Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

¿Por qué las aerolíneas venden demasiados boletos? - Nina Klietsch

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2016-12-20 ・ TED-Ed


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¿Por qué las aerolíneas venden demasiados boletos? - Nina Klietsch

2,526,381 views ・ 2016-12-20

TED-Ed


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:06
Have you ever sat in a doctor's office for hours
0
6553
2330
¿Has esperado en un consultorio médico durante horas
00:08
despite having an appointment at a specific time?
1
8883
3200
a pesar de tener una cita a una hora específica?
00:12
Has a hotel turned down your reservation because it's full?
2
12083
4170
¿Algún hotel te rechazó una reserva porque estaba lleno?
00:16
Or have you been bumped off a flight that you paid for?
3
16253
4011
¿O te han rechazado un vuelo que pagaste?
00:20
These are all symptoms of overbooking,
4
20264
2539
Son todos síntomas de exceso de reservas,
00:22
a practice where businesses and institutions
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22803
2212
una práctica en la que empresas e instituciones
00:25
sell or book more than their full capacity.
6
25015
4019
venden o reservan más que su capacidad total.
00:29
While often infuriating for the customer,
7
29034
2230
Si bien a menudo es irritante para el cliente,
00:31
overbooking happens because it increases profits
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31264
2451
el exceso de reservas ocurre porque aumenta los beneficios
00:33
while also letting businesses optimize their resources.
9
33715
4090
y a la vez permite a las empresas optimizar sus recursos.
00:37
They know that not everyone will show up to their appointments,
10
37805
2981
Saben que no todo el mundo se presentará a las citas,
00:40
reservations,
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40786
779
reservas,
00:41
and flights,
12
41565
960
y vuelos,
00:42
so they make more available than they actually have to offer.
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42525
4142
así que ofrecen más lugares disponibles de los que tienen para ofrecer.
00:46
Airlines are the classical example, partially because it happens so often.
14
46667
4788
Las líneas aéreas son el ejemplo clásico, en parte porque sucede muy a menudo.
00:51
About 50,000 people get bumped off their flights each year.
15
51455
3952
A unas 50 000 personas le rechazan vuelos cada año.
00:55
That figure comes at little surprise to the airlines themselves,
16
55407
4019
Esa cifra es una sorpresa para las propias líneas aéreas
00:59
which use statistics to determine exactly how many tickets to sell.
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59426
4781
que usan estadísticas para determinar exactamente cuántos boletos vender.
01:04
It's a delicate operation.
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64207
1400
Es una operación delicada.
01:05
Sell too few, and they're wasting seats.
19
65607
3279
Venden muy pocos y desperdician asientos.
01:08
Sell too many, and they pay penalties -
20
68886
3621
Venden demasiados y pagan multas:
01:12
money, free flights, hotel stays, and annoyed customers.
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72507
5220
dinero, vuelos gratis, estancias en hoteles y clientes molestos.
01:17
So here's a simplified version of how their calculations work.
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77727
3829
Esta es una versión simplificada de cómo son sus cálculos.
01:21
Airlines have collected years worth of information
23
81556
2712
Las aerolíneas han recolectado años de información
01:24
about who does and doesn't show up for certain flights.
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84268
4121
sobre quién se presenta y quién no a ciertos vuelos.
01:28
They know, for example, that on a particular route,
25
88389
2658
Ellos saben, por ejemplo, que en una ruta determinada,
01:31
the probability that each individual customer will show up on time is 90%.
26
91047
6000
la probabilidad de que cada cliente se presente a tiempo es del 90%.
01:37
For the sake of simplicity,
27
97051
1462
Por cuestiones de simplicidad,
01:38
we'll assume that every customer is traveling individually
28
98513
2859
supondremos que cada cliente viaja de manera individual
01:41
rather than as families or groups.
29
101372
2810
y no en familias o grupos.
01:44
Then, if there are 180 seats on the plane and they sell 180 tickets,
30
104182
5470
Entonces, si hay 180 asientos en el avión, y venden 180 boletos,
01:49
the most likely result is that 162 passengers will board.
31
109652
5180
el resultado más probable es que abordarán 162 pasajeros.
01:54
But, of course, you could also end up with more passengers,
32
114832
3300
Pero, por supuesto, también podrían terminar con más pasajeros,
01:58
or fewer.
33
118132
1989
o menos.
La probabilidad para cada valor se da por lo que se llama
02:00
The probability for each value is given by what's called
34
120121
2652
02:02
a binomial distribution,
35
122773
2203
una distribución binomial,
02:04
which peaks at the most likely outcome.
36
124976
2807
que alcanza un máximo en el resultado más probable.
02:07
Now let's look at the revenue.
37
127783
1981
Ahora veamos los ingresos.
02:09
The airline makes money from each ticket buyer
38
129764
2149
La línea aérea gana dinero con cada comprador de vuelos
02:11
and loses money for each person who gets bumped.
39
131913
3182
y pierde dinero por cada persona rechazada.
02:15
Let's say a ticket costs $250 and isn't exchangeable for a later flight.
40
135095
5889
Digamos que el vuelo cuesta USD 250 y es intercambiable por un vuelo posterior.
02:20
And the cost of bumping a passenger is $800.
41
140984
3850
Y el costo de rechazar un pasajero es de USD 800.
02:24
These numbers are just for the sake of example.
42
144834
2250
Estos números son solo a modo de ejemplo.
02:27
Actual amounts vary considerably.
43
147084
2570
Las cantidades reales varían considerablemente.
02:29
So here, if you don't sell any extra tickets, you make $45,000.
44
149654
6430
Aquí, si no venden boletos adicionales, ganan USD 45 000.
02:36
If you sell 15 extras and at least 15 people are no shows,
45
156084
4312
Si venden 15 extras y al menos 15 personas no se presentan,
02:40
you make $48,750.
46
160396
3660
ganan USD 48 750.
02:44
That's the best case.
47
164056
2059
Ese es el mejor caso.
02:46
In the worst case, everyone shows up.
48
166115
2730
En el peor caso, aparece todo el mundo.
02:48
15 unlucky passengers get bumped, and the revenue will only be $36,750,
49
168845
6824
se rechaza a 15 desafortunados pasajeros y los ingresos serán solo de USD 36 750,
02:55
even less than if you only sold 180 tickets in the first place.
50
175669
4108
menos incluso que si vendían 180 boletos en un principio.
02:59
But what matters isn't just how good or bad a scenario is financially,
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179777
4151
Pero no importa lo bueno o malo del escenario financiero,
03:03
but how likely it is to happen.
52
183928
2848
sino la probabilidad de ocurrencia.
03:06
So how likely is each scenario?
53
186776
2820
Entonces, ¿qué tan probable es cada escenario?
03:09
We can find out by using the binomial distribution.
54
189596
3520
Podemos averiguarlo usando la distribución binomial.
03:13
In this example, the probability of exactly 195 passengers boarding
55
193116
5401
En este ejemplo, la probabilidad de que embarquen exactamente 195 pasajeros
03:18
is almost 0%.
56
198517
2650
es casi 0%.
03:21
The probability of exactly 184 passengers boarding is 1.11%, and so on.
57
201167
7571
La probabilidad de que embarquen 184 pasajeros exactos es 1,11%, etc.
03:28
Multiply these probabilities by the revenue for each case,
58
208738
3699
Multiplica estas probabilidades por los ingresos para cada caso,
03:32
add them all up,
59
212437
1402
suma todo,
03:33
and subtract the sum from the earnings by 195 sold tickets,
60
213839
4278
y resta la suma de los ingresos por 195 boletos vendidos,
03:38
and you get the expected revenue for selling 195 tickets.
61
218117
5499
y tienes los ingresos esperados por vender 195 boletos.
03:43
By repeating this calculation for various numbers of extra tickets,
62
223616
3422
Repitiendo este cálculo para varios números de boletos adicionales,
03:47
the airline can find the one likely to yield the highest revenue.
63
227038
4049
la aerolínea puede encontrar la que más probablemente maximice el ingreso.
03:51
In this example, that's 198 tickets,
64
231087
3440
En este ejemplo, son 198 boletos,
03:54
from which the airline will probably make $48,774,
65
234527
5450
con los que la aerolínea probablemente gane USD 48 774,
03:59
almost 4,000 more than without overbooking.
66
239977
3471
casi 4000 más que sin exceso de reservas.
04:03
And that's just for one flight.
67
243448
2409
Y eso es solo por un vuelo.
04:05
Multiply that by a million flights per airline per year,
68
245857
3280
Multiplica eso por un millón de vuelos por aerolínea por año,
04:09
and overbooking adds up fast.
69
249137
2875
y el exceso de reserva suma rápidamente.
04:12
Of course, the actual calculation is much more complicated.
70
252012
3751
Por supuesto, el cálculo real es mucho más complicado.
04:15
Airlines apply many factors to create even more accurate models.
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255763
3931
Las líneas aéreas aplican muchos factores para crear modelos aún más precisos.
04:19
But should they?
72
259694
2015
Pero ¿deberían?
04:21
Some argue that overbooking is unethical.
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261709
2850
Algunos argumentan que el exceso de reservas no es ético.
04:24
You're charging two people for the same resource.
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264559
3700
Estás cobrando a dos personas por el mismo recurso.
04:28
Of course, if you're 100% sure someone won't show up,
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268259
2810
Por supuesto, si estás 100% seguro de que alguien no vendrá,
04:31
it's fine to sell their seat.
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271069
2361
está bien vender su asiento.
04:33
But what if you're only 95% sure?
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273430
3090
Pero, ¿y si solo estás 95% seguro?
04:36
75%?
78
276520
2199
¿75%?
04:38
Is there a number that separates being unethical from being practical?
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278719
5035
¿Hay un número que separe el no ser ético del ser práctico?
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