用“強”數據助力航空公司精准行銷

2017年4月26日

大資料的概念已經火了很多年，對大資料的應用也帶給我們很多驚喜，比如淘寶、京東及亞馬遜等電商基於大資料的智慧精准推薦，百度地圖可以用即時定位資料輕鬆猜出使用者的家和公司位址，而很多不良電商也運用非法獲取的客戶消費資料來判斷應該給該用戶發真貨還是假貨，有些機票代理平臺甚至整合天氣、航空公司以及機場等資料預判航班延誤可能進而鑽航空公司退改簽漏洞獲取非法收益。

目前民航圈裡的資料量也已經夠大了，大的航空公司每年有上億人次的旅客乘機記錄，相關的旅客觸點也越來越多，各大航紛紛挖掘大資料的價值優化流程向旅客提供更好的出行體驗並提高自身的收益，但目前旅客仍然難以體驗到類似於淘寶、京東等電商的精准推送，說明民航的資料夠大，但仍不夠強。

在航空公司內部，各個模組間的相容性和共用性也仍有較大的提升空間。目前很多航空公司已經可以用作業成本法將大部分成本有效分攤至每天的每條航線，但對於大部分全服務航空公司尤其是分子公司眾多的航空公司來說，資料系統眾多（部分資料甚至只能由合作方提供），系統間資料共用難的問題仍然存在，單從經營資料來看，要計算一個航班的利潤需要把生產資料，客、貨運收入資料以及成本資料匹配在一起才能計算，而上述資料往往是在不同的系統用不完全匹配的格式呈現的（航班跨零點運行、備降、補班、取消以及旅客退改簽等因素往往需要定期的人工干預才能完全匹配），由於某些資料（尤其是成本資料）的核算及結算週期較長，資料的及時性也難以保障，大資料對生產經營決策的支持力度也略打折扣。內部資料尚且如此，外部資料的可控性可能更差，航空公司對外部的旅客、地面交通及其它配套服務資料獲取的及時性、識別及匹配的準確性以及大資料功能的完整性也均有較大的提升空間。

因而，航空公司的大資料要"強"到支持精准行銷也必須要做到"快"、"准"和"狠"。

"快"：對旅客大資料的處理目的是提供更有針對性的服務及有效預測和刺激旅客需求，而相對於淘寶等電商產品，機票需求往往更低頻，延遲的事後資料對旅客購買行為的刺激及影響要大打折扣，同樣，航空公司內部資料也只有更快才能有效指導決策。首先要快速處理資料，航空公司應該構建相容性強的資料平臺，並直接在平臺上抓取已有的有效內、外部資料，而不能依靠傳統的合作單位、分子公司或營業部層層上報的模式；其次民航資料要能快速反映真實市場情況，為企業經營決策提供及時的參考，比如航線員應在航班銷售過程中能夠即時查到一個航班上的票價（而非憑經驗判斷）可以賣多低仍能保證這個航班有邊際貢獻或有盈利。

"准"：首先，航空公司資料應該準確定位旅客需求；其次，航空公司產品組合資料應通過準確的演算法與旅客標籤資料進行匹配，從而將產品精准地推送給相應的旅客；再次，航空公司應提供更接近市場真實情況的資料（或至少提供相對準確的概率），比如結合天氣、空管及銜接飛機等資料判斷下一航班延誤的概率有多大從而及時向旅客發佈延誤預警，又比如在做是否超售的決定時，航空公司不能滿足於根據行業或公司的整體情況計算某個航班可以超售百分之幾的建議，而應該有更為詳細的資料為每條航線甚至每個時刻上的航班提供更為精細的超售比例建議，甚至可以參考該航班上的旅客乘機資料來判斷旅客有多大的概率會No Show，從而達到收入最大化與賠償最小化更為精准的平衡。

"狠"：航空公司資料功能也應該強大到所做的推薦超出旅客期望，比如運用大資料提供相關的智慧推薦上，如果旅客買了時刻好，艙位高的機票，航空公司應該優先推薦較好的星級酒店而非包括經濟酒店在內的所有酒店；就像百度地圖以前只能提供從A點到B點可能的交通方案，但現在可以提供考慮了堵車等因素的最優方案，而要給旅客驚喜，航空公司也應向旅客提供出行方案的最優解，比如向相應的旅客推薦比旅客自己花大量精力獲取得更舒適、更便捷或是更便宜的產品套餐，進而極大地激發旅客出行需求以及對航空公司的忠誠度。

只有實現了"快"、"准"、"狠"，航空公司的大資料才能成為強資料，航空公司才能為旅客提供時時有驚喜的精准推薦，而航空公司的服務也能更具辨識度和旅客粘性。

新聞來源：民航資源網