OVBO
overbooking predictivo

Llevamos la estrategia de OB
al siguiente nivel.

OVBO predice el no-show pasajero a pasajero y envía un lid óptimo directo a tu PSS todos los días. Tu equipo de RM define las reglas y vuelve a enfocarse en el negocio core.

  • 29,355
    Vuelos optimizados
  • 5,471,892
    Pasajeros optimizados
  • +15 años
    Experiencia en revenue management

el desafío

El overbooking es una decisión de margen tomada con información incompleta.

$635

Compensación promedio pagada a pasajeros con denied boarding involuntario en EE. UU., 2018.

  • El denied boarding sale caro de más de una forma

    PR negativo, pasajeros insatisfechos, personal de aeropuerto frustrado — y encima los pagos de compensación.

  • El comportamiento de no-show es difícil de leer

    Sin predicción a nivel pasajero, equilibrar ingresos y satisfacción del cliente sigue siendo una conjetura.

  • Jugar a lo seguro cuesta ingresos reales

    Un overbooking conservador deja asientos sin vender en vuelos que podrían haber salido llenos.

qué hace OVBO

Optimiza automáticamente tu estrategia de overbooking y enfócate en el trabajo core de RM.

Eficiente

OVBO optimiza cada vuelo considerando:

Predicción de no-show con IApara cada pasajero del vuelo Ingreso potencial de overbooking Costo de denied boarding

Automático

Integración completa con tu PSS, enviando actualizaciones diarias de lid.

Sin tareas manualespara el equipo de RM Actualización diaria de datos Analytics para la toma de decisiones

Flexible

Una interfaz clara donde los equipos de RM definen los parámetros que importan.

Límites de lid y reglas de vuelo Días pico Costo de denied boarding por mercado

los datos

Los datos PNR explican el no-show más de lo que creemos.

Los pasajeros con AP largo suelen presentarse menos en el aeropuerto

1,000,95 0,900,85 1020 304050
Tasa de show-up según compra anticipada, en días antes de la salida.

Los pasajeros cuyo PNR fue modificado también se presentan menos

~0,96
PAX regulares
~0,81
PAX con modificaciones de PNR
Tasa de show-up: reservas regulares vs. reservas modificadas.

+20 features disponibles en los datos del PSS para entender el comportamiento de no-show

Los gráficos y estadísticas mostrados se basan en tendencias observadas entre nuestros clientes y se ofrecen solo con fines ilustrativos. Los resultados reales varían según la aerolínea y la operación.

cómo funciona

De los datos del PSS a una recomendación de lid, todos los días.

  1. 01

    Procesamiento

    OVBO procesa y almacena datos de la aerolínea desde el PSS, más integraciones a medida cuando hacen falta.

  2. 02

    Entrenamiento

    Los datos de vuelos realizados y las features calculadas por OVBO entrenan un modelo de IA para predecir el no-show futuro.

  3. 03

    Predicción

    Cada día el modelo puntúa la probabilidad de no-show de cada pasajero en todos los vuelos próximos.

  4. 04

    Recomendación de lid

    Con los parámetros del analista de RM, el optimizador produce un lid óptimo para cada vuelo.

  5. 05

    PSS

    OVBO escribe la recomendación de lid de vuelta al PSS.

precisión

Los números hablan por sí solos.

La distribución de error de OVBO es claramente más estrecha que un enfoque tradicional. Menos dispersión significa que puedes empujar el lid con más confianza.

Error absoluto medio

~1,5%
OVBO
~3,5%
Enfoque tradicional
Cuanto más bajo, mejor.

Distribución del error (%) — predicción vs. abordados reales

OVBO sigma 0.038 media −0.003 Tradicional sigma 0.069 media 0.0042 −0,4−0,2 0,00,20,3
Curva más estrecha y cercana a cero — menos sorpresas en la puerta.

Los gráficos y estadísticas mostrados se basan en tendencias observadas entre nuestros clientes y se ofrecen solo con fines ilustrativos. Los resultados reales varían según la aerolínea y la operación.

impacto esperado

Aumenta el RASK en más de un 3% con OVBO.

OVBO rinde mejor donde hay más por ganar: altos factores de ocupación y mayores tasas de no-show.

↑ factor de ocupación por encima del 88%

≈ +1% – 2% RASK
≈ +3% RASK
Fuera de nuestro alcance
≈ +1% – 2% RASK
← no-show por debajo del 6% no-show por encima del 6% →

El rendimiento de OVBO mejora con mayor %LF y tasas de no-show

funciones principales

Lo que obtienes y las herramientas legacy no dan.

Soluciones legacy OVBO

Plataforma online

Una UI donde los analistas de RM personalizan sus propias estrategias.

Legacy
OVBO

Predicciones con machine learning

+30 features alimentan el modelo que puntúa la probabilidad de no-show de cada pasajero.

Legacy
OVBO

Optimización del costo de denied boarding

Optimiza el margen, no solo el ingreso. Define el costo de denied boarding por mercado.

Legacy
OVBO

Alertas automáticas

Alertas configurables confirman que el proceso corrió y marcan vuelos que merecen una segunda mirada.

Legacy
OVBO

Gestión de reglas de OB

Define reglas de lid para excluir límites no deseados — fechas pico, vuelos del último día y más.

Legacy
OVBO

Prevención del efecto bola de nieve

Cada recomendación lee el factor de ocupación de vuelos cercanos, para que los pasajeros reacomodados no se encadenen.

Legacy
OVBO

historial

Hecho por nativos de la industria, ya en producción.

Integrado con

Nuestros partners

hablemos

¿Quieres ver OVBO con tus propios datos de vuelo?

Escríbenos y te mostramos el modelo, la interfaz y cómo se ve la integración con el PSS de tu lado.