Как ИИ можно использовать для динамического ценообразования в авиационной отрасли

Динамическое ценообразование уже несколько десятилетий является частью авиационной отрасли. Цены на билеты всегда менялись в зависимости от спроса, сезонности и конкуренции. Но искусственный интеллект (ИИ) теперь развивает эту модель ещё дальше, внедряя сверхтонкие корректировки в режиме реального времени, которые могут изменить размер оплаты для пассажиров.

Авиакомпания Delta Air Lines уже начала использовать ИИ на части своих внутренних маршрутов, стремясь к концу года охватить пятую часть всех тарифов (энергетический ядерный реактор). American Airlines, напротив, заняла более осторожную позицию, подчеркивая важность доверия потребителей (Изменять). Отрасль разделена, регулирующие органы мечутся, а американские потребители очень обеспокоены.

В этой статье рассматривается, как авиакомпании экспериментируют с ценообразованием на основе искусственного интеллекта, что это означает для справедливости и регулирования, а также как авиационная отрасль может найти баланс между прибыльностью и прозрачностью.

Что такое динамическое ценообразование на основе ИИ?

Динамическое ценообразование подразумевает корректировку цен в режиме реального времени в зависимости от таких факторов, как спрос, предложение и сроки. Авиакомпании давно используют системы управления доходностью (YMS) для повышения или снижения тарифов в зависимости от количества оставшихся мест на рейсе или от того, насколько близко время вылета.

ИИ добавляет новый уровень сложности. Вместо статических правил системы ИИ анализируют огромные наборы данных, имитируя работу «супераналитика», работающего круглосуточно (Удача). Эти модели учитывают не только окна бронирования и популярность маршрутов, но и такие факторы, как погодные условия, активность конкурентов и даже историю багажа (энергетический ядерный реактор). Эта технология выходит за рамки традиционных корректировок, находя ценовые ориентиры, адаптированные к более узким сегментам клиентов и текущим условиям.

На практике это означает, что два пассажира, бронирующие один и тот же рейс в один и тот же момент, могут по-прежнему платить разные цены, в зависимости от того, как система искусственного интеллекта интерпретирует вероятность оплаты билета каждым пассажиром. Хотя авиакомпании утверждают, что это всего лишь расширение динамического ценообразования, критики рассматривают это как фундаментальный сдвиг в сторону более непрозрачной, алгоритмической коммерции.

Как авиакомпании сегодня используют ИИ для ценообразования

Авиакомпания Delta Air Lines наиболее активно высказывалась о роли ИИ в ценообразовании. Система авиакомпании, частично разработанная израильским стартапом Fetcherr, уже устанавливает несколько процентов от всех пассажирских тарифов, а к концу года планируется расширить этот показатель до одной пятой.Удача). Компания Delta представила ИИ как «супераналитика», непрерывно выполняющего моделирование для оптимизации доходов.

Модели учитывают такие факторы, как периоды предварительной покупки, конкурентоспособность маршрутов, сезонный спрос, погода и класс обслуживания. Вместо того, чтобы вручную корректировать ценовые диапазоны, алгоритмы корректируют тарифы в режиме реального времени. Это соответствует динамическому ценообразованию, используемому в электронной коммерции или приложениях для заказа поездок, где цены могут меняться буквально за минуту в зависимости от спроса клиентов и других условий. Авиакомпании надеются, что, внедрив эту технологию, они смогут добиться как повышения эффективности, так и увеличения удельной выручки.

Другие авиакомпании экспериментируют втихую. United внедрила генеративный ИИ для операционных задач, таких как отправка сообщений пассажирам во время перебоев в работе, в то время как American Airlines проявила осторожность в отношении изменений ценообразования, ориентированных на потребителей. Тем не менее, долгосрочная тенденция предполагает, что большинство мировых авиакомпаний будут тестировать алгоритмические модели ценообразования, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Реакция потребителей и регулирующих органов

Внедрение системы ценообразования на основе искусственного интеллекта вызвало серьёзное беспокойство у потребителей. Критики называют эту практику «взломом нашего мозга» в попытке заставить каждого путешественника максимально снизить стоимость билетов (Удача). Путешественники беспокоятся о том, чтобы переплатить, просто потому, что алгоритмы интерпретируют их как более состоятельных, часто летающих пассажиров или тех, кто покупает билеты в последнюю минуту.

Законодатели также обратили на это внимание. Сенаторы США потребовали от компании Delta Air Lines разъяснить, как её модели используют данные, что вызвало опасения, что сторонние источники, такие как информация о финансовом положении или биометрические данные, могут в конечном итоге повлиять на ценовые решения.энергетический ядерный реактор).

Ученые из Гарвардской школы права предупреждают, что такого рода «контрольное ценообразование» усугубляет информационное неравенство между потребителями и компаниями, поскольку алгоритмы обладают гораздо большей информацией о поведении путешественника, чем путешественник — о логике алгоритма (Гарвардский юридический факультет).

American Airlines, чувствуя негативную реакцию, публично (хотя и несколько расплывчато) заявила, что не будет применять систему ценообразования на основе искусственного интеллекта способами, которые могут подорвать доверие клиентов (Изменять). Это расхождение в подходах подчеркивает продолжающуюся дискуссию в отрасли: стоит ли максимизация прибыльности за счет гиперперсонализации репутационных и нормативных рисков.

Преимущества для авиакомпаний

Для операторов связи привлекательность динамического ценообразования на основе ИИ очевидна: масштабная оптимизация доходов. Delta уже сообщила о «поразительно высоких показателях выручки от реализации» в рамках пилотного проекта (Удача). Алгоритмы могут моделировать миллионы ценовых сценариев в режиме реального времени, позволяя авиакомпаниям получать более высокие тарифы от путешественников, которые готовы платить, и при этом заполнять пустующие места более низкими предложениями.

ИИ также снижает зависимость от команд, занимающихся ручным управлением доходами, которые традиционно устанавливают тарифные категории за несколько недель. Вместо статичных правил система Delta непрерывно адаптируется к изменениям спроса, ценообразованию конкурентов и даже к таким факторам, как погодные явления. Для авиакомпаний с низкой маржой обещание 20% экономии и пятикратного повышения эффективности — результаты, о которых сообщает SkySelect в сфере закупок для авиаперевозок (АвиТрейдер) — показывает масштаб возможной ценности при применении ИИ в коммерческой стратегии.

Риски для пассажиров

Те же алгоритмы, которые приносят пользу авиакомпаниям, могут создавать непрозрачность и неравенство для пассажиров. Хотя такие компании, как Delta, настаивают на том, что не используют персональные данные, такие как возраст, адрес или доход, для установления цен (энергетический ядерный реактор), сама возможность «контрольного ценообразования» вызывает тревогу у путешественников и законодателей. Исследователи из Гарварда предупреждают, что системы на базе искусственного интеллекта могут использовать персональные данные, чтобы подталкивать людей к максимально возможной цене, что вызывает опасения по поводу дискриминации и несправедливости (Гарвардский юридический факультет).

Защитники прав потребителей отмечают, что ранние тесты персонализированных моделей ценообразования не принесли пользы уязвимым группам населения. В некоторых случаях самые выгодные предложения достались самым богатым клиентам, в то время как самые бедные получали самые высокие тарифы.Удача).

Без прозрачности и контроля пассажиры сталкиваются с системой, где цена привязана не к публично доступному рыночному курсу, а к тому, что, по мнению непрозрачного алгоритма, пассажиры готовы принять. Такое снижение доверия может подорвать долгосрочную лояльность к авиакомпаниям, которые слишком сильно полагаются на ценообразование с помощью искусственного интеллекта.

Сравнение с другими отраслями промышленности

Динамическое ценообразование на основе искусственного интеллекта (ИИ) не является чем-то уникальным для авиации. Сервисы заказа поездок, отели и сайты электронной коммерции уже давно используют аналогичные методы. Например, Uber нормализует скачки цен, корректируя тарифы в режиме реального времени при резком росте спроса, и большинство путешественников уже смирились с этим и ожидают этого. Отели используют управление доходностью на основе ИИ, чтобы прогнозировать сезонный спрос и устанавливать соответствующие тарифы. Даже сети продуктовых магазинов и ресторанов быстрого питания корректируют цены в меню в зависимости от местоположения и времени суток (Гарвардский юридический факультет).

Авиакомпании отличаются сочетанием регулирующего контроля и высокой эмоциональной составляющей. Чуть более дорогой бургер может и не вызвать возмущения, но повышение стоимости семейного перелета на 500 долларов вызовет. Авиаперелеты, связанные с праздниками, семейными чрезвычайными ситуациями и знаменательными событиями, делают прозрачность и справедливость ключевыми факторами при оценке пассажирами этой практики. Руководители авиации, которые берут пример со смежных отраслей, могут считать ценообразование на основе искусственного интеллекта нормой, но с осторожностью относиться к покупкам с высокими ставками и высоким уровнем эмоциональности.

Уроки моделей B2B и B2C

Анализ данных из сектора B2B показывает, почему динамическое ценообразование на основе ИИ вызывает больше споров на потребительских рынках. В промышленных условиях B2B динамическое ценообразование часто привязано к прозрачным переменным, таким как товарные индексы или ограничения мощностей, что упрощает для покупателей принятие корректировок.Simon-Kucher). Однако в отраслях, ориентированных на потребителей, у клиентов нет возможности оценить факторы, влияющие на изменение цен.

Природа искусственного интеллекта как «чёрного ящика» усугубляет эту непрозрачность. Компании, продающие билеты профессиональным покупателям, могут оправдывать изменения, используя данные о волатильности рынка, в то время как авиакомпании рискуют подорвать доверие, если не смогут объяснить, почему один пассажир заплатил сотни долларов больше, чем другой, за одно и то же место.

Это противоречие предполагает, что ценообразование на основе ИИ в авиации потребует определенных мер: механизмов объяснимости, правил защиты прав потребителей и коммуникационных стратегий, которые убедят пассажиров в том, что их личные характеристики не используются. Без этих мер предосторожности ценообразование на основе ИИ рискует столкнуться с той же негативной реакцией, которая положила конец предыдущим попыткам «контрольного ценообразования» — например, когда Orbitz показывал пользователям Macbook более высокие цены (MarketWatch).

Этические и нормативные проблемы

Рост динамического ценообразования на основе ИИ вызвал непрекращающиеся споры о справедливости, прозрачности и защите прав потребителей. Критики утверждают, что алгоритмы могут непреднамеренно усиливать экономическое неравенство, если они используют предвзятые наборы данных или непрозрачные входные данные. Например, если модель ИИ делает вывод о более высокой готовности платить по почтовому индексу пассажира, это может непропорционально поставить в невыгодное положение пассажиров с низким доходом или определенные демографические группы (Удача).

Регуляторы начинают обращать на это внимание. Сенаторы США потребовали от авиакомпаний, таких как Delta, гарантий того, что биометрические, финансовые данные или данные социальных сетей не будут использоваться в моделях ценообразования (энергетический ядерный реактор). Между тем, европейские стандарты прозрачности алгоритмов могут в конечном итоге повлиять на мировую практику в сфере авиации. Задача заключается в том, чтобы найти баланс между коммерческим потенциалом ИИ и гарантиями, сохраняющими доверие потребителей. Если пассажиры сочтут ценообразование дискриминационным, репутационный ущерб может перевесить любой краткосрочный рост доходов.

Часто задаваемые вопросы

Только Delta? Какие авиакомпании используют динамическое ценообразование?

Нет, Delta — не единственная авиакомпания, которая сейчас экспериментирует с динамическим ценообразованием на основе искусственного интеллекта. Многие другие авиакомпании также используют эту технологию динамического ценообразования (Быстрая компания,Фетчерр):

Напротив, авиакомпания Delta Air Lines столкнулась с наибольшей негативной реакцией, особенно со стороны американских законодателей и защитников прав потребителей, поскольку ее раскрытие информации о ценообразовании на основе ИИ совпало с растущей обеспокоенностью общественности по поводу «ценообразований на основе наблюдения за поведением».

Delta неоднократно подчеркивала, что ее система не использует персональные данные для персонализации тарифов, а учитывает только эксплуатационные и рыночные факторы, такие как наличие мест, расписания, события и цены на нефть.

В чем разница между динамическим ценообразованием и резким повышением цен?

Резкое повышение цен — это особая форма динамического ценообразования. Оба метода предполагают корректировку цен в зависимости от спроса, но разница заключается вкогда и какцены растут.

Динамическое ценообразование — более широкое понятие; оно охватывает текущие колебания цен на авиабилеты, обусловленные такими факторами, как сезонность, время бронирования или популярность маршрута. В свою очередь, скачки цен связаны с резкими временными повышениями цен, которые происходят в периоды необычно высокого спроса, например, в праздники или во время внезапных всплесков бронирований. Короче говоря, любое скачок цен является динамическим ценообразованием, но не все динамические ценообразование является скачком цен (Форбс).

Когда авиакомпании начали использовать динамическое ценообразование?

Авиакомпании впервые внедрили динамическое ценообразование после дерегулирования в США в 1978 году, что сняло государственный контроль над пассажирскими тарифами и позволило перевозчикам устанавливать собственные цены (ОАГ). К 1983 году такие компании, как American Airlines, стали пионерами в управлении доходностью — стратегии, которая использовала модели бронирования, прогнозы спроса и конкурентные данные для корректировки цен на билеты в режиме реального времени.

Вместо того, чтобы взимать с каждого пассажира одинаковую фиксированную стоимость, авиакомпании начали предлагать различные тарифы, которые менялись в зависимости от даты бронирования, популярности маршрута и ожидаемой загрузки. Это ознаменовало начало динамического ценообразования как способа максимизации как занятости мест, так и прибыли.

Со временем подход становился всё более сложным. То, что начиналось с простых тарифных групп и скидок для ранних пташек, превратилось в алгоритмы, отслеживающие десятки переменных, от сезонности до цен конкурентов, чтобы прогнозировать, сколько готовы заплатить клиенты.

Современные системы могут обновлять тарифы ежеминутно, что значительно превосходит возможности традиционных инструментов бронирования 1980-х годов. Этот долгий путь — от дерегулирования к управлению доходностью и передовому динамическому ценообразованию — заложил основу для моделей на базе искусственного интеллекта, которые сейчас тестируют авиакомпании. Эти модели обещают ещё более точное соответствие тарифов рыночному спросу.ОАГ).

Является ли динамическое ценообразование незаконным?

Нет, динамическое ценообразование законно, если оно соответствует законам о защите прав потребителей. Авиакомпании и другие отрасли имеют право корректировать цены в зависимости от спроса, сроков и рыночной конъюнктуры.

Дискриминационное ценообразование, при котором тарифы различаются в зависимости от защищаемых характеристик, таких как раса, пол или этническая принадлежность, является нарушением закона. В противном случае, колебания цен на одно и то же место или услугу являются стандартной и законной практикой.Форбс).

Перспективы применения ИИ в ценообразовании в авиации

Несмотря на разногласия, ценообразование на основе ИИ вряд ли сойдёт на нет. Авиакомпании сталкиваются с постоянным давлением на маржу, и ИИ представляет собой мощный инструмент для получения дополнительной прибыли. Аналитики ожидают, что внедрение выйдет далеко за рамки первых пользователей, таких как Delta, и международные перевозчики и бюджетные операторы начнут пилотировать собственные системы (Гарвардский юридический факультет).

Системы будущего могут сочетать в себе предиктивную аналитику, мониторинг спроса в режиме реального времени и генеративных помощников на основе искусственного интеллекта, которые предлагают стратегии ценообразования менеджерам по доходам. PricewaterhouseCoopers (PwC) прогнозирует, что искусственный интеллект изменит конкурентную среду ценообразования в каждой отрасли, при этом лидеры, которые глубоко интегрируют его в свои стратегии, будут опережать отстающих (PwC). Для авиации это может означать будущее, в котором «справедливые» цены будут менее актуальны, чем «персонализированные» — сдвиг, который фундаментально изменит восприятие ценности потребителями.

Готовы ли вы использовать данные о клиентах и рынке для разработки более разумных и прозрачных стратегий ценообразования?Подключиться кePlaneAIчтобы увидеть, как искусственный интеллект может помочь вам сбалансировать прибыльность, эффективность и доверие пассажиров.