Roy Cohen glaubt, dass es in der Luftfahrtindustrie einen erheblichen Mangel an Investitionen in Technologie gibt, da sich Fluggesellschaften weiterhin auf veraltete Systeme und veraltete Infrastrukturen verlassen, die Jahrzehnte zurückreichen. Cohen kommt aus der E-Commerce-Branche und war der Meinung, dass Fluggesellschaften nicht das Beste aus neuen Technologien machen, insbesondere aus KI, von denen er glaubte, dass sie das Potenzial hätten, Gewinne zu steigern und gleichzeitig Kosten zu senken.
Es sind diese Wahrnehmungen, die Cohen dazu veranlassten, Fetcherr mitzubegründen, eine Plattform, die versucht, die Preise für Flugtickets mithilfe von KI-Algorithmen zu optimieren. Fetcherr schloss heute eine von Left Lane Capital angeführte Finanzierungsrunde in Höhe von 12,5 Millionen US-Dollar mit Beteiligung von M-Fund ab, wodurch sich das Gesamtkapital des Unternehmens auf 31 Millionen US-Dollar über Eigen- und Fremdkapital erhöhte.
Cohen, der Fetcherr im Jahr 2019 zusammen mit Shimi Avizmil, Uri Yerushalmi und Robby Nissan mitbegründete und als CEO des Unternehmens fungiert, sagt, dass das Unternehmen die Mittel zur Unterstützung der Geschäftsentwicklung und Marktexpansion sowie zum Ausbau seiner US-Präsenz einsetzen wird. (Fetcherr hat seinen Sitz in Tel Aviv.)
„Herkömmliche Revenue-Management-Systeme, die derzeit existieren, sind fragmentiert und nicht in der Lage, mit Volatilität, steigender Nachfrage, sich änderndem Verbraucherverhalten, Personalproblemen und mehr Schritt zu halten“, sagte Cohen in einem E-Mail-Interview mit >. „Fetcherr prognostiziert die Nachfrage mithilfe von ausgeklügelten Echtzeitmodellen und bietet automatisch Preisempfehlungen.“
Fetcherr, das Azul Airlines zu seinen Kunden zählt, prognostiziert und bepreist Flugpreise mithilfe von Algorithmen, die auf die demografischen Merkmale jeder Fluggesellschaft zugeschnitten sind. Cohen sagt, dass die Algorithmen auf „mehrere Jahre“ von Buchungen, Flugplänen, Verfügbarkeit, Tarifen, Ereignissen, Wetter, Kapitalmärkten und „anderen makroökonomischen und mikroökonomischen Datenpunkten aus globalen Märkten und verschiedenen Branchen“ trainiert werden.
Sobald Fetcherr einen Algorithmus trainiert, verwendet es ihn, um das Kaufverhalten auf dem Flugreisemarkt im Kontext des Geschäfts eines Airline-Kunden vorherzusagen. Angetrieben durch den Algorithmus simuliert die Fetcherr-Plattform im Wesentlichen Flüge und Sitzplätze, die von einer bestimmten Fluggesellschaft verkauft werden.
Ein Modell der Fetcherr-Software. Bildnachweis: Abholr
Die Verwendung von Algorithmen zur Preisvorhersage ist sicherlich keine neue Idee. Es gibt Anbieter wie Pricefx, die Faktoren wie Kundenumfragedaten und -segmente, Wettbewerbsdaten, Betriebskosten, Lagerbestände und historische Preise berücksichtigen, um Unternehmen bei der Preisgestaltung von Produkten zu unterstützen.
Aber die dynamische Preisgestaltung – insbesondere die Preisgestaltung, die auf unvorhersehbaren, für wirtschaftliche Schocks anfälligen Algorithmen basiert – wird von der flugreisenden Öffentlichkeit nicht immer gut angenommen. Harvard Business Review erzählt die Geschichte, wie United Airlines ihre Vielflieger-Meilentabellen durch ein algorithmisches Preismodell ersetzte, was zu höheren Prämienpreisen für Flüge mit hoher Nachfrage führte – was zu Ablehnung führte.
Problematischer sind die zunehmenden Beweise dafür, dass die algorithmische Preisgestaltung zu einer unfairen Diskriminierung zwischen Verbrauchern führen und das fördern kann, was John Thornhill von der Financial Times als „implizite Absprachen“ zwischen Unternehmen bezeichnet, wodurch die Preise insgesamt erhöht werden. Unternehmen mit ausgeklügelten Preisalgorithmen neigen dazu, die Preissenkungen ihrer Konkurrenten sofort zu übernehmen, wodurch Wettbewerber mit minderwertiger Technologie keinen Anreiz haben, die Preise zu senken.
Cohen seinerseits bezeichnet Fetcherr als Nettogut für Fluggesellschaften (aber nicht unbedingt für Kunden) und argumentiert, dass die Plattform Arbeitskräfte einsparen kann, indem sie Tarife über verschiedene Kanäle aktualisiert und die Nachfrage „in volatilen Zeiten“ vorhersagt.
„Fetcherr zielt darauf ab, traditionelle, regelbasierte Legacy-Revenue-Systeme durch Deep-Learning-Methoden zu stören, beginnend mit der Luftfahrtindustrie“, fügte er hinzu. „Wir sind in der Lage, unsere Technologie nahtlos in alle bestehenden Systeme zu integrieren und bieten ein risikofreies Onboarding, das die aktuelle IT-Infrastruktur der Fluggesellschaft nicht beeinträchtigt und es den Fluggesellschaften ermöglicht, veraltete Infrastrukturen nahtlos in eine vollständige Cloud-basierte Einzelhandelsumgebung und einen Benutzer zu migrieren -zentriertes anpassbares Dashboard.“
Das ist viel zu versprechen. Wir müssen sehen, ob Fetcherr dem gerecht wird.
