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Copa Airlines, la aerolínea nacional de Panamá, vuela a 80 ciudades en 32 países de América. Hasta 2014, los analistas de Copa tenían que descargar manualmente cientos de archivos y anexarlos a Excel. 

La implementación de la tecnología de nuestro partner Alteryx mejoró completamente su cultura de datos, permitiendo que los departamentos clave del negocio, como el de precios, el de gestión de ingresos y el de control central de reservas, prosperaran. 

Con la integración de Alteryx dentro de los proceso de Copa Airlines, sus equipos han automatizado y optimizado los análisis de informes, han minimizado enormemente los errores en la presentación de tarifas y han predicho los vuelos que corren el riesgo de agotarse, por nombrar sólo algunos beneficios operativos. Copa ha visto un crecimiento de la productividad por las nubes, al reducir drásticamente el trabajo manual y mejorar la agilidad de su proceso de toma de decisiones. 

Nuria Saavedra & Isacar Racine Rodriguez, Intelligence Analysts de Copa Airlines, comparten su experiencia con Alteryx

Nuria Saavedra, Analista de Inteligencia de Copa, enfrento uno de los primeros retos dentro de la compañía: Crear informes más rápidamente sin comprometer la precisión. «En nuestro departamento tenemos que vender el producto adecuado al cliente adecuado en el momento adecuado y al precio adecuado», explicó Nuria. 

Parte del trabajo de Nuria consiste en analizar el comportamiento de los clientes y proyectar la demanda de reservas futuras para tomar decisiones críticas. «Nuestro analista de gestión de ingresos necesita los datos antes de las 8 de la mañana para gestionar la disponibilidad de cada vuelo cada día. El equipo tiene que analizar 115 millones de filas de datos cada mañana».    

El equipo de gestión de precios e ingresos de Copa es responsable de elaborar estrategias y archivar las tarifas para unos 5.000 mercados diferentes en todo el mundo. Hasta antes de integrar Alteryx en sus procesos, esto solía ser un proceso largo, debido a que cada analista tenía que aplicar diferentes reglas y estrategias a una serie de archivos de Excel para cada mercado del que estaba a cargo. Además, tenían que asegurarse de que no hubiera errores de archivo de tarifas.  

«Dependiendo del mercado, a veces tenemos que reducir nuestros precios para competir, pero otras veces podemos cobrar una prima.  Queríamos ser muy ágiles y eficaces y tener nuestra propia estrategia», dijo Isacar Racine, analista principal de inteligencia de Copa. Quería una aplicación que pudiera analizar los datos de las tarifas de los competidores y aplicar las estrategias del equipo de precios para fijar las tarifas de Copa de forma más rápida y fiable, evitando costosos errores. 

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Copa se dio cuenta de que algunos vuelos se estaban agotando demasiado rápido. Estaban perdiendo la oportunidad de vender asientos para los pasajeros de última hora, que están dispuestos a pagar más. Querían desarrollar algo rápido que identificara qué vuelos corren el riesgo de agotarse. «Tenemos un equipo que utiliza R y Python y podrían haber desarrollado este proyecto utilizando esos lenguajes, pero necesitábamos algo rápido. Hemos trabajado con Alteryx anteriormente y sabíamos que podía manejar millones de millones de filas», dijo Isacar.       

Para abordar el problema, Nuria analizó las reservas año a año. Utilizó los datos Volados, que es lo que los pasajeros realmente volaron en comparación con lo reservado originalmente, los datos Reservados, que es lo que reservaron, y los datos de Demanda, que es una estimación de la demanda que Copa debería esperar en cada vuelo. 

Los datos de Vuelos y Reservas provienen de la misma fuente de datos y están en el mismo nivel de agregación, pero los datos de Demanda provienen de una fuente totalmente diferente. «Utilizamos muchas herramientas de Join para los datos Booked y Flown y luego los integramos con los datos Demand. Como era mi primer informe, utilicé herramientas sencillas como Filter, Formula y Aggregate», explicó Nuria. 

» Es una optimización constante. Más tarde me di cuenta de que no necesitaba un montón de herramientas de Join para agregar los datos, sino que podía utilizar una sola herramienta de multi-fórmula. Cuando hice ese cambio, el rendimiento mejoró. Puedes aprender y mejorar constantemente. Hay que mantener la sencillez, siempre hay una forma más fácil de desglosar», concluyó. 

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Isacar y su equipo dividieron el proyecto de fijación de precios de Copa en módulos, y con Alteryx Designer, resolvieron sus problemas de fijación de precios utilizando macros. Desarrollaron cinco módulos: Transformación, Homologación, Motor de Estrategia, Validación e Informe. A continuación, pidieron al equipo de Pricing que probara cada módulo, lo ajustaron y lo volvieron a desplegar. «Así podíamos detectar los errores con facilidad, y quedaba claro cómo íbamos en el proyecto», dijo. 

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En el módulo de Transformación, se aseguraban de que las tarifas estuvieran limpias y tuvieran el conjunto y el tipo de datos correctos. Cada aerolínea tiene códigos diferentes para sus tarifas, así que en el módulo Homologar el equipo traducía las tarifas de otras aerolíneas al lenguaje de Copa y se aseguraba de que coincidieran. Después, en el módulo Strategy Engine aplicaban las estrategias que el equipo de precios tenía en cada mercado a las tarifas que la aplicación procesaba. En el módulo de Validación comprobaban si se cumplían las reglas que habían establecido para cada mercado. Por último, en el módulo de Informes, la aplicación enviaba los resultados por correo electrónico al equipo de Precios y al coordinador de cada mercado. 

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«Un analista podía trabajar en el Motor de Estrategia y el otro en el módulo de Validación. Cuando alguien trabajaba en la parte de Transformación conocía el resultado, por lo que la persona que trabajaba en el módulo de Homologación podía trabajar en paralelo», añade Isacar. 

«El motor de estrategia es la parte clave del proyecto. Nos aseguramos de que esta macro estuviera muy clara en caso de que alguien tuviera que modificarla. La herramienta de pruebas también era importante porque si íbamos a tener una tarifa errónea en un mercado queríamos que se rompiera, para que lanzara un error si algo iba mal», explicó. Ahora, su analista de precios sólo tiene que ejecutar el flujo de trabajo en el Servidor y éste da el resultado basado en la estrategia que ellos establecieron previamente. 

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En el sistema de reservas de Copa, todos los vuelos están disponibles 330 días antes de la salida. Para poder predecir la demanda futura, necesitaban conocer toda la curva de reservas del vuelo. «Nuestro sistema de gestión de ingresos tiene diferentes variables para todos nuestros vuelos, como el precio de oferta, los asientos restantes y la velocidad de reserva. Utilizando el paquete predictivo de Alteryx, aplicamos los modelos a los datos para encontrar qué variables tenían más poder predictivo. Probamos diferentes modelos, y fue tan fácil como arrastrar y soltar en lugar de tener que escribir código personalizado«, añadió Isacar. 

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«Una de las partes clave de este proyecto era el resultado del modelo. Tienes todos estos datos y quieres asegurarte de que los reciben las personas que pueden utilizarlos, es decir, nuestro equipo de gestión de ingresos», dijo.     

El equipo de Isacar desarrolló una macro que enviaba a cada analista el resultado del algoritmo previamente desarrollado con una tabla de vuelos que corrían peligro de agotarse. A continuación, los analistas realizaban los ajustes necesarios para evitar que los vuelos se agotaran. De este modo, podrían captar los ingresos de los pasajeros de última hora. 

Alteryx no sólo ayudó a Copa Airlines a capturar los ingresos perdidos, sino que también revolucionó la forma en que la compañía manejaba sus datos. «Los beneficios de Alteryx fueron tan grandes que se volvió viral en Copa. Después de que empezáramos a utilizarlo, otros equipos también lo hicieron», dijo Nuria. Isacar disfrutó de la flexibilidad de Alteryx. «No tenía ninguna experiencia en precios cuando empecé a desarrollar esta aplicación. No hay que tener miedo a cometer errores», añadió. Para los analistas, utilizar el paquete Alteryx Predictive fue fácil. «A nuestros analistas les resultaba familiar porque era similar a los modelos realizados en R o Python», dijo Isacar.  

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«El volumen de datos no era un problema para Alteryx. Desplegamos estos datos en Alteryx Server, y tardamos 1 hora y 30 minutos en procesar más de 300 millones de filas de vuelos futuros. Así que ahora, cuando nuestros analistas llegan al trabajo, ya tienen un correo electrónico en el que se identifican los vuelos que se van a agotar, y pueden actuar muy rápidamente», concluyó. 

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