Logiciel de gestion

de planificationde contrôlepour compagnie aérienne

Aperçu
Cargospot neo Revenue Management est une solution de tarification dynamique basée sur ML destinée aux équipes cargo des compagnies aériennes. Exploitez les données fret pour accélérer les décisions tarifaires et optimiser la rentabilité grâce à des recommandations pilotées par l'IA, une intelligence de capacité en temps réel et un contrôle transparent avec intervention humaine. Conçue nativement sur la CHAMP neo Platform.

Principales fonctionnalités

• Recommandations de prix et de capacité pilotées par l'IA directement dans les flux opérationnels
• Visibilité améliorée de la demande et de la capacité
• Décisions commerciales plus rapides
• Recommandations explicables permettant aux revenue managers de garder la main

Fonctionnalités & caractéristiques
Cargospot neo Revenue Management combine apprentissage automatique, données opérationnelles en direct et signaux de marché pour soutenir les décisions de tarification et de capacité directement dans Cargospot neo. Il s'intègre aux données Cargospot existantes et à CHAMP MarketAnalytics, et peut être étendu via des API vers des systèmes tiers de gestion du cargo.

Ce que cela apporte

• Mises à jour quotidiennes : prévisions de capacité au niveau vol basées sur ML (poids et volume) pour que les équipes commerciales disposent de la vue la plus récente
• Prévision de la demande basée sur ML utilisant les historiques de réservations et les signaux opérationnels et de marché en temps réel pour anticiper les tendances de réservation
• Recommandations tarifaires basées sur ML utilisant les prévisions de demande, les règles tarifaires et les signaux de marché/capacité en direct
• Support de tarification dynamique ajustant en continu les tarifs en fonction de la demande, de la capacité et des signaux de marché en direct
• Intégration de l'intelligence des tarifs du marché dans les décisions de revenus et de tarification
• Intégration native dans l'écosystème CHAMP (prise en charge de TACT, contract, spot, market et hurdle rates avec hiérarchies d'approbation)
• Supervision humaine avec IA explicable : approuver, ajuster ou remplacer les recommandations avec des motifs transparents
• Modèle de données d'entrée riche intégrant le poids passagers et bagages, le carburant et la configuration des aéronefs pour des prévisions plus précises

Avantages commerciaux

• Potentiel d'augmentation de revenus : preuves initiales de gains de 3–5% via la tarification dynamique
• Réactivité accrue : permettre aux équipes commerciales d'établir des devis plus rapidement et de manière compétitive tout en protégeant le yield
• Meilleures prévisions : amélioration potentielle de la précision des prévisions de capacité (ex. réduction de l'erreur d'une base ~70% à ~15% MAPE ; amélioration citée ~55 points de pourcentage)
• Compétitivité renforcée et contrôle de confiance via des recommandations ML transparentes
• Déploiement rapide et valeur ajoutée accélérée grâce à l'intégration native CHAMP neo Platform et Cargospot, simplifiant l'adoption et réduisant l'effort d'intégration

Position produit & bases de données
Construit sur des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur plusieurs années (au moins trois ans) de données opérationnelles, la solution prend en compte la saisonnalité, les jours fériés et le comportement passagers/bagages pour produire des prévisions de capacité plus précises que les hypothèses statiques du secteur.

Caractéristiques techniques

• Type de solution : tarification dynamique & revenue management basée sur ML pour le cargo aérien
• Plateforme native : CHAMP neo Platform ; intégration poussée avec Cargospot et CHAMP MarketAnalytics
• Cadence de prévision : prévisions quotidiennes de capacité au niveau vol (poids et volume)
• Entrées modèle de demande : historiques de réservations, données opérationnelles en temps réel, signaux de marché, saisonnalité et comportement de réservation
• Modèles tarifaires : recommandations pilotées par ML utilisant prévisions de demande, règles tarifaires et signaux de réservation/marché en direct
• Intégration : support API flexible pour systèmes tiers de gestion du cargo
• Contrôles : hiérarchies d'approbation, ajustements human-in-the-loop, explicabilité des recommandations
• Modèle de données : inclut poids passagers & bagages, carburant, configuration aéronef
• Résultats métier typiques : potentiel d'augmentation des revenus de 3–5% ; amélioration notable de la précision des prévisions de capacité