Predecir lo imposible: cómo Air France utiliza la inteligencia artificial predictiva a gran escala

La decisión de comprar un producto suele basarse en gran medida en las estadísticas. En el caso de un viaje, es casi una ecuación imposible. Cada proyecto de viaje depende de un delicado equilibrio entre el contexto mundial y la decisión individual.

Para una compañía aérea como Air France, que opera en más de 170 destinos de cerca de 90 países y transporta cada año a más de 55 millones de pasajeros, esta incertidumbre supone un reto diario. Estar presente en el momento adecuado en el recorrido del cliente y con el mensaje adecuado ya no es solo una cuestión de marketing: hay que lograr comprender la intención incluso antes de que se materialice en una reserva.

Para 2026, el objetivo de Air France es claro: convertirse en una referencia natural para todos los planes de viaje. Para hacer frente a esta complejidad, la compañía ha transformado profundamente su enfoque de CRM apoyándose en el potencial de la inteligencia predictiva desarrollada por Splio, Tinyclues AI.

Por qué la predicción supone un gran reto en el sector aéreo

A diferencia de otros sectores del comercio electrónico, el sector aéreo no se basa únicamente en comportamientos de compra repetitivos o en ciclos de consumo regulares. Cada reserva depende de un contexto global, que va mucho más allá de la relación entre una marca y su cliente.

Una industria que depende de los equilibrios mundiales

Las compañías aéreas operan en un entorno que se ve directamente afectado por los acontecimientos internacionales. Los conflictos geopolíticos, el cierre de espacios aéreos o las limitaciones logísticas pueden alterar drásticamente la oferta disponible.

El hecho de evitar determinadas zonas de conflicto, por ejemplo, alarga los trayectos y modifica los costes operativos.

A estas limitaciones se suman factores económicos —como la inflación, los aranceles aduaneros o la ralentización de las inversiones empresariales— que influyen directamente en la demanda. Incluso la recuperación tras la pandemia ha generado efectos paradójicos: el auge del tráfico turístico ha venido acompañado de retrasos en la entrega de aviones o en las operaciones de mantenimiento, lo que ha creado limitaciones de capacidad sin precedentes.

En este contexto cambiante, los datos históricos de los clientes en los que se basaban los equipos de CRM de las compañías aéreas resultan cada vez menos fiables a la hora de anticipar comportamientos futuros.

Los hábitos de los viajeros están cambiando radicalmente

La complejidad no solo se debe al contexto macroeconómico, sino también a la rápida transformación de los hábitos de los consumidores.
En la actualidad, en Air France, cerca del 70 % de los billetes de avión se compran por Internet, de los cuales aproximadamente uno de cada dos se adquiere directamente a través de las dos plataformas propias de la compañía (sitio web y aplicación móvil).

Sobre todo, el momento de la compra está cambiando. Las reservas se realizan cada vez más cerca de la fecha de salida, lo que reduce directamente el margen de tiempo para la toma de decisiones de marketing. Al mismo tiempo, las fronteras tradicionales entre los viajes de negocios y los viajes de ocio se están difuminando: algunas cabinas premium, antes dominadas por una clientela de negocios, atraen ahora a más viajeros de ocio.

Otra novedad importante: la inspiración ocupa un lugar destacado en la dinamización de nuestras bases de datos. Como señala Jean-Pascal Amblat, director de Canales Propios y CRM de Air France, «una de cada dos activaciones se basa ahora en la inspiración, sin promoción». En otras palabras, el precio por sí solo ya no basta para impulsar la compra.

Por lo tanto, las intenciones de compra cambian demasiado rápido como para captarlas únicamente a través de campañas planificadas. El mensaje adecuado depende del momento adecuado y ya no solo de un calendario de marketing. La predicción permite precisamente responder a esta volatilidad mediante el análisis continuo de las señales de los clientes para adaptar las decisiones de CRM en tiempo real. Como explica Antoine Scialom, codirector general de Splio, «la predicción permite pasar de una lógica de campañas a una lógica de decisiones continuas».

De la complejidad macro a la decisión individual

Ante esta incertidumbre, el reto para el CRM ya no es segmentar las audiencias, sinoanticipar las intenciones. Con más de 17 millones de contactos email , cerca de 6 millones de usuarios que reciben notificaciones push y más de 100 000 suscriptoras en WhatsApp, Air France debe gestionar una relación con el cliente a gran escala sin perder de vista la relevancia individual.

En 2025, el 100 % de los destinos ofrecidos por la compañía estaban cubiertos por Splio Predictive AI, con el fin de crear conexiones entre la marca, sus clientes y sus clientes potenciales, y fidelizarlos gracias a los datos. Mientras que la segmentación tradicional se basa únicamente en el pasado, los modelos predictivos aprovechan señales débiles para anticipar intenciones futuras (navegación, historial de viajes, nivel de fidelidad o temporalidad del proyecto). El objetivo ya no es solo identificar quién viaja a menudo, sino comprender:

• Que empieza a plantearse marcharse
• ¿A qué destino?
• ¿Y cuándo hay que intervenir?

En este contexto, se generaron más de 900 audiencias predictivas. ¿El resultado? Las campañas basadas en estas audiencias permitieron duplicar las conversiones y mejoraron considerablemente el rendimiento económico de las comunicaciones: un aumento del 76 % en los ingresos generados por cada 1000 correos electrónicos enviados.

La predicción más allá del billete

Si bien las predicciones ayudan a impulsar una compra, su impacto más estratégico suele producirse tras la reserva. En 2026, cerca del 15 % de la facturación de Air France procederá de la venta de opciones complementarias (elección de asiento, acceso a salas VIP, equipaje adicional o servicios premium).

Recomendar la opción adecuada al público adecuado es una ecuación compleja, ya que depende de varios factores: el nivel del programa de fidelización Flying Blue, la clase de viaje, la tarifa inicial, el motivo del viaje o incluso el tiempo que queda antes de la salida.

En este contexto, la inteligencia artificial predictiva se vuelve indispensable para analizar todas estas variables simultáneamente e identificar el momento adecuado para intervenir.

En 2025, este enfoque predictivo permitió un aumento de los ingresos relacionados con las opciones de alrededor del 12 % con respecto al año anterior. La conclusión es clara: el valor ya no reside únicamente en la venta del billete, sino en el acompañamiento del viajero a lo largo de todo el trayecto.

Las próximas aplicaciones de la predicción CRM en Air France

Para Air France, la predicción constituye una estrategia a largo plazo.

Una de las principales cuestiones se refiere a la fidelización. Anticipar la adhesión al programa Flying Blue permitiría integrar antes a los viajeros en el ecosistema relacional de la marca para comprender mejor sus expectativas y hábitos. La predicción se convierte así en una herramienta de acceso a la relación con el cliente y ya no solo en una palanca de optimización.

Otra prioridad:la coordinación omnicanal. A medida que se multiplican las interacciones entre los distintos puntos de contacto (email, aplicación móvil o mensajería instantánea), el CRM debe abandonar la lógica «push» y aprender a orquestar una lógica «pull», en la que cada interacción se active mediante la señal adecuada en el momento oportuno.

Por último, la inteligencia predictiva está empezando a integrarse en las conversaciones asistidas por IA generativa. Los agentes conversacionales ya están transformando la forma en que los viajeros buscan un destino, comparan diferentes opciones u organizan su estancia, sustituyendo la navegación clásica por un diálogo continuo. En el futuro, la predicción intervendrá directamente en estos intercambios, analizando las señales expresadas a lo largo de una conversación, anticipando las intenciones y ajustando las recomendaciones en tiempo real.

El CRM predictivo, el nuevo eje central de la relación con el cliente

En un sector sometido a una incertidumbre constante como es el de la aviación, predecir no consiste en adivinar el futuro, sino en reducir lo desconocido.

Para Air France, la inteligencia predictiva, impulsada por la potencia del deep learning de Tinyclues AI, permite armonizar el rendimiento comercial y la experiencia del cliente en un entorno en el que las decisiones de compra son cada vez más rápidas, emocionales y contextuales.

De este modo, el CRM evoluciona hacia un papel central: estructurar el conocimiento, coordinar las interacciones y garantizar la coherencia de la relación a gran escala. Más que una innovación tecnológica, la predicción se convierte en una palanca de competitividad sostenible. En un mundo en el que los planes de viaje surgen a veces de una simple inspiración, ser capaz de anticipar la intención sin imponerla podría constituir la nueva frontera del marketing relacional.