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Dynamic Pricing mit Reinforcement Learning

In diesem Projekt haben wir ein autonomes Pricing-System entwickelt, das den Bid-Preis von Kontinentalflügen automatisch steuern kann.

  • Branche Transport & Logistics
  • Thema Pricing Analytics
  • Tools Python
  • Projektdauer 6 Monate

Herausforderung

Die Preisgestaltung im Airline-Business ist aufgrund der dynamischen Wettbewerbsstruktur einer der zentralen Hebel für die Generierung von monetären Vorteilen. Die Bepreisung einzelner Legs oder gesamter Strecken ist eine hochkomplexe Aufgabe, die heute größtenteils noch durch Menschen oder teilautomatisierte Logiken gesteuert wird. Unser Kunde, eine internationale Airline, stand vor der Herausforderung, die täglichen Preise einzelner Streckenabschnitte vollständig automatisch aussteuern zu wollen. Hierzu wurde ein innovativer Ansatz gesucht.

Ansatz

Zur Lösung der Aufgabenstellung haben wir, gemeinsam mit der Revenue Management Abteilung des Kunden, einen Ansatz entwickelt, der auf Reinforcement Learning basiert, und der die Preisgestaltung im Zeitfenster bis zu 365 Tagen vor dem Abflugtag vollständig autonom steuern kann. Hierzu wurde das KI-System in einer Simulationsumgebung auf vorhandenen Steuerungsdaten angelernt, um das Verhalten der manuellen Preissteuerung zu erlernen. Dabei wurden vielfältige Datenpunkte verwendet, die den Zustand des Marktes zum aktuellen Zeitpunkt abbilden und die Preisentscheidungen des Systems beeinflussen können.

Ergebnis

Das Ergebnis des Projekts war ein vollautonomes Preissteuerungssystem, das ohne menschliches Zutun die Preisentwicklung innerhalb eines Streckenabschnitts für Kontinentalflüge selbständig aussteuern kann. Der Agent ist in der Lage, ausgehend von der aktuellen Marktlage sowie der vorliegenden Buchungssituation eigenständig Entscheidungen über die Erhöhung oder Verminderung des Bid-Preises zu treffen. Dabei antizipiert das System die Entwicklung der Nachfrage im Zeitverlauf über die verschiedenen Buchungsklassen.

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