Авиабилеты: рыночная цена или ….?
Практически каждая коммерческая компания стремится к увеличению своей прибыли, один из способов ее увеличения — увеличение доходов при неизменности расходов или меньшем их росте в абсолютном значении. Для увеличения доходов авиакомпания может создавать новые направления, новые продукты (к примеру, сувенирная продукция или магазин беспошлинной торговли на борту самолета), дополнительные услуги (страховки, платный багаж и так далее), а также управлять ценой авиабилета для увеличения доходов.
В этот раз я бы хотел поговорить о практической составляющей логистики, а именно о продажах и как выглядит ситуация в целом: насколько она оптимальна с точки зрения здравого смысла и базовой математики. В данной статье мы поговорим как раз про управление ценообразованием. На территории России, согласно положениям Минтранса и Росавиации, все тарифы авиакомпаний на гражданскую воздушную перевозку должны быть опубликованы в ЦРТ (центр расписания и тарифов). Информация о внесенных тарифах появляется в продаже только на следующие сутки, на европейских и американских рынках используется система ATPCO, данные после внесения в которую становятся доступными сразу после публикации, что говорит о более развитых подходах к управлению ценой авиабилетов. Для российского рынка, в результате задержки обновления тарифной информации в системах продаж авиабилетов, авиакомпаниям для оперативного управления стоимостью билетов не остается ничего другого, как придумывать альтернативные способы.
Давайте посмотрим, чем сейчас управляют авиакомпании и к чему это приводит:
- формирование тарифной сетки;
- управление наличием мест;
- продажа дополнительных услуг;
- стимулирование каналов продаж.
Дополнительно отмечу, что управлением/перераспределением воздушных судов, объединением рейсов или перестройкой маршрута в оперативном управлении, т.е. при недостаточном или наоборот слишком большом спросе, авиакомпания занимается редко, так как это связано с недостаточно хорошей точностью расчета затрат, незамотивированностью персонала в расчете и максимизации прибыли авиакомпании. Конечно, при достижении критических значений, определенных в компании, происходит замена воздушного судна или отмена рейса. 
В общем и целом, подход, по которому работают авиакомпании, формировался десятки лет, не претерпевая никаких существенных изменений, и, как следствие, они тащат тележку на квадратных колесах. Да, текущий подход имел бы право на эффективное существование в случае найма первоклассных дорогостоящих продажников, кто и занимался бы формированием тарифных сеток. И все это бы работало, будь на рынке реальные конкурентные условия, но не в нашем мире, к сожалению, по нескольким причинам:
1. Низкомаржинальный рынок и, как результат, урезание костов на всем. А найти, даже за хорошие деньги, хороших специалистов, которые будут заниматься достаточно глупой работой, практически нереально. Как результат, далеко не самые опытные специалисты составляют тарифные сетки по аналогии с прошлыми годами и/или на основании данных конкурентов, все эти данные согласовывают с коммерческим директором, который принимает решение по каким ценам будут продавать билеты на год вперед. И лично я не верю, что там много коммерческих директоров успевают по каждому направлению реально оценивать социально-экономическую ситуацию в стране не следующий год, максимум, в который я верю, так это в то, что человек принимает решение только на основании финансовых отчетов своей же авиакомпании за прошлые периоды, а зная поставленные цели на следующие периоды, просто увеличивает стоимость билетов на этот процент, что приводит к снижению заполняемости и снижению доходов, которые в большинстве своем покрываются новым увеличением тарифов.
2. Нерыночный коммерческий мир авиаперевозок. Очевидно же, что нам всем нравится то или иное время перелетов, как и направление. Мало кто захочет лететь в 3 утра на короткое направление, поэтому мы выбираем то время, которое удобно, и, как следствие, покупаем билеты у той авиакомпании, которая в это время и летит. 
Распределение направлений и слотов полетов происходит 2 раза в год на летний или зимний сезон за полгода до его начала. Преимуществом выбора направлений и слотов пользуется та авиакомпания, которая уже летала, так называемое понятие исторических слотов. Очевидно, что все самые интересные и прибыльные направления достаются Аэрофлоту и ее группе компаний, кто во многом получается монополистом как по направлениям, так и по стратегии ценообразования: Победа определяет минимальный уровень тарифов, Аэрофлот максимальный (в общем и целом, конечно же иногда бывают и исключения, которые лишь подтверждают правила). ФАС уже ни раз задумывалась над изменением правил, но пока все так как оно есть: tass.ru/ekonomika/6901537
Тут стоит обратить внимание, что в момент согласования расписания (к примеру, в октябре на летний сезон следующего года) авиакомпании формируют и тарифные сетки.
Формирование тарифной сетки
Авиакомпании создают тарифы на направление в одну сторону и туда-обратно, эти тарифы могут иметь целый набор правили и ограничений, таких как:
- тип направления: в одну сторону или туда и обратно, но длительность пребывания так же может быть ограничена;
- для определенных номеров рейсов;
- для использования при формировании стыковочного тарифа с рейсами самой авиакомпании, альянсами или с конкретными номерами рейсов;
- для полетов в определенные месяцы, даты, дни недели или даже в определенное время;
- для определенных категорий пассажиров или групп пассажиров;
- для определенных условий покупки: ограничение по количеству дней до вылета, ограничение по месту приобретения, ограничения по срокам и способам оплаты;
- для определенных классов обслуживания (эконом, бизнес, первый);
- для определенных брендов — набор услуг, включенных в стоимость тарифа: обмен билета, багаж, возможность возврата, выбор места, питания и тд.
Представляете, насколько много тарифов вручную придумывают сотрудники за полгода до начала полетов, а абсолютно по всем направления коммерческий директор это проверяет???
Понятно, что говорить о спросе и предложении или других вероятностных прогнозных моделях не представляется возможным, а ведь это значит, что и строить совместные партнерские программы для более эффективной мотивации клиентов не получится, за исключением 3–4% скидки на бронирование отеля, где размер агентской комиссии составляет в сумме до 30% от цены.
А также это влияет на стоимость инфраструктуры, никто не будет ждать минуты или две поиска билетов по всем авиакомпаниям на сайте, а с такими тарифными сетками и привязками их к наличию мест задача становится нетривиальной для дистрибутивных систем, что увеличивает косты и стоимость билетов.
Пример из условий применения тарифа компании Азимут. Поверьте, это из простых вариантов
Управление наличием мест
Так как у авиакомпании нет возможности динамически изменять тарифы, но при этом требуется как-то реагировать на спрос, каждый класс обслуживания был поделен на подклассы, которые в свою очередь ничем не различаются между собой. Это деление не несет какой-то разницы в сервисе обслуживания пассажира или условиях применения тарифа, это чисто техническое деление, не имеющее связи с местами в самолете. Отсюда и получается, что одно и тоже кресло в самолете может быть продано по тарифу, который будет в разы отличаться от тарифа, за которое было продано соседнее кресло. Отличия же в сервисе для пассажира в рамках одного класса обслуживания заложено в понятие «бренд».
Стоит особо отметить, что при формировании или изменении тарифов под спросом авиакомпании понимают общее количество проданных билетов на рейс, не учитывая его изменение во времени в зависимости от цены и глубины бронирования (количества дней до вылета).
Формирование тарифной сетки происходит заранее, в большинстве российских компаний на основании оценки затрат, данных прошлых лет, а также данных по конкурентам. В зависимости от внутренней политики компании — через согласование с генеральным или коммерческим директором. Компания смотрит на среднюю стоимость проданных авиабилетов на уже выполненные рейсы, их итоговую доходность и на основании этого уже формирует новую тарифную сетку. Как мы увидим дальше, благодаря действиям агентов и слабому контролю со стороны авиакомпаний, средняя стоимость авиабилетов оказывается выше, чем могла бы быть при свободной конкуренции.
В результате тарифная сетка на одно направление может содержать более 156 основных тарифов (где используются ограничения только по типу направления, классу обслуживания и подклассу), все остальные ограничения лишь увеличивают комбинации доступных тарифов. Важно отметить, что есть техническое ограничение на доступное количество мест в подклассе — 9.
В итоге авиакомпания, отслеживая заполняемость конкретного рейса, может добавлять или убирать доступное к продаже наличие мест. При этом стоит отметить, что система управления тарифами и система управления наличием мест — это две разные системы, что повышает риск некорректного назначения мест на требуемый подкласс, а как результат доступные тарифы к продаже могут быть совсем не те, что закладывал сотрудник авиакомпании.
При появлении дешевых билетов (открытие продаж на рейс или изменение доступного наличия мест), агенты могут бронировать дешевые билеты без оформления билета, без внесения данных по пассажиру. По истечению срока бронирования продолжают перебронировать эти места до тех пор, пока не продадут их своим клиентам, а если так и не получилось продать, то снимают бронь за несколько часов/суток до вылета, и опять в продаже появляются существенно дешевые билеты, на выручку от которых авиакомпания уже рассчитывала. Это значит, что средняя стоимость билетов при планировании новой тарифной сетки оказывается выше, ведь дешевые билеты так и не были проданы.
Конечно, авиакомпании не поощряют такого поведения, вводят системы штрафов и KPI. С одной стороны это достаточно много работы для пересчета и работы со встречными претензиями от агентов (что считать, а что не считать нарушением), с другой стороны, агенты — это каналы продаж для авиакомпаний, доходность которых очень низкая, и авиакомпании стараются лишний раз их не штрафовать. Хотя, по правде говоря, чаще всего просто не хватает ресурсов, мотивации сотрудников или возможностей произвести правильный расчет реальных потерь от такой политики, чтобы принять соответствующие действия по предотвращению такого поведения в будущем.
Как один из ярких примеров, которые я встречал, когда отменились агентские брони у Аэрофлота и в продаже появились билеты, цены на которые в 2 раза ниже, чем цены авиакомпании Победа на те же самые даты и то же направление. Лично для меня такие ситуации вызывают непонимание в адрес политики принятия решений авиакомпаниями, как в рамках одной группы компаний лоукостер и ведущий бренд могут конкурировать по цене, при том, что лоукостер оказывается еще и существенно дороже?! 
Пример таких колебаний цен можно увидеть в статье habr.com/ru/post/460213
Продажа дополнительных услуг
Управления распределением продаж и их доступностью между брендами и дополнительными услугами не происходит, так как на данный момент у авиакомпаний нет соответствующих инструментов. А это в свою очередь сильно ограничивает доходность компаний, так как на дополнительные услуги или их набор (бренды) закладывается высокая маржинальность и высокое агентское вознаграждение. Поэтому и авиакомпании и агенты часто при бронировании билетов отмечают все дополнительные услуги (такие как выбор мест или страховка) или не самый дешевый бренд, как выбранные пользователем, надеясь на то, что путешественник не заметит и по ошибке оплатит или поленится снимать галочки. 
Это коммерция и агентам с авиакомпаниями необходимо продать, не смотря на желания пользователя и его удобство.
У меня лично была ситуация, когда я отменил все дополнительные услуги, ввел данные карты для оплаты, рассчитывая купить билет за определенную сумму, но после подтверждения всплыли дополнительные окна, по невнимательности я просто нажал ок, а оказалось, что агент дополнительно уведомил меня о включении дополнительных услуг и списал за них деньги. К счастью, банк согласился, что это некорректное поведение агента и отозвал платеж.
Стимулирование каналов продаж
Кроме формирования цены, авиакомпании так же используют различные способы продвижения, помимо рекламы и маркетинговых акций с различными партнерами, в том числе банками, используя бонусные системы и мили.
Как результат таких стимулирований получается ситуация, когда при покупке билетов на один и тот же рейс цена для покупки из Европы может быть существенно ниже, чем при покупке из России — просто авиакомпания заинтересована в привлечении новых рынков, и, чтобы быть конкурентной, занижают стоимость, что приводит к созданию еще одной отдельной матрицы тарифов, используемой на конкретном рынке продаж. Если же эти билеты продаются на европейском рынке ниже себестоимости, то убыток от продажи будет переложен на билеты, покупаемые в России (путем закрытия дешевых подклассов).
Основные каналы продаж авиакомпаний можно поделить следующим образом:
- собственный сайт и/или мобильное приложение;
- агентская и субагентская сеть:
- online/offline продажи;
- метапоисковики.
Авиакомпания на основании своей стратегии распределяет маркетинговый бюджет для продвижения через выбранные каналы продаж. Для всех агентов назначаются комиссии и инсентивы (поощрения), а также и другие бонусные системы, которые являются едиными вне зависимости от того, есть ли у агента договор с авиакомпанией или нет. В таком случае посредником в договорных отношения выступает дистрибуционная система и система взаиморасчетов, которые и гарантируют чистоту сделки по покупке билета. Агенты, достигающие определенного уровня продаж, могут заключить с авиакомпаний отдельный договор с повышенным уровнем комиссии. Данные договоры имеют долгосрочный характер, а значит, не могут использоваться для перераспределения спроса между датами на одном направлении, ведь во многих случаях по рекомендации агента (а агенту выгоднее продавать те направления, где комиссия больше) даты перелета могут быть передвинуты на ±день или в течение дня (утро/вечер).
В условиях текущего кризиса в авиаперевозках, вызванного пандемией COVID-19, авиакомпании начинают сокращать издержки и на каналы продаж, что приведет к увеличению сервисного сбора, который некоторые агенты применяют сверх стоимости билета.
www.rbc.ru/business/21/04/2020/5e9ed0ef9a7947691afb2102
Глобальная дистрибуционная система
В большинстве своем авиабилеты продаются через глобальные дистрибуционные системы, которых в мире единицы. Данные системы так же вносят небольшой, но все-таки, процент в стоимость билета. К сожалению, даже сайты авиакомпаний чаще всего работают через эти системы, а не продают билеты напрямую из своей хостовой системы.
Сборы за дистрибуционную систему при покупке билетов на сайте Аэрофлота
В ответственность дистрибуционной системы входит отслеживание рынка продажи, способ продажи (offline/online), вид сеанса и т.д., все эти данные передаются в систему взаиморасчетов, которая со своей стороны (на основании договоров) отслеживает условия по комиссиям для агентов, что отчасти облегчает жизнь и агенту, и авиакомпании.
Мотивация агентов и метапоисковиков
Для самих агентов авиакомпании дают различные условия по агентскому вознаграждению и другим бонусным системам в зависимости от объемов, от способа приобретения авиабилета. Как уже говорилось ранее, авиакомпания заключает долгосрочные договоры с агентами, поэтому не может динамически управлять распределением продаж через различные каналы, а как результат — не может управлять мотивацией агентов продавать билеты на определенную дату или время на одном направлении. Если учитывать, что большинство продаж авиабилетов приходится на агентов и метапоисковики, авиакомпания теряет один из основных рычагов распределения пассажиропотока между двумя рейсами, и единственное, что ей остается, это открывать более дешевые тарифы, устраивая демпинг между своими же рейсами и приучая пассажиров к тому, что за короткое время до вылета могут появиться дешевые билеты.
Однако на этом авиакомпании не успокоились и решили еще и стимулировать сотрудников агентств, введя отдельную бонусную систему и для них. А как еще стимулировать конкретного человека продавать именно билеты данной авиакомпании? Данные бонусы, в зависимости от политики авиакомпании, могут быть потрачены на авиабилет или потрачены в партнерских программах (к примеру, на бытовую технику). В итоге, путешественника просто отговаривают от покупки билета на рейс менее угодной авиакомпании или и вовсе говорят, что билетов нет. Конечно, в век смартфонов всегда можно проверить в интернете или пойти в другое агентство, но ведь это время, которое путешественник мог бы потратить на что-то более интересное, а при выявлении таких ситуаций вряд ли в следующий раз вернется в это агентство. Во всей цепочке продажи авиабилетов агентства имеют самый низкий доход с продаж (к примеру, стандартное агентское вознаграждение может быть всего 1 рубль), поэтому потеря клиента для них грозит банкротством.
В некоторых агентствах руководство пресекает такие бонусные политики авиакомпаний, поэтому устанавливает правила, по которым продажа билета таких авиакомпаний происходит только с определенной учетной записи, на которой и консолидируются все бонусы. Как результат, сотрудники агентства не так сильно заинтересованы в продаже данной авиакомпании (как минимум надо ввести другой логин/пароль, да и нет самого стимула собрать побольше баллов и получить подарок). В итоге авиакомпания не получает то, во что инвестировала, зато руководство гарантированно накопит на бесплатный авиабилет или другой подарок. В итоге это приводит к повышению стоимости билета (то есть платит за это путешественник) и снижению спроса.
Даже если поверхностно оценить количество информации по каждому рейсу, которую необходимо проверять, рассчитывать и оценивать на ежедневной основе, а при правильном подходе, то еще и после каждого бронирования, становится понятно, что эффективно управлять доходностью полуручными методами невозможно. Из описанных подходов к формированию цены, к мотивации различных каналов продаж становится понятно, что стоимость авиабилетов становится более завышенной, чем при свободной конкуренции, но это не приводит к увеличению доходов компаний, а лишь к уменьшению спроса. Согласно последним оценкам, в России только 30% населения могут позволить себе отдых вне региона проживания, число же людей, выбирающих авиаперелет, порядка 5%. Как одна из основных причин низкого уровня передвижения указывается «слишком дорого» и «недостаточно средств». А как может быть еще, если политические деятели считают, что летать можно только если есть накопления, нет ипотеки и человек относится к элите?
И цифры тут говорят сами за себя, только 64% билетов по России были проданы в январе-феврале 2020 года, что лишний раз подтверждает неэффективный подход к ценообразованию, что авиакомпании завышают цены, а потом летают полупустыми. Думаю, что никто не будет спорить с тем, что это 40% просто заложили в стоимость проданных билетов, а значит, что мы платим минимум на 40% больше за каждый покупаемый нами билет. Зато все устраивает авиакомпании, раз никаких кардинальных изменений за столько лет на российском рынке авиации не происходит, хотя это возможно, но надо что-то делать…, а зачем, если и так все хорошо??? 
По данным федерального агентства воздушного транспорта favt.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-osnovnye-proizvodstvennye-pokazateli-ga
Для управления описанной системой управления тарифами и наличием мест необходимо большое количество квалифицированных сотрудников, по опыту некоторых авиакомпаний 0,6–0,8 сотрудника на направление.
А может ли быть по-другому?
Да, может! Отрасли необходима новая автоматизированная система формирования тарифов на основании спроса, времени и скорости его изменения, оставив в прошлом пережитки и костыли.
Данным вопросом активно занимаются в ATPCO, но полный функционал данного продукта появится в использовании только через несколько лет. К сожалению, по тем имеющимся доступным данным, это не решает вопроса работы с каналами продаж, но судить пока рано, так как функционал все еще в проработке.
Как мы подошли к этому вопросу?
У меня есть узкий круг неравнодушных единомышленников, с кем мы пытаемся не только дискутировать, но и продвигать наши идеи. И эта тема одна из наших самых популярных. В рамках этой статьи я не буду погружать в детали и постараюсь рассказать коротко. Кроме того, буду рад познакомиться с теми, для кого то, о чем я пишу, является интересным.
И так, продолжаем, мы подошли к этому вопросу с другой стороны, отбросив текущую бюрократию и пережитки истории, строили свои алгоритмы на анализе спроса и его динамики. Доступность мест и цена на них формируется на основании спроса на конкретный рейс и наличия воздушных средств у компании, тем самым, не позволяя моментально забронировать все дешевые места на рейсе одним или несколькими агентами, а главное, позволяет авиакомпании всегда иметь билеты в продаже для самых лояльных клиентов.
Мы решили уйти от громадных тарифных сеток и формировать одну стандартную цену в рамках одного класса обслуживания, от которой уже и формируются скидки и надбавки для различных рынков/каналов продаж/агентов/дополнительных услуг, в зависимости от спроса и стратегических целей конкретной компании по ним. Это даст возможность авиакомпании динамически распределять маркетинговый бюджет (в том числе агентские вознаграждения) на направлениях или датах с пониженным спросом; так же даст дополнительный способ мотивации агентов продавать определенные направления или даты/время рейсов для увеличения их доходов.
Спрос на авиабилеты зависит от множества факторов: направление, даты перелета, цена, количество дней до вылета, день недели, день месяца (связано с получением зарплаты), цены на нефть и цена доллара, политическая и экономическая ситуация, как в России, так и в стране назначения, погода за окном и так далее.
Статистика продаж по дням
Все модели прогнозирования строятся на основе вероятности и оценки фактора влияния того или иного события и даже неплохо справляются с поставленной задачей, когда речь идет о стабильной ситуации в каждом из факторов. Однако, наш мир так устроен, что о долгосрочной стабильности говорить не приходится, также как и нельзя исключать появления «черного лебедя». Поэтому, мы отошли от идеи построения не детерминированных вероятностных моделей предсказания и остановились на системах, работающих с управляющей функцией в реальном времени, то есть делаем коррекцию стоимости строго в реальном времени, вместо коррекции на основании прогноза, так как вероятность ошибки и ее цена высоки.
Если кратко описать работу системы, то можно выделить следующие основные этапы:
• подготовка исторических данных, построение «трубки» продаж и категоризация направлений;
• телеметрия хода продаж и принятие управленческих решений на уровне рейса;
• телеметрия общего хода продаж и коррекция управленческих решений на уровне каждого рейса.
Подготовка данных, построение «трубки» продаж и категоризация направлений
На различных направлениях перелетов преобладают разные категории пассажиров, что влияет на их поведение при поиске и покупке билета, поэтому было принята следующая классификация:
• по направлению:
- o внутренние перелеты;
- o перелеты за границу РФ;
• по потребителям:
- туристические направления;
- командировки и бизнес направления;
- смешанные направления.
Для начала мы анализировали продажи предыдущих лет по указанной классификации выше, пытаясь выявить закономерности в заполнении самолетов. Предварительно исключив данные с низкой заполняемостью: 
Статистика продаж билетов по одному из направлений за прошлые годы
Очевидно, что в таком виде анализировать ход текущих продаж не представляется возможным. Далее мы исключили те рейсы, по которым закончились продажи раньше, чем за 1 день до вылета, так как для поддержания бренда авиакомпании необходимо, чтобы лояльные клиенты всегда имели возможность купить билет.
Статистика продаж билетов по одному из направлений за прошлые годы, для наглядности график строится по небольшой выборке данных
Очищая исторические данные, мы построили трубки продаж по различным направлениям и группе направлений (согласно классификации выше) на определенные периоды вылетов. Наш подход строится не на том, чтобы создать модель спроса, а на том, чтобы следить за результатом спроса и предложений — то есть за совершенными сделками.
Кроме анализа продажи билетов, мы так же ввели коэффициенты рыночного предложения и коэффициент отказа, которые рассчитываются как отдельно по направлению, так и по группе направлений, компании вцелом за определенный промежуток времени.
Коэффициент рыночного предложения — отношение запросов на поиск билетов к бронированиям вцелом и отдельно по пользователю + коэффициент скорости между поиском и бронированием билета.
Коэффициент отказа — отношение количества отмен/обменов/неявки на рейс к забронированным билетам + отношение количества бронирований к выписанным билетам.
Телеметрия хода продаж и принятие управляющих решений на уровне рейса
На основании каждого бронирования и каждого интервала времени отслеживается заполняемость на основании прошлых лет, все новые полученные данные корректируют «трубку продаж» для более оптимального управления.
Слева: трубка продаж прошлых лет
Справа: скорректированные данные на основе текущего года
Начальную цену при открытии продаж рассчитываем по формуле, так как не можем опираться на данные прошлых лет:
р (t)=с*(1+m)/(∆(t)*%)
где с — себестоимость кресла при планируемой оптимальной загрузке
m — планируемая рентабельность по рейсу
∆(t) — количество дней до вылета
% — доходность денег в сутки
По продажам, которые идут вне трубки, принимаются корректирующие действия по цене. И здесь встает вопрос, как определить размер дискретного шага изменения цены. При запуске системы, единственная имеющаяся у нас информация — это данные о шаге тарифов, которые были созданы компанией (описано в первой части статьи), но, к сожалению, опираться на эти данные невозможно, так как они не учитывают динамику продаж, количество дней да вылета, да и в принципе текущую ситуацию на рынке. Со временем накапливается достаточное количество информации чтобы определить размер шага на основании классификации направлений, а пока, мы поступили просто и меняли цену на тот же процент, на который необходимо было изменить уровень продаж.
Кроме отслеживания хода продаж, мы так же отслеживаем и корреляцию коэффициента рыночного предложения и коэффициента отказа, что дает нам своевременное понимание о необходимости и эффективности корректирующих действий. К примеру, если наши продажи идут ниже, чем необходимо, а коэффициент рыночного предложения существенно выше эталонного, то мы понимаем, что при снижении цены, ожидать роста бронирований не стоит и что вместо снижения стоит рассмотреть возможность повышения, что позволит максимизировать прибыль. Отслеживание данного коэффициента, является индикатором возможности повышения/понижения цены, даже если продажи идут внутри нашей эталонной трубки, что позволяет максимизировать прибыль авиакомпании.
При достижении продаж близких к 100% загрузке, анализ коэффициента отказа дает авиакомпании возможность оценивать риски и возможность их минимизации за счет дополнительных мест на рейс или актуализации бронирований, по которым не произошла выписка билетов. Данный коэффициент также закладывается и в построение самой трубки и хода продаж чтобы исключить поведение недобросовестных агентов.
Телеметрия общего хода продаж и коррекция управленческих решений на уровне каждого рейса
На предыдущем этапе алгоритм максимизирует продажи на уровне каждого рейса, на данном же этапе мы отслеживаем продажи на уровне группы рейсов и всей авиакомпании целиком.
Зная как идут продажи по каждому рейсу, мы знаем на сколько изменили цены, знаем соотношение спроса и имеющихся мест по каждому направлению/группы направлений и целиком, что позволяет нам:
- перераспределять емкости самолетов между направлениями;
- корректировать размер шага изменения цены на уровне каждого рейса;
- перераспределять спрос между соседними датами или в рамках туристических направлений при неравномерном распределении, управляя ценой.
То есть собирая данные с каждого рейса, мы понимаем картину вцелом, что дает возможность более точной корректировки управляющей функции на каждом рейсе. Как пример, на одном направлении продажи на день D идут в рамках нашей «трубки», на соседние даты — существенно ниже, коэффициент рыночного предложения показывает, что снижение цены нецелесообразно, тогда, для перераспределения спроса, мы можем повысить цену на день D. Это позволяет нам максимизировать общую прибыль компании, равномерно распределяя спрос между датами.
При этом изменение цены — не единственный инструмент управления продажами: к примеру, по направлениям с высокой конкуренцией и уже достаточно низкими ценами (при приближении к себестоимости) алгоритм рекомендует увеличение агентского вознаграждения, как один из способов стимуляции агентов.
Формирование цены на дополнительные услуги происходит аналогичным способом.
Определение шага изменения цены мы свели к алгоритму Томпсона для многоруких бандитов.
Данный алгоритм строит априорное распределение и пытается приблизить его к апостериорному с помощью бета распределения. Значения бета распределения зависят от двух параметров a и ß. Любой выбор ручки является максимальным значением из данного распределения, а сама подстройка априорного распределения к апостериорному выполняется с помощью изменений параметров a и ß:
если выбранная ручка оказалась прибыльнее, чем средняя награда для нее, то
a увеличивается на 1;
иначе на 1 увеличивается ß.
Алгоритм выборки Томпсона использует бета распределение для определения лучшей цены, т.е. если выбранная рука принесла меньше прибыли, чем средняя с данной руки, то для нее немного увеличивается параметр a, если больше, то увеличивается параметр ß. Каждое изменение цены, которое делает наш алгоритм для коррекции хода продаж, мы рассматриваем, как отдельную руку бандита, а влияние, вызванное изменением цены, как прибыль с ее выбора.
Для сокращения количества итераций, для сходимости к лучшему шагу изменения цены мы ввели несколько условий:
- при увеличении цены — спрос снижается и наоборот;
- изначально мы задали величину шага равную проценту требуемых изменений продаж.
Что позволило нам в несколько раз сократить количество требуемых итераций, необходимых для достижения оптимального значения.
О вариантах решения задачи о многоруком бандите можно почитать здесь: habr.com/ru/post/425619
Динамика выручки в условных единицах от количества рейсов за прошлый период
Динамика выручки в условных единицах от количества рейсов описанного алгоритма в режиме backcasting 
Итак, формирование цены на авиабилеты сейчас происходит не оптимально, без учета спроса и рыночной ситуации, что влияет как на прибыльность самой авиакомпании, так и на завышенную стоимость для потребителей. На основании backcasting и работы нашего алгоритма в демо режиме, маржинальность авиакомпании может быть повышена на 20%, а цена на авиабилеты существенно снизиться. К сожалению, в ближайшее время, по независящим от нас причинам, а лишь из-за проблем в продвижении, внедрен
