AI能幫民航營銷做什麽？——透視航司智能化躍遷路徑

2025年03月24日

在剛剛經歷了25年春運之後，國內民航業基本已經形成了全年量升價跌的一致預期，民航發展和經營也在持續面對國內需求低於供給的市場現狀，傳統營銷策略似乎也走到瓶頸，而另一方面以DeepSeek為代表的AI大模型在社會各行業中都方興未艾，本文將站在航司營銷側的具體業務場景中思考如何利用AI進行一次突圍。

一、春運鏡像：民航業的結構性裂變與AI應用的契機　

2025年春運如同多棱鏡，折射出中國民航業的結構性裂變。9020萬人次的運輸總量背後，是國際冷熱不均、國內競合加劇、消費代際分野的三重裂變：　

1、國際航線呈現短途狂歡、遠程冰封：日韓航線運力恢復率突破121%，北美市場卻仍處寒冬（恢復率28.7%），這種分化恰似全球地緣政治在經濟地理上的投影。　

2、高鐵替代效應撕開價格護城河：當京滬高鐵釋放夜間折扣車次時，部分航線客座率應聲下跌3-5個百分點，1200公里內航線均價同比縮水11.3%——這不僅是運輸工具的競爭，更是定價權爭奪的具象化。　

3、Z世代改寫消費方程式：這群日均刷6.8小時短視頻的年輕客群，用高頻低忠誠的消費邏輯沖擊傳統收益模型。他們既熱衷在抖音搶購哈爾濱冰雪季早鳥票，又能在高鐵候補通道開啟時果斷棄飛，迫使航司重新解構剛性需求的定義邊界。　

這場春運大考暴露出行業底層邏輯的脆弱性：當傳統收益管理系統仍在用2019年以前算法邏輯應對2025年的市場環境越發捉襟見肘，而AI技術正從實驗室走向決策中樞，日益成為破解結構性矛盾的關鍵變量。

二、認知革命：大語言模型重構航司決策範式　

DeepSeek的技術突破，本質上是將民航業從數據沼澤帶入認知智能的新紀元。其價值不僅在於處理日均225.5萬人次的春運數據，更在於重構三個核心決策鏈條：　

1. 需求預測的時空折叠　

傳統模型如同戴著鐐铐的舞者，受限於7天預測窗口與12%誤差率。而DeepSeek通過多模態學習，將抖音南北互換過年話題熱度、小紅書寵物出行筆記等碎片數據，編織成28天動態預測網絡。當系統捕捉到阿勒泰滑雪搜索量日增37%時，已悄然觸發寬體機臨時轉場預案——這種從後視鏡決策到預見性響應的跨越，正是AI顛覆性所在。　

2. 收益管理的動態博弈　

面對高鐵的價格閃電戰，傳統調價策略常陷入跟進即虧損、保守則失市的兩難。DeepSeek構建的博弈推演系統，能在5分鍾內模擬票價-客座率-高鐵餘票的300種組合變化。當監測到成都-上海高鐵釋放夜間折扣席位時，系統並非機械降價，而是生成諸如商務艙升艙抵扣券+免費接送機的錯位競爭策略——這種非對稱博弈思維，可以重塑收益管理理念。　

3. 用戶運營的微粒化穿透　

在行業仍舊困守傳統的會員管理的泥潭（用戶畫像模糊，需求不明確，一線人員缺乏用戶運營方法論等）同時，AI（DeepSeek）已經可以通過與用戶數據體系對接，構建200+標簽的動態畫像體系。它能從銀發族支付方式偏好（現金佔比32%）、Z世代服務敏感度（延誤容忍阈值＜45分鍾）等微觀顆粒中，孵化出家庭出行積分翻倍學生機票+文旅優惠券等精準産品。這種從群體畫像到個體鏡像的進化，真正標志著航司從粗放運營走向認知升維。　

三、躍遷路徑：系統性的思維改變。

在這場9020萬人次的春運洪流中，大語言模型的價值不在於替代既有系統，而在於為破解民航業的結構性矛盾提供全新視角。當傳統收益管理系統仍在用歷史數據推演未來時，DeepSeek所代表的技術範式已展現出三重躍遷可能：

1、數據覺醒：將短視頻輿情、高鐵餘票動態等非結構化數據納入決策體系打破民航業長期依賴結構化數據的慣性思維。這種從數據孤島到生態圖譜的進化，正在重新定義行業對有效信息的認知邊界。

2、決策升維：傳統價格博弈模型受限於線性推演，而大語言模型的動態博弈推演能力使票價-高鐵競爭-客座率的復雜連鎖反應可視化。這種從經驗決策到系統仿真的跨越，或將重構收益管理的底層方法論。

3、認知重構：當Z世代用短視頻種草替代傳統購票路徑、用高鐵候補機制倒逼民航彈性定價時，大語言模型的微粒化用戶洞察，正幫助行業重新理解需求剛性的定義——不是航班時刻不可替代，而是出行體驗的價值感知不可替代。

四、冷思考：在技術狂熱與商業本質之間　

當我們驚歎於AI預測模型將誤差率壓降至5%時，也需清醒認知：　

1.數據倫理的達摩克利斯之劍：用戶畫像的微粒化採集，需在隱私保護與商業價值間找到平衡點。某航司因過度調用社交數據遭監管處罰的案例，警示著技術狂奔時莫忘合規缰繩。　

2.組織慣性的破壁挑戰：當某國企航司要求AI系統解釋每個決策邏輯時，暴露出傳統科層制與機器學習的認知鴻溝。這種可解釋性焦慮，實則是組織變革滯後的投射。　

3.生態壁壘的隱性成本：SGUI系統在整合非航司資源時的阻滯，揭示出航旅産業鏈的數據割據現狀。真正的智能化，需要打破數據封建建立開放生態。　

五、結語：從數據覺醒到認知躍遷

這場靜默的認知革命，本質上是在回答航空業百年未變的根本命題：當運輸工具的同質化不可避免，如何通過數據智能重構服務價值？答案或許藏在大語言模型對非結構化數據的解構中，在動態博弈推演創造的錯位競爭優勢里，更在對人貨場關係的重新詮釋上。

正如20世紀中葉系統動力學重塑航空運控體系，今天的大語言模型正在書寫新的行業認知框架。這不是技術的勝利，而是民航業在數字化深水區必經的思維進化——從追逐數據規模，轉向駕馭數據智能；從優化單點效率，轉向構建認知護城河。當8億人次的龐大市場遇上認知智能的算力浪潮，這場變革才剛剛開始。

 

新聞來源 ：民航資源網          作者 ：周博

本文轉載自民航資源網，文章觀點不代表本站立場