Применение практики сверхлимитного бронирования как стратегии управления доходами, с целью повышения эффективности процессов управления пассажирскими авиаперевозками

В статье рассмотрена задача применения практики сверхлимитного бронирования как стратегии управления доходами, увеличивающей эффективность коммерческой деятельности авиакомпании. Представлен результат проведения симуляции продаж авиабилетов и предполетной регистрации пассажиров.

Авиаперевозки представляют собой динамично развивающийся бизнес, характеризующийся сильной конкуренцией и быстро меняющейся рыночной конъюнктурой. В связи с чем, умение максимизировать доходы становится основным условием выживания и развития авиакомпаний. Целью управления доходами является максимизация двух источников доходов: объема и цены на единицу производимых услуг.

При росте количества компаний на рынке авиаперевозок, цены формируются и подчиняются тенденции спроса и конкуренции и регулируются, в целом, по определенным законам. Резервом увеличения объемов перевозок становятся факторы загрузки судна и качество оказываемых услуг (сервис, сопутствующие услуги). Однако, параллельно с технической модернизацией, развитием сервиса авиаперевозок, проблемы более полного и эффективного использования технических возможностей остаются актуальными и в настоящее время.

Одним из решений проблемы свободных мест в самолете стало внедрение практики сверхлимитных продаж на авиарейсах. Сверхлимитные продажи (Overbooking) – продажа большего, чем вместимость самолета, количества билетов для того, чтобы компенсировать потери в связи с неявкой пассажиров к регистрации на рейс.

Возникновение его связано с маркетинговой политикой, которую проводили авиакомпании США в 1950-е годы. С коммерческой стороны, внедрение практики сверхлимитного бронирования – экономически эффективный и оправданный метод управления доходами авиапредприятия, однако, несет в себе риск появления «лишних пассажиров», т.е. тех, кому был продан билет, но не хватило мест в самолете. Это вызывает дополнительные расходы на компенсации для таких пассажиров, а также возможность потери репутации компании.

Таким образом, задачей сверхлимитного бронирования является нахождение оптимального с точки зрения прибыли, количества проданных на данный рейс билетов.

Для составления рейтинга мировых лидеров по авиаперевозкам, был проведен сбор статистических данных по пассажирообороту, парку воздушных судов авиакомпаний, % занятости воздушного судна по более, чем 100 крупнейшим авиакомпаниям мира. На рис.1 приведены страны, авиакомпании которых являются лидерами по пассажирским перевозкам по всем указанным показателям.

На представленной диаграмме четко видно, что скопление мировых маршрутов сосредоточено в США. Таким образом, вопрос практики сверхлимитного бронирования впервые был затронут именно там, т.к. необходимо было решить проблему удовлетворения всех потоков запросов на перевозку пассажиров и повышения занятости свободных мест. В связи с чем, чтобы защитить права неулетевших пассажиров, были выработаны правила выплат компенсаций, утвержденные соответствующими государственными законодательными актами и кодексами.

Согласно статистике, представленной департаментом транспорта США, показанной в табл.1, доля пассажиров, желающих добровольно покинуть рейс, значительно превосходит долю пассажиров, принудительно вынужденных изменить условия запланированного полета. Таким образом, можно сделать вывод, что авиакомпании борются за сохранение своей репутации и готовы предоставить «лишним» пассажирам необходимые компенсации при изменении плана полета.   

Табл.1 Данные по долевому соотношению количества пассажиров, попавших в ситуацию сверхлимитного бронирования на рейсе

Однако, доля российских авиакомпаний на представленной диаграмме, позволяет заметить, что необходима модернизация и внедрение новых стратегий в управление доходами авиапредприятий, иначе стремительно возрастающая конкурентоспособность европейских и азиатских авиаперевозчиков в скором будущем вытеснит представителей российской пассажирской авиаиндустрии на периферию рынка международных авиаперевозок. 

Рис.1. Страны-лидеры по пассажирским авиаперевозкам

В нашей стране, методы внедрения сверхлимитного бронирования нашли свое применение сравнительно недавно, и связаны с коммерциализацией авиации, и стремлением компаний к получению, хотя бы не сверхприбылей, но минимизацией незапланированных финансовых потерь.

Основными исходными данными для определения сверхлимитной емкости воздушного судна являются: прогнозы общего пассажирского спроса, неявок пассажиров к регистрации и возвратов авиабилетов. Способ расчета сверхлимитной емкости также может быть произведен различными методами. Размер ожидаемой дополнительной прибыли зависит как от способа пересчета виртуальной емкости, так и от точности прогноза спроса. 

В данной статье приведен результат симуляции процесса продаж и регистрации авиабилетов с учетом возможной неявки пассажиров и отказами от бронирования для простого модельного примера. Все расчеты были выполнены с помощью использования программной среды Mathematica 7.0

При известных средней цене Т билета на рейс, физической емкости Cap назначенного на рейс ВС и прогнозе осредненной вероятности p появления пассажира, купившего билет, на предполетной регистрации (show rate), задача состоит в нахождении величины B – виртуальной емкости, при которой достигает максимума выражение R(B):

R(B) = B × T - CRT × B × (1-p) - F(B,p,Cap) -> max

,где F(B,p,Cap) – компенсационная функция, определяющая размер ожидаемых потерь, связанных с выплатой компенсаций «лишним» пассажирам на рейсе в случае продажи B билетов на ВС емкостью Cap; при этом F(B,p,Cap) = 0 для B ≤ Cap. Коэффициент 0 ≤ CR ≤ 1  показывает долю средней цены билета T, возвращаемую пассажиру в случае его неявки к регистрации. Пусть на рейс назначен самолет с физической емкостью Cap, исходя из которой, происходит расчет пределов бронирования по каждому ценовому классу. Для модельного примера возьмем полетное расписание, состоящее из двух рейсов: из пункта А в В (А-В) и из пункта В в С (В-С) с физическими емкостями назначенных на них воздушных судов 50 и 70 мест.

При построении потока запросов были заданы коэффициенты  и  ошибок прогноза по среднему  и среднеквадратическому отклонению , на основании которых генерируются данные, показывающие общее количество запросов на покупку для каждого продукта. 

Для сравнения результатов от продажи с учетом сверхлимитного бронирования, будем рассчитывать пределы бронирования по ценовым классам с учетом виртуальной емкости . Причем, учитывая продажу билетов исходя из виртуальной емкости, число пришедших к регистрации пассажиров может быть больше физической емкости воздушного судна. Поэтому одновременно проводится выплата компенсаций лишним пассажирам.

После окончания процесса регистрации фактическая прибыль от продажи билетов уменьшится за счет компенсационных выплат. Таким образом, по полученным прибылям от продажи билетов с учетом физической и виртуальной вместимости можно судить об эффективности стратегии продаж. А по рассчитанной на основании данной прибыли рентабельности, можно делать выводы о рентабельности рейса и потенциальной полезности коммерческой деятельности авиакомпании.

Рис. 2. Эффективность сверхлимитных продаж в зависимости от коэффициента  ошибки прогноза спроса по  при  с учетом неявок пассажиров на регистрацию и возвратов авиабилетов.

Результаты, продемонстрированные на модельном примере, позволяют сделать вывод, что общая прибыль от продаж с учетом сверхлимитного бронирования увеличивается как минимум на 5%.

Эффективность применения сверхлимитного бронирования одновременно с ростом доходов от продажи билетов, позволяет решать проблему с перевозкой пустых мест, увеличивая занятость пассажирских кресел. Таким образом, повышение коммерческой загрузки воздушного судна влияет на пассажирооборот компании, и, соответственно на рост конкурентоспособности перевозчика.

Литература

1. Talluri K., van Ryzin G. The Theory and Practice of Revenue Management // Springer – 2005. -  P. 129–160.   

2. Яблочкина М.В. Определение оптимального уровня сверхлимитного бронирования авиабилетов для нескольких рейсов// В мире научных открытий №1, 2011. Математика. Механика. Информатика. – С. 32-34.

3. Лавренюк О.В., Определение оптимальных пределов продаж авиабилетов с учетом сетевых цен на продукты // II Всероссийская научная конференция «Научное творчество XXI века». В мире научных открытий №2 (08). 2010. -  Часть 3. -  С. 30-33.

4.Мозговая К.А., Фридман Г.М., Яблочкина М.В.Численный анализ влияния точности прогноза пассажирского спроса на эффективность продаж авиабилетов с учетом сверхлимитного бронирования// Научно-технический Вестник СПбГУ ИТМО №5, 2011.

5. Barbara De Lollis USA TODAY analysis of U.S. Department of Transportation data. – 2008

6. S. Bertoni America’s most overbooked airlines// Office of Aviation Enforcement and proceeding, US Department of Transportation.- 2008 

Кристина Мозговая

Понравилась статья? Вы можете поделиться ей со своими друзьями