Optimisation de l'affichage des itinéraires dans le système interne de réservation d'une compagnie aérienne

Les revenus des compagnies aériennes sont principalement issus des ventes de billets d'avions aux passagers, optimiser les systèmes de réservation fait donc partie de leurs principales préoccupations. On considère dans notre étude un passager qui effectue une réservation par le centre d'appel d'un transporteur nord américain. Les itinéraires disponibles lui sont proposés dans l'ordre d'affichage du système interne de réservation de la compagnie. Notre objectif est de trouver, pour chaque réservation, l'affichage optimal des itinéraires qui maximise le revenu espéré de la compagnie. On suppose que la position de l'itinéraire dans l'affichage fait partie des critères de choix du passager ainsi que le nombre d'escales, la durée, l'heure de départ, le prix, et la cabine de l'avion. Le programme d'optimisation est bi-niveau : le premier niveau correspond à la maximisation des revenus espérés du transporteur et le deuxième niveau à la maximisation de la fonction d'utilité du passager, linéaire en ses critères de choix. Deux modèles de choix discret sont testés pour estimer les poids associés aux différents attributs des itinéraires. Le modèle multinomial logit suppose que les différentes alternatives sont en concurrence uniforme et le modèle nested logit regroupe les alternatives que l'on suppose en concurrence plus étroite en plusieurs nids. Les paramètres de la fonction d'utilité sont estimés à partir de données fournies par le transporteur et les deux modèles donnent des résultats similaires qui valident l'hypothèse de départ. La position dans l'affichage est un critère de choix du passager et son utilité diminue si l'itinéraire est moins bien placé. Le prix a une influence moins significative sur la décision du passager que les autres critères, des passagers plus sensibles au prix se rendent sur des plateformes adaptées à la comparaison de tarifs. On résout ensuite le programme d'optimisation de premier niveau dont la fonction objectif contient les probabilités d'achat des itinéraires. Celles-ci sont calculées avec le modèle multinomial logit et varient selon la position dans l'affichage. On résout le programme avec une métaheuristique de recherche taboue dont les paramètres sont calibrés par une première simulation sur des ensembles de choix restreints à 10 itinéraires. Deux structures de voisinage sont étudiées : la première, plus petite, où les voisins sont obtenus par la permutation de deux itinéraires adjacents dans l'affichage et la seconde par la permutation de deux quelconques. Cette dernière atteint une meilleure solution en très peu d'itérations quelque soit les valeurs des autres paramètres, que l'on peut supposer être la solution optimale. L'autre structure de voisinage en revanche n'atteint jamais cette solution. Sur l'échantillon des réservations considérées, l'algorithme génère en environ 0,1 seconde des affichages qui augmentent en moyenne le revenu espéré de 19,8%. Ces résultats sont prometteurs et une étude complémentaire sur des réservations depuis d'autres plateformes permettrait de définir plusieurs profils de passagers et accéder à des informations plus fines.

Abstract

With most of their revenue coming from flight ticket sales, one of the main concerns of Airlines is optimizing booking systems. In this thesis, a passenger is willing to book a flight with a north american carrier and a travel agent enumerates him all possible alternatives in the same order as the internal booking system display. Our objective is to find optimal displays for each booking which maximize airline expected revenue. Passenger preferences are included in the bi-level optimization program. The upper level aims to maximize airline expected revenue while the lower lovel describe the passenger utility maximization problem. Our main hypothesis is that the position of an itinerary in the display is a criteria in the passenger decision making as well as the connections number, the elapsed time of the itinerary, the departure time, the fare and cabin in the plane. The utility function is linear in these variables. We study two discrete choice models to estimate the importance of different attributes on the passenger choice. The multinomial logit model suppose an uniform competition between alternatives while the nested logit model allows for the possibility of correlation for groups of alternatives. Data from previous bookings are used to estimate passenger utility function parameters and both models show similar results which verify the main hypothesis. Position Over the sample of bookings used for the estimations, displays generated by the algorithm increase the expected revenue by 19.8% on average in about 0.1 second. This promising results should be compared with a study on bookings from other systems to characterise several passenger profiles and draw more accurate behaviours. of itineraries in the display is indeed affecting the passenger choice and the utility is increasing with a better rank. The ticket fare however is less important than the other criteria because price sensitive passengers might prefer to book flights on more suited booking systems. The upper level of the optimization program is then solved with a tabu search metaheuristic. Its objective function is defined with the revenue and the choice probability from multinomial logit model of each itinerary and variables are their position in the display. Algorithm parameters are first estimated with simulations on choice sets restricted to 10 alternatives. We study two different structures of a neighborhood : in the first one neighbors arise from the permutation of two adjacent itineraries in the display and of any two itineraries in the second one which produces better results. It reaches the optimal solution in very few iterations for all values of the other criteria and a best solution when simulating over full choice sets. The other structure of a neighborhood never reaches this best solution.