Авиакомпании начали активно внедрять алгоритмы ИИ для «ценообразования на основе наблюдения» (surveillance pricing). Технология анализирует персональные данные пассажиров, историю поиска и предпочтения, чтобы предлагать индивидуальные тарифы. Это позволяет перевозчикам максимизировать прибыль, выявляя готовность клиента платить больше, что потенциально ведет к исчезновению бюджетных предложений для широкого круга путешественников и усложняет поиск минимальных цен.
Системы динамического ценообразования нового поколения выходят за рамки традиционного анализа спроса и предложения. ИИ учитывает такие факторы, как тип устройства пользователя, его местоположение, частоту посещений сайта и даже историю покупок в других сервисах. В результате алгоритм может предлагать разную стоимость билета на один и тот же рейс для разных пользователей, основываясь на их вероятности совершить покупку по завышенной цене.
Эксперты отмечают, что подобные практики создают непрозрачную среду для потребителей. В отличие от классического динамического ценообразования, где цена меняется для всех, «ценообразование на основе наблюдения» создает персонализированные барьеры. Это заставляет регуляторов в разных странах рассматривать возможность введения ограничений на использование личных данных при формировании стоимости услуг в авиационной отрасли.
Ключевые факты
- ИИ-системы анализируют цифровой след пользователя для оценки его «ценовой чувствительности».
- Технология позволяет авиакомпаниям повышать маржинальность рейсов за счет сегментации аудитории в реальном времени.
- Использование персональных данных для формирования индивидуальных тарифов вызывает обеспокоенность у защитников прав потребителей.
- Авиакомпании стремятся снизить зависимость от агрегаторов, предлагая персонализированные пакеты услуг через собственные каналы продаж.
- Регуляторы рассматривают возможность аудита алгоритмов ценообразования на предмет дискриминации пассажиров.