How Trainline mantiene satisfechos a los clientes


Es un hecho de la vida en el Reino Unido que los precios del ferrocarril aumentan a principios de enero y que el sistema de tarifas ferroviarias es increíblemente arcaico.

De hecho, incluso es posible que algunos pasajeros encuentren viajes enrevesados ​​que llegan al mismo destino, en el mismo tren, comprando boletos de tren que son significativamente más baratos que las tarifas directas.

El fenómeno se llama venta de entradas dividida, y es algo a lo que Trainline ha dirigido su atención. Afirma que la emisión de boletos divididos podría ahorrar a los viajeros de trenes del Reino Unido hasta £ 340 millones en 2020, en comparación con el costo de las búsquedas directas de boletos de tren realizadas a través de la aplicación Trainline en octubre y noviembre de 2019.

La compañía dice que quiere facilitar que los pasajeros encuentren la tarifa más barata. “Siempre nos esforzamos por hacer que el viaje en tren sea más fácil y sin inconvenientes para nuestros clientes, por lo que uno de nuestros objetivos de diseño era establecer SplitSave por defecto cuando hay boletos más baratos disponibles”, dice Mark Holt, director de tecnología de Trainline. “La emisión de boletos divididos ha existido en la industria para siempre. Es una de las idiosincrasias del Reino Unido “.


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Pero encontrar viajes legítimos con boleto que podrían comprarse usando más de un boleto ha sido problemático en el pasado.

“Necesitábamos trabajar con la industria ferroviaria para que esto fuera un éxito. Lo que no queremos terminar es crear un problema para los clientes, porque un guardia ferroviario dice que no pueden viajar. El escenario de pesadilla es si alguien está parado en una plataforma, preguntando al guardia ferroviario sobre a qué plataforma ir para la siguiente parte del viaje, y el guardia señala el tren que se está retirando de la estación “.

Entonces, para Holt y el equipo de Trainline, la funcionalidad SplitSave necesaria proporciona un compromiso experiencia del cliente. Sin embargo, el software también necesitaba funcionar de una manera que evitara sobrecargar los sistemas de los operadores ferroviarios que proporcionan la información de tarifas que SplitSave luego analiza para encontrar la opción de emisión de boletos dividida más barata.

“Los proveedores de boletos ferroviarios heredados a menudo realizan búsquedas de fuerza bruta para encontrar tarifas de boletos divididos, y esto genera cargas masivas en los sistemas de los operadores ferroviarios. Necesitábamos algo diferente que pudiera proporcionar el ahorro de boleto dividido más probable, sin sobrecargar la industria ferroviaria ”, dice Holt.

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En lugar de procesar consultas masivas de bases de datos para recopilar todas las opciones de tarifas posibles en la red ferroviaria, SplitSave de Trainline ha utilizado el poder de los pasajeros, cotejar datos de consultas de clientes. Funciona como un motor de recomendación para tarifas de tren dividido, según Holt.

“El aprendizaje automático es una gran parte de la aplicación. Tenemos una gran cantidad de datos de clientes. Algunos clientes buscan un boleto, por ejemplo, de Euston a Manchester, algunos pueden buscar de Londres a Rugby, mientras que otros buscan trenes que van de Rugby a Manchester. Nuestro código revisa 12 mil millones de filas de datos al día para descubrir dónde obtener los mayores ahorros “, dice.

Entonces, en lugar de buscar 10 posibles boletos que pueden llevar a un cliente de Londres a Manchester, Holt dice que la aplicación puede filtrar esto a una o dos opciones de boletos divididos, ya que tiene una gran confianza en que serán las opciones de viaje de boletos divididos más baratos para el cliente . Son estas opciones las que luego se pueden enviar a los sistemas de operadores ferroviarios para obtener los precios reales de los boletos.

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Holt dice que el motor de recomendaciones dentro de SplitSave para admitir la emisión de boletos divididos está en constante evolución y aprende qué rutas de viaje en tren buscan los clientes. Mediante el uso de este comportamiento del cliente y el almacenamiento en caché de los precios de los boletos, Trainline necesita enviar menos datos a los sistemas de operadores ferroviarios.

Nuestro código revisa 12 mil millones de filas de datos al día para descubrir dónde obtener los mayores ahorros

Mark Holt, Trainline

El software fue desarrollado utilizando un equipo multifuncional, enfocado en entregar un buen experiencia del cliente. Al analizar el esfuerzo del equipo, Holt dice: “Siempre comenzamos con un problema del cliente. No es suficiente decir: “Tengo un montón de datos, ¿qué debo hacer con ellos?”. Se trata de aprovechar los datos para crear una buena experiencia del cliente “.

Junto con el aprendizaje automático y el almacenamiento en caché para limitar el impacto que tienen las consultas de tickets divididos en los sistemas de operadores ferroviarios, Holt dice que el desarrollo de SplitSave requirió un flujo de mejoras en la interfaz de usuario, mejoras inteligentes en los sistemas de tickets y cumplimiento, y mucho trabajo desde los equipos de búsqueda hasta Evite sobrecargar los sistemas industriales.

“Después de meses de iteración, los comentarios de nuestros clientes de prueba han sido abrumadoramente positivos. Estamos realmente entusiasmados de dar a toda la nación un acceso fácil a los grandes ahorros que ofrece “, agrega.

El proyecto no tiene un verdadero final de la fase de desarrollo, a pesar de que el proyecto para desarrollar la funcionalidad SplitSave ahora se está implementando. Los modelos de aprendizaje automático evolucionan constantemente, al igual que las expectativas del cliente.

Holt dice que es necesario seguir trabajando en toda la industria de TI en proyectos a largo plazo. “Mantener a las personas motivadas después de un lanzamiento es difícil. Hay picos y valles ”, agrega.

Pero Holt cree que las personas pueden seguir inspiradas para hacer más y seguir innovando en los proyectos si creen que están ayudando a otros. “Tenemos mucha innovación en toda nuestra organización. Siempre está sucediendo algo nuevo. Se trata de la misión, y las personas están involucradas en algo que constantemente pueden ver a los clientes usando “, dice.

Pilar Benegas

Pilar Benegas es una reconocida periodista con amplia experiencia en importantes medios de USA, como LaOpinion, Miami News, The Washington Post, entre otros. Es editora en jefe de Es de Latino desde 2019.