航空公司的收益管理系统

没有超额定 票的预定线
飞机座位数
有超额定票 的预定线
0
预定-起飞时间
100天
收益管理的控制准则
收益管理的不同准则 ▪ Yield Management 强调每一乘客每公里 的收益 RPK = R/P*D ▪ Revenue Management 强调每一座位每公 里的收益 RSK = R/S*D
收益管理称为收益优化更合适；
收益管理系统的功能
在1987年的年度报告中，美洲航空公司用以 下语言来描述它的收益管理系统：
“Selling the right seats to the right customers at the right prices.”
尽管这句话过分简化了该系统的功能，但它 确实抓住系统的本质特征。
▪ 中国大约有5％左右的空座率；
超额定票给航空公司带来的好处
合理的超售可以减少空位损失，增加收益； ▪ 美国一家航空公司一年就超售上百万张 机票； ▪ 德国汉莎航空公司1997年因超售而多载 了63万名旅客；
超额定票需要准确的预测和对票务管理的 集中控制，促进航空公司管理的现代化和 科学化；
超额定票的收益与成本
收入
全价票
折扣票 A
折扣票 B
边际收入曲线
折扣票分配数
全价：100 折扣 A：60 折扣 B：30
折扣票分配的方法
1980 年开始使用折扣票分配模型，模型是 基于Littlewood(1972) 年的研究（边际收入 法），目前用启发式方法，
模型可考虑以下因素： ▪ 多种票价； ▪ 顾客购票行为； ▪ 随时间进行的分配调整（临近起飞日前， 将高价票向低价票转移）； ▪ 取消定票的预测；
收益管理系统需建立考虑多方面因素的复杂 商业模型；
研究表明，AA的收益管理问题可以描述为 一个有2.5亿个变量的非线性、随机混合整 数规划模型，世界目前还没有方法和手段求 解这样复杂的模型；
收益管理系统的历史
最简单的定票系统 60年代初的计算机定座系统 超额定票概念的引入 70年代实行的折扣票竞争 80年代开始实现全面收益管理 92年航空血战，各公司买了4.7亿折扣票，
团队管理
团队集中的航班上，团队所占的比重达到 50～100％；
团队定位早、折扣高，与高票价旅客争座 位，且有取消订票的可能；
但团队旅客对航班要求较灵活，如时间、 转机飞行等；
客流管理 (Traffic Management)
客流管理 (Traffic Management)
问题起因： ▪ 航线安排的自由使问题复杂化； ▪ 枢纽航空港的出现使航空公司提高载客 率，降低成本：1980年转机旅行只占 10%，1985年已达65%； ▪ 转机使折扣票问题更趋复杂：短程的全 价票的票价可能低于转机的长程折扣票 价，仅按折扣种类确定优先序的方法不 适用了。
收益管理－航空公司的秘密武器
1998年美国一研究机构对世界上的主要航 空公司进行了大规模调查，结果发现收益 管理是航空公司增加收益的主要管理与技 术手段。
收益管理每年平均为航空公司带来4~6%的 收益增长。
收益管理的定义
收益管理（Revenue Management 或 Yield Management）是指把产品按不同的价格适 时地卖给不同类型的顾客，从而获得最大 的利润。 ▪ 价格以市场为标准，而不以成本为标准， ▪ 根据顾客的不同需求进行市场划分； ▪ 设法将产品销售给出价最高的客户；
超额定票费是一个具有随机因素的非线性 函数，需要用优化模型求超额定票的净收 益最大；
收入与成本
销售收入
净收入 最大净收入
超额定票成本
预定座位数
超额定票净收益最大优化模型
模型确定最佳的超额定票水平，使超额定 票带来的净收益最大化；
模型应考虑下列因素： ▪ 超额定票的附加收入； ▪ 顾客取消定票的概率分布； ▪ 乘客超过座位数的期望值； ▪ 超额定票的允许上限； ▪ 乘客改乘本航空公司其他航班的概率；
借助于线性规划模型的影子价格，可以动 态给出所有座位的最低售价；
折扣票分配计算原则
基于不同折扣票边际收入值比较的使总收入 最大化的原则；
需找出不同折扣票的需求曲线，注意以下事 实：某种票的数量增加时，带来的边际收益 会下降（其可能售出的概率在下降）；
存在多种折扣票价时，比较每种折扣票的统 计意义上的边际贡献；
损失20亿美元，只有使用收益管理系统是 公司有钱赚；
美洲航空公司收益管理系统的发展
1966年的 SABRE 系统 (Sime-Automated Business Research Environment)；
1977年引入折扣票价系统； 1978年放开了对航线和票价的管制； 1988年引入收益管理系统 DINAMO (Dyna-
超额定票系统 (Overbooking)
超额定票 (Overbooking)
什么是超额定票
▪ 定票数额高于飞机座位数以减低空座率；
为什么要使用超额定票系统
▪ 乘客取消定票不需付任何罚金；即便已购 票也可付很少手续费退票，据AA统计， 50%的人定票以后取消定票，在票已售完 的航班上平均有15%的空座率；
取消管制后，公司可以提供各种折扣票，引 发更激烈的竞争；
折扣票使航空公司的收益管理更趋复杂，需 要更完善的决策模型；
折扣票分配的经济学原理
不同的消费群体对价格的反映是不同的，提 供折扣票可刺激需求，提高载客率；
价格设计：区分淡、旺季，区分公务和自费 旅行，使不同消费群体买到需要的机票； ▪ 旅行旺季和公务旅行的高票价 ▪ 往返之间包含周末的折扣票（自费旅游）； ▪ 学生的优惠票（提前预定）
航空公司的收益管理系统
IT与OR在行业管理的应用
中国民用航空市场的困惑
1997年12月1日中国民航总局决定实施“一 种票价，多种折扣”的票价体系，引发了 无序竞争和市场混乱；
1998年中国民航出现全行业亏损； 1999年中国航空业又退回到单一票价体系； 引入市场机制失败的原因何在？
▪ 时机不成熟？管理跟不上？必须付的改 革代价？
折扣票价使航空公司获得最大收益；
票价
需求曲线 销售数量
折扣票定价依据
1987年MIT航空运输试验室的P. Belobaba 提出的“预期边际座位值”（Expected Marginal Seat Revenue）。
EMSR(s) = f * P (s)
考虑到航空公司复杂的航线、航班、舱位 结构，EMSR实际计算非常困难；
数量
Los Angeles to Dallas Discount
转机折扣票问题
假定从A经过B转机到 C的票价为1500元； 从A到C的票买900元，从C到B是票买800元， 显然买两张票的价值高；
这里也有是买一张转机票还是买两张票的 决策问题；
在考虑票价分类时，也要考虑上述因素 （分类时转机票价要打个折扣）；
等级
航班及折扣类型
2 Portland to Miami Full fare
数量
Los Angeles to Miami Full fare
…
4 Portland to Miami Discount
数量
Dallas
Hale Waihona Puke Baidu
to Miami Full fare
…
8 Portland to Dallas Discount
总收入 25956 28938 31248
平均票价 173
263
230
RPK
8.24 12.53 10.94
RSK
6.18 6.89 7.44
折扣票分配 (Discount Allocation)
折扣票分配 (Discount Allocation)
放开航线和票价管制前，所有航空公司的票 价相同，竞争表现的提供的服务上；有完善 的定票系统即可解决问题；
不同准则的模拟结果
等级
Y B H V Q
平均 票价
420 360 230 180 120
强调 运量
0 13 14 55 68
强调 产出
20 23 22 30 15
强调 收益
17 23 19 37 40
不同准则的模拟结果
强调运量 强调产出 强调收益
出售座位总数 150
110
136
载运量
75% 55% 68%
mic Inventory and Maintenance Optimizer)
收益管理系统的三个分离模型
AADT将大模型分解为三个小的可解的模型， 对应收益管理系统的三个主要功能： ▪ 超额定票系统 (Overbooking)； ▪ 折扣票分配系统 (Discount Allocation)； ▪ 客流管理 (Traffic Management)；
收益管理系统的核心
收益优化系统 ▪ 是将计算机技术、经济学理论、数理统 计原理、数学规划模型、运筹学算法于 一身的可进行数据处理、预测、优化的 集成化的决策支持辅助系统；
该系统成为航空公司的核心竞争能力的中 坚
对收益管理系统的要求
收益管理系统应具有高的响应速度和有效性， 应具有自动决策功能；
▪ 收益：增加机票销售的收入；
▪ 成本：安置乘客的费用（机票费、食宿 费、其他费用和公司信誉损失等）；
超额定票费是一个具有随机因素的非线性 函数，需要用优化模型求超额定票的净收 益最大；
超额定票的收益与成本
收益：增加机票销售的收入；
成本：安置乘客的费用（机票费、食宿费、 其他费用和公司信誉损失等）；
全航程收益管理
如何解决使每个座位产生的收益最大：多 售票的同时提高平均票价；
对每个航线每个航班能实时计算出每个座 位的EMSR；
全航程管理使问题将更复杂，关键是计算 出每一张票的最低可售价（Bid price）， 相互关系更为复杂。
实施监控
使用产出管理系统后，还要对实施及其效果 进行监控和评估，主要有以下几方面： ▪ 需求预测的监控（用其他方法进行校验）； ▪ 关键航线的监控（需要人工进行检查和干 预）； ▪ 分类监控（报告由价格变化导致的分类变 化）； ▪ 收入机会模型对系统效益进行综合评估
超额定票收入机会模型
如何评价超额定票系统的效果 ▪ 计算实际发生的净收益占理想控制下可能 得到的最大净收益的比例：
收益机会 = 理想收益 - 不控制收益 实际收益 = 实际收入 - 超额成本 - 不控制收益 效果 = 实际收益/收益机会 （%）
该系数高达90%以上
不控制：没有超额预定，定座满员后，后 续的预定被拒绝（根据详细的预定记录）；
乘客选择模型
市场变化迅速，预测模型误差较大 需要评价价格和时间变化对乘客的影响；
乘客选择模型用于计算乘客的效用函数， 模型变量包括：起飞时间，服务类型，飞 行时间，航线，价格，限制条件等。
该模型主要用来研究乘客的行为，如对价 格、航线、时间的反应，以及其他航空公 司调整价格对本公司的影响；
50
A
甲
110
30
120
40
80
150 枢纽港
乙
60
B
50
80
40
丙
新的控制方法
虚拟嵌套技术： 将15万种不同是票价组合按票价值的大小 分为八个优先等级，并按该等级分配票的 数量；
购买任何机票时，只有当该票所含各航班 的相应等级中还有剩余票时，才允许出票；
AA开发了一个动态规划模型进行分类，使 同类中的票价差别最小，而类间差距最大；
理想控制：既无超员，又无空座； ▪ 若有 n 个超员，理想收入为： 实际收入 + 超额成本 - n最低票价 ▪ 若有 m 个空座，理想收入为： 实际收入 + m最高票价
折扣票分配收入机会模型
开发了折扣票分配收入机会模型来估算新 方法与传统方法收入的差额： ▪ 计算各航班没有折扣票控制的收入：最 低可能收入； ▪ 计算理想控制下的收入：最高可能收入； ▪ 两者之差即是折扣票控制的收入机会； ▪ 实际收入与最低可能收入之差占收入机 会的比例即为效率系数；
超额定票过程控制
由于定票是一个动态过程，超额定票系统 要经常检查定票水平，并重新计算允许的 超额定票水平，计算要考虑以下因素： ▪ 不同乘客取消定票的概率； ▪ 有有效定票而不乘机的概率； ▪ 超过飞机能力剩下的乘客重新选择本公 司的概率； ▪ 超额定票的成本（不同情况成本区别很 大）
座位数
超额定票水平
收益管理与运作管理
航空公司的收益管理与制造类企业的库 存控制系统的功能很相似：
▪ 公司确定的航班（航班、时间，飞机类 型）和票价（票价结构）的组合是公司 提供的产品；
▪ 收益管理系统确定的各种航班、票价组 合类似与放在货架上的不同产品；
收益管理系统的复杂性
市场与客源的不确定性； 航班在时间上的固定性和容量上的有限性； 价格的多种差异性； 产品或服务的时限性； 竞争上的非理性； 行业政策的影响；