IMCA :: 航司收益管理策略變革：新興技術的推動作用

航司收益管理策略變革：新興技術的推動作用

2023年04月12日

航空業正在經歷一場大規模改革——升級價值鏈，擁抱新技術，適應客戶不斷變化的需求。要想摒棄給員工和旅客造成諸多麻煩的過時系統，航司必須轉變。

如今，航空公司開始採用更加靈活、即時、能夠滿足未來需求的雲解決方案。

為何要從收益管理開始講起？

收益管理是了解航司如何盈利的關鍵部分。無論是定價還是庫存管理，收益管理對於航司實現利潤最大化至關重要。隨著行業發展，收益管理自然也會呈現新的特點。

很多先進的技術解決方案能夠提升運力規劃效率，了解細分客群，優化定價策略，並且提高預測數據的準確度，了解這些解決方案對於航司提高競爭力有重要的推動作用。

OAG將通過本文探討這種轉變如何影響航司的收益管理，具體包括以下幾個方面：

解釋什麽是收益管理，以及航空業過去幾十年如何推動收益管理技術的發展；
探討航司收益管理的發展趨勢，以及如何通過實時數據實現連續定價；
介紹推動收益管理技術發展的新興科技公司。

什麽是收益管理？

對於航司來說，收益管理主要是分析並預測每個航班的需求，並根據需求制定價格。

這個過程會使用復雜的統計模型和歷史數據來預測每個航班的需求，然後為每個等級的艙位設定最合理的價格。現代收益管理系統不僅要參考歷史數據，還要分析預測數據。預測數據會有不同的來源，例如社交媒體動態、搜索數據及天氣等。通過分析實時數據，航司及其採用的定價算法能夠更全面地了解客戶需求和市場情況，從而及時調整定價和庫存。

經過一系列的數據分析，航司最終將制定出精細化的定價策略，在確保庫存既不過多也不過少的前提下，盡可能提高客座率。該策略能夠幫助航司在需求高峰期以更高的票價出售更多的座位，在非高峰期以較低的票價出售較少的座位，從而提高收入。

簡而言之，收益管理對於公司實現盈利起著關鍵作用，能夠幫助航司提高收入、降低成本，實現利潤最大化。在強大的數據支持下，航司能夠實時調整定價，提高資源管理效益，保持競爭力。

動態定價的作用

一直以來，動態定價是航司收益管理的重要環節，航司可以根據需求和其他市場因素的變化調整價格。

對於航司來說，動態定價意味著機票價格會隨著各種因素頻繁波動，這些影響因素包括：運力和班次的調整、競爭對手的航線、具體的時間點、一周中的哪一天、季節需求，甚至天氣等等。舉個例子，如果某個航班的需求很高，航司可能會提高剩餘座位的價格，以實現收入最大化。相反，如果某個航班的需求低，航司可能會降低剩餘座位的價格，以吸引更多旅客。

動態定價能夠幫助航司實現更理想的供需平衡。航司可以根據市場環境的變化不斷調整價格，從而最大限度地提高收入及客座率。航空業利潤低，市場需求波動大，而且競爭激烈，實施動態定價對於航司來說尤為重要。

航司是動態定價的“默認”首創者

雖然“動態定價”這個概念並非由航司初創，但航空業是最早大範圍採用動態定價的行業之一。很多人認為，推動收益管理策略發展至今的是航司。

我們來簡單梳理一下其中的發展歷程：

1978年，美國航空推出“超值”票價，因此被認為是最先採用收益管理策略的航司。“超值”票價是旅客在特定條件下才能獲得的折扣價，例如提前購買或者對於停留時間要求極低。

此外，西南航空、萊克航空（英國一所私人獨立包機航司），甚至人民快運航空（美國低成本航司，於1981年至1987年間運營，後來並入美國大陸航空），這些航司也是最早採用動態定價的航司，並且推動該概念在航空業的普及。例如，人民快運航空當時推出了一種新的定價策略，稱作“搶購包”，為那些願意接受在最後一刻分配座位的旅客提供折扣價。

在收益管理策略的應用初期，航司會根據一天的具體時刻、星期幾和季節等因素，手動調整價格。這種方式雖然聽起來很初階，但在當時屬於顛覆性的定價方式。

到了20世紀80年代，航司開始採用更復雜的計算機系統來管理動態定價，能夠根據需求的變化做出更準確、及時的調整。

因此，雖然不是航司發明了動態定價這個概念，但他們推動了該策略的普及和發展，並使其成為收益管理策略中的重要組成部分。

收益管理當前的發展情況

雖然航空業是率先採用定價和收益管理的行業，但很多老牌航司並沒有引領創新，反而難以跟上時代前進的步伐。有批評者認為，航司的收益管理策略停滯不前，依然停留在上個世紀90年代末的水平。但事實是，這並不是因為航司故步自封，而是因為舊系統、數據孤島和其他挑戰使得這些航司越來越難以保持領先優勢。

因此，很多航司需要更新系統和流程，以適應不斷變化的市場環境及新興技術。

國際航協（IATA）也坦言，航空業仍在依賴過去取得的重大突破，為今天的航班和輔營産品定價。例如，旅客支付的票價仍由預先設定的靜態價格點計算得出，而這些價格點採用26個預訂等級來控制庫存分配。換句話說，大多數航司在進行定價時並未完全採用實時數據。

IATA航空商業系統負責人及前動態定價負責人Sebastian Touraine在《收益與定價管理》雜志上撰文表示，20世紀80年代的創新早已被數字革命所取代。

收益管理的未來發展

航司採用最新收益管理技術的進度一直相對落後，這就導致整個航空業在升級收益管理系統上面臨著越來越大的壓力。

正如《財富》雜志所說，目前大多數價格由人工制定，如果價格分析師擔心載客率低，很容易會降低價格，而載客率是航司關注的關鍵指標之一，它體現的是售出的座位佔可用座位總數的百分比。

綜上所述，如今大部分靜態收益管理系統和流程終將被現代化以零售為導向的定價管理系統所取代。航司要想在不斷變化的市場環境中保持競爭力，實現轉變是關鍵一步。

那麽，該如何實現轉變？

OAG表示，收益管理策略未來的發展將由AI相關技術決定。通過這些技術，航司可以實時捕捉並分析大數據，並自動進行定價決策，這一過程被稱作連續定價（continuous pricing，全面動態定價）。

如IATA所說：“連續定價進一步優化了定價策略。與當下傳統定價機制下的靜態和有限選擇相比，航司可以進一步完善定價。”

從動態定價到連續定價

連續定價是指根據需求、庫存和諸多外部市場因素的變化，實時、動態、持續調整價格的措施。這種收益管理方式更加靈活，而傳統的收益管理策略則依賴於固定的定價結構，而且是定期調整。

連續定價從根本上改變了收益管理，它能夠讓航司根據實時數據和市場環境作出精準的定價決策，從而實現每筆交易的價值最大化。要想採用連續定價策略，航司需要解決多個數據源的問題，同時剔除異常和錯誤數據，從而確保數據的準確度。建立先進的收益管理系統是實施連續定價的關鍵，它也能夠讓航司為客戶提供更有針對性的産品和服務。

此外，它能夠將客戶從傳統的票價申報和庫存管理的限制中解放出來，為航司建立真正的實時定價和報價管理系統。通過採用連續定價機制，並優化收益管理系統，航司能夠提高競爭力和轉化率，最終提升盈利能力，並在快速變化的市場中佔據優勢。

疫情給航空業帶來的沖擊也證實了向連續定價轉型的重要性。在疫情的影響之下，旅客出行受限，需求下降，航司很難通過歷史數據來預測未來的需求並制定相應的價格。很多航司無法適應旅客需求模式的快速變化，業界因此對傳統的收益管理系統感到失望。

採用適應性更強的現代化系統，對於部分航司來說迫在眉睫。為了生存，他們已經完全關閉了舊系統，進行手動管理。需求模式的變化，航班頻次的增加，以及運力的變化，打破了舊的收益管理系統建立之時的許多預設。

為了防止進一步的沖擊，連續定價必須成為收益管理系統新的基礎機制。但問題是，有哪些技術能夠幫助航司實現這一目標呢？

我們不妨來看一看。

實現連續定價所需的技術支持

OAG表示，新分銷能力（NDC）對於航司實現連續定價發揮著最為關鍵的作用。NDC為航司通過第三方渠道向客戶發布動態定價和個性化內容提供了標準框架。

2018年，IATA發布動態定價創新白皮書，開始引領航空業向全面動態定價時代邁進。正如其名，“全面動態定價”不僅指動態價格的制定，也涵蓋了靈活組合的産品，體現了根據旅客需求和相應背景實時調整的特點。IATA的動態定價成熟模型對此有更深刻的分析。

從更廣泛的技術角度來看，有三種新技術將推動收益管理向持續定價階段邁進。這些技術能夠讓航司及其使用的收益管理系統立即改變參數，從而解決歷史數據與需求預測不匹配的問題。通過使用更加先進的統計工具，航司能夠更好地解決該問題。

人工智能（AI）：AI技術將徹底改變收益管理系統，它能夠讓航司對大量實時數據進行分析，並對需求和定價作出更準確的預測。AI還可以幫助航司實現定價決策的自動化，實時提高收入。此外，AI能夠幫助航司進行交叉銷售和追加銷售，並提供服務。AI將增強航司與客戶之間的互動，引領數字未來，在合適的時間制定合適的價格。

機器學習：機器學習（廣義的AI）能夠幫助航司分析數據模型，通過輸入的數據、定價決策和收益表現之間的關聯，對未來需求和定價進行預測。航司要想根據市場環境分析數據，從而優化定價和收益策略，並進行更準確的預測，需要採用深度學習技術。通過該技術，航司可以根據旅客過去的行為和偏好，進行個性化定價和內容推送。算法預測技術能夠不斷輸入數據，並通過機器學習提供解釋，不需要收益經理的介入。

物聯網（IoT）：物聯網可以為航司提供更多實時數據，涵蓋航班延誤信息到旅客的喜好，這些數據可以用於提升收益管理決策效率。例如，物聯網傳感器可以實時監測天氣狀況，而航司則可以根據天氣相應調整定價和庫存。此外，機場的傳感器可以提供停機坪延遲運營的數據，例如AI解決方案公司Assaia就可以提供這些數據，幫助收益經理實時調整定價。

這些技術的應用都說明，未來的收益管理策略將發揮重要作用，能夠幫助航司在正確的時間以合適的價格，向旅客銷售符合需求的座位。但是要實現這些目標，航司不僅要提供預訂、競爭對手航班時刻和定價數據，還要有諸如資本市場、石油期貨等影響市場經濟的相關海量數據，並對這些數據進行實時分析和處理，以作出正確的決策。

航司是否已經準備好投資未來的收益管理技術？

隨著時間推移，越來越多航司已經意識到，是時候改變現狀了。實際上，很多航司已經投入巨資開發先進的AI系統，以更好地預測需求並管理庫存和定價。

舉幾個例子：

北歐航空與Amadeus達成合作，前者擁有先進的收益管理系統，它基於採用實時銷售數據的新型收益預測模型。據稱，該技術使北歐航空的需求預測能力提高了30%。
2019年，漢莎航空與旅遊技術公司Hopper合作，利用AI和機器學習能力，對航班價格進行更準確的預測。
亞航與收益管理平台Kambr達成合作，通過採用更具前瞻性的數據分析技術，重新配置了技術棧，進而提升運營效率。
捷藍航空與FLYR Labs達成合作，為該航司創造了更多提升收入的機會。
藍色巴西航空與旅遊技術公司Fetcherr合作，通過Fetcherr的Algo定價平台嘗試進行需求預測。
還有其他航司也採取了類似舉措，例如，阿提哈德航空與Sabre合作，將旅客的實時購物數據與定價機制相結合；阿拉斯加航空將旅客搜索疫苗的實時信息納入其預測模型；加拿大航空、美聯航和卡塔爾航空在過去幾年都更加重視AI技術支持下的連續定價策略。

然而，新技術的實施可能很復雜，它需要在技術開發、基礎設施和人員配置等方面進行長期大量投入。將新技術整合到航司的收益管理系統中，需要改變現有的業務流程，並要對員工進行培訓，可能還需要整合軟件。航司實施新的收益管理技術還需要面臨的另一個挑戰就是前期成本。許多供應商並不提供風險分擔解決方案，對於資源有限的航司來說，他們很難投資未經驗證且投資回報率也不確定的技術。

航司還面臨著數據管理挑戰，因為從多個來源準確地抓取並分析大量數據，再提供給算法，是一個復雜且耗時的過程。部分航司還面臨著來自內部或其他利益相關者的阻力，他們會擔心隱私和數據安全問題。此外，引入AI收益管理技術需要掌握新技能，對於收益經理來說更是如此。

隨著航司收益管理技術不斷發展，與科技公司建立合作也越來越重要。掌握數據的科技公司在航司改造舊系統的過程中會提供很大的幫助。

那麽，哪些新興科技公司能夠做到這一點？

引領收益管理技術升級的初創公司

通過與新興科技公司合作，航司可以利用最先進的技術和專業知識，而不必自己去開發或維護這些技術。

此外，這些新興科技公司能夠為航司提供創新解決方案和收益管理的新視角。初創公司往往能夠更靈活，更快適應市場變化，這對於快速發展的航空業來說是一個優勢。

為方便航司更好地了解不斷發展的收益管理技術領域，OAG列出了排名Top 10的收益管理旅遊科技公司。

需要說明的是，該排名是OAG根據每家公司的融資總額以及最近的媒體曝光度得出，並沒有參考收入或客戶數量等財務數據，僅作為參考。