Clusterización y aplicación del método Newsvendor para optimizar los perfiles de sobreventa en vuelos single leg
La presente tesis desarrolla un modelo sistemático de optimización de sobreventa para la ruta Ezeiza–Madrid de una Aerolínea comercial, con el objetivo de proveer a los analistas de Revenue Management un procedimiento reproducible para determinar la cantidad óptima de asientos a sobrevender a 30 días de la salida (DTD=30). La metodología propuesta integra tres componentes: la segmentación de vuelos mediante un modelo de mezclas gaussianas (Gaussian Mixture Model, GMM), la determinación de políticas óptimas a través de un modelo tipo Newsvendor bajo supuestos de demanda con distribución empírica acumulada de no-shows, y la operacionalización de dichas políticas en producción mediante un clasificador basado en XGBoost. Los vuelos son segmentados en tres perfiles de demanda, Alta, Media y Baja, diferenciados por RASK (Ingreso por Asiento-Kilómetro Disponible), tarifa media, ritmo de acumulación de reservas y comportamiento de no-show, de forma independiente para cada tramo o leg (EZE–MAD y MAD–EZE) y horario de vuelo (diurno/nocturno). La política de sobreventa se deriva de la razón crítica del modelo Newsvendor, parametrizada con tarifas mínimas estacionales como costo de underage y las políticas oficiales de compensación como costo de overselling, incorporando un factor reputacional λ=1,5 que modera la política en perfiles de alta demanda. El modelo fue validado ex-post sobre 998 vuelos operados durante el año 2025. Los resultados muestran que la política hubiera recuperado USD 1,58M en revenue adicional, representando el 1,14% del revenue real total y el 47,1% del revenue perdido por no-show, sin generar ningún caso de denegación de embarque (denied boarding) en todo el período de validación. El pipeline de producción procesa archivos de vuelos a DTD=30 y genera recomendaciones de sobreventa de forma automática, permitiendo una implementación escalable y actualizable sin intervención manual por vuelo.
Industria aeronáutica, Transporte Aéreo, Modelos matemáticos, Toma de decisiones, Análisis estadístico, Rentabilidad, Aerospace industry, Air transport, Mathematical models, Decision-making, Statistical analysis, Profitability
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