ИНФОРМАЦИОННЫЙ ТРЭВЕЛ - ПОРТАЛ

УПРАВЛЕНИЕ ДОХОДАМИ И АВИАЦИОННЫЙ РИТЕЙЛ: ДВА ПРОЦЕССА В ОДНОЙ СВЯЗКЕ

Сегодня мы продолжаем тему авиационного ритейла и управления доходами. Несмотря на то, что мировые авиаперевозчики активно развивают эти системы, по мнению экспертов, им пока не хватает ресурсов в области взаимодействия линейных подразделений, сбора и обработки детализированных данных, чтобы в полной мере соответствовать реальностям современного авиатранспортного рынка и воспользоваться преимуществами дистрибутивных новаций. Вместе с тем, показательно, что такие понятия как «кастомизация», «персонализация» и «атрибутирование клиентов», характерные в недавнем прошлом больше для дистрибутивной среды, сегодня постоянно звучат в контексте авиационного маркетинга, подтверждая, что задачу оптимизации и повышения доходов авиакомпании можно решить при условии четкого взаимодействия систем дистрибуции и инструментов коммерческой политики.

По мнению некоторых экспертов, именно авиакомпании стали пионерами передовых технологий управления доходами (RM – revenue management) в 1970-х годах. И хотя это утверждение спорно, они совершенно точно первыми в транспортной отрасли начали применять динамическую тарификацию для управления и оптимизации ресурса мест в салоне воздушного судна в 1980-х и 1990-х годах, включая последовательный апгрейд инструментов прогнозирования и всевозможных инструментов корректировки тарифов.

 

Кластерный подход

Эти и другие приемы управления доходами вскоре принесли ощутимые результаты, позволив, создать кластеры клиентов в соответствии с их ключевыми признаками. Например, стало возможным дифференцировать пассажиров, которые эпизодически пользуются услугами авиакомпаний, отправляясь на отдых, и бизнес-пассажиров, которые летают каждую неделю. Одна только эта кластеризация принесла значительный дополнительный доход, поспособствовав росту и успеху отрасли авиаперевозок, в целом.

Сегодня авиакомпании, в основном, сфокусированы на оптимизации ценовой политики на основе базовых тарифов. Эта тактика, безусловно, работает, но, по мнению аналитиков, не позволяет при управлении доходами в полной мере учитывать фундаментальные изменения, произошедшие в отрасли за последнее время. Сюда относится резко возросшее значение авиационного ритейла, в первую очередь, дополнительных услуг, на которые приходится все больший процент выручки, включая зарегистрированный багаж, бортовое питание, выбор места в салоне, дополнительное пространство для ног и т.п.

Учитывая, что продажи дополнительных услуг превратились в самостоятельную и крупную составляющую бизнеса, уже недостаточно лишь корректировать существующие стратегии и RM-модели для оптимизации выручки. Эксперты на международных отраслевых форумах говорят о необходимости радикальных изменений на концептуальном уровне доходности и решительных шагах в направлении программ кастомизации предложений, основанных на атрибутах и предпочтениях пассажира.

Эта задача вполне реализуема. Сегодня у авиакомпаний есть арсенал новых дистрибутивных технологий для вывода на рынок своего полного контента, пакетированных продуктов, применения продвинутой аналитики и создания очень подробного профиля клиента, который всего несколько лет назад казался невозможным. Точный и детализированный прогноз позволяет не только предельно точно рассчитать минимальную приемлемую для перевозчика цену базового тарифа, но и побудить пассажира купить дополнительные услуги.

Чтобы выйти на более высокий рубеж оптимизации всей RM-системы, топ-менеджерам авиационной отрасли придется преодолеть существенные организационные барьеры. Например, отделы управления доходами в большинстве авиакомпаний отделены от других подразделений, таких как продажи и маркетинг, что ограничивает их способность собирать и использовать данные о клиентах, необходимые для оптимизации общего дохода. Кроме того, лишь немногие авиакомпании нанимают профильных специалистов по обработке данных, которые знают передовые дистрибутивные, расчетные и другие технологии, что не позволяет в полной мере использовать новейшие аналитические инструменты для создания моделей прогнозирования и оптимизации доходов, которые уже есть на рынке и используются другими субъектами отрасли.

По прогнозам McKinsey & Company, крупной консалтинговой компании, специализирующейся на решении задач стратегического управления, если авиакомпаниям удастся преодолеть эти трудности, можно поднять общий доход на 5-10%. Это существенно, но для достижения этой цели перевозчики должны оперативно действовать в самое ближайшее время, причем на своем внутреннем корпоративном уровне. Если авиакомпании делегируют эту задачу провайдерам RM-технологий и будут ждать действий с их стороны, можно потерять свой шанс на конкурентное преимущество.

Если говорить в общем плане, управление доходами авиакомпании сводится к регулированию цен сообразно имеющемуся ресурсу мест и сколько билетов, таким образом, можно продать по максимально высокой цене. Но при этом авиационные маркетологии подчеркивают, что ресурс мест является лишь одним – безусловно, важным — фактором на пути к оптимизации общего дохода и формирования окончательной цены, которая предлагается клиенту. Чтобы сполна реализовать потенциал RM, авиакомпании сегодня должны применять модель пакетирования, которая учитывает не только базовый тариф, но и вероятность того, что пассажир приобретет другие товары и услуги у авиакомпании до, во время и после поездки. Однако сегодня далеко не все авиакомпании имеют возможности эффективно управлять сквозными тарифами на маршруте и, оптимально использовать имеющиеся у них провозные емкости, что ведет не только к снижению доходов, которые можно было бы получить, но и к утрате конкурентных возможностей.                                 

К сожалению, большинство авиакомпаний не обладают необходимыми аналитическими ресурсами для прогнозов такого типа. Скажем больше, на практике пока не существует универсального программного обеспечения, способного в полном объеме оптимизировать RM-систему авиакомпании, поскольку большинство провайдеров подобных программ по-прежнему сосредоточены на доходе от билета.

Каким образом? За счет более совершенного прогнозирования и оптимизации операционной деятельности перевозчика (включая, например, более выгодные пункты отправления и назначения, корректировки расписания, тип воздушного судна и т.п.).

Соответственно, авиакомпании должны привлекать специалистов, которые могут создавать новые бизнес-модели с нуля, нежели заниматься корректировкой существующих стратегий. Добавим, что в авиационной отрасли пока трудно найти провайдера, который занимался бы оптимизацией RM прицельно, с учетом того, что далеко не все новации внедрены на уровне стандартов. В этом контексте можно упомянуть NDC, которая пока не имеет своей парадигмы в части управления доходами, хотя технологические критерии прописаны достаточно четко и подробно.

 

Алгоритмы оптимальной цены

Положительный момент, безусловно, состоит в том, что у авиакомпаний есть примеры и уроки ценообразования и пакетирования, которые применяется в других отраслях, например, онлайн-ритейлер Amazon, который далеко ушел от конкурентов в том, что касается привлечения потребителей.

Система управления доходами Amazon основана на моделях ценообразования, которые в значительной степени опираются на автоматизированные алгоритмы для кастомизированной тарификации в режиме реального времени. На эти «нестандартные» цены влияет множество факторов, в том числе предложение, спрос, история покупок клиента, цены конкурентов и стратегические инициативы.

Как представляется, этот мега-ритейлер отлично понимает психологию ценообразования при пакетировании предложения, и удачно использует альфа- и бета-тестирование для проверки ценовых ориентиров. Разнообразные тактические и психологические приемы позволяют Amazon побеждать конкурентов, одновременно повышая маржу дополнительных продуктов, которые часто покупаются вместе с основным предметом, именно с помощью тактики пакетированных предложений.

Если говорить более конкретно, в алгоритм заложена информация, как часто покупаются те или иные товары, при этом потребителю предлагается возможность приобрести их в дополнение к первоначальному заказу. Таким образом, даже если Amazon предлагает более низкую цену за исходный товар, чем конкуренты, он с большей вероятностью продает дополнения с более высокой маржой, сочетая инструменты ценообразования, комплектации и рекомендаций в психологическом ракурсе.

В нашем случае важно, что точный и подробный прогноз позволят получить практически идеальный расчет приемлемой для авиакомпании цены основного билета, чтобы клиента «подписался» и на допуслуги. При этом, проактивный анализ отдельных рынков и тестирование ценовых точек определяют оптимальное рыночное равновесие, а целевые, кастомизированные предложения, сформированные с помощью расширенной аналитики, создают дополнительные источники дохода.

Максимизация дохода достигается и за счет привязки данных об общих расходах клиента с учетом его профиля в системе авиакомпании. Таким образом, можно корректировать предложения на уровне различных атрибутов — когда авиакомпании могут сегментировать клиентов по идентифицированным группам по местоположению, демографии и т. д. Например, если авиакомпания знает, что пассажиры, летящие из пункта «А» в пункт «В» в среднем, регистрируют два места багажа по 35 долларов, она может предложить им более низкую цену на билет, по сравнению с ценой для пассажиров, летящих в обратном направлении из пункта «В» в пункт «А», на котором, согласно собранной статистике, багажа регистрируется меньше.

Подобный способ позволяет авиакомпаниям осуществлять кастомизацию на уровне отдельного пассажира за счет сбора и применения более детальных данных. Например, путем привязки номера часто летающего пассажира ко всем покупкам, совершенным до, во время и после полета, авиакомпании могут рассчитать точную прибыль и вероятность того, что пассажир приобретет дополнительные услуги и продукты. Эту информацию можно затем использовать для предложения персонализированных скидок на базовые тарифы. Однако ограничения, связанные с персональными данными, пока не позволяют авиакомпаниям получать максимальный доход от этого способа.

При этом следует учитывать, что один и тот же человек может вести себя по-разному, когда летит в командировку, либо на отдых с семьей или друзьями. Кроме того, большинство клиентов авиакомпаний не являются часто летающими пассажирами и авиакомпании просто не могут собрать о них всю необходимую информацию.

По мнению экспертов, круизная индустрия уже находится на пути к оптимизации общего дохода. Так, мультинациональная Carnival Corporation имеет портфель из десяти брендов и создала глобальную базу данных о потребностях и предпочтениях своих клиентов, основанную на предшествующем опыте, что позволяет компании группировать клиентов на уровне микросегментов и создавать профили «сходных» клиентов. Эта база данных позволяет каждому бренду максимально целенаправленно расходовать финансовые средства, выделенные на маркетинг и промо-акции в интересах именно тех пассажиров, которые приносят компании самый высокий общий доход (включая непосредственно билеты, дополнительные услуги и товары на борту).

Например, зная, что любители казино ежедневно могут тратить больше 120 долларов на азартные игры в казино в течение всего морского путешествия, а приверженцы спа готовы отдать 200 долларов в день на процедуры, маркетологи создают целевые предложения для каждого сегмента на основе общей ожидаемой стоимости.

Авиакомпании, которые имеют необходимые ресурсы для создания аналогичных инструментов и базы данных, позволяющие рассчитать доходность на уровне клиентских атрибутов, могут получить огромные дивиденды.

 

Новая парадигма

Кастомизация на уровне атрибутов пассажира и ее применение для всех категорий доходов с целью формирования эффективной RM-модели позволяет авиакомпаниям создавать огромное количество ценовых точек и на их основе определять наиболее выгодные для себя варианты. При этом базовая цена билета становится лишь одними из факторов, влияющих на систему тарификации, наряду с другими составляющими, включая временной интервал с момента бронирования до начала полета, время поездки до аэропорта, время прибытия в аэропорт, количество зарегистрированных мест багажа, дополнительные услуги, приобретенные в прошлом и т. д. Все эти компоненты в совокупности используются для создания специального предложения, соответствующее тому, за что клиент готов заплатить.

По ряду экспертных оценок, в течение трех-пяти лет этот такой тип управления доходами может стать не только наиболее распространенным, но и обязательным инструментов в бизнес-моделях авиакомпаний. Отметим, что некоторые перевозчики, в основном, лоукостеры и стартапы, изначально создают и внедряют такие решения, тогда как традиционные авиакомпании рискуют отстать от них. Важно отметить, что этот сдвиг в общей парадигме ни в коем случае не означает полного отказа от достижений в области тарификации на основе базовой цены билета, а также систем, процессов и продуктов, которые были разработаны в последние годы.

Специалисты McKinsey считают, что авиакомпании должны предпринять три шага, чтобы создать современную и эффективную систему управления доходами.

  1. Скорректировать организационную структуру, обеспечить более тесное взаимодействие между подразделениями авиакомпании, отвечающими за управление бизнесом, повысить доступность данных. Поскольку многие задачи, выполняемые различными департаментами, требуют глубоких технических знаний, авиакомпании исторически разделяли свои структурные единицы по предназначению. В результате массивы данных также являются разобщенными. Между тем, RM-системы способны контролировать базовые тарифы, подразделения маркетинга могут управлять тарификацией дополнительных услуг на борту, а отделы продаж – обрабатывать цены компаний по аренде автомобилем, взаимодействовать с гостиницами и другими партнерами.

Сегодня полномасштабная RM-модель, которой поставлена задача оптимизировать весь процесс, требует огромных объемов входных данных со всех уровней авиаперевозчика. Именно с этой целью руководство должно анализировать и корректировать организационную структуру, чтобы обеспечить слаженное взаимодействие между различными звеньями, и, возможно, делегировать полномочия по руководству всем процессом тарификации одному руководителю. Безусловно, объединение команд специалистов, которые исторически работали как совершенно самостоятельные подразделения, потребует значительного изменения образа мышления.

  1. Нанять экспертов, обладающих необходимыми научными знаниями и навыками аналитики в контексте новаций в области авиационного ритейла и дистрибутивных технологий. Причем, авиакомпаниям нужно будет найти талантливых людей, способных с нуля создавать функции RM, объединять данные и использовать их для принятия оптимальных решений. Авиакомпания также должна быть уверена в том, что новые RM-функции не нанесут вреда имеющимся автоматизированным решениям тарификации.

Чтобы добиться успеха, авиакомпаниям сегодня нужны специалисты, чей круг знаний и опыт выходит за рамки лишь операционной деятельности. Привлечение специалистов по обработке маркетинговых данных из других отраслей (включая онлайновые сети и ритейл) станет ключом к раскрытию полного потенциала оптимизации RM с использованием новейших технологий. Хотя многие авиакомпании обладают необходимым персоналом для того, чтобы сделать первый шаг и разработать эвристические методы, позволяющие корректировать тарифы в рамках существующих систем RM и включать их в последующий анализ, большинству потребуется расширить команды аналитиков.

В первую очередь, потребуются специалисты, обладающие опытом написания алгоритмов для пакетированных продуктов, сегментации на основе потребностей пассажира и моделей гибких цен, с применением искусственного интеллекта и машинного обучения.

  1. Разработать пилотный проект с целью тестирования работы их бизнес-моделей при внедрении кастомизации на уровне атрибутов, позволяющей определить оптимальную цену конкретного варианта перевозки. Например, предложение дополнительных продуктов и услуг в виде пакета или по подписке.

Эффективное использование имеющейся информации об атрибутах клиента (например, бизнес-клиент или клиент, направляющийся на отдых), о канале, через который он бронирует и покупает перевозку, срок, за который  бронируется перевозка, пункты отправления и назначения, количество пассажиров в бронировании – все это позволяет авиакомпаниям создавать сегменты высокого уровня для дифференциации предложений с последующей оптимизацией общего дохода на основе индивидуального подхода к каждому пассажиру.

Одним из возможных методов является тестирование новой концепции на едином рынке, который несет относительно низкий риск снижения дохода. Авиакомпания может выбрать непиковый период сезонного маршрута, например, с оптимальным сочетанием деловых людей и туристов. Чтобы дополнительно минимизировать риск, можно применять тестовые цены только к определенным рейсам.

Второй подход – выполнение альфа- и бета-тестирования, аналогично тому, как это делают онлайновые ритейлеры. Выполнение тестов в конкретных сегментах сети, дает возможность сравнить результаты пилота с контрольной группой, чтобы понять влияние различных факторов и повысить производительность модели.

Следующий шаг, а именно, аккумулирование данных на уровне отдельных пассажиров — будет долгосрочным процессом. Хотя программы лояльности действительно являются богатым источником данных, как уже упоминалось выше, авиакомпании получают большую часть доходов от путешественников, которые не являются часто летающими пассажирами. Поэтому, в конце концов, авиакомпаниям, видимо, придется пересмотреть свои ЧЛП-программы и расширить их, чтобы предлагать стимулы, адаптированные для конкретных типов путешественников и, тем самым, расширить клиентскую базу.

 

Эксперты портала АвиаГоризонты, на основании анализа
авиатранспортного рынка и материалов зарубежной печати