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转 机票定价的原理和策略转：机票定价的原理和策略2010/07/25 01：40记得这篇文章应该是go10000的创始人曹志刚几年前写的,当时获益良多,后来再去看他的Blog就已经关了.今天偶然又看到别人贴出这篇文章也保存自己这里一份.-机票定价的原理和策略机票订价是一门非常复杂的管理科学，学名叫收益管理，里头水很深。有多深?买飞机票有时也是件让人烦心的事儿，为什么有人买到了5折的票，而我却只能找到9折的票呢?美国前些年有一家开始势头很猛的廉价航空公司叫人民快线(People Express)。这家公司后来经营不下去了，在总结公司失败的原因时，人民快线的CEO说，人民快线是被老牌航空公司使用的先进的电脑定价系统(收益管理系统)给搞死的。原因是那些公司，虽然运营成本比人民快线高很多，但在收益管理系统的帮助下可以在适当的时候卖出比人民快线航班更低的价格，这让以低价为主要竞争手段的人民快线武功尽废。我在美国工作时有一个老板(Robert Cross)，曾经参与了美国航空(American Airlines)第一个收益管理系统的实施。美国航空当时的CEO说过这样一句话：我们预计这个系统每年可以为我们增加收入5亿美金。既然航空公司有这样的利器来赚我们的钱，作为消费者，我们是不是应该对这个东西有一点了解?这样的定价方式也许很科学，但是否公平?人家使用这么先进的东西，我们还有没有办法在我们需要的时候订到我们想要的价格呢?要了解收益管理和航空公司是怎样定价的，我们要先看一下航空客运这个行业的一些运营特点。我先列几个出来，然后再做一些解释：1.对一个航空公司来讲，在一个时期内它的最大运量是固定的(fixed capacity)。换句话说，一个航空公司不会因为春运客流量大就去专门买几架波音，空客什么的。如果那样，节过完以后咋办?这么大的东西可能不太好退。2.航空公司所卖的商品是一个个航班上的座位，而这些商品是没法库存的(perishable inventory)。人家卖电视的，今天卖不了，放到库房里明天还可以拿出来卖。连饼房里的面包，蛋糕都有可以放到冰箱里隔天再卖。最不济人家还可以自己吃了。但一个飞机起飞前舱门一关，这个航班上没卖出去的座位就全都浪费掉了。3.航空运输这个行业，固定成本非常高，而变动成本却低得惊人(high fixed cost,low variable cost)。航空公司的老总们经常诉苦，说飞机即使停在那儿不动，每天的费用就不得了。买来的飞机要折旧，租来的飞机要付租金。飞机不飞也得有停的地方吧?现在车库里停个车的费用都够吓人，停飞机费用就更不用说了。飞机不飞也得做最基本的保养吧?有谁敢让花巨资买来的飞机变成一堆废铜烂铁?这些不扉的费用从飞机买来那天(甚至之前)就开始了，不管你飞不飞，有没有收入。这是第一个层面上的固定费用。在另一个层面上，飞机从A地飞到B地的费用，和飞机上坐了多少乘客关系也不大。油耗不会因为多加了一个乘客而增加多少，机组也不会因为航班只卖出了20%的座位而让副机长和3个乘务员回家睡觉(别想歪了啊)。这些都是固定成本。而变动成本就相对很低了。多一个乘客无非是多了一听可乐的成本，多了一两件托运行李的处理成本，还有其它的吗：)?5.相对于比较固定的最大运量，消费者对每个航线和航班的需求却是事先未知的和变化很大的(uncertain and time varied demand)。这个也好理解，比如说航空公司知道春运时量大，平常量小，但对每一个航班需求大能大到多少，小又能小到多少就很难说了。6.航空客运还有一个特点，那就是商品基本上是提前出售的(sold in advance)。现在应该很少有人会直接到机场，掏出几千甚至上万大毛跟售票员说要坐下一班飞机到哪儿。携程，艺龙们已经把提前订票这事儿弄的很简单了。这对航空公司来讲是个好事儿。提前预订和出售就给了航空公司机会根据销售情况来调整价格。7.最后，坐飞机的人各种各样，有大老板出差的，有小老板出差的，有老白领拖家带口去度假的，也有小白领带男/女朋友去浪漫的(segmentable customer base)。这些人对价格的敏感程度是不一样的。而这个差异也使航空公司在同一航班上出售不同折扣的票成为了可能。那么，这些运营上的行业特点和机票打折有什么关系呢?我们前面提到了航空客运行业的一些特点，那这些运营特点和航空公司打折销售之间有什么关系呢?学过一点经济学的人都知道(没学过的人也知道)，一个企业运营的目标是在收回固定成本(的折旧)和变动成本后还有盈余。这个盈余就是所谓的利润，也是这个世界上绝大多数人每天辛辛苦苦地工作的目的(之一?)。固定成本，之所以叫固定成本，是因为管理者对它的控制能力有限。我们前面提到的航空公司的固定成本中很大一部分是所谓的沉没成本(sunk cost)，也就是已经花出去的钱，比如航空公司买飞机花的钱。经济学家会告诉我们在运营当中应该忘掉沉没成本。道理很简单，对已经发生的事情，你再操心有什么用啊?航空客运中的其它固定成本也差不多可以忘掉，只要你飞，那些钱就得花，不管有多少人买票坐你的飞机。在运营当中，如果忘掉了固定成本，那航空公司就很爽了，因为他的变动成本很低啊。随便收点钱，只要比一罐可乐的进货价高点儿(这个说的有点跨张，航空公司的朋友请别拍砖)，他们就有的赚。所以航空公司在价格上的变动空间是很大的。如果你再考虑到他们的那些座位比打开的鸡蛋坏的还快，起飞前卖不出去就全浪费了，你就知道他们为啥有时卖全价，有时只卖一折了。这里我想用一个例子来稍微量化的跟大家说一下打折销售对航空公司收入的影响。假设你买了一架飞机，80座。你想用它来拉客人赚钱。你首先雇了一个很牛的MBA(有不牛的MBA吗?)来做市场调查。这个哥们儿埋头干了一个月，回来给你做了n多个ppt和excel表，跟你和你的管理团队讲了m多个小时的市场战略。虽然他讲的绝大多说话你都没听懂，但你听懂了几个数字：市场调查的结果说如果你一张票卖800元，你平均每个航班只能卖出去20个座。如果你卖500元，你平均能卖50个座。如果卖200元，每个航班都能坐满。这时候你的市场总监飞快地算了一笔帐，然后说你们应该定价在500元。他是这么算的：(定价800和200的总收入都为￥16，000)(定价500的总收入为￥25，000)你看了觉得有道理。定价500，你一个航班可以收入2万5，比定价800或200都要好很多。但作为一个贪婪的CEO，你还想要多赚一点儿。你就问你雇来的MBA这个定价是否已经是最佳方案了。MBA们都很聪明啊，他马上看到两个问题。第一，你定价500，那些本来愿意付800的大老板们也只付500，好像亏了点。第二，飞机平均每个航班还有30个空位，500块的价格却把那些只付得起200，300，400的人拒之门外了。大家应该还记得飞机载客的变动成本很低，即使卖200，还能赚180呢。把那些只买得起低价票的客人硬推给中国铁路，而你却掏着80座飞机的成本，收着50座飞机的票钱，好像也挺亏的。这时你想，如果让付得起800的人付800付得起600的人付600付得起400的人付400，让那些只付得起200的人也上来几个直到把飞机坐满，那该多好啊。你的市场总监很快帮你又算了一笔帐：(使用多个折扣价格让飞机坐满，总收入可达￥40，000)wow,只要多定几个价格就能把收入提高60%！太好啦！就这样，你的航空公司的定价策略诞生了，全价票800元，同时也出售75折，5折和25折的票。其实这也是真正的航空公司打折销售的思路。那航空公司是怎样让能付得起全价的人付全价而不是25折的价格呢?真正的科学这时候开始了。我们讨论了航空客运行业的一些运营特点和航空公司打折销售的原因和必要性。我在第二篇中也用了一个例子来说明为了使收入最大化，航空公司必需使用多个折扣价格让飞机尽量坐满，同时又让每一个乘客所支付的价格尽量接近他所能承受的最高限度。还有一点我们前面没有提到的，是在需求大于座位数的时候，要尽量把票卖给愿意付高价的的乘客。这些道理都很简单，但航空公司怎么才能做到这些呢?首先，他们要有一个细分市场分析和合理的定价。全价票定的太高或最低折扣定的不够低都对收入的最大化有所影响。定价这事儿基本上是人(MBA)来搞掂的。第二，要做详细的细分市场的需求预测。这个预测要量化到每一个细分市场对每一个航班的需求有多大。由于后续的过程在很大程度上依赖于一个相对比较准确的需求预测，所以这一步对航空公司是否能够做到收入最大化非常关键。由于预测要做大量的数据分析和处理，这活儿基本上要靠计算机和数学博士来完成。MBA要做的是在必要的时候对预测结果做一些调整就好啦。第三，要有一套非常先进的电脑系统(收益管理系统)和极其复杂/bt的算法，把预测到的需求和剩余的座位做一个优化和匹配。这一步在收益管理中一般叫做最优化处理(optimization)。这个步骤提供的结果是预定过程中用到的各种控制，比如应该在什么时候卖什么折扣，每个折扣应该卖多少张票，等等。最后，要有一个相对比较现代的预定系统。这个预定系统至少要能够支持最优化处理那一步产生的各种预定控制。整个流程大概是这样的：我们的话题是机票定价中的科学，而这些科学基本上都包括在需求预测和最优化处理这两步里了。为了写这几篇小文章，我把读书时上收益管理课用到的一些资料和笔记翻了出来。拿到办公室给大家看，大家都很吃惊那些资料里有那么多的数学公式。其实做收益管理研究的，做收益管理系统研发的，和做收益管理顾问的人群当中，有相当大一部分是有应用数学(operations research)或相关专业博士学位的。在需求预测中用到的数学主要是基于时间序列分析(time series)和基于回归分析(regression)的一些算法。在机票需求预测中常考虑到的一些因素包括：订票日期星期几什么季节航班出发日期星期几什么季节是否节假日目前预定总数相关需求(比如：同航线其它航班的需求情况，前一天，一周的需求情况等)我的老东家Talus Solutions的首席科学家Ren Curry曾经写过一篇关于收益管理需求预测的介绍文章，标题是Forecasting for Revenue Management，有兴趣的朋友可以找来看一看。在最优化处理当中用到的算法有很多种，但目的只有一个。那就是如何(根据需求预测)为预定比较晚但愿意付较高价格的乘客留够足够的座位。这些算法中最为流行的是麻省理工的一个教授Peter Belobaba在80年代末提