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Riyadh Air alcanza un nuevo acuerdo estratégico con Sabre Corporation

10/10/2024
En CONEXO
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Este enfoque busca mejorar la construcción de ofertas con una segmentación inteligente

Con una visión para crear ofertas personalizadas a través de una amplia gama de puntos de contacto con el cliente, Sabre y Riyadh Air están co-innovando en el ámbito de la optimización de ofertas para desarrollar tecnologías pioneras que impulsarán el futuro de la comercialización en aerolíneas. Impulsado por Sabre Travel AI y utilizando el kit de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Google, este enfoque innovador mejora la construcción de ofertas con una segmentación inteligente del cliente y un empaquetamiento inteligente, permitiendo a Riyadh Air desbloquear valor y beneficios mediante capacidades efectivas de optimización de ofertas.

A medida que inicie operaciones en un entorno regional altamente competitivo, Riyadh Air implementará Air Price IQ, Ancillary IQ, Bundle IQ y Upgrade IQ de SabreMosaic para generar y gestionar ofertas dinámicas. Riyadh Air también desplegará SabreMosaic Continuous Revenue Optimizer para un verdadero precio continuo, convirtiéndose en la primera aerolínea del mundo en operar sin tarifas tradicionales y clases de reserva en el canal directo. Esta tecnología revolucionaria permite a Riyadh Air ofrecer opciones de viaje diversas y personalizadas, brindando experiencias adaptadas a los clientes mientras optimiza los ingresos.

«Estamos emocionados de asociarnos con Riyadh Air mientras se convierten en la primera aerolínea en operar completamente con tecnología basada en ofertas y pedidos», afirma Darren Rickey, vicepresidente sénior de ventas globales de aerolíneas y gestión de cuentas en Sabre Travel Solutions. «El enfoque visionario de Riyadh Air y su visión de ser una aerolínea digital en primer lugar se alinean perfectamente con el compromiso de Sabre de liderar la transformación de la comercialización en aerolíneas. Esta asociación destaca nuestra dedicación compartida a la innovación mientras la industria avanza hacia un futuro completamente basado en ofertas y pedidos«.

Reconociendo la necesidad de una estrategia de comercialización altamente escalable y flexible, Riyadh Air se ha decantado por Sabre por su probada trayectoria y su capacidad para ofrecer tecnología modular dentro de un ecosistema tecnológico amplio y diverso. Este movimiento estratégico posiciona a Riyadh Air a la vanguardia de la transición de la industria hacia un futuro basado en ofertas y pedidos, permitiendo a la aerolínea proporcionar servicios innovadores y personalizados a los viajeros.

Listos para ‘satisfacer las necesidades cambiantes’

«La asociación con Sabre ha sido fundamental para hacer realidad nuestra visión», añade Vincent Coste, director comercial de Riyadh Air. «Su experiencia, innovación y compromiso con la excelencia los convierte en el socio ideal mientras comenzamos este viaje para convertirnos en la primera aerolínea en operar con una tecnología completamente basada en ofertas y pedidos. Esta colaboración garantiza que estemos equipados para satisfacer las necesidades cambiantes de nuestros clientes y ofrecer una experiencia verdaderamente diferenciada. Las soluciones inteligentes de Sabre actúan como catalizador para nuestra plataforma de ofertas y pedidos, y estamos emocionados de seguir trabajando juntos para alcanzar nuestros ambiciosos objetivos».

A principios de este año, Sabre presentó SabreMosaic, su plataforma revolucionaria de comercialización de ofertas y pedidos para aerolíneas, que está impulsada por la IA líder en la industria de Google y la arquitectura de Google Cloud. SabreMosaic está diseñada para ofrecer flexibilidad y rapidez a través de una estructura tecnológica modular y abierta, lo que permite a las aerolíneas crear, vender y entregar dinámicamente una variedad de contenido personalizado a los viajeros. Sabre y Google continúan trabajando juntos para llevar al mercado aplicaciones pioneras de IA generativa, utilizando los marcos comprobados de Google para el entrenamiento y la escalabilidad de estos modelos.

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