ProFlights — Smart flight ticket comparison

The problem

Finding cheap flights is time-consuming. You have to compare multiple airlines and airports by hand, keep an eye on price fluctuations and strike at exactly the right moment. Existing comparison tools show only a limited picture and don't warn you when a price drops.

The solution

ProFlights combines data from several nearby airports, runs scoring models and sends you an alert as soon as it pays off to book.

• Airport auto-detection: automatically detects the nearest airports and compares prices across all options.
• Price history: tracks price trends over time so you know whether a deal is genuinely worthwhile.
• Drop alerts: get a notification as soon as the price on your favourite route drops significantly.
• AI travel advice: generative AI that adds context to every deal with travel tips and destination information.
• Serverless architecture: built on Azure Functions for scalability and low operational costs.

Results

Architectuur

Serverless architectuur op Azure Functions: functies die door een timer worden geactiveerd scannen regelmatig de prijzen per luchthaven, in plaats van deze live op te halen bij elk paginabezoek. De resultaten worden gecached. Een scoringslaag normaliseert prijzen per route over de tijd en herkent significante afwijkingen, waarna de alert-engine een melding naar gebruikers stuurt. Daarnaast genereert een generatieve AI-laag bij elke aanbieding beknopt en feitelijk reisadvies.

Modelkeuze

De prijsscoring is gebaseerd op een statistisch model met percentiel-gebaseerde afwijkingsdetectie per route — sneller, voordeliger en voorspelbaarder dan een LLM voor dit soort numeriek werk. Voor de reistips wordt een compacter, goedkoper model gebruikt: de output is kort en feitelijk, dus een zwaarder model levert geen merkbare kwaliteitswinst op tegenover wel hogere kosten.

Kosten & latency

• Azure Functions consumption plan: kosten groeien mee met gebruik, geen vaste serverkosten bij weinig verkeer.
• De belangrijkste kostenpost zit in de scans/API-aanroepen per luchthaven; de AI-laag is relatief goedkoop — een gegenereerd reisadvies kost een fractie van een cent.
• Geen realtime latency-eis: scans lopen op een timer, meldingen komen asynchroon binnen zodra een prijsdaling is vastgesteld.

Lessons learned

De eerste versie haalde prijzen live op bij elk paginabezoek — te traag en te kostbaar bij meerdere gelijktijdig actieve gebruikers. Overschakelen naar achtergrondscans met caching loste dat op. Prijsalerts op basis van een vaste drempel genereerden bovendien te veel onnodige meldingen, omdat zelfs kleine schommelingen al een notificatie veroorzaakten; overschakelen naar percentiel-gebaseerde anomaliedetectie per route zorgde voor alerts die daadwerkelijk relevant zijn.

Concept — cijfers ter illustratie, nog te verifiëren tegen het daadwerkelijke project vóór publicatie.