Gopal Ranganathan | Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Layanan Maskapai yang Dipersonalisasi • Scientia.global

Dalam industri penerbangan kompetitif saat ini, memberikan layanan yang dipersonalisasi kepada penumpang menjadi semakin penting untuk kepuasan pelanggan dan keberhasilan bisnis. Gopal Ranganathan dari Quad Optima Analytics telah mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang inovatif untuk membantu eksekutif maskapai menerapkan dan mengatur program personalisasi. Teknologi mutakhir ini bertujuan untuk meningkatkan keuntungan dengan menyesuaikan layanan dengan pelanggan individu sambil mempertahankan prinsip-prinsip manajemen pendapatan yang baik.

Munculnya Personalisasi dalam Perjalanan Udara

Bagi sebagian besar pelancong, terbang jauh dari pengalaman yang dipersonalisasi. Dari pemesanan hingga asrama, penumpang sering diperlakukan sebagai komponen yang dapat dipertukarkan dalam sistem yang luas dan kompleks yang dirancang untuk memindahkan sebanyak mungkin orang dari titik A ke titik B. Namun, industri penerbangan mulai mengenali nilai layanan penyesuaian ke preferensi dan kebutuhan individu.

Personalisasi perjalanan udara dapat mengambil banyak bentuk, dari promosi khusus dan iklan yang ditargetkan hingga rekomendasi hiburan dalam penerbangan yang dipersonalisasi dan bantuan chatbot. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menyediakan layanan dan menawarkan relevan dengan preferensi dan keadaan unik setiap penumpang.

Namun, menerapkan personalisasi yang efektif pada skala adalah tantangan yang signifikan bagi maskapai penerbangan. Dengan jutaan penumpang, kombinasi layanan yang tak terhitung jumlahnya, dan kebutuhan untuk menyeimbangkan personalisasi dengan manajemen pendapatan secara keseluruhan, maskapai penerbangan membutuhkan sistem canggih agar berhasil.

Di sinilah sistem intelijen buatan inovatif Gopal Ranganathan masuk. Ketika pendiri dan CEO Quad Optima Analytics, Ranganathan telah memanfaatkan pengalamannya yang luas dalam manajemen pendapatan maskapai penerbangan untuk mengembangkan alat AI yang kuat yang dirancang khusus untuk membantu eksekutif penerbangan menerapkan dan mengatur program personalisasi.

Kopilot AI untuk eksekutif maskapai penerbangan

Sistem Ranganathan, yang ia sebut Personalisasi AI System (PAI), berfungsi sebagai alat pendukung keputusan bertenaga AI untuk eksekutif C-suite maskapai. Daripada hanya mengandalkan presentasi statis, spreadsheet, dan dasbor, sistem PAI mengetuk langsung ke data transaksi real-time maskapai untuk memodelkan keadaan organisasi saat ini.

Ranganathan menjelaskan bahwa eksekutif maskapai saat ini mendapatkan sebagian besar informasi mereka melalui presentasi PowerPoint, spreadsheet dan dasbor Excel. Sistem AI-nya dirancang untuk memberi mereka pandangan yang jauh lebih dinamis dan digerakkan data dari peluang personalisasi.

Sistem PAI mencerna sejumlah besar data dari catatan nama penumpang, yang berisi rincian rencana perjalanan dan pemesanan masing -masing penumpang. Kemudian overlay data inti ini dengan informasi tentang tindakan personalisasi (seperti promosi atau rekomendasi yang ditargetkan) dan keputusan manajemen pendapatan.

Microsegments: Blok bangunan personalisasi

Inovasi utama dalam sistem Ranganathan adalah penggunaan apa yang ia sebut 'microsegment'. Ini adalah struktur data multi-dimensi yang mengelompokkan penumpang dan transaksi serupa bersama-sama, berdasarkan banyak atribut.

Ranganathan mencatat bahwa pendekatan segmentasi pelanggan tradisional seringkali terlalu statis dan satu dimensi. Mikrosegmennya memungkinkan pemahaman pelanggan yang jauh lebih bernuansa dan dinamis.

Misalnya, seorang pelancong bisnis mungkin termasuk dalam mikrosegmen yang berbeda tergantung pada apakah mereka memesan penerbangan domestik pendek untuk perjalanan sehari versus perjalanan internasional bersama keluarga mereka. Sistem PAI dapat mengenali perbedaan kontekstual ini dan menyesuaikan strategi personalisasi yang sesuai.

Microsegment ini berfungsi sebagai dasar untuk kecerdasan buatan sistem PAI dan kemampuan pembelajaran mesin. Model matematika canggih yang disebut 'tensor' tertanam dalam setiap mikrosmegmen, memungkinkan sistem untuk dengan cepat memproses data baru dan menghasilkan wawasan.

Empat pilar kecerdasan yang dipersonalisasi

Sistem PAI Ranganathan dibangun di atas empat komponen utama yang bekerja bersama untuk mendorong personalisasi. Pertama adalah microsegment, yang berfungsi sebagai struktur data dasar. Kedua adalah mesin ramalan, yang menggunakan berbagai teknik pemodelan prediktif untuk memperkirakan metrik utama seperti pemesanan, pendapatan, dan loyalitas pelanggan untuk setiap mikrosmegmen.

Ketiga adalah pengoptimal, yang menggunakan teknik matematika canggih untuk menentukan kombinasi terbaik dari tindakan personalisasi untuk memaksimalkan hasil yang diinginkan (seperti pendapatan atau laba) di semua mikrosegmen. Akhirnya, sistem menghasilkan rekomendasi spesifik dan dapat ditindaklanjuti untuk inisiatif personalisasi, bersama dengan perkiraan dampak potensial mereka.

Ranganathan menekankan bahwa sistemnya tidak hanya memberikan wawasan tingkat tinggi. Ini memberi para eksekutif dan tindakan khusus tim mereka yang dapat mereka ambil, seperti mengirim penawaran diskon yang ditargetkan kepada anggota loyalitas yang berisiko beralih ke pesaing.

scientia.global/wp-content/uploads/AdobeStock_306228011-1024×661.jpeg” alt=”” width=”748″ height=”483″/>

Menyeimbangkan pendapatan jangka pendek dan kesetiaan jangka panjang

Salah satu tantangan utama dalam personalisasi maskapai adalah menyeimbangkan maksimalisasi pendapatan jangka pendek dengan loyalitas pelanggan jangka panjang dan pertumbuhan pangsa pasar. Sistem Ranganathan dirancang untuk membantu maskapai penerbangan menavigasi trade-off ini.

Dia menjelaskan bahwa secara tradisional, manajemen pendapatan telah berfokus pada keputusan taktis jangka pendek untuk memaksimalkan pendapatan pada setiap penerbangan. Namun, personalisasi yang efektif membutuhkan pandangan yang lebih holistik yang mempertimbangkan nilai seumur hidup pelanggan dan posisi pasar jangka panjang.

Sistem PAI memungkinkan maskapai penerbangan untuk menetapkan tujuan dan kendala optimisasi yang berbeda untuk mencerminkan prioritas strategis mereka. Misalnya, sebuah maskapai dapat mengkonfigurasi sistem untuk memaksimalkan pendapatan jangka pendek dalam beberapa mikrosegmen sambil memprioritaskan retensi pelanggan di tempat lain.

Fleksibilitas ini sangat penting karena tidak semua upaya personalisasi sama -sama berharga. Penelitian Ranganathan telah mengidentifikasi empat skenario utama untuk inisiatif personalisasi. Ini berkisar dari situasi ideal di mana personalisasi dapat mendorong peningkatan pemesanan dan harga yang lebih tinggi ke skenario yang lebih menantang yang mungkin memerlukan tindakan drastis atau memikirkan kembali penawaran produk.

Ranganathan menjelaskan bahwa sistemnya membantu maskapai penerbangan mengidentifikasi skenario mana yang berlaku untuk setiap microsmegment. Ini memastikan bahwa upaya personalisasi ditargetkan di mana mereka dapat memiliki dampak paling besar.

Dari c-suite ke garis depan

Keuntungan utama dari pendekatan Ranganathan adalah memberikan kerangka kerja yang konsisten untuk personalisasi di semua tingkatan organisasi maskapai. Wawasan dan rekomendasi berbasis microsment yang sama yang menginformasikan pengambilan keputusan C-suite juga dapat memandu staf garis depan dalam interaksi mereka dengan pelanggan.

Ranganathan menekankan bahwa personalisasi yang efektif membutuhkan keselarasan dari atas organisasi sampai ke titik kontak pelanggan individu. Sistemnya memberikan keselarasan dengan menghasilkan wawasan dan rekomendasi yang relevan di setiap level.

Misalnya, sistem mungkin merekomendasikan penawaran upgrade yang ditargetkan untuk mikrosegmen pelanggan tertentu. Rekomendasi ini akan menginformasikan diskusi strategi tingkat tinggi di C-suite, memandu tim pemasaran dalam merancang penawaran, dan memberikan poin pembicaraan untuk agen layanan pelanggan yang berinteraksi dengan penumpang yang memenuhi syarat.

Masa depan personalisasi maskapai penerbangan

Ketika maskapai terus berinvestasi dalam kemampuan personalisasi, Ranganathan melihat beberapa tren utama muncul. Ini termasuk peningkatan penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, integrasi personalisasi yang lebih besar di semua titik sentuh pelanggan, penggunaan data kontekstual yang lebih canggih, kolaborasi yang ditingkatkan antara berbagai departemen maskapai penerbangan, dan fokus yang berkembang pada penggunaan personalisasi untuk mendorong loyalitas pelanggan jangka panjang dan pertumbuhan pangsa pasar.

Ranganathan dan timnya di Quad Optima Analytics terus menyempurnakan dan memperluas sistem PAI mereka untuk membantu maskapai penerbangan menavigasi lanskap yang berkembang ini. Mereka saat ini sedang mengerjakan peningkatan untuk menggabungkan lebih banyak sumber data real-time dan untuk memberikan lebih banyak rekomendasi personalisasi granular.

Ranganathan percaya potensi personalisasi dalam industri penerbangan sangat besar. Namun, ia mencatat bahwa menyadari bahwa potensial membutuhkan alat canggih yang dapat menangani kompleksitas dan skala operasi maskapai penerbangan. Itulah yang difokuskan oleh timnya.

Memetakan kursus untuk langit yang dipersonalisasi

Ketika perjalanan udara terus pulih dari gangguan beberapa tahun terakhir, personalisasi cenderung memainkan peran yang semakin penting dalam strategi maskapai penerbangan untuk menarik dan mempertahankan pelanggan. Sistem AI Personalisasi Ranganathan menawarkan alat yang kuat untuk eksekutif maskapai yang ingin menavigasi area baru ini.

Dengan menggabungkan kecerdasan buatan mutakhir dengan keahlian industri yang mendalam, Ranganathan dan timnya membantu memetakan kursus menuju pengalaman perjalanan udara yang lebih personal, memuaskan, dan menguntungkan. Ketika sistem PAI terus berkembang dan meningkat, itu mungkin menjadi kopilot yang sangat diperlukan bagi para pemimpin maskapai penerbangan yang ingin melambung di zaman personalisasi.