Predecir lo imprevisible: cómo Air France activa la IA predictiva a gran escala

Predecir la compra de un producto suele responder a una lógica estadística. En el caso de un viaje, se acerca más a una ecuación casi imposible. Cada proyecto de viaje se construye sobre un equilibro inestable entre el contexto global y la decisión individual.

Para una aerolínea como Air France, presente en más de 170 destinos en cerca de 90 países y que transporta cada año a más de 55 millones de pasajeros, esta incertidumbre forma parte del día a día. Estar presente en el momento adecuado del recorrido del cliente, con el mensaje adecuado, ya no es solo una cuestión de marketing: implica comprender la intención incluso antes de que se traduzca en una reserva.

De cara a 2026, la ambición de Air France es clara: convertirse en una referencia natural para cualquier proyecto de viaje. Para afrontar esta complejidad, la compañía ha transformado en profundidad su enfoque CRM, apoyándose en la inteligencia predictiva de Splio, impulsada por Tinyclues AI.

Por qué predecir es especialmente complejo en el sector aéreo

A diferencia de otros sectores del ecommerce, el transporte aéreo no se basa en patrones de compra recurrentes ni en cicloes de consumo estables. Cada reserva depende de un contexto global que va mucho más allá de la relación directa entre marca y cliente.

Un sector condicionado por equilibrios globales

Las aerolíneas operan en un entorno altamente sensible a los acontecimientos internacionales. Conflictos geopolíticos, cierres de espacios aéreo o limitaciones logísticas pueden alterar de forma significativa la oferta disponible.

Por ejemplo, evitar determinadas zonas de conflicto implica alargar rutas y modificar les costes operativos.

A estas restricciones se suman factores económicos como la inflación, los aranceles o la ralentización de la inversión empresarial, que impactan directamente en la demanda. Incluso la recuperación post-COVID-19 ha generado efectos paradójicos: el auge del turismo ha coincidido con retrasos en la entrega de aeronaves o en el mantenimiento, generando tensiones de capacidad inéditas. 

En este contexto, los datos históricos —base tradicional del CRM— pierden parte de su capacidad predictiva. 

Comportamientos de viaje en plena transformación 

La complejidad no es solo macroeconómica: también responde a una evolución rápida de los hábitos de los viajeros. 
Hoy, en Air France, cerca del 70 % de los billetes se compran online, y aproximadamente la mitad se adquiere directamente a través de sus propios canales (web y app).

Además, el momento de la compra está cambiando. Las reservas se realizan cada vez más cerca de la fecha de salida, reduciendo el margen de acción del marketing. Al mismo tiempo, las fronteras entre viajes de negocio y ocio se difuminan: cabinas premium, antes dominadas por clientes corporativos, atraen ahora a un público más amplio de ocio. 

Otro cambio clave es el papel de la inspiración. Como señala Jean-Pascal Amblat, Head Manager Owned Channels & CRM de Air France: «Una de cada dos activaciones se basa en la inspiración, sin promociones». Es decir, el precio ya no es el único motor de la decisión.

Las intenciones evolucionan demasiado rápido como para captarlas únicamente mediante campañas planificadas. El mensaje adecuado depende del momento, no solo del calendario. Aquí es donde la predicción marca la diferencia: permite analizar de forma continua las señales del cliente y ajustar las decisiones de CRM en tiempo real. Como resume Antoine Scialom, co-CEO de Splio: «La predicción permite pasar de una lógica de campañas a una lógica de decisiones continuas».

De la complejidad global a la decisión individual 

Ante esta incertidumbre, el reto del CRM deja de ser segmentar audiencias para centrarse en anticipar las intenciones. Con más de 17 millones de contactos activos por email, cerca de 6 millones de usuarios en push y más de 100 000 suscriptores en WhatsApp, Air France gestiona la relación con el cliente a gran escala, sin renunciar a la personalización.

En 2025, el 100% de los destinos de la compañía estaban cubiertos por Splio Predictive AI, con el objetivo de conectar marca, clientes y prospects a través de los datos y reforzar la fidelización. Frente a una segmentación basada en el pasado, los modelos predictivos analizan señales débiles para anticipar comportamientos futuros: navegación, historial de viajes, nivel de fidelización o temporalidad del proyecto. El objetivo ya no es solo identificar a los viajeros frecuentes, sino comprender:

• quién está empezando a plantearse un viaje, 
• hacia qué destino, 
• y en qué momento es pertinente activar la comunicación. 

En este marco, se generaron más de 900 audiencias predictivas. ¿El resultado? Las campañas basadas en estas audiencias duplicaron las conversiones y mejoraron significativamente el rendimiento económico: +76 % de ingresos por cada 1000 emails enviados.

La predicción más allá de la venta del billete

Si bien la predicción permite activar la compra, su impacto más estratégico se produce después de la reserva. En 2026, cerca del 15% de la facturación de Air France procederá de servicios adicionales: elección de asiento, acceso a salas VIP, equipaje extra o servicios premium. 

Recomendar la opción adecuada al cliente adecuado es una ecuación compleja, que depende de múltiples variables: nivel en el programa Flying Blue, clase de viaje, tarifa inicial, motivo del viaje, tiempo restante hasta la salida.

Aquí, la IA predictiva resulta clave al analizar simultáneamente todos estos factores y determinar el momento óptimo de activación.

En 2025, este enfoque permitió aumentar en torno a un 12% los ingresos generados por servicios adicionales respecto al año anterior. La conclusión es clara: el valor ya no se concentra únicamente en la venta del billete, sino en el acompañamiento del cliente a lo largo de todo su recorrido. 

Los próximos usos del CRM predictivo en Air France 

Para Air France, la predicción no es una funcionalidad puntual, sino una línea estratégica a largo plazo. 

Uno de los retos prioritarios es la fidelización. Anticipar la adhesión al programa Flying Blue permitiría integrar antes a los viajeros en el ecosistema de la marca y comprender mejor sus expectativas y comportamientos. La predicción se convierte así en una herramienta para iniciar la relación, no solo para optimizarla.

Otra prioridad es la orquestación omnicanal. A medida que crecen los puntos de contacto (email, app, mensajería instantánea), el CRM debe evolucionar de una lógica “push” hacia una lógica “pull”, donde cada interacción se activa en función de la señal adecuada y en el momento oportuno.

Por último, la inteligencia predictiva empieza a integrarse en entornos conversacionales impulsados por IA generativa. Los agentes conversacionales ya están transformando la forma en que los viajeros descubren destinos, comparan opciones o planifican sus viajes, sustituyendo la navegación tradicional por interacciones continuas. En el futuro, la predicción intervendrá directamente en la conversación: analizando señales en tiempo real, anticipando intenciones y ajustando recomendaciones de forma dinámica.

El CRM predictivo como nuevo centro de gravedad 

En un sector marcado por la incertidumbre como el aéreo, predecir no significa adivinar el futuro, sino reducir la incertidumbre.

Para Air France, la inteligencia predictiva —impulsada por la capacidad de aprendizaje de Tinyclues AI— permite alinear rendimiento comercial y experiencia de cliente en un entorno donde las decisiones son cada vez más rápidas, más emocionales y más contextuales. 

El CRM evoluciona así hacia un rol central: estructurar el conocimiento, orquestar las interacciones y garantizar la coherencia de la relación a gran escala. Más que una innovación tecnológica, la predicción se convierte en palanca de competitividad sostenible. En un mundo donde un viaje puede nacer de una simple inspiración, la capacidad de anticipar la intención —sin imponerla— se perfila como la nueva frontera del marketing relacional.