Наверное, уже все знают, как работает ценообразование в авиации: оно динамическое. Пассажиры, летящие на соседних креслах, платят за билет разные суммы, порой отличающиеся в десятки раз – это всем известно. Зависит цена в первую очередь от спроса – про это тоже почти все слышали. Очень подробно об этом мы писали в статье «Как на самом деле работает динамическое ценообразование на билеты» пару лет назад, почитайте:
Как на самом деле работает динамическое ценообразование на авиабилеты
Классическая задача системы управления доходами заключается в том, чтобы продать ограниченный ресурс — места в самолёте — по максимально возможной цене, но при этом не оставить кресла пустыми. Для этого авиакомпания постоянно балансирует между ценой и спросом.
Однако спрос – не единственный фактор, влияющий на цену. Ведь обычно по одному и тому же направлению летает несколько авиакомпаний, а помимо прямых рейсов есть и многочисленные рейсы с пересадками.
Пассажир редко рассматривает один-единственный рейс. Он сравнивает альтернативы по времени вылета, пересадкам, бренду перевозчика и, в конечном счёте, по цене. Хотя ладно, давайте уже признаемся честно: цена у большинства людей при прочих равных условиях – на первом месте. По крайней мере, у тех, кто путешествует в личных целях, а не летит в командировку за казённый счёт и готов платить за конкретный рейс, сколько скажут.
Динамическое ценообразование позволяет увеличить выручку. Чем больше вариантов цены, тем больше будет выручка (на графике закрашена оттенками синего). В реальности тарифов не 5, а 20-30, что позволяет «закрасить» ещё больше площади, то есть, максимизировать выручку. А если их будет 100, авиакомпания заработает ещё больше.
Если конкурент резко снижает минимальный доступный тариф на сопоставимый рейс, запуская какую-нибудь акцию, прежняя ценовая модель может перестать работать буквально в течение пары часов: продажи встанут; алгоритмы, анализирующие только текущий спрос, просто не успевали бы оперативно реагировать. Анализ конкурентных цен позволяет вовремя увидеть такие изменения и скорректировать собственное предложение до того, как падение загрузки станет необратимым.
Важную роль здесь играет и позиционирование продукта. Авиакомпания может сознательно держать цену выше рынка, если уверена, что пассажиры готовы платить за удобное расписание, прямой рейс или сильный бренд – например, в тревел-политиках многих корпораций чётко прописывается, какими авиакомпаниями допускается летать. Но даже в этом случае ей необходимо точно знать, насколько выше она находится относительно конкурентов и где проходит граница, за которой переплата за «премиальный сервис» перестаёт восприниматься как оправданная. Анализ цен других перевозчиков даёт объективную картину того, как рынок «оценивает» конкретный маршрут, сезон и временной интервал, и позволяет соотносить стратегические решения с реальными ожиданиями пассажиров.
Технически мониторинг цен давно перестал быть ручной работой аналитиков, периодически просматривающих сайты конкурентов. Да и вообще исторически основным источником информации были глобальные распределительные системы (GDS), через которые агенты получали данные о доступности мест и тарифах.
Запросы к таким системам (Sabre, Amadeus, «Сирена» и т.п.) позволяют видеть опубликованные тарифы, классы бронирования («буквы тарифа») и условия перевозки по рейсам конкурентов в стандартизированном виде. Эти данные хорошо структурированы, сопоставимы и удобны для автоматической обработки, поэтому до сих пор широко используются в аналитических и тарифных системах авиакомпаний.
Однако развитие прямых продаж и цифровых каналов типа NDC привело к тому, что далеко не все цены одинаково отражаются в классических распределительных системах.
Авиакомпании всё чаще публикуют специальные предложения на собственных сайтах, где цена может динамически формироваться под конкретного пользователя – это вообще тренд последних нескольких лет, когда платёжеспособность пассажира оценивает ИИ. Можете называть это дискриминацией, но и динамическое ценообразование внедряли именно с той же целью – чтобы каждый пассажир заплатил столько, сколько реально может.
В результате для полноценной картины рынка одного только доступа к традиционным каналам стало недостаточно. Именно здесь на первый план вышли технологии автоматического сбора данных с веб-сайтов, которые позволяют получать фактические цены такими, какими их видит пассажир. Часто это называют парсингом, на самом деле парсинг – это уже обработка и сведение собранных данных в удобоваримый вид, а сам сбор – это скрейпинг.
Просто картинка с сайта одного из провайдеров скрейпинга для авиакомпаний
Технически скрейпинг реализуется с использованием программных агентов. Именно так в презентациях красиво называют ботов, которые имитируют поведение обычного пользователя: выбирают маршрут, даты, количество пассажиров и получают итоговую цену на сайте авиакомпании или онлайн-агентства. Такие системы учитывают динамическую загрузку страниц, работу скриптов и региональные особенности, а полученные данные приводят к единому формату для дальнейшего анализа. Для авиакомпаний-заказчиков важно выудить не только цену, но и дитейлз: включены ли в неё багаж и выбор места, какие ограничения действуют – в общем, насколько предложение сопоставимо с собственным продуктом и, в идеале, понимает ли это пассажир.
Пример: у United Airlines действуют одновременно 28 классов бронирования на маршруте Лос-Анджелес-Бостон, по некоторым из них существуют ограничения на даты покупки и даты перелёта. Самое большое значение имеет первая буква обозначения класса, остальные вспомогательные.
Дополняют эту картину данные от специализированных провайдеров рыночной информации, которые агрегируют цены из разных источников и предоставляют их в виде готовых потоков данных – например, американская ATPCO мониторит более 400 авиакомпаний, одновременно хранит почти полмиллиарда действующих тарифов, и ежедневно обновляет порядка 18 миллионов цен.
Для авиакомпании работа с такими провайдерами позволяет сосредоточиться на анализе информации, а не на её добыче. Независимо от источника, все эти данные поступают в системы управления доходами, где сравниваются с собственными тарифами, историческими данными о продажах и прогнозами спроса.
Важно понимать, что анализ цен конкурентов используется не только для оперативного реагирования в виде снижения или повышения тарифа (точнее, открытии или закрытии к продаже тех или иных классов бронирования). Он помогает выявлять новые рыночные тенденции, понимать, как меняется ценовая чувствительность пассажиров, и тестировать стратегические гипотезы. Например, если конкурент удерживает высокую загрузку при более высокой цене, это может свидетельствовать о недооценке собственного продукта или о наличии факторов спроса, которые ранее не учитывались.
Фиксированные тарифы в СССР начала 1980-х. Вроде доступно, но вообще билет на Дальний Восток из Москвы стоил примерно одну среднюю зарплату и доступен был не только лишь всем.
Илья Шатилин