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1.3 收益管理的基本方法

1.3.1 预测

预测是收益管理的基础,也是最重要的部分。曾有业内人士估计,预测误差如能减少便能带来收益的增长。收益管理预测主要包括顾客需求预测,顾客取消概率和已经预订但直到产品或者服务到期没有取消也没有消费的预测。因此,对于航空公司而言,需求预测直接关系到它们接受预订的票额数限制,进而影响它们整个公司的收益情况。而且航空公司的需求预测结果和超售情况密切相关,因为超订情况下的预测依据是最后座位的需求情况、No-show的情况以及取消预定的情况。

对于需求预测的研究可使用下列两种方法:统计方法和随机过程方法。统计方法是对需求分布建模,通过对旅客需求分布的研究来建立描述旅客订座、取消和缺席(No-show)等行为的统计模型,大量的实验研究表明正态概率分布可以较好地拟合总需求的分布。Beckmann与Bobkowski在1958年最早对旅客到达人数的分布进行了研究,在对比了负指数分布、Gamma分布以及泊松分布与各家航空公司实际数据的匹配情况后,得出Gamma分布与实际数据较为吻合。但是,英国欧洲航空公司的研究人员Taylor在1962年时的研究认为,旅客订票的行为方式与其乘机有密切关系。观察分析乘客订座的一般规律后可预测出航班起飞时的乘机总人数。Taylor的研究得出了订座与超售、取消订座的直接联系。他认为如果将订票看作需求,那么就可以为舱位控制、定价提供分析基础。所以Taylor的研究结果变成了研究航空运输中的收益管理的主要思想。

随机过程方法是建立到达过程的模型,根据对单个的订座需求的到达过程进行分析研究,从而建立起随机到达过程的模型,最后依先后顺序完成总需求分布的构造。大量研究分析表明,较为切合实际数据的分布是通过混合泊松过程求得的累积分布。

然而,在航空运输业的实际运用中,收益管理的预测研究要考虑许多实际应用的特殊问题。例如,关于需求的“溢出”问题、聚合或分解问题等。由于订座和容量这两方面的限制,预测所用的历史订座数据并不代表真正的全部需求,而是受约束的需求。

目前,大部分需求预测的方法还是运用比较简单易行的移动平均和平滑,以及对近期订座情况的分析,但对一些特殊情况则采用人工干涉。上述的方法都是根据研究需求的分布进行预测,构成了预测的一个重要分支。然而另一个分支则是基于时间序列的预测,是主要根据历史需求数据推定当前需求数据。由于航空需求的不确定性,每周的每一天的需求都会千差万别,尤其是淡旺季的差别,所以仔细收集详细的历史数据非常重要。而且这类方法使用难度不高、理论深度浅显。由于计算机系统的广泛应用,这类方法取得的效果也不容小觑。

1.3.2 定价

价格是企业引导顾客需求,平衡淡旺季的重要手段。以酒店业为例,酒店定价的方法有很多种,主要可分为以下几类:

(1)以成本或利润为中心的定价法。该方法是一种传统的定价方法,主要有成本加成定价法、保本点定价法和目标利润定价法。其中,成本加成定价法即在单位舱位的基础上加上期望的利润和税费来综合制定价格。此方法仅考虑了成本,无法反映需求和竞争情况。另外,单位成本也无法在产品价格确定之前确定。保本定价法是以保本点的总成本为依据来制定价格。此方法需要先精确预测出保本点的销售水平,但是价格的变化又会影响销量的变化,二者互相牵制,难以预测。目标利润法即先评估未来的销量和总的成本,然后加上目标利润来计算。此方法由保本定价法衍生而来,具有同样的缺陷。

(2)以竞争为中心的定价法。该方法考虑了市场竞争的情况,主要包括随行就市法和主动竞争法。其中随行就市法是以市场上同类型和档次的价格为参考,制定自己的价格,即价格随着竞争对手价格的变化而变化。主动竞争法是根据自己的经营情况和竞争对手的情况来制定不同于竞争对手的价格,如在淡季时,推出比竞争对手更低的价格以吸引有限的顾客。此方法容易引起价格战。

(3)差异定价法。此方法是收益管理常用的定价方法。差异定价方法是根据顾客不同的需求特征和价格敏感程度向顾客执行不同的价格标准。首先将市场进行细分,然后在向一个细分市场的顾客进行销售打折的同时,不会影响另一个细分市场的收入。

(4)动态定价是指企业依据旅客需求的多样性及不同时刻旅客对于产品价值认同的差异,将产品设定为不同价格的过程。例如,航空公司将旅客划分为对时间较为敏感的商务乘客和对价格较为敏感的休闲乘客。商务乘客一般倾向于较晚订票,而休闲乘客通常较早订票。为此,在销售早期,航空公司一般销售折扣票;而在飞机起飞前期,航空公司则销售全价票。动态定价是一种商品对不同的消费者收取不同的价格的行为。

1.3.3 超售

超售指的是在飞机起飞前航班实际售出的座位数超过该航班实际拥有的产品数。由于乘客可以撤销在航空公司预定的座位,且不需要赔付任何费用,甚至退票或者误机也仅仅需要赔付少量的费用,这就要求航空公司必须采用超售的办法进行产品的销售。我国的东航在国内航班中大约有5%~10%的乘客在预定座位后,却没有完成订单而成为No-show乘客;而在国际航班中,这一比例进一步增加到10%~15%,一些航班甚至高达20%。这就导致了一些乘客所看到的明明很难订到票的航班,登机后却又遇到机舱内有许多空位的情况。所以,超售的使用,使航空公司可以在一定程度上减少那些撤销预定的乘客、No-show和重复预定座位所产生的虚耗损失。

由于可以使航空公司获得额外的收益,所以在航空公司的收益管理的实施中,超售已经成为其不可或缺的一种方法。然而,超售的使用同样存在着风险。一般情况下,超售是通过乘客No-show概率和乘客座位预定的取消率来预测的。这就导致了航空公司不仅可能会因为超售的不足而产生座位的虚耗损失,而且可能会因为过度地进行超售,而出现一些乘客在购买机票后却没有座位的情况,增加了航空公司赔偿的费用。甚至,过度超售会导致乘客对航空公司的投诉,这种做法往往会伤害航空公司的声誉。所以,在对于这些过度超售而产生的乘客的处理程序还没能进一步完善之前,航空公司对于超售程度的确定,往往采取比较保守的态度,以将过度超售的可能性降到最低。但是,在一些航班密度相对小的航线上,航空公司还是会有由于过度超售所导致的投诉情况的出现。

在当前情况下,已经有大多数国家对于超售的做法持同意的态度。航空公司在进行超售时,主要考虑两个方面:座位的虚耗损失以及过度超售后补偿所产生的损失。一般来说,超售的程度越小,过度超售的概率就越小,而越有可能出现空位虚耗损失;超售的程度越大,空座虚耗损失的概率就越小,就越有可能过度超售。所以,为了将损失的可能性降到最小,航空公司使用计算机系统,通过飞机的载量、航班频率、预定座位的取消概率、目前的座位预定情况、No-show概率、乘客对超售的态度和对过度超售所产生的乘客处理程序等,制定超售的数量,以有效地利用飞机上的座位,尽可能地减少航空公司的损失,增加该航班的利润。总的来说,过度超售所产生的补偿和航空公司通过超售而获得的巨大收益比起来,可以说微不足道,但是这种做法却会给航空公司的信誉带来较大的影响。

1.3.4 舱位控制

舱位控制指的是按照比例分配同等级舱位,制定多等级舱位价格进行销售。而分配舱位座位的目的是保证订座时间相对较晚的高票价需求的乘客可以购买得到机票,对低价票的产品数量进行控制和限制,尽可能地利用飞机座位的价值,使航空公司的收益最大化。而这种做法的原因是航空公司认为乘客对于低价票的需求远大于飞机的实际运力,若不对其进行控制,将会使高票价需求的乘客的座位被占用;高票价需求乘客预定座位的时间一般要晚于低票价需求的乘客,预定座位的时间上存在时间差;若完全放弃低价票需求乘客的市场,却可能会导致由于高价票需求的乘客较少而出现航班座位虚耗的情况。

所以,航空公司应该通过对历史数据的有效利用,对各等级舱位未来的乘客需求进行精确地预测,并根据座位的预定情况、航班的运力、市场竞争者的价格策略和乘客的购票形式等,依次由高到低确定高票价座位的控制数量,以使舱位分配管理更加有效,保证高票价需求乘客预定座位的需求。然而,如果高票价的座位控制的数量过多,可能会导致由于高票价需求乘客较少而出现空余座位虚耗损失的现象;若高票价的座位控制的数量过少,就可能会影响高票价需求乘客的订座需求,减少航空公司的收益。所以,航空公司应使用科学的方法,合理地分配高收益座位的比例。

1.3.5 团队管理

团队管理作为收益管理的重要构成之一,其指的是依照航班的实际情况,对于团体预定座位的订单有选择地接受或拒绝的过程。团体乘客与一般的散客不一样,团体乘客经常会出现取消部分或全部预定的座位的情况,甚至取消预定时已经离航班起飞时间很近,导致航空公司因为没有时间将这些被取消的座位再销售出去而出现较大的经济损失。并且,团体乘客出现No-show的可能性较大。所以,在确定团体乘客座位预定的接受与否时,航空公司不可以仅仅根据当前的航班是否还有足够的空余座位来确定,而需利用计算机系统对该航班可能的销售量进行预测,尽可能利用当日订座相对较少的航班。并且,航空公司还应该计算订座团体取消座位预定的可能性,制定出行限制条件,寻找该团体乘客所有可选择的航线,计算其需支付的票价费用,以进行合理的决策。

通过上述收益管理的几种方法最大化航班收益,以不同的视角提升了航班的收益。这些方法都要求航空公司对乘客行为进行预测,并使用合适的方法和手段,去寻找提升收益的机会。正常来说,航空公司为了最大化航班的收益,并且让乘客满意,其所有的工作都是在艰难的权衡中完成的,超售是“拒绝乘客登机”和“座位虚耗”的权衡;舱位座位分配是“早售票,收益低”与“晚售票,收益高”的权衡;团队管理是“低收益,乘客量大”和“高收益,乘客量小且不确定”的权衡。而航空公司正是在这些权衡之中寻找并把握市场规律,以获得最大的收益。 9ZpC5R+SQkVc1mLt3Sd5BmM8YJebZhBetXBsD1D+QrGbo7xDc3M8RP1Y09mZZ/v4

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