La IA de Despegar genera el mismo revenue que sus 400 puntos de venta

Los clientes que interactúan con SOFIA durante su proceso representan aproximadamente el 7% del revenue de la compañía, según reveló Martín Modarelli, vicepresidente B2B de Despegar Group, durante su participación en FIT Tech.

Para dimensionar ese porcentaje, el ejecutivo trazó una comparación con la estructura física de Despegar: sus 400 puntos de venta distribuidos en los diferentes mercados generan un revenue equivalente. SOFIA, implementada hace más de dos años, registra además alrededor de 3 millones de conversaciones mensuales.

Despegar pone números al impacto de SOFIA

El alcance que adquirió SOFIA permite comenzar a medir el impacto de la inteligencia artificial más allá de variables como la cantidad de consultas respondidas o el tiempo ahorrado durante determinados procesos.

“Registramos aproximadamente 3 millones de conversaciones mensuales con SOFIA y aproximadamente el 7% del revenue”, explicó Modarelli.

El ejecutivo recurrió entonces a la estructura física de Despegar para poner ese porcentaje en perspectiva. “Nosotros tenemos 400 tiendas en todas las regiones, en todos los países y genera el mismo revenue ”, señaló.

De esta manera, el volumen de ingresos asociado a clientes que interactuaron con la IA alcanza una magnitud comparable con el generado por los 400 puntos de venta de la compañía.

“De alguna manera, con SOFIA logramos duplicar esa capacidad de asesorar al cliente final ”, sintetizó Modarelli.

Tres millones de conversaciones que también generan información

Para Despegar, sin embargo, el valor de SOFIA no termina en el volumen de interacciones ni en el revenue asociado a quienes utilizan la herramienta. Las conversaciones permiten acceder a información sobre las necesidades y comportamientos de los viajeros que anteriormente resultaba difícil obtener.

Según Modarelli, esos intercambios pueden analizarse tanto individualmente como de manera agregada, generando inputs e insights que una caja de búsqueda tradicional no permitía capturar.

“No es tanto los datos lo relevante, lo importante es lo que nosotros logramos aprender de esas conversaciones”, afirmó.

La interacción conversacional permite así profundizar el conocimiento sobre el comportamiento del usuario y entender no solamente qué busca, sino también qué obstáculos aparecen durante su recorrido de compra.

La IA permite detectar las fricciones del viajero

Entre esa información, Despegar puede identificar dónde abandonan los usuarios, por qué lo hacen y qué fricciones aparecen durante el proceso.

El aprendizaje obtenido de esas conversaciones genera a su vez un desafío permanente para los equipos de la compañía: utilizar esa información para continuar enseñándole a SOFIA cómo responder y cómo abordar las distintas necesidades de los viajeros.

Modarelli describió este proceso como un “desafío constante”, en el que los datos obtenidos de las propias interacciones permiten seguir ajustando el funcionamiento de la herramienta.

Despegar busca llevar su escala tecnológica al B2B

El desarrollo de estas capacidades también alcanza al negocio B2B de Despegar. Modarelli señaló que la compañía busca poner su escala y sus capacidades tecnológicas a disposición de sus socios y clientes.

Al mismo tiempo, consideró que la inteligencia artificial puede favorecer la aparición de nuevos jugadores, al nivelar determinadas capacidades que hasta ahora estaban más condicionadas por la escala.

Para el ejecutivo, ese escenario obligará a los distintos actores a tener mayor claridad sobre qué valor aportarán dentro de la propuesta y cómo responderán a las nuevas necesidades del mercado.

Despegar continuará trabajando, en ese contexto, sobre el aprendizaje agregado, la personalización y el desarrollo de soluciones orientadas a facilitar la compra de viajes y reducir las fricciones que todavía persisten en la industria.