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涨姿势了!数据分析在航空业可以这么玩
阅读:1721评论:0点赞:0收藏:22019-01-16

本期嘉宾:安徽飞友科技资深数据分析师,6年数据分析从业经历。曾涉足过运营商、移动互联网的数据分析,目前专注于探索民用航空行业中数据分析的价值。


请您描述一下民用航空的数据维度有哪些?


我今天重点介绍的是整个民用航空的市场和收益方面的分析思路。因为这块对行业的专业性知识要求比较少,介绍起来会更为方便。航空业本身是盈利行业。民用航空的特点是在一段时间内的成本是固定的,可以理解为载运一个旅客,在短期内燃油、员工成本不会有太大波动。


决定航空公司在一个航班上的利润有两个关键指标,一个是客座率,一个客公里收益。客座率从字面上比较好理解,一个航班有150个座位,如果只坐了100个人,那么剩余的50个座位是没有获得收入的。客座率低的话,航班的收入也是低的。客公里收益指的是航空公司平均每运送一个旅客每一公里旅客所付的费用。


除了客座率、客公里收益以外,航空业还有几个非常重要的指标。比如可利用座公里,指的是一个航空公司在一段时间内能够提供的飞行座位对飞行公里的加权的乘积的总和 ,这个指标描述的是一个航空公司总的生产能力;飞机利用率,指平均每架飞机每天生产的飞行小时数。由这几个指标可以衍生出一系列指标去分析航空公司营收情况。如果大家关注上市航空公司,也可以看到这些指标在各大航司的财务报告中体现的是非常明显的。


航空业分析的应用场景有哪些呢?这些数据分析未来的落地价值在哪里?


讲几个我目前接触的比较有意义的场景。第一个是航线规划工作中对市场容量的预测。首先简单介绍一下业务背景。航空公司做规划航线的时候要预测未来可能的市场容量,就是说我开这条航线能不能获得足够的旅客去乘坐这个航班。如果市场容量太低,实际上这条航线是不会开的,开了也会是亏损状态。


下面我介绍一些预测的方法,可以从两个角度来说,一是这个航线之前有航班飞过,如果能拿到之前这条航线的实际旅客的流量,再结合一些公开的统计数据,比如城市各产业的GDP、人口年龄分布等,可以通过时间序列或者一些基于简单指数、对数的回归模型来预判航线在未来的需求走势。如果这条航线是新开的,没有历史客流数据,就需要用到一些更复杂的模型去预测。我举一个引力模型的例子。它的意思是两个城市之间的旅客流量就像两个星球之间的引力,质量越大,距离越近,引力越强。那么两个城市之间客流量预测也可以利用类似的公式:描述城市经济或者旅客出行量的值,再除以他们之间的距离。


此外在分析中国市场时,有一个特殊的竞争对手——高铁。高铁对民航会有一定的冲击。可以用同一个城市对高铁和民航的旅行时间差加票价差来量化预测双方的占有率。一个城市对民航的市场占有率,应该和乘坐飞机比乘坐高铁节省的时间正相关,而和乘坐飞机多花的费用负相关。


像民航、酒店这类行业的产品有一个特点,在短期内没有办法显著扩大和减少生产,供给是有限、相对固定的。而产品时效性强,航班在起飞前没有卖出的座位,之后就没有价值了。所以为了获得更高的收入,航司需要灵活的调整机票价格和所能出售的仓位限制,这类方法论,在业内被称为收益管理。这里面,有很多数据分析的应用场景,如预测航班的noshow率(买了票却没有来乘机)进行超售控制,预测短期的市场需求波动,预测票价调整对市场的影响等等。


上述应用场景需要很多数据指标体系来进行支撑。那您是否能介绍一下如何建立航空业数据体系指标?从技术或者业务角度是否有经验分享?


建立数据指标体系是数据分析师非常常规的一项工作。这个和行业的关系不大,我简单谈谈我觉得在建立指标体系中的几个关键点:


1)明确核心业务目标,这个是整个指标体系的根基。

2)合理的层层分拆核心指标

3)明确各指标的关注者,避免无用的报表。


在您看来如果说是应用大数据分析这一套的体系,对于整个航空业的改变会有哪一些呢?对于他们价值提升幅度有多大?


大数据如果您指的是精准营销,用户细分标签、个性化推荐之类的技术手段,航空公司本身在以前的卖票过程中,其实是通过收益管理来实现价格歧视的,通过对不同渠道、不同时间段买票的价格不一样而实现它,这也是一种较为粗的分类和个性化。只是这种个性化的粒度没有达到个人。


航空公司以前更侧重与在旅客服务方面实现个性化,就是我去收集一些高端用户,VIP白金卡之类的用户,对服务的一些偏好,然后达到让客户感受到更细致的服务的目标。


以上是现状。航空公司需不需要做这些事呢,需不需要通过大数据技术实现个性化精准营销?这里我想提一个数据指标:非航收入占比,即航空公司有多少收入占比不是来自于直接卖票。那来自于什么呢?我通过卖票的流量获取的其他的一些增值服务,比如说我捆绑的一些酒店、旅游,或者是我在飞机上卖的一些这种免税品、纪念品之类的。这个其实类似于互联网的一些流量免费,通过流量去获得一些收入的商业模式,当然飞机的话可能机票并不能免费这么夸张。


这块的话,国外做的最好的航空和国内的差距还是挺大的,国外的话我今天查了下,航空公司这块的收入可能占到整个收入的40%甚至到50%,国内可能只有6%就已经很高了。所以如果航司能做到对旅客更精准的识别,去利用目前比较流行的用户标签,或者是个性化推荐技术,在机票营销和非航收入上是可以获得提升的。


但是航空公司也有他们自己的困难,比如说现在目前大部分航空公司还是依赖于OTA买票,OTA实际就是携程、去哪儿这种,帮它去分销这些机票,通过OTA出的票,线上的销售服务渠道更多的是掌握在OTA手里。如果航空公司进一步想去对这个旅客做一些个性化的营销,其实有一些困难,所以近年来,航空公司也在提倡提直降代,即提高直销的比率,降低代理的比率。各大航空公司也在建立自己的官网,希望通过官网出票,从这里面可以看出来,航司和OTA之间的竞争本质上就是对旅客数据的竞争。


目前航空公司数据的获取和一些个性化的服务上实际上弱于OTA,这是行业的大致情况,未来到底航空公司能够逐渐的掌握旅客数据,利用大数据技术去做这营销,还是说航空公司只是去做OTA的一个承运人,我没法预测。但是单从技术来说,我觉得这块技术在这个行业是很有潜力的,也希望更多感兴趣的小伙伴可以从事这个行业的一些数据分析或者挖掘。


感谢文野对于航空业数据分析的精彩分享,我们也期待未来有更多的问题向他请教。


End.

本文为中国统计网原创文章,需要转载请联系中国统计网(小编微信:ishujiang),转载时请注明作者及出处,并保留本文链接

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