Các Thuật Toán Dự Đoán Giá Vé Máy Bay Đang Làm Loạn

Việc bay luôn là một nỗi đau: những dòng dài không tận, việc đẩy nhau với hành khách khác để đảm bảo có chỗ trên đầu để đặt túi di động của bạn, việc chen lấn vào ghế, cảm giác tai nổ, mạng internet đuối sức, sự nhàm chán. Nhưng ngày nay, sự khó chịu bắt đầu nhanh chóng hơn nhiều, khi hành khách bắt đầu tìm kiếm vé.

Giá vé trung bình của chuyến đi khứ hồi tại Hoa Kỳ là $408 tuần này, tăng $100 so với cùng thời điểm năm 2019, theo ứng dụng bán vé máy bay Hopper. Một phần là do nhu cầu bị kìm lại từ những người đã chán nhà của họ sau một đại dịch vẫn chưa kết thúc. Một phần khác là giá nhiên liệu cao, được thúc đẩy lên bởi chiến tranh ở Ukraine. Một phần khác là sự thiếu hụt nhân sự trong ngành công nghiệp du lịch hàng không. Kết hợp với một loạt các chuyến bay bị hủy và việc sắp xếp lịch trình, do thời tiết cộng với tất cả những yếu tố trên, bạn có một khoảnh khắc kỳ lạ trong hành trình hàng không.

Trong những thời điểm bình thường, người ta thường xem xét đến các sản phẩm dự đoán giá vé máy bay để kiểm soát sự hỗn loạn. Những công cụ này—được xây dựng bởi các công ty như Hopper, Kayak, Google Flights, Skyscanner và các công ty khác—là các thuật toán học máy. Đây là một trong những dự án Big Data gốc. Các nền tảng được đào tạo trên các quy tắc tối tân của giá vé máy bay, cộng với lượng lớn dữ liệu lịch sử, và sử dụng nó để đoán khi nào khách hàng nên mua để có giá vé tốt nhất. Thông thường, những công cụ này sẽ thông báo cho người du lịch máy bay tiềm năng biết liệu giá cho tuyến đường mục tiêu của họ có cao hay thấp, hoặc ở giữa. Và những công cụ phức tạp hơn sẽ đưa ra một khuyến nghị: Mua ngay, hoặc đợi.

Nhưng một số kỳ lạ chưa từng thấy trong du lịch hàng không đã dẫn đến sự kỳ lạ chưa từng thấy trong việc dự đoán giá, một số điều hành nói. Điều đó có nghĩa là ngay cả những người mua hàng thông minh nhất về công nghệ cũng có thể phải trả thêm một chút so với mức tối ưu để bay lên bầu trời. Đối với hành khách, việc mua vé máy bay có thể cảm giác như một sự kết hợp giữa ma thuật và may mắn, và sự không dự đoán được hiện tại có thể làm tăng thêm một chút sự nhầm lẫn—và tình trạng bực tức—khi lên kế hoạch cho một chuyến đi.

Hãng hàng không thiết lập giá vé máy bay thông qua nghệ thuật và khoa học. Một toàn bộ lớp các chuyên gia phân tích dữ liệu được thuê bởi hãng hàng không, làm việc trong lĩnh vực được gọi là “quản lý doanh thu,” đang cố gắng dự đoán ai sẽ muốn đi đâu khi nào, và họ đặt lịch trình, tuyến đường và giá cả phù hợp. Ngay cả sau khi một hãng hàng không đặt giá cho lịch trình của mình, hành khách ngồi ở ghế 18A có thể đã trả nhiều hơn hàng khách ở ghế 18B. Điều này thường xuyên là do một hệ thống gọi là “fare buckets,” nơi một nhóm ghế sẽ bán với một giá. Khi những ghế đó bán hết, một bucket khác mở ra với giá khác nhau. Hệ thống tự động cũng đóng vai trò ở đây: Nếu một hãng hàng không giảm giá trên một tuyến đường, hãng hàng không khác có thể nhận thức được sự thay đổi và ngay lập tức giảm giá.

Điều này khiến dự đoán giá vé máy bay trở nên giống như trận Spy Vs. Spy, với một hệ thống khổng lồ cố gắng dự đoán điều gì hệ thống khác sẽ làm. Đối với những người xây dựng các thuật toán dự đoán giá, tuy nhiên, kết quả thường là nhất quán. “Khi các nhà khoa học dữ liệu làm việc để cố gắng dự đoán giá, họ đang nhìn vào một hộp đen,” nói Oleksandr Kolisnykov, một chuyên gia chiến lược nội dung tại công ty phần mềm Altexsoft, mà đã xây dựng các công cụ dự đoán giá. Nhưng cuối cùng, điều đó không luôn quan trọng. “Thực sự, chúng tôi không biết tất cả các lý do và yếu tố của hãng hàng không ảnh hưởng đến giá hiện tại, nhưng chúng tôi có thể quan sát lịch sử và chúng tôi có thể đưa ra một số dự đoán.”

Những năm khó khăn của đại dịch đã làm cho tất cả điều này trở nên phức tạp hơn. Oren Etzioni hiện là Giám đốc điều hành của Viện AI Allen, nhưng vào đầu những năm 2000, ông xây dựng—và đã bán cho Microsoft—một trong những công cụ dự đoán giá vé máy bay đầu tiên. Các thuật toán dự đoán khá tốt trong việc điều chỉnh lại sự quan trọng của các yếu tố khác nhau khi thế giới thay đổi, và, ông nói, “chúng có cơ hội điều chỉnh tự động bằng cách có dữ liệu mới nhất có sẵn.” Nhưng theo Etzioni, điều đó có thể mất một thời gian: vài ngày, nếu không phải vài tuần.

Google Flights giúp khách hàng tìm vé rẻ nhất cho các tuyến đường và ngày đi mong muốn. Nhưng kể từ mùa xuân năm 2020, công cụ tìm kiếm này đã giảm đáng kể số lượng “kiến thức dự đoán”—dự báo khi giá có khả năng tăng hoặc giảm—mà nó cung cấp cho người tìm kiếm. Nói chung, Flights nhắm đến độ chính xác của dự đoán 90%, theo Eric Zimmerman, giám đốc sản phẩm du lịch của Google. “Với sự biến động tăng lên trong giá vé máy bay, việc đạt được mức độ tin cậy cao đó trở nên khó khăn hơn,” ông nói. Đại dịch và tác động của nó đối với du lịch hàng không cũng đã đẩy công ty ngưng thử nghiệm được bắt đầu từ mùa hè 2019, trong đó đảm bảo giá vé cho một số hành trình cụ thể và sẽ hoàn lại tiền vé cho hành khách nếu giá giảm trước khi cất cánh. Zimmerman nói rằng họ có thể sớm mang lại dự án này, khi ngành bắt đầu ổn định lại.

Giorgos Zacharia, chủ tịch của công ty du lịch trực tuyến và công cụ tìm kiếm Kayak, nói rằng ông có một đội ngũ các tiến sĩ MIT dành cả đời của họ để chăm sóc công cụ dự đoán giá trên trang web. Mặc dù thuật toán dự đoán, được ra mắt lần đầu vào năm 2013, thường cần điều chỉnh mỗi vài năm, ông nói, nhưng hai năm gần đây đã thấy “việc đào tạo lại nghiêm túc” mỗi vài tháng, và đôi khi mỗi vài tuần. Ông nói rằng độ chính xác của các công cụ dự đoán, thường xuyên ở mức 85%, có thể đã giảm đôi chút trong vài năm qua—có lẽ gần 83%. Điều này có nghĩa là, ở một số điểm thấp, việc đợi hoặc mua khi trang web bảo bạn nên làm ít có khả năng đã dẫn đến giá thấp nhất có thể—và có thể đã dẫn đến một số cử chỉ nhẹ giận dữ hướng lên bầu trời.

“Học máy thích học từ các mô hình cũ và lặp lại trong quá khứ và đưa ra dự đoán dựa trên khả năng của những mô hình đó có thể hoạt động lại,” Zacharia nói. “Vì vậy, đại dịch, mang lại nhiều sự kiện ngoại lệ không mong đợi, cũng ảnh hưởng đến dữ liệu đầu vào của các mô hình như vậy và làm cho môi trường trở nên khó khăn hơn.”

Hayley Berg, nhà kinh tế chủ chốt tại Hopper, cho biết công cụ dự đoán của công ty được đào tạo trên 75 nghìn tỷ lộ trình và tám năm dữ liệu giá cả lịch sử. Nhưng ngày nay, thuật toán đặt nặng hơn vào những gì nó thấy trong ba năm qua, điều này đã giúp công cụ duy trì độ chính xác 95% suốt đại dịch, theo công ty. Ngay cả trong những ngày đầu tiên của đóng cửa liên quan đến Covid, cô nói, Hopper đã đúng 90% về dự đoán giá vé máy bay. Tuy nhiên, khách hàng không nên ngạc nhiên về biến động giá—Hopper đã phát hiện ra rằng giá chuyến bay nội địa trung bình thay đổi 17 lần trong vòng hai ngày, và 12 lần nếu đó là chuyến bay quốc tế.

Tất cả những thay đổi này dẫn đến rất nhiều lý thuyết âm mưu trong số những người mua vé, thậm chí là những người không quan tâm đến các nền tảng dự đoán giá. Không, các giám đốc nói, các hãng hàng không không theo dõi cookie và tăng giá nếu họ thấy bạn quan tâm đến một tuyến đường cụ thể. (Zacharia, chủ tịch của Kayak, nói rằng giá vé đôi khi cao hơn hoặc thấp hơn tùy thuộc vào địa điểm của bạn khi bạn tìm kiếm, vì hệ thống tính “điểm bán hàng” vào cân nhắc.) Không có lý do gì chuyến bay sẽ rẻ hơn vào thứ Ba hơn bất kỳ ngày nào khác, một tin đồn kiên trì trong số người săn vé giá rẻ. “Thời điểm tốt nhất để đặt vé sẽ phụ thuộc vào chuyến đi của bạn, cụ thể là điểm xuất phát, điểm đến, ngày khởi hành và ngày trở về,” Berg nói. “Và nó có thể rất khác nhau tùy thuộc vào nơi bạn đang đi.”

Ngày nay, tuy nhiên, không phải lúc nào cũng cần một thuật toán học máy tinh tế để chọn thời điểm mua tốt nhất—không có thời gian tốt. Giá cả quá cao, theo Victoria Hart, người phát ngôn của Kayak, nên không có “nhiều chỉ số ‘chờ đợi’ những ngày này.”