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Dynamic pricing y segmentación por willingness-to-pay.

No precios distintos. Productos distintos al cliente correcto.

El revenue management tradicional opera con buckets agregados. Data Cloud le suma una capa de comportamiento individual: a quién le mostrás la suite primero, a quién le mostrás la tarifa restrictiva, a quién le ofrecés el bundle de ancillary.

El problema

El revenue management ve buckets, no personas.

El sistema de revenue management opera con forecast por segmento agregado y no incorpora insights de comportamiento individual. La sensibilidad al precio se asume, no se mide.

Una OTA o un motor de reservas propio muestra la misma jerarquía de productos a todos los visitantes. La suite arriba para todos, la tarifa flexible primero para todos.

El ancillary se ofrece blanket. El attach rate histórico de cada perfil queda invisible y la conversión por search se castiga.

La solución

Una capa individual sobre la capa agregada.

01

Insight de disposición a pagar estimada

Por persona, basado en histórico de bookings, comportamiento de búsqueda, canal y dispositivo, geo, tier de loyalty y momento de búsqueda contra fecha de viaje.

02

Segmentos accionables

Premium-leaning, price-sensitive y convenience-seeker. Cada segmento responde a una hipótesis de comportamiento distinta y a una manera distinta de mostrarle el inventario.

03

Activación al motor de personalización

El rendering del search result o del booking flow se ajusta por segmento. Misma oferta de inventario, distinta jerarquía de productos en pantalla.

04

Coexistencia con el RMS

El revenue management system sigue manejando inventario, fares y forecast. Data Cloud le suma la lente individual sobre la agregada. Se complementan, no compiten.

El cambio

Antes y después de Data Cloud

Jerarquía en search results

Antes
Misma vista para todos

La suite arriba para todos los visitantes y la tarifa flexible primero, sin importar el perfil.

Después
Vista por perfil

El premium-leaning ve la suite arriba y el price-sensitive ve la tarifa baja con restricciones visibles.

Bundle de ancillary

Antes
Oferta blanket

El mismo bundle a todos, sin lectura del attach rate histórico.

Después
Bundle por afinidad

El bundle se arma según attach rate histórico de cada perfil y la oferta se afina por segmento.

Visión del equipo de revenue

Antes
Solo agregados

El forecast y el reporting vivían en niveles agregados sin granularidad individual.

Después
Lente individual

Los agregados se complementan con segmentos de comportamiento individual y la decisión gana matiz.

Reacción del price-sensitive

Antes
Abandono al primer alza

El price-sensitive abandonaba ante el primer incremento sin recibir señal alternativa.

Después
Urgencia y oferta acorde

Recibe urgency cues si el inventario está apretado y opciones acordes a su disposición a pagar.

Un día con Data Cloud

Dos usuarias entran al mismo flujo de búsqueda.

Sesión 1

Premium-leaning

Una usuaria entra buscando un vuelo de ocio. Su histórico marca suite, spa contratado y attach rate alto de ancillary. El sistema la clasifica como premium-leaning.

Sesión 1 + 5s

Rendering ajustado

El motor le muestra primero la cabina premium con bundle de ancillary, sin esconder la económica pero priorizando la opción que históricamente eligió.

Sesión 2

Price-sensitive

Otra usuaria con look-to-book ratio alto y sensibilidad histórica a precio entra al mismo flujo. El sistema la clasifica como price-sensitive.

Sesión 2 + 5s

Tarifa baja primero

Ve primero las tarifas más bajas con las restricciones explícitas. Si el inventario está apretado, recibe urgency cue acotado y honesto.

El impacto

Más conversión y mejor mix sin tocar el precio.

Incremento de conversión por búsqueda al alinear el rendering con el comportamiento esperado.

Mix shift hacia productos de mayor margen sin presionar al cliente que no los quiere.

ARPU por usuario más alto por mejor matching de bundle al perfil.

Mejor experiencia para el price-sensitive, que no se siente empujado al producto que no quiere.

Preguntas frecuentes

No, y la distinción es importante. No se sirven precios distintos a usuarios distintos para el mismo producto. Se priorizan productos distintos en el rendering. La governance debe documentar el approach como personalización, no como pricing diferencial.

Hay precedentes en algunos países (Brasil entre ellos) sobre price discrimination en aerolíneas. Por eso se trabaja sobre selección y priorización de productos, no sobre precio del mismo producto. El equipo legal debe validar el approach antes del go-live.

No. El sistema de revenue management sigue manejando inventario, fares y forecast. Data Cloud le agrega la capa individual sobre la agregada. Se complementan.

¿Querés implementar este caso?

Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.