Максимизация доходов авиакомпании путем внедрения ценовой дифференциации для различных потребительских сегментов

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Менеджмент, экономика, финансы

УДК 338: 336

МАКСИМИЗАЦИЯ ДОХОДОВ АВИАКОМПАНИИ ПУТЕМ ВНЕДРЕНИЯ ЦЕНОВОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ СЕГМЕНТОВ

Е.Н. КОМАРИСТЫЙ

Статья представлена доктором экономических наук, профессором Репиной О.В.

Описываются теоретические основы и практические рекомендации по дифференциации авиапассажиров с целью максимизации прибыли.

Концепция сегментирования авиапассажиров

Поднимая вопрос сегментации авиапассажиров, специалисты выделяют большое количество вариантов их дифференциации. В зависимости от этих принципов определяются и методы конкурентной борьбы авиакомпании на каждом сегменте рынка. Тремя основными принципами сегментации для услуг авиаперевозок традиционно считаются дальность полета, культурные традиции страны проживания и цель путешествия. Но такие варианты сегментации применимы к рынку в общем, если рассматривать авиаперевозки как единое целое, а не совокупность отдельных направлений полетов, рейсов, групп пассажиров.

Но если детализировать рассмотрение рынка авиаперевозок вплоть до отдельной линии между парой городов, то из упомянутых принципов применимым окажется только последний. В этой ситуации простого разделения пассажиров на бизнес-пассажиров и пассажиров, совершающих неделовые поездки, окажется недостаточно. Для решения проблемы оказываются полезными основные микроэкономические принципы дифференциации, лежащие в основе сегментации и ценовой дискриминации на рынках товаров и услуг: разным категориям потребителей предлагается один и тот же товар или услуга по разной цене. Причем здесь речь пойдет не только о дифференцированной услуге: обслуживание по бизнес или экономическому классу, но и о дифференцированном подходе при продаже билетов в один и тот же класс обслуживания в зависимости от времени покупки билета, маршрута путешествия, перелета в составе группы или индивидуально. При таком подходе пассажиры, совершающие перелет в одном и том же классе обслуживания, сидящие на соседних местах, могут заплатить разные суммы за билет. Существенным в данном случае является разделение пассажиров не на безнес-класс и экономический класс, подразумевающие размещение в креслах с различной степенью комфорта, разное обслуживание в салоне самолета и в аэропорту и т.д., а разделение пассажиров в рамках одного класса обслуживания, когда за совершенно идентичную предоставляемую услугу они платят разные суммы и это зависит от условий путешествия, времени и места покупки билета.

В основе сегментации потребителей любого товара или услуги лежит тот факт, что разные потребители готовы заплатить разную цену за один и тот же товар или услугу при условии, что продавец может различать потребителей, т. е. определять кто может заплатить больше, а кто нет. Также продавец должен создать условия, при которых потребитель, согласный купить товар или услугу за более высокую цену, не мог купить по цене более низкой.

Известно, что чем выше цена, тем меньшее количество потребителей согласны купить этот товар или услугу и наоборот, чем цена ниже, тем больше найдется покупателей. В идеале продавец хотел бы знать максимальную цену, за которую готов купить товар каждый покупатель и продавать ему именно по этой цене. Именно так обстоит дело на рынке товаров промышленного назначения или на каком-то крайне узком и специфичном рынке, где достаточно малое коли-

чество продавцов и покупателей. Цена каждой сделки на таком рынке может быть индивидуальной. В случае массового рынка продавцу необходимо разделять потребителей на группы и устанавливать индивидуальную цену для каждой группы. При этом важно делить потребителей таким образом, чтобы не существовало возможности перепродажи товара или услуги потребителем из более дешевого сегмента потребителю из более дорогого.

Основные признаки сегментации известны. Как правило, это пол, возраст, семейное положение, географическое расположение и т.д.

А) Сегментация отсутствует Б) Рынок сегментирован

Рис. 1. Излишек потребителя при отсутствии и наличии сегментации

Рассмотрим сходства и различия рынка авиаперевозок с классическими рынками и особенности сегментации на рынке авиаперевозок. На классическом рынке пересечение спроса и предложения дают равновесную цену, по которой и продаются товар или услуга на рынке. Тем не менее, существуют потребители, которые согласны заплатить и больше (часть кривой спроса выше равновесной цены), но они больше не платят в силу того, что нет смысла платить за товар больше, если его продают за цену меньше. Сумма всех накопленных невыплаченных денег составит «излишек» потребителя (рис. 1 А) Если продавец сумел дифференцировать потребителей и продавать каждой группе товар по собственной цене, он может забрать существенную часть излишка потребителя (рис. 1 Б).

На рынке авиаперевозок предложение меняется не равномерно, а дискретно. До тех пор, пока не набирается достаточного количества пассажиров, например для Ту-154, полеты не выполняются вообще. После того, как набралось необходимое количество пассажиров, как правило, это 50-60% от максимально возможного числа пассажиров, которое может перевезти самолет, предложение резко возрастает, после чего снова остается неизменным до тех пор, пока число пассажиров не станет достаточным для более вместительного самолета. Затем оно продолжает расти, пока не станет достаточным для двух самолетов и т.д. (рис. 2). Пересечение спроса и предложения дают равновесную цену, по которой и продаются авиабилеты. При этом, если график спроса пересекает график предложения не в точке изгиба, некоторое количество мест в самолете остается непроданным. Выручка авиакомпании в этом случае характеризуется заштрихованным прямоугольником.

Рис. 2. Выручка авиакомпании при отсутствии сегментации

Сегментация рынка позволяет авиакомпании не только повысить выручку от продажи авиабилетов, но и повысить коэффициент загрузки воздушных судов путем продажи билетов по ценам ниже равновесных в случае отсутствия сегментации. В этом случае выигрывает авиакомпания, которая предпочтет перевезти пассажира за относительно небольшие деньги вместо того, чтобы перевезти пустое кресло, не получив ничего, так и пассажиры, поскольку при иных обстоятельствах часть из них просто не смогла бы позволить себе оплатить билет. Невозможность достигнуть продажи всех кресел без сегментации очевидна: продать их все можно только понизив цену, что, в конечном счете, приведет к снижению общей выручки. Выручка авиакомпании при сегментировании рынка характеризуется заштрихованной фигурой на рис. 3.

Рис. 3. Выручка авиакомпании при наличии сегментации

Следуя предложенной стратегии сегментации и озаботившись исключительно вопросом изымания излишка потребителя в пользу авиакомпании, можно потерять больше, чем получить от сегментации. С точки зрения сегментации, идеальной ситуацией была бы продажа авиабилетов каждому пассажиру по персональной цене, причем максимальной цене, которую согласен заплатить пассажир за авиаперелет. Однако на практике сегментация связана с введением тарифов, скидок, различных бонусных программ, это вызывает рост издержек на рекламу специаль-

ных тарифов и скидок, дополнительное информирование кассиров, продающих авиабилеты, содержание штата сотрудников, разрабатывающих все мероприятия ценовой дискриминации и осуществляющих проверку исполнения этих мероприятий. С ростом числа сегментов, растут и издержки. Таким образом, мы получили явные издержки сегментации - затраты авиакомпании на выделение сегментов, и неявные - упущенную выгоду от недостаточной сегментации рынка. Изобразив на одном графике оба вида издержек, а так же кривую, представляющую их сумму, называемую общими издержками, не составляет труда определить оптимальное количество сегментов для рассматриваемого рынка (рис. 4). Явные издержки в общем случае представляют из себя прямую, поскольку затраты растут пропорционально количеству сегментов. Неявные издержки представляют из себя гиперболу, поскольку введение каждого дополнительного сегмента вызывает изымание меньшей величины излишка потребителя. Минимум общих издержек приходится на количество сегментов, соответствующее пересечению явных и неявных издержек. Разработать конкретную математическую формулу определения оптимального количества сегментов не представляется возможным, поскольку критерии сегментации для рынка каждого города и региона свои и характеризуются экономическими, культурными, социальными, географическими и иными показателями. Они должны разрабатываться и оцениваться экспертно в каждом конкретном случае.

Количество сегментов

Рис. 4. Определение оптимального количества сегментов

При продаже пассажирских авиаперевозок ценовая дискриминация потребителей возможна путем введения скидок, например, скидка пенсионерам, либо путем введения отдельных тарифов, например, пенсионный тариф. Второй вариант предпочтительнее, если авиакомпания практикует открытие/закрытие продажи отдельных классов1 бронирования и их квотирование. Управлять скидками невозможно, они либо есть, либо их нет. Но продажу отдельных классов можно ограничить в автоматизированных системах бронирования, тем самым, запретив продажу отдельных групп тарифов. Авиакомпании, стремящиеся максимизировать среднюю цену проданного билета, должны оставлять только те скидки, которые оговорены законодательными или иными актами органов авиационной власти.

1 В тексте присутствуют термины «класс» и «тариф». Тарифная сетка авиакомпаний состоит из большого количества тарифов, покупая тот или иной тариф, пассажир бронируется в соответствующем этому тарифу классе. Открытие или закрытие класса бронирования означает возможность или невозможность пассажиру купить билет с определенным тарифом.

Для ответа на вопрос, когда открывать, а когда закрывать продажу дешевых классов, необходимо прогнозировать загрузку каждого отдельного рейса в конкретный день. Если прогнозировать перевозки авиатранспортом по стране в целом за год можно, используя математические модели, то загрузку конкретного рейса в конкретный день с помощью моделей спрогнозировать нельзя. На загрузку влияет достаточно большое количество факторов. Часть пассажиропотока, образованная за счет частных пассажиров, имеет сезонную составляющую с годичным циклом. Количество таких пассажиров меняется от зимы к лету и на линиях типа Москва - Сочи может различаться в разы. Та часть пассажиропотока, которая формируется за счет командировочных пассажиров, как правило, имеет недельный цикл. Характеристики же этого цикла меняются в зависимости от конкретной линии. Кроме этого, существенное влияние оказывают случайные факторы. Таким образом, задача сводится не к построению математической модели прогноза, а к систематизации и визуализации данных для устранения информационного вакуума при принятии решения экспертом. Основной инструмент прогноза в данном случае - экспертные оценки, адекватность которых повышается благодаря предлагаемому аналитическому аппарату.

В табл. 1 показывается интенсивность бронирования рейса в июле 2004 года. В заголовках строк стоят даты выполнения рейса, в заголовках столбцов количество дней до вылета рейса, на пересечении соответствующей строки и столбца стоит количество проданных билетов на рейс, вылетающий в соответствующую дату за соответствующее количество дней до вылета. Так, например, на рейс, вылетающий 1 июля, за 14 дней до вылета, т.е. на 16 июня было продано 80 билетов, за 10 дней до вылета, т.е. 20 июня - 87 билетов и так далее. Пусть сегодня - 24 июля 2004 года. Для рейсов, вылетающих с 25 по 31 июля, есть данные о количестве проданных билетов за 14, 10 и т.д. дней до вылета. Оценив динамику продажи билетов на уже выполненные рейсы, можно утверждать, что 31 июля самолет улетит полный, а 28 июля лишь заполненным на половину.

Таблица 1

Интенсивность бронирования рейса на глубину

Дата выполнения рейса Количество дней до вылета рейса

14 10 7 5 3 1 -12

01.07.2004 чт 80 87 109 150 152 200 237

02.07.2004 пт 125 133 146 165 171 209 232

03.07.2004 сб 118 122 150 160 176 193 220

04.07.2004 вс 128 145 154 174 194 224 225

05.07.2004 пн 73 108 129 156 194 248 264

06.07.2004 вт 91 128 149 165 243 269 278

07.07.2004 ср 123 134 178 212 231 272 302

08.07.2004 чт 34 43 61 117 121 139 160

09.07.2004 пт 109 131 145 158 167 209 225

10.07.2004 сб 142 161 183 188 214 220 230

11.07.2004 вс 121 180 202 211 238 264 283

12.07.2004 пн 50 62 80 116 158 210 211

13.07.2004 вт 46 83 91 123 181 195 236

14.07.2004 ср 77 110 145 163 190 219 259

15.07.2004 чт 79 93 114 172 176 264 288

16.07.2004 пт 101 116 130 142 160 204 211

2 Данные по количеству броней снимаются в определенное время один раз в день, но все рейсы вылетают в разное время, таким образом, чтобы избежать неучтенных пассажиров, купивших билет в интервале между последней выкачкой и вылетом рейса, данные снимаются и на следующий после вылета день.

Продолжение табл. І

17.07.2004 сб 141 14В 165 174 199 220 233

1В.07.2004 вс 160 1В7 1В7 195 211 231 250

19.07.2004 пн 134 152 163 194 222 257 270

20.07.2004 вт 77 103 113 146 205 240 250

21.07.2004 ср 145 150 162 190 215 252 2В4

22.07.2004 чт 82 ВВ 110 135 150 172 200

23.07.2004 пт 93 103 134 161 176 217 220

24.07.2004 сб 162 1В1 211 220 234 26В

25.07.2004 вс 155 1В5 205 216 233

26.07.2004 пн 7В 116 130 147 225

27.07.2004 вт 100 132 146 1В1

2В.07.2004 ср 9В 11В 135 174

29.07.2004 чт 106 125 131

30.07.2004 пт 146 167 211

31.07.2004 сб 254 269

Данная табл. 1 показывает интенсивность бронирования рейса в июле 2004 года, отчет сформирован 24 июля. Количество дней до вылета и горизонты анализа могут быть произвольными. Формирование такой таблицы на практике осуществляется средствами пакетов Microsoft Excel и Microsoft Access, возможности которых расширены с помощью макросов Visual Basic. Пользователь нажимает кнопку, вводит в предложенную форму номер рейса и горизонты анализа (как в заголовках строк, так и в заголовках столбцов итоговой таблицы), после чего полу-

чает готовый результат. Накопление статистики по интенсивности бронирования осуществляется разработанным специально для этих целей программным обеспечением, регулярно собирающим данные из автоматизированных систем бронирования.

После получения таблицы эксперт принимает решение об открытии/закрытии классов бронирования. Теоретически задача сводится к максимизации дохода от продажи доступных провозных емкостей, т.е.

£ Fare-  Pax  max i i i ,

£ Pax- < AvailableSeats ’ i

где Farei - уровень i-го тарифа, Paxi - количество пассажиров, купивших билет по i-му тарифу, AvailableSeats - количество доступных для продажи кресел.

Идеальный вариант - продажа билетов сначала тем пассажирам, которые согласны купить их по максимальному тарифу. Потом, в случае наличия мест, продажа билетов пассажирам, согласным купить их по следующему уровню цены тарифу и т.д. Но на практике такое осуществить не получится, поскольку дешевые тарифы продаются, как правило, за много дней до вылета рейса, эти билеты приобретают частные пассажиры, для которых цена имеет значение, и они свои полеты планируют заранее. Деловые пассажиры, наоборот, покупают билеты за день-два до вылета, а поскольку командировочные расходы оплачиваются организацией, цена не имеет такого существенного значения. В этом и заключается проблема: ограничивая продажу дешевых тарифов, можно получить много незанятых кресел. С другой стороны, не ограничивая продажу дешевых тарифов, можно продать все места и потерять потенциальных пассажиров, согласных заплатить больше. Кроме этого, существует еще и проблема недостаточности инструментов сегментации, поскольку авиакомпания, как продавец своих услуг, не может дифференцировать потребителей в достаточной степени, чтобы избежать переход отдельных потреби-

телей из одного сегмента в другой, т.е. если пассажир может себе позволить купить билет по более дорогому тарифу, не обязательно он так и поступит, если у него есть возможность купить более дешевый тариф. Таким образом, в доступности дешевых тарифов таится и опасность, что их купят потенциальные покупатели более дорогих тарифов и авиакомпания потеряет часть потребительского излишка. Предугадать количество пассажиров, которые выразят желание лететь в последние сутки перед вылетом, можно на основе имеющейся статистики за ретроспективный период. Наложение недельных и сезонных циклов позволяет экспертно прогнозировать этот показатель. Высокая активность деловых пассажиров за одни-двое суток до вылета наблюдается в будни и снижается в выходные и праздники. Об этом свидетельствует и анализ долей отдельных классов бронирования в общем количестве проданных билетов (рис. 5). Бизнес-класс обозначен буквой «С», обычный экономический класс буквой «У», все другие буквы - более дешевые классы3. На рис. 5 отчетливо видно увеличение доли наиболее дорогих классов «С» и «У» в будни и сокращение в выходные.

со

со

Рис. 5. Распределение броней по классам бронирования

Таким образом, руководствуясь приведенной таблицей и учитывая описанные факторы сезонности, принимаются оперативные решения относительно открытия или закрытия продажи

Ш

V

N

М

к

с

3 Классы в порядке убывания стоимости:

С - бизнес-класс продается без ограничений;

У - обычный экономический класс продается без ограничений;

М - обязательна покупка билета туда-обратно;

К - аналогично М, но между полетами туда и обратно должно быть воскресенье, это позволяет продавать тариф дешевле М для частных пассажиров, командировочные покупают более дорогой М;

N - аналогично М, но билет должен быть куплен не позднее, чем за 7 дней до вылета;

V - аналогично М, но билет должен быть куплен не позднее, чем за 14 дней до вылета;

Т - трансферный тариф для пассажиров, полет которых на данном участке является частью более длительного путешествия;

Ь - специальные тарифы.

тех или иных классов. Если прогнозируется высокая загрузка, продажа дешевых классов ограничивается, если низкая, то продажа дешевых классов открывается. Практика использования такого подхода позволяет говорить о достаточно высокой точности экспертного прогноза загрузки.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бусыгин В.П., Желободько Е.В. и др. Микроэкономический анализ несовершенных рынков - Новосибирск, НГУ, 2000.

2. Комаристый Е.Н. Математические подходы к анализу спроса на пассажирские авиаперевозки // Маркетинг и маркетинговые исследования, №3. - М.: ИД Гребенникова, 2004.

3. Котлер Ф. Основы маркетинга. - М.: Прогресс, 1990.

4. Малхотра Нереш К. Маркетинговые исследования - М.: Вильямс, 2003.

AIRLINES INCOME MAXIMIZATION BY PRISE DIFFERENTIATON OF PASSENGER

SEGMENTS

Komaristy E.N.

Theoretical base and practical recommendations of passengers price differentiation for airlines income maximization are described.

Сведения об авторе

Комаристый Евгений Николаевич, 1978 г.р., окончил Новосибирский государственный университет (1999), кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов гражданской авиации МГТУ ГА, начальник отдела маркетинга ОАО «Авиакомпания «Сибирь»», автор 11 научных работ, область научных интересов - экономика, математическое моделирование.