanties of plotselinge pieken in boekingen. Kortom, alle 'surge pricing' zijn dynamische prijsstelling, maar niet alle dynamische prijsstelling is 'surge pricing' (Forbes).

Wanneer zijn luchtvaartmaatschappijen begonnen met dynamische prijsstelling?

Luchtvaartmaatschappijen gingen voor het eerst over tot dynamische prijsstelling na de Amerikaanse deregulering in 1978, waarbij de overheidscontrole over passagierstarieven werd opgeheven en luchtvaartmaatschappijen hun eigen prijzen konden vaststellen (OAG). In 1983 waren bedrijven als American Airlines de eersten die yield management introduceerden, een strategie waarbij gebruik werd gemaakt van boekingspatronen, vraagvoorspellingen en concurrentiegegevens om de ticketprijzen in realtime aan te passen.

In plaats van elke passagier hetzelfde vaste tarief te laten betalen, begonnen luchtvaartmaatschappijen een reeks tarieven aan te bieden die varieerden op basis van het moment waarop een reiziger boekte, hoe populair een route was en de verwachte bezettingsgraad. Dit markeerde het begin van dynamische prijsstelling als manier om zowel de stoelbezetting als de omzet te maximaliseren.

In de loop der tijd werd de aanpak steeds geavanceerder. Wat begon met basistariefcategorieën en vroegboekkortingen, is inmiddels geëvolueerd naar algoritmen die tientallen variabelen volgen, van seizoensinvloeden tot concurrerende prijzen, om te voorspellen wat klanten bereid zijn te betalen.

De systemen van vandaag kunnen tarieven per minuut bijwerken, veel verder dan wat mogelijk was met de traditionele reserveringstools uit de jaren 80. Dit lange traject – van deregulering via yield management naar geavanceerde dynamische prijsstelling – legde de basis voor de AI-gestuurde modellen die luchtvaartmaatschappijen nu testen. Deze modellen beloven een nog grotere nauwkeurigheid bij het afstemmen van tarieven op de marktvraag (OAG).

Is dynamische prijsstelling illegaal?

Nee, dynamische prijsstelling is legaal zolang het voldoet aan de consumentenbeschermingswetgeving. Luchtvaartmaatschappijen en andere sectoren mogen hun prijzen aanpassen op basis van vraag, timing en marktomstandigheden.

Wat illegaal zou zijn, is discriminerende prijsstelling, waarbij verschillende tarieven worden gehanteerd op basis van beschermde kenmerken zoals ras, geslacht of etniciteit. Anders zouden fluctuerende prijzen voor dezelfde stoel of dienst een standaard, wettige praktijk zijn (Forbes).

De toekomstige vooruitzichten voor AI in de prijsbepaling van de luchtvaart

Ondanks de controverse is het onwaarschijnlijk dat AI-gestuurde prijsstelling zal verdwijnen. Luchtvaartmaatschappijen staan onder aanhoudende druk op de marges, en AI biedt een krachtige hefboom om extra rendement te behalen. Analisten verwachten dat de implementatie zich veel verder zal uitbreiden dan alleen early adopters zoals Delta, waarbij internationale luchtvaartmaatschappijen en prijsvechters hun eigen systemen gaan testen (Harvard Law).

Toekomstige systemen kunnen voorspellende analyses, realtime vraagmonitoring en generatieve AI-copiloten combineren die prijsstrategieën voorstellen aan revenue managers. PricewaterhouseCoopers (PwC) voorspelt dat AI het concurrerende prijslandschap sector voor sector zal veranderen, waarbij leiders die AI diep in hun strategieën integreren, achterblijvers zullen inhalen (PwCVoor de luchtvaart zou dit een toekomst kunnen betekenen waarin ‘eerlijke’ prijzen minder relevant zijn dan ‘gepersonaliseerde’ prijzen – een verschuiving die fundamenteel verandert hoe consumenten waarde waarnemen.

Bent u klaar om uw klant- en marktgegevens om te zetten in slimmere, transparantere prijsstrategieën?Maak verbinding metePlaneAIom te zien hoe AI u kan helpen de balans te vinden tussen winstgevendheid, efficiëntie en het vertrouwen van passagiers.