Un Boeing 777-300R puede transportar 21.000 kg de carga además de pasajeros y equipaje. Covid-19 afectó gravemente a la industria de viajes y, como todas las aerolíneas, Air Canada vio caer el número de pasajeros durante la pandemia de coronavirus. Pero logró girar su negocio para transportar más carga durante la crisis, quitando asientos en aviones de pasajeros para hacer espacio adicional. Cuando la aerolínea detuvo los vuelos de pasajeros, su negocio de carga creció más.
En los últimos resultados financieros de Air Canada, los ingresos por pasajeros durante los primeros seis meses de 2021 fueron de C $ 821 millones (£ 480 millones), mientras que el negocio de carga reportó ingresos de C $ 639 millones, un aumento del 53%. Los conocimientos basados en datos han sido una estrategia clave para desarrollar el negocio de carga en Air Canada.
Herve Riboulet es gerente senior de análisis, conocimientos estratégicos y gestión de relaciones con los clientes (CRM) en Air Canada. Ha trabajado en la aerolínea en varios puestos durante un mandato de 16 años, incluida la planificación de ingresos y el trabajo con equipos comerciales. Hace seis años, se trasladó a los datos para ayudar a la empresa a estar más impulsada por los datos.
“Necesitamos convertirnos en datos y yo dirigí el equipo de inteligencia empresarial”, dice Riboulet. Este equipo fue responsable de desarrollar la estrategia de inteligencia empresarial (BI) de Air Canada, que abarcaba el autoservicio, la automatización y la capacitación, y alentaba a las personas a hacer uso de los datos. La aerolínea también contrató a McKinsey y QuantumBlack para ayudarla a construir un centro de excelencia de inteligencia artificial (IA).
La estrategia de datos de la aerolínea se centra en capitalizar la inteligencia artificial y los datos en vivo, proporcionando los datos correctos en el momento adecuado para informar la toma de decisiones. El equipo de datos ha desarrollado hojas de ruta para respaldar la empresa al proporcionar los datos que necesita a través de análisis e información.
Por ejemplo, dentro de la división de carga, el equipo ha analizado el recorrido del cliente que identifica iniciativas, que Riboulet dice que pueden usarse para mejorar los ingresos. Parte de esto ha sido pronosticar la capacidad de una aeronave, lo que ha ayudado a Air Canada a continuar operando su negocio de carga durante la pandemia.
Negocio basado en datos
A menudo, una estrategia de datos se impulsa de arriba hacia abajo como una iniciativa de transformación, así como de abajo hacia arriba para identificar los frutos más fáciles o las “ganancias rápidas” que tienen un beneficio comercial inmediato.
“Desde principios de este año, mi mandato ha sido centrarme en la información y la vinculación con Salesforce”, dice Riboulet. “Pero también queremos brindar soluciones tácticas para el negocio. Estos son proyectos de menor escala que tienen un impacto en el negocio “.
Por ejemplo, dentro del negocio de carga, es útil proyectar los volúmenes en términos de kilogramos de carga por hora, lo que puede usarse para derivar una estimación de la mano de obra requerida. “En nuestro almacén en Toronto, manejamos el flete y necesitamos comprender cuánto ingresa y cuánto personal se necesitará, según los datos históricos”, dice. “No tomó mucho tiempo construir el modelo. Luego usamos herramientas de BI para presentar la información “.
“En nuestro almacén en Toronto, manejamos el flete y necesitamos comprender cuánto ingresa y cuánto personal se necesitará, según los datos históricos. No tomó mucho tiempo construir el modelo. Luego usamos herramientas de BI para presentar la información ”
Herve Riboulet, Air Canada
Al discutir cómo se integran los datos con el sistema Salesforce CRM de la compañía, Riboulet dice que quiere brindar a los vendedores la información correcta en el momento adecuado. “No necesitan saber sobre los últimos 50 envíos. Solo necesitan saber cuáles salieron mal o dónde hay más oportunidades, sin tener que revisar todos los datos ”, dice.
Air Canada está considerando utilizar las herramientas de gestión de la infraestructura de procesamiento de aplicaciones (API) de Mulesoft para la integración, junto con el producto de intercambio de datos de Snowflake, que ofrece un mercado de datos externo para permitir que otras empresas que utilizan Snowflake compartan datos.
Para la inteligencia empresarial, la aerolínea ha sido un usuario de WebFocus de Tibco desde hace mucho tiempo. También utiliza Microsoft PowerBI. La razón de Riboulet para usar dos plataformas de BI es que “se complementan”, cada una con diferentes funciones que le resultan útiles.
Por ejemplo, WebFocus ofrece a Air Canada la capacidad de enviar informes por correo electrónico, una función que no está disponible en PowerBI. Riboulet dice que esto es útil para las personas que trabajan en operaciones, que solo pueden tener acceso a su teléfono y necesitan ver informes integrados. Además, el equipo de datos notó que muchos usuarios comerciales requieren conjuntos de datos y atributos similares, que pueden reunirse en informes prediseñados.
La empresa también utiliza la función de cuadrícula de datos en WebFocus para agregar datos de una manera que los usuarios pueden personalizar fácilmente y exportar a Microsoft Excel. También ha implementado WebFocus Hyperstage, como un área de almacenamiento de datos, para evitar el acceso directo a sus sistemas de bases de datos locales.
Riboulet ve al equipo de datos de Air Canada Cargo como consultores internos que discuten los requisitos de datos con los empresarios. “Es importante comprender los objetivos comerciales”, dice. “Si identificamos brechas, podemos agregar otro campo o, dependiendo de la brecha, crear un nuevo informe.
Para respaldar su nueva oferta de comercio electrónico, por ejemplo, uno de los mayores desafíos que el equipo de datos necesitaba resolver era cómo integrarse con los minoristas que requieren información como actualizaciones de envío y fechas de entrega para sus clientes.
Pero Riboulet también cree que hay ocasiones en las que el valor que un conjunto de datos ofrece a la empresa puede no ser lo suficientemente grande como para justificar su uso. Como ejemplo, dice que los patrones climáticos para una ruta determinada pueden significar que un vuelo demore 30 minutos más. La consideración es si extraer esos datos y qué valor adicional aporta esa variable. Si bien puede mejorar un poco el modelo de datos para estimar los tiempos de entrega, la pregunta es si esta mejora es marginal, dados todos los demás factores en juego.