航空業如何在大數據時代掘金_數據分析師考試

設想這么一個場景,你購買一張到A地的機票,購票客服自動詢問:“還是要靠窗的位置嗎?”先前在網上瀏覽票價時,網頁下方已有A地酒店的推薦信息和相關旅游產品。當你進入客艙,美麗的空姐送來素食餐食和毛毯,微笑著說:“還是咖啡嗎?”

　　大數據時代正在到來,航空界也不例外。海量的數據經過專業化的特定分析處理,對精準營銷、提升服務質量進而創造價值的威力可以說是“不明覺厲”。有大數據的支撐,“比用戶更了解用戶自己”不再只是一句廣告語。

　　大數據分析戰　搶先一步市場“切脈”

　　大數據的時代已經到來,每個人都已或多或少感受到它的威力。百度遷徙告訴你春運期間人流的走向和密度,其間蘊含著無數商機。李娜澳網奪冠,大數據分析創新運動員比賽方式被認為功不可沒。

　　隨著信息技術尤其是互聯網技術發展,人們生產數據的能力越來越強。爆炸性增長的數據充斥整個網絡,中國網民居世界之首,每天產生的數據量也位于世界前列。淘寶網站每天有超過數千萬筆交易,單日數據產生量超過50TB。百度公司存儲網頁數量接近1萬億頁,每天大約處理60億次搜索請求。更有線下學校、醫院、銀行等地儲存大量用戶信息。大數據廣泛存在各行各業,當“大數據”處理方式如靈光閃現,以前那些海量的數據源各異的信息碎片就像潮汐一樣涌動起來。

　　在利用大數據營銷上,航空業正在努力跟上零售業的步伐。零售商運用大數據分析功能追蹤分析客戶留下的數據線索,可以為每一位消費者建立詳細的個人檔案,提供更加精準有針對性的服務。當一位旅客開始查詢前往海濱目的地的航班,就會看到有關海濱度假酒店的折扣優惠信息,除了分類定價的航班銷售服務,還可以提供動態創建的度假套餐服務。航班票價和數量的搜索只是一個新契機的開始。

　　當無數個體的信息匯聚成海量數據,航空公司在預判票價把握營銷上就能更加精準地“切中脈搏”?！爸灰葘κ侄嘁稽c對市場情況的分析,票價與市場匹配精度高一點,我們就贏了?！鄙胶綘I銷委收益部航線管理單元工作人員劉永輝如此說道。

　　劉永輝和他的同事是一群每天對著電腦和一堆數據賣機票的人。那些打算買機票的人,想去哪,愿意花多少錢買機票,全部化為數據,而他們的工作就是在這些海量的數據中挖掘分析出對營銷有用的,為預判市場提供強有力的分析支撐?！皾嫌羞@么多大學,自然有很多大學生,你知道他們‘十一’都會去哪嗎?你知道其中可能有多少人愿意坐飛機而不是坐火車嗎?只有選擇飛機的,才是我們的目標人群?！眲⒂垒x舉了一個例子。在已經高度透明、競爭白熱化的航空市場,比對手多走一小步,市場更加精準細分一點,提前踩準市場的熱點,那就是勝利。

　　在沒有大數據之前,預判市場的方法比較“原始”?！案鶕涷炁袛?看往年同期數據,如果是節假日,客源比較典型,相對好把握。非節假日,風險就大些?！眲⒂垒x說,在拼“經驗”的時期,至少要一年以上的實操經驗才能成長為一名可以成熟預判票價的人,而現在,一是有了前端提供海量專業航空數據的公司,二是航空公司獨立開發的算法系統,市場變化有了更加清晰的分析路徑?！昂诵木褪强驮搭A測模型?！睆?013年4月,山航開始獨立研發模型,去年8、9月開始正式使用。有了這個利器,“以前的數據處理量是1,現在是10000,甚至更多?！痹谄眱r把握上,山航目前排名國內八家規模較大航空公司座公里收入第二。

　　天氣、會議等大型活動、經濟環境等,是幾個主要的影響因子?？v向連續的數據提供對照的參考。不同數據源的數據碎片被匯集到計算模型里,各家航空公司拼的就是那一點“與眾不同”?！邦A測出的客座率只是一個基礎,接下來還要去預測對手的動作。這是一個隨機應變的過程。假設同一條航線,對手公司打價格戰搶奪客源,我們如果預判到當天客人多,就有底氣,等對手把低價客源拿走,剩下的就是優質客源?！本拖窀呤诌^招,市場在變,模型里的參數、公式也在不斷調整,閃轉騰挪間現高下。

　　“比用戶更了解用戶自己”　常旅客仍是關注重點

　　一位大數據業內人士向記者描繪了如此的圖景。一位旅客訂購機票時,根據他先前的消費習慣,系統自動彈出前排靠窗的選項,并確認是否依然選擇素食餐食。登機就座后,空姐為他拿來了毛毯而不是靠枕—過去的三次乘機記錄顯示,這位旅客拒絕了靠枕提供。選擇飲料環節,空姐說的不是“咖啡、水還是果汁”,而是“還是咖啡嗎?”

　　“只要積累足夠的用戶數據,就能分析出用戶的喜好和購買習慣,甚至做到比用戶更了解用戶自己?！边@位專家說,有了這一點,才是利用大數據營銷的前提與出發點?！澳切┻^去把‘一切以客戶為中心’作為口號的企業,真的能及時全面了解客戶的所需所想嗎?”對航空公司來說,服務品質和服務成本之間需要取得平衡。如何在成本可控的情況下,更加精準定位服務對象,提升服務的質量和效率,大數據大有可為。畢竟對任何一家企業來說,哪些是最有價值的用戶一直是令人糾結的事,有了大數據后,這一切更加有事實支撐,從千絲萬縷的數據信息中利用某種規則關聯綜合分析,就可以幫助企業篩選重點目標客戶。同時對已明確的客戶群體提供個性化的服務,也能更好提升服務質量,增強用戶黏性和忠誠度。

　　“山航有300萬常旅客會員,每天有四萬多人乘坐我們的航班。在此之前,我們并沒有把海量的常旅客信息和海量成績信息聯系起來,彼此的數據是孤立的?！鄙胶綘I銷委常旅客市場服務部副經理商紅巖告訴記者?！澳男┦菚T但最近一年已經很少乘機,哪些不是會員但近期經常乘坐我們的飛機,這些情況先前并不掌握?！鄙碳t巖形容,先前對于常旅客的管理屬于“圈地”,一味想要擴展用戶數量,而現在,“我們更關注如何讓這片地上的莊家長得更好”。

　　引進了大數據分析思維后,常旅客的管理工作各部門之間不再孤立,目的性更加明確。山航開發的系統可以清楚顯示每趟航班哪些是常旅客會員,哪些不是,這讓服務者對消費者是否要加入常旅客的推介目標更加準確,而不是先前漫無目的地詢問?！巴ㄟ^系統還可以知道,哪些乘客是直銷渠道購票,哪些是通過代理購票。是否經常使用便捷巴士服務,經常從哪里出發,去往哪里,乘坐什么級別的艙位,習慣坐什么位置,是否購買與機票結合的旅游產品?！鄙碳t巖說,針對常旅客的精準營銷和服務可做的文章很大。通過動態數據,還可以及時發現長期不飛的會員進行喚醒,或者及時降低對沉睡客戶的關注程度。

　　對于用戶消費習慣和喜好的信息進行線下采集,無疑是一個盲區和難點。數據收集是一個費時費力費錢的工作,不可能漫無邊際地撒網。商紅巖稱,山航目前已在使用的”全流程服務系統“有助于各個服務環節串聯及時上傳并共享信息,而針對提升常旅客營銷和服務質量的“常旅客營銷支持系統”也已經立項。屆時對不同客戶群體細分,評估客戶價值高低分級,鎖定最具價值的客戶提供VIP甚至VVIP服務,讓投入產出更具性價比。

　　飛行數據跨界到效益　精細化管理節約每分成本

　　除了對外的營銷和服務,對于航空公司來說,對內的成本管控也離不開大數據的應用。

　　從2011年開始,山航嘗試綜合集成QAR(快速存取記錄器)、運行簽派、飛行計劃等飛行數據,搭建飛行數據綜合利用系統平臺。2013年,該系統建設完成。山航利用該平臺監控臨時航線的使用情況,合理安排臨時航線。2013年全年縮短飛行距離86.2萬公里,節省飛行時間1276個小時,節約油量2870噸。這個系統有效利用航班生產的海量飛行數據,是大數據時代航空公司對飛行數據利用的一次突破,讓飛行數據從安全成功“跨界”到效益。

　　航空公司運用較多的數據就是QAR數據,QAR相當于飛機產生的飛行數據的U盤。機載QAR數據真實、準確、高密度的記錄,全面反映飛機運行過程中的絕大部分狀況,通過監控、檢查,可以細致入微地發現飛行員一切不規范操作并及時糾正,從而避免飛行事故的發生。而在QAR數據1000多個參數中,大約80個與航班運行效益密切關聯,包括發動機耗油流量、APU耗油流量、APU使用時間等,通過對這80個參數的譯碼、歸集、處理,形成了航空公司寶貴的運行數據財富。

　　“截至5月份,山航每天有260個班次、380個航段、740個飛行小時,每年產生550G的海量QAR數據?！鄙胶叫畔⒉控撠熑烁嬖V記者,“過去,航空公司傳統的生產數據統計相對粗放,無法精確到各個飛行階段,也無法反映飛機在地面階段的一些情況?！蹦壳吧胶揭言谒酗w機上安裝QAR系統,并與FOC(運行控制中心)、飛行計劃和ACARS(飛機通信尋址與報告系統)等其他重要數據實現綜合分析。例如,山航將飛行劃分為更加細致的15個階段,包括預飛、開始、滑出、起飛滑跑、起飛、初始爬升、爬升、巡航、下降、進近、最后進近、著陸、著陸滑跑、滑入和結束,而非國內多數航空公司簡單的幾個階段,山航15個階段的劃分方式以及其計算邏輯走在了行業前沿,有助于航空公司的精細化管理。而在利用飛行數據綜合利用系統進行地深度分析后,山航調整了滑行油耗系數。僅調整這一數據,山航的波音737-800機隊就能為山航每年節約200萬元。