Van onderbuikgevoel naar big data: zo blijft KLM pionieren

Bij KLM werk je iedere dag aan de toekomst op de meest innovatieve manieren. ‘Dat kan niet’ kennen we hier niet, weet Ali maar al te goed. Als data scientist ontwerpt hij modellen die operationele processen binnen het bedrijf verbeteren. Onlangs ging zijn nieuwste product live: Chace. Met deze handluggage predictor zet KLM wéér een stap richting een datagedreven toekomst.

Passagiers in controle

‘KLM heeft een heel duidelijke visie op hoe ze met haar passagiers om wil gaan’, begint Ali. Hij geeft een kijkje in toekomst. ‘Stel je voor: je boekt een vlucht, en op de dag van vertrek worden je koffers bij de voordeur opgehaald. De paspoortcontrole is ook al gedaan, dus op het vliegveld loop je meteen door naar de gate. Morgen is dit nog niet zover, maar over tien jaar misschien wel. Bottom line: KLM wil passagiers zo veel mogelijk controle geven en ervoor zorgen dat ze op hun reisdag niet voor verrassingen komen te staan. Ik help daarbij met behulp van data.’

Data wijst de weg vooruit

Ali helpt KLM de meest datagedreven vliegmaatschappij ter wereld te worden. Dat doel werd vijf jaar geleden gesteld. ‘In de eerste fase keken we vooral hoe we grote, kritieke processen konden verbeteren. Van mensen en middelen op elkaar afstemmen tot vliegroutes optimaliseren. Deze operaties hebben we verbeterd door ze datagestuurd te maken. Nu die eerste verbeterslag achter de rug is, kijken we naar minder cruciale, maar nét zo belangrijke onderdelen. Handbagage is daar een van.’

Ruimte tekort

‘Vluchten zitten vaak niet helemaal vol en sommige passagiers nemen liever geen reistas mee aan boord. Maar als wel elke passagier grote stukken handbagage bij zich heeft, is er niet genoeg ruimte in de cabine. Dat is een probleem.’

Van onderbuik naar datamodel

‘Om teleurstellingen bij de gate te voorkomen, willen we gelijk al bij de incheckbalie de juiste hoeveelheid handbagage innemen. De vraag is alleen: hoeveel dan? Te veel zorgt voor onbegrip in de cabine wanneer er ruimte zat blijkt. Te weinig zorgt voor stress en gedoe bij het boarden.

Het exacte antwoord op de hoeveel-vraag hadden we niet, dus luisterden we altijd naar ons onderbuikgevoel. We gokten: Boeing 737 naar Barcelona in mei? Drie stuks handbagage innemen. Om daar een einde aan te maken, ontwikkelde ik met collega’s een model dat op basis van verzamelde data de hoeveelheid handbagage van passagiers per vlucht voorspelt. Zo verbeteren we hun reiservaring en minimaliseren we vertragingen. Het doel: géén bagage innemen bij de gate.’

Cijfers als grootste raadgever

Ali heeft het model nu anderhalf jaar getraind, en sinds een maand wordt het echt gebruikt – in eerste instantie voor tien Europese vluchten. En met succes, benadrukt hij. ‘De tijd van koffiedik kijken is voorbij. Toen we nog vage voorspellingen deden, voelden onze gate agents de bui vaak al hangen. Dankzij dit nieuwe model kunnen we preciezer voorspellen hoeveel bagage naar het ruim moet. Véél preciezer zelfs: nu klopt 85 procent van de inschattingen. Voorheen was dat maar 40.

Om onze data nog betrouwbaarder te maken, moeten we de kwaliteit ervan verbeteren. Daar hebben we betrokkenheid van de hele organisatie bij nodig. Best een uitdaging, want je ziet de impact van betere data niet à la minute. Maar KLM neemt deze opdracht heel serieus. Daarom hebben we sinds drie jaar een afdeling die zich volledig op data en AI stort. Fantastisch, want zo blijven we de meest datagedreven vliegmaatschappij ter wereld.’