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Fallstudie

Wie Southwest Fluggesellschaften Kunst und Wissenschaft nutzte, um die Genauigkeit der Nachfrageprognosen zu erhöhen

Southwest Fluggesellschaften profitiert von einer höheren Genauigkeit bei der Vorhersage der Nachfrage von Fluggesellschaften mit Unterstützung von maschinellem Lernen und der Modellierung der Kundenentscheidung.

Die Pandemie erforderte die Entwicklung neuer Planungstechniken, so dass sich die Fluggesellschaften nicht mehr in erster Linie auf historische Flugpläne verlassen konnten. Im Jahr 2020 nahm Southwest die Herausforderung an, in einer sich enorm veränderten Welt Planungs- und Umsatzmöglichkeiten zu identifizieren und zu steigern.

Amadeus SkyCAST ist aufgrund der hohen Prognosegenauigkeit und Flexibilität der Lösung ein Schlüsselelement im Entscheidungsprozess von Southwest bei der Netzplanung. Das Prognosetool hilft Fluggesellschaften, die perfekte Balance zwischen eingeplanter Optimierung und höchstem Umsatzpotenzial zu finden – keine leichte Aufgabe für Fluggesellschaften mit Tausenden von verschiedenen Flugkombinationen. Die Planung von Fluggesellschaften erfordert eine sorgfältige Balance zwischen Kunst und Wissenschaft, um erfolgreich zu sein.

Southwest Fluggesellschaften kann zahlreiche "Was-wäre-wenn"-Szenarien innerhalb von Stunden bewerten und so neue Wachstumschancen identifizieren - selbst in einer unsicheren und volatilen Phase. Genaue Prognosen haben dazu beigetragen, die finanziellen Auswirkungen der Krise zu begrenzen und gleichzeitig das hohe Maß an Sicherheit aufrechtzuerhalten, das die Kunden von Southwest erwarten.

Die Bedeutung von Customer Choice Modeling und maschinellem Lernen für genaue Prognosen
Spezielle Kalibrierungen während COVID-19
Schätzungen der Marktgröße

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Wie Southwest Fluggesellschaften Kunst und Wissenschaft nutzte, um die Genauigkeit der Nachfrageprognosen zu erhöhen

Southwest Fluggesellschaften profitiert von einer höheren Genauigkeit bei der Vorhersage der Nachfrage von Fluggesellschaften mit Unterstützung von maschinellem Lernen und der Modellierung der Kundenentscheidung.

In dieser Fallstudie werden folgende Themen behandelt:

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