El poder de la IA para ofrecer resultados empresariales y crecimiento futuro es profundo.
La aerolínea española Vueling ha dado un paso más hacia el aprovechamiento de esta tecnología para impulsar sus resultados de negocio. Si uno de sus vuelos ya está lleno, ¿por qué seguir gastando presupuesto en pujar por conversiones hacia él? Y si existe una oportunidad de llenarlo, ¿cómo hacerlo de una forma eficiente?
Vueling fue capaz de abordar este reto añadiendo una información clave a su estrategia de Search Ads 360 y de Smart Bidding impulsada por IA: su información sobre la ocupación de sus aviones, conocida como load factor. Y los resultados fueron espectaculares.
Conexión de datos y tecnología para alcanzar objetivos de negocio
El sector de vuelos turísticos es un sector muy competido donde el precio de los billetes, generalmente, viene fijado por la demanda que haya en el mercado en cada momento. Con este escaso margen de maniobra a nivel de negocio, la otra forma de maximizar la rentabilidad ofreciendo precios bajos, es conseguir llenar los vuelos al máximo posible.
Hasta el momento, la compañía Vueling optimizaba sus campañas de Search Ads 360 con el objetivo de mejorar su coste por acción (CPA). A través de pujas automáticas (Smart Bidding), trabajaban por atraer un gran volumen de clientes al menor coste posible hacia sus vuelos. Era un buen punto de partida, pero no tenía en cuenta otros objetivos de negocio, como puede ser el grado de ocupación de los vuelos, aquellos que necesitan más ayuda o la rentabilidad de éstos.
La evolución de la tecnología planteó a Vueling la oportunidad de mejorar aún más su estrategia de pujas automáticas, aportando los mejores datos a la IA de Smart Bidding para atraer clientes de valor a los vuelos menos llenos.
Es como decir a la herramienta de pujas automáticas ‘ayudame a vender aquello que me cuesta vender, y no me ayudes tanto a vender lo que ya tiene la demanda necesaria’
Las empresas del sector viajes tienen acceso a una gran variedad de datos e insights a través del Travel Analytics Center (TAC) de Google. En el caso de Vueling, esta herramienta les permite conocer en tiempo real la demanda de vuelos, los asientos totales disponibles y los clicks que ellos y sus competidores están consiguiendo para cada ruta en sus respectivos sites. Es lo que se conoce como cobertura de clicks o clickshare por ruta.
Para poder alcanzar realmente su objetivo de negocio de llenar sus rutas con menos demanda decidieron incluir un input que proviene de sus datos propios de negocio: el nivel de ocupación de sus aviones, o load factor. Con esta nueva información, almacenada con la tecnología BigQuery de Google Cloud, fueron capaces de optimizar sus pujas automáticas para atraer viajeros a sus vuelos más vacíos.
“Es como decir a la herramienta de pujas automáticas ‘ayudame a vender aquello que me cuesta vender, y no me ayudes tanto a vender lo que ya tiene la demanda necesaria’,” explica Georgina Fernández Alcolea, performance y analytics lead de Vueling. “Esa es una tarea realmente difícil de conseguir sin aportar una señal interna que indique qué es aquello que necesita esa demanda adicional”, indica.
Despegando con la propulsión de la IA
Para activar todos estos datos, el equipo de Vueling creó un algoritmo cuya finalidad era indicar en tiempo real a las pujas automáticas de Smart Bidding el valor de las conversiones en base a la ocupación de sus aviones. A través de un algoritmo dotaban de más valor a aquellos clientes con más probabilidades de convertir yendo a un vuelo con más necesidad respecto a su ocupación. “Se trata de una combinación de una selección afinada de los datos, con el hecho de lograr accionarlos de manera correcta con el impulso de la IA,” continúa Fernández.
El equipo de Vueling lanzó un test a finales del año pasado para comprobar la efectividad. Aplicaron esta nueva estrategia en cinco rutas, que compararon con cinco rutas similares de control que permanecieron con la estrategia anterior.
La primera gran conclusión fue que la nueva estrategia les permitió atraer más tráfico a su site para las rutas menos demandadas. Por ejemplo, la RUTA A potenciada mediante la nueva metodología, aumentaba su clickshare, es decir el volumen de clicks que conseguían respecto a sus competidores, pasando del 10% al 40%. Por su parte la RUTA B de control, en la que no se aplicó el nuevo algoritmo, partió con un clickshare del 30% y se mantuvo igual al final del test, sin lograr atraer más tráfico.
El test mostró, además, cómo lograban aumentar sus reservas en las rutas con menos ocupación. La RUTA A del ejemplo partía de una media de 3.5K reservas semanales. Con la nueva metodología subió a 5K reservas semanales, un aumento del 45%. Por su parte la RUTA B de control pasó de 2K reservas semanales a 2.7K. El aumento en este caso fue menor, del 35%.
Los resultados finales del test en las cinco rutas indicaron que en aquellas que fueron priorizadas y potenciadas a través del nuevo enfoque se redujo la brecha entre clicks y capacidad de los aviones en 10pp. Esto demostró que este nuevo enfoque funcionaba no solo atrayendo tráfico, sino también atrayendo clientes hacia los aviones más vacíos.
La IA nos permite ir aportando a los modelos de Smart Bidding señales cada vez más detalladas
Esta estrategia de éxito para Vueling se reflejó en una mejora de su rentabilidad en distintos niveles. Por un lado a nivel de negocio, al aumentar las reservas en rutas más vacías. Pero también mejoraron la eficiencia de su inversión en marketing, al optimizar el gasto de sus campañas de Search Ads 360, que ya no destinaban presupuesto en pujas hacia aviones que ya estaban llenos o casi llenos.
Actualmente, dentro de su programa de transformación, Vueling se encuentra expandiendo y sofisticando aún más esta metodología para seguir optimizando sus estrategias con el impulso de la IA en el resto de destinos. Su objetivo es seguir siendo capaces de estimular el tráfico que potencialmente tiene más probabilidad de convertir hacia sus vuelos con menos demanda. “La IA nos permite ir aportando a los modelos de Smart Bidding señales cada vez más detalladas”, dice Fernández.
