HavacılıkBölüm 41 / 86

Havacılık endüstrisi ve gelir yönetimi analizi

Maliyetin yüzde 80-90'ı sabitken fazladan bir yolcunun maliyeti neredeyse sıfır, bu yüzden havayolunda fiyatı maliyet değil yolcunun ödemeye razı olduğu tutar belirliyor. Bu bölüm gelir yönetimini zorunlu kılan maliyet yapısını ve bu yönetimin üzerinde çalıştığı ağ birimlerini, yani bacak, segment, O&D hizmeti ve pazarı anlatıyor.

ai üretimi

Havacılık · İçindekiler
  1. 01Posta sözleşmesinden SABRE'ye
  2. 02SABRE'den PSS'e: bir mimari neden 60 yıl yaşadı
  3. 031978: kâr garantisi kalkınca gelir yönetimi doğdu
  4. 04Yield Management: erken dönem stratejik analiz ve iş mantığı
  5. 05Yield Management: rekabet stratejileri ve PEOPLExpress analizi
  6. 06Gelir yönetimi ve stratejik operasyonlar: PEOPLExpress ve American Airlines analizi
  7. 07PEOPLExpress ve havacılık sektörü: sadakat programları ve dağıtım sistemleri stratejik analizi
  8. 08Havacılık rezervasyon ve küresel dağıtım sistemleri (GDS) analizi: stratejik gelişim ve iş mantığı
  9. 09Havacılık endüstri standartları ve yönetişim: stratejik analiz belgesi
  10. 10GDS ve havacılık dağıtım ekosistemi: stratejik analiz ve iş mantığı rehberi
  11. 11Havacılık rezervasyon sistemleri ve dijital dağıtım kanalları stratejik analizi
  12. 12Seyahat değer zinciri ve dağıtım kanalları analizi: stratejik brifing notu
  13. 13Seyahat dağıtım ekosistemi ve yeni dağıtım yeteneği (NDC) analizi
  14. 14NDC@Scale: havacılık dağıtım kanallarında dönüşüm ve iş mantığı analizi
  15. 15Havayolu pazarlama planlama süreci ve iş mantığı analizi
  16. 16Havacılık planlaması ve gelir yönetimi: stratejik analiz
  17. 17Havacılıkta gelir yönetimi ve rekabet stratejileri: Sun Tzu prensipleriyle iş mantığı analizi
  18. 18Havayolu fiyatlandırma ve verim yönetimi stratejileri: analitik bir bakış
  19. 19Havacılık fiyatlandırma ürünleri ve iş mantığı analizi
  20. 20Havacılık ücret ürünlerinin sınıflandırılması: stratejik analiz ve iş mantığı
  21. 21Havacılık dağıtım kanalları ve ücret kuralları: stratejik analiz belgesi
  22. 22Havacılık ücret kuralları ve yolculuk tipleri stratejik analizi
  23. 23Havacılık güzergah fiyatlandırması ve iş mantığı analizi
  24. 24Ücret yapılandırması, segmentasyon ve sadakat programları analizi
  25. 25Havacılıkta özel ücretler ve fiyat esnekliği
  26. 26Havacılıkta ücret yönetimi ve planlama stratejileri
  27. 27Reaktif fiyatlandırma süreci ve stratejik karar mekanizmaları
  28. 28Proaktif fiyatlandırma ve ücret rasyonalizasyonu: stratejik iş mantığı analizi
  29. 29Havacılıkta gelir paylaşımı: çok taraflı ve ikili prorate anlaşmaları (MPA ve SPA)
  30. 30Havayolu ek hizmetleri (ancillaries) ve iş mantığı analizi
  31. 31Havacılık gelir yönetimi ve ücret yapıları analizi
  32. 32Havacılıkta spill (taşan talep) modeli ve iş mantığı analizi
  33. 33Beklenen kapasite aşımı (expected spill) ve Boeing modeli analizi
  34. 34Havacılık talep tahmini ve spill (taşan talep) modelleri analizi
  35. 35Gelir yönetiminde beklenen kayıp (spill) ve talep analizi
  36. 36Havacılık spill modelleri için girdi parametrelerinin kalibrasyonu
  37. 37Havacılıkta kapasite yönetimi ve spill (taşan talep) analizi
  38. 38Nominal doluluk oranı ve talep kaybı (spill) analizi
  39. 39Yüksek varyanslı talep ve iki aşamalı Cox dağılımı
  40. 40İki aşamalı Cox dağılımıyla spill ölçümü
  41. 41Havacılık endüstrisi ve gelir yönetimi analizi
  42. 42Havacılık gelir yönetimi alternatifleri ve iş mantığı analizi
  43. 43Gelir artışı ve tahmin doğruluğu: iki boyutlu zamanda talep tahmini
  44. 44Rezervasyon profilleri ve talep tahmini
  45. 45Rezervasyon profillerinin kümelenmesi ve iptal oranı analizi
  46. 46Gelir yönetiminde talep profilleri ve veri arındırma
  47. 47Gelir yönetiminde talep tahmini ve kısıtlanmamış talep analizi
  48. 48Havacılık talebi tahminleme ve zaman serisi analizi
  49. 49Gelir yönetiminde tahminleme modelleri ve iş mantığı analizi
  50. 50Havacılık gelir yönetimi: rezervasyon tahminleme ve talep analizi
  51. 51O&D talep tahmini: birinci ve ikinci nesil yaklaşımlar
  52. 52Rekabetçi havayolu alışveriş verileri analizi
  53. 53Havacılıkta veri odaklı iş mantığı ve karar destek sistemleri
  54. 54Havacılık gelir yönetimi ve tüketici tercih modellemesi
  55. 55İtinerer tercih modelleri ve talep analizi
  56. 56O&D tahminleme ve must-forecast listesi
  57. 57Havacılık ve hizmet sektöründe overbooking stratejileri ve operasyonel analiz
  58. 58Biniş oranı tahmini ve overbooking stratejileri
  59. 59Havacılıkta overbooking (fazla rezervasyon) ve show-up modelleme stratejileri
  60. 60Havacılıkta overbooking stratejileri ve gelir yönetimi
  61. 61İndirim tahsis kontrolleri, Littlewood kuralı ve Gamma talep modeli
  62. 62Gamma dağılımı ve indirim tahsisi: koruma seviyeleri ve gelir oranları
  63. 63İndirim tahsisi ve rezervasyon optimizasyonu: EMSR ve entegre overbooking
  64. 64Rezervasyon envanter kontrolü ve gelir yönetimi
  65. 65Karma ve hibrit envanter kontrol sistemleri
  66. 66Havacılık gelir yönetimi: envanter kontrolü ve iş mantığı analizi
  67. 67Paylaşımlı kabin envanteri ve funnel uçuşlar
  68. 68Havacılık gelir yönetimi performans ölçümü
  69. 69Gelir fırsat modeli (ROM) ve havayolu gelir yönetimi performansının ölçümü
  70. 70Gelir yönetiminde kritik durum belirleme ve O&D stratejileri
  71. 71Havayolu envanter kontrol stratejileri ve ağ etkileri
  72. 72Havacılık gelir yönetimi: virtual nesting (sanal yuvalama) analizi
  73. 73Sanal gruplama ve çift indeksleme: havacılık envanterinde koltuğun kime açılacağı
  74. 74Dinamik sanal gruplama (dynamic virtual nesting) ve gelir yönetimi analizi
  75. 75Havacılık gelir yönetimi ve O&D optimizasyonu: sanal yuvalama ve CER
  76. 76Sürekli yuvalama (continuous nesting) ve teklif fiyatı kontrol sistemleri analizi
  77. 77Havacılık gelir yönetimi: şebeke optimizasyon modelleri
  78. 78Gelir yönetiminde ağ optimizasyonu ve bacak ayrıştırma
  79. 79Havacılık gelir yönetimi ve ağ optimizasyonu stratejileri
  80. 80O&D gelir yönetimi ve koltuk kullanılabilirliği hesaplama
  81. 81Yolcu değerlemesinde ücret kalifikasyon kuralları
  82. 82Havacılık gelir yönetimi ve envanter kontrol sistemleri: post-process nesting analizi
  83. 83Markalı ücret aileleri ve bağlantı mimarisi
  84. 84Havacılık envanter yönetimi ve GDS entegrasyon sistemleri
  85. 85Havacılık envanter kontrolü ve O&D yönetimi
  86. 86Havacılık rezervasyon ve envanter yönetimi: stratejik iş mantığı analizi

Gelir yönetimi bölümlerinin çoğu mekanizmayla başlıyor: kısıtlı indirim, fazla satış, taşan talebin tahmini. Bu bölüm bir adım geri gidip o mekanizmaların neden gerektiğini soruyor. Cevap bilançoda duruyor. Havayolunda maliyetin büyük kısmı uçak kalkmadan önce harcanmış olduğu için fiyatı maliyet değil, yolcunun ödemeye razı olduğu tutar belirliyor; gelir yönetimi de bu yüzden bir lüks değil, hayatta kalma koşulu. İkinci yarıda aynı mantığın üzerinde çalıştığı birimlere, yani bir uçuş ağını yazılımın gözünde oluşturan bacak, segment, hizmet ve pazar kavramlarına bakacağız.

Sunumun kapak slaytı. Sol üstte etiket: Endüstri Analizi ve Operasyonel Kavramlar. Başlık: Havacılık Endüstrisinde Gelir Yönetimi. Alt başlık: Ekonomik Dinamikler, Maliyet Yapıları ve Ağ Anatomisi. Sağda dünya haritası üzerinde kıtalar arasında kesişen ince uçuş yayları. Altta Alan Notları kutusu: bu sunum havacılıktaki gelir yönetimi (RM) ve getiri yönetimi (yield management) disiplinlerinin ekonomik temellerini ele alır; RM doğrudan teklif yönetimi (offer management) ve envanter (inventory) akışlarıyla ilgilidir; havacılıkta kârlılık GDS ve PSS altyapılarında çalışan karmaşık optimizasyon algoritmaları ile yönetilir.
Alt başlıktaki üç kelime bölümün sırası: önce ekonomi, sonra maliyet yapısı, en son ağ. Harita son kısmın habercisi.

Havayolu önce bir sermaye işletmesi

Kaynak metin sektörü üç kaynağın yoğun tüketimiyle tanımlıyor: emek, yakıt ve her şeyden önce sermaye. Uçak ve tesislere yapılan yatırım o kadar büyük ki havayolları tarihsel olarak yıllık gelirlerinin yüzde 15’ini sermaye ekipmanına ayırmış. Karşılaştırma için üretim sektörü: orada sermaye harcamasının oranı havacılığın yarısından az, kabaca yüzde 7,5.

Bu oranın iki sonucu var. Birincisi giriş bariyeri: her yıl gelirin yedide birini ekipmana yatırmadan bu işte kalmak mümkün değil. İkincisi zaman ufku: harcama gelirle doğrudan orantılı olduğu için filo yenileme kararı bugünkü satışa değil, uzun vadeli pazar tahminine ve gelir projeksiyonuna dayanmak zorunda. Uçak alımı ya da kiralaması en büyük bilanço yükü; ağ planlama sistemleri de bu varlıkların rotalarını yıllar öncesinden optimize etmek için var.

Başlık: Endüstrinin Temel Gerçekliği, Yoğun Kaynak Tüketimi ve Sermaye İhtiyacı. Açıklama: havacılık sektörü, uçak ve tesislere devasa yatırımlar gerektiren; emek, yakıt ve her şeyden önce sermaye yoğun bir ekosistemdir. Üç simge: Sermaye (Capital), Emek (Labor), Yakıt (Fuel). Altta iki panel. Solda koyu mavi Havacılık Sektörü: yüzde 15, yıllık gelirin yüzde 15’i doğrudan sermaye ekipmanlarına (CapEx) harcanır. Sağda gri Üretim Sektörü: yaklaşık yüzde 7,5, sermaye harcaması havacılığın yarısından daha azdır. Alan notları: CapEx, doğrudan işletme maliyetleri (DOC), dolaylı işletme maliyetleri (IOC) ve filo planlama terimleri; uçak alımı veya kiralaması en büyük bilanço yüküdür, uçağın yerde kalması (AOG) devasa fırsat maliyeti yaratır; ağ planlama sistemleri bu yüksek sermayeli varlıkların rotalarını yıllar öncesinden optimize eder.
Alan notundaki AOG satırına dikkat: yerde bekleyen uçak masraf yapmayı bırakmıyor, yalnızca gelir üretmeyi bırakıyor.

Alan notundaki bir satır bu yapının karanlık yüzünü gösteriyor: uçağın yerde kalması (AOG, aircraft on ground) devasa bir fırsat maliyeti yaratıyor. Sermaye yoğun bir varlık çalışmadığında maliyeti durmuyor, yalnızca karşılığında gelir gelmiyor. Bu, bölümün geri kalanındaki bütün mantığın ilk ipucu: havayolunun asıl derdi harcamayı kısmak değil, zaten harcanmış olanın karşılığını almak.

Fazladan bir yolcu neredeyse bedava, boş koltuk ise geri gelmiyor

Sermaye yoğunluğunun maliyet tablosundaki karşılığı şu: sabit maliyetler toplam maliyetin yüzde 80 ile 90’ı arasında. Uçak kiraları, personel, bakım ve operasyon, uçak kalksa da kalkmasa da, dolu da olsa boş da olsa ödeniyor. Geriye kalan yüzde 10-20’lik değişken dilimin de yalnızca yüzde 20’si gerçekten uçuşla ilişkilendirilebiliyor: yakıt, ikram ve acente komisyonları.

Buradan brifingin marjinal maliyet paradoksu çıkıyor. Tarifeli bir uçuşta uçağın kalkması için gereken maliyetin büyük kısmı zaten harcanmış; fazladan bir yolcu taşımanın artımlı maliyeti minimum. Kaynak metin karar mekanizmasını buna göre kuruyor: bir yolcunun maliyeti hesaplanırken odak bu küçük artımlı maliyet değil, yolcunun ödediği ücretin kârlılığa etkisi olmalı. Sabit maliyetin bu kadar yüksek olması, havayollarının düşük marjlı ek yolcuyu kabul etmeye neden bu kadar meyilli olduğunun da ekonomik temeli.

Başlık: Marjinal Maliyet Paradoksu. Açıklama: uçağın kalkışı için maliyetin büyük kısmı zaten harcanmıştır; tarifeli bir uçuşta ekstra bir yolcu taşımanın marjinal maliyeti minimumdur. Ortada halka grafik: koyu mavi büyük dilim yüzde 80-90 sabit maliyetler (uçak kiraları, personel, bakım, operasyon); turuncu küçük dilim yüzde 10-20 değişken maliyetler; turuncu dilimden ayrılan ince bir parça için not: gerçek değişkenler, toplam değişken maliyetin de sadece yüzde 20’si gerçekten değişkendir (yakıt, ikram, komisyonlar). Sağda boş bir yolcu koltuğu çizimi ve altında kutu: Ekstra Yolcu Maliyeti, Minimum. Alan notları: marginal cost, spoilage (boş koltuk) ve spill (talep kaçırma) terimleri; havacılıkta satılamayan koltuk kalkış anında çöpe gider (spoilage), üretim sektörünün aksine havayolları ürünlerini depolayamaz; bu maliyet yapısı envanter kontrolü sistemlerinin neden fiyat yerine gelir maksimizasyonuna odaklandığını açıklar.
Halkanın turuncu dilimindeki o ince parça, uçuşa gerçekten bağlanabilen maliyetin ne kadar küçük olduğunu gösteriyor. Geri kalan her şey paylaştırma sorunu.

Madalyonun öbür yüzü slaytın alt notunda: satılamayan koltuk kalkış anında çöpe gidiyor. Buna spoilage deniyor ve havayolunu üretim sektöründen ayıran asıl fark bu. Fabrika satamadığı ürünü depoya kaldırıp gelecek ay satabilir; havayolunun ürünü kalkış saatinde son kullanma tarihine ulaşıyor. Fazladan yolcu neredeyse bedava, boş koltuk ise bir daha satılamıyor. Bu ikisi birlikte düşünüldüğünde bölümün ilk uygulanabilir kuralı ortaya çıkıyor: son dakika satışında ya da boş koltuğu doldururken, marjinal maliyetin üzerindeki her gelir kârdır.

Değişken maliyetin bu kadar azının uçuşa doğrudan bağlanabilmesi yazılım tarafında da bir soru doğuruyor: bir uçuşun maliyeti nereden hesaplanacak? Brifingin önerisi değişken maliyetleri istasyon bazlı tahsis (allocation) yöntemiyle ağ geneline dağıtmak. Yani uçuş başına maliyet ölçülen bir değer değil, bir paylaştırma kuralının çıktısı. Uçuş kârlılığını gösteren bir rapor kuruyorsan, o rakamın ne kadarının ölçüm, ne kadarının tahsis kuralı olduğunu raporun kendisinde göstermen gerekiyor; aksi halde kural değişince kârlı uçuş bir gecede kârsız görünür.

Fiyatı maliyet değil ödeme isteği belirliyor

Maliyet tarafı fiyat için bir alt sınır bile sayılmayacak kadar zayıf olunca, fiyatı belirleyen başka bir şey olmalı. Kaynak metin onu açıkça söylüyor: değişken maliyetler düşük olduğu için fiyatı belirleyen temel faktör maliyet değil, müşterinin ödemeye razı olduğu tutar. Havayolları bu yüzden geleneksel üretim şirketlerinden farklı olarak fiyatlandırmada değişken maliyete değil, talep yönetimine ve müşteri segmentasyonuna odaklanmak zorunda.

Bu da brifingin en sert cümlesine götürüyor: müşteri segmentasyonu, hedefli fiyatlandırma ve gelir yönetimi dinamikleri bir lüks olmaktan çıkıp hayatta kalma gerekliliğine dönüşmüş. Zincir üç halkalı. Değişken maliyetin düşüklüğü fiyatlandırmaya esneklik veriyor; o esneklik de kullanılmadığı sürece boşa gidiyor. Onu kullanan disiplin gelir yönetimi.

Başlık: Gelir Yönetimi Bir Lüks Değil, Hayatta Kalma Zorunluluğudur. Açıklama: değişken maliyetlerin düşük olması nedeniyle fiyatı belirleyen temel faktör maliyet değil, müşterinin ödemeye razı olduğu tutardır. Üç ok birbirine bağlı: mavi ok Değişken Maliyetlerin Düşüklüğü, turuncu ok Fiyatlandırma Esnekliği, koyu mavi ok Gelir Yönetimi. Altında üç kutu. Müşteri Segmentasyonu: iş seyahati yapanlar ile turistik seyahat edenlerin ayrıştırılması. Hedefli Fiyatlandırma: doğru fiyatı, doğru kitleye, doğru zamanda sunmak. Envanter Kontrolü: kârı değil, toplam geliri maksimize edecek şekilde kapasiteyi yönetmek. Alan notları: dynamic pricing, continuous pricing, fare families, willingness to pay (WTP), booking classes (RBD) terimleri; bu yapı PSS içindeki pricing ve offer management süreçlerinin temelidir; bilet fiyatları dinamik olarak kalan gün sayısına (advance purchase) ve uçuşun doluluk oranına (load factor) göre algoritmalarla anlık belirlenir.
Üç kutu üç ayrı sistem: segmentasyon müşteri verisinde, hedefli fiyat ücret tablosunda, envanter kontrolü rezervasyon sınıfında yaşıyor. Gelir yönetimi üçünü aynı hedefe bağlıyor.

Üç kutu, gelir yönetiminin üç işini ayırıyor. Segmentasyon, iş seyahati yapanla tatil için uçanı ayırmak. Hedefli fiyatlandırma, doğru fiyatı doğru kitleye doğru zamanda sunmak. Envanter kontrolü ise kapasiteyi toplam geliri en yükseğe çıkaracak şekilde yönetmek. Slaytın alt notu bunun PSS içinde nerede yaşadığını da söylüyor: pricing ve offer management süreçlerinin temeli bu yapı, bilet fiyatı da kalkışa kalan gün sayısına (advance purchase) ve uçuşun doluluk oranına (load factor) göre anlık belirleniyor. Yazılım tarafında bunun karşılığı, fiyatın bir tablo satırı değil bir fonksiyon çıktısı olması: aynı koltuğun fiyatı, sorgunun zamanına ve uçağın o anki durumuna bağlı.

Bu tablo, brifingin öne çıkardığı yüksek doluluk oranı vurgusunu da açıklıyor. Sabit maliyetin yüksek, değişken maliyetin düşük olduğu bir yapıda havayolu çok hassas bir dengede çalışıyor; operasyonel verimlilik ve load factor bu dengenin ayakta kalıp kalmadığını gösteren ilk ölçütler. Ama doluluk tek başına hedef değil. Brifing kârlılık için yalnızca maliyet düşürmeye odaklanmanın yetersiz kaldığını söylüyor; segmentasyonu derinleştirmek gerekiyor.

Gelir mi kâr mı sorusu burada daha az şey değiştiriyor

Envanter kontrolü tasarlanırken sorulacak klasik soru şu: optimize edilen şey gelir mi, kâr mı? Değişken maliyetin yüksek olduğu bir üretim şirketinde bu fark büyük; fazladan satılan her birim ciddi bir maliyet getiriyor ve geliri artıran karar kârı düşürebiliyor. Havayolunda durum farklı. Kaynak metin sektörün varlık yoğun doğası yüzünden bu ayrımın, değişken maliyetin yüksek olduğu üretim sektörüne kıyasla daha az kritik olduğunu söylüyor. Temel odak kapasiteyi en yüksek geliri getirecek şekilde yönetmek.

Pratik sonucu: koltuk envanteri yönetilirken ana performans göstergesi gelir maksimizasyonu olarak belirleniyor. Slayt bunu daha keskin söylüyor: envanter kontrolü kârı değil, toplam geliri maksimize edecek şekilde kapasiteyi yönetiyor. Artımlı maliyet sıfıra bu kadar yakınken geliri en yükseğe çıkaran karar ile kârı en yükseğe çıkaran karar çoğu zaman aynı karar. Bu, RM algoritmalarının hedef fonksiyonunda maliyet teriminin neden çoğunlukla yer almadığının da açıklaması; eksik bir tasarım değil, maliyet yapısının doğrudan sonucu.

Bir uyarı notu: “daha az kritik” hiç kritik değil demek değil. Yakıt, ikram ve acente komisyonu gibi gerçekten uçuşa bağlanan kalemler var. Ama havayolunun optimizasyon probleminin ağırlık merkezi maliyette değil, sınırlı kapasitenin hangi talebe verileceğinde.

Ağın birimi uçuş değil, dört ayrı katman

Gelir yönetiminin neyi optimize ettiği belli oldu: kapasiteden gelen gelir. Geriye kapasitenin hangi birimle ölçüldüğü kalıyor ve burada günlük dildeki “uçuş” kelimesi yetmiyor. Brifing bir ağı dört katmanla tanımlıyor ve bu hiyerarşiyi biletleme ile kapasite yönetimi yazılımlarının temeli olarak görüyor.

Uçuş bacağı (flight leg) duraksız bir şehir çifti: LAX-ORD gibi. Uçak kalkıyor ve bir sonraki yerde iniyor; fiziksel kapasite bu birimde tanımlı. Uçuş segmenti (flight segment) ise aynı uçuş numarası üzerindeki bütün kalkış-varış çiftleri. Bir uçuş LAX-ORD-LHR rotasını izliyorsa, LAX-LHR bir segment; yolcu açısından tek uçuş, fiziksel olarak iki bacak.

Üçüncü katman O&D hizmeti (origin and destination service): belirli bir kalkış, varış ve aktarma noktası olan yolculuk. ORD üzerinden LAX-BOS böyle bir hizmet; yolcu iki farklı uçuşu birbirine bağlıyor. En üstte pazar (market) duruyor: aynı başlangıç ve bitiş noktasına sahip bütün O&D hizmetlerinin toplamı. Brifingin iş kuralı açık: sistem hem duraksız uçuşları hem de belirli bağlantı noktaları üzerinden sunulan hizmetleri aynı pazarda değerlendirmeli. LAX-BOS pazarında duraksız uçuşla ORD aktarmalı hizmet birbirinin rakibi.

Başlık: Havacılık Ağının Yapı Taşları. Şemada dört havalimanı: LAX, ORD, LHR ve aşağıda BOS. LAX-ORD arasındaki düz hat koyu mavi köşeli parantezle işaretli: uçuş bacağı (flight leg), kesintisiz (non-stop) şehir çifti. LAX’ten LHR’ye uzanan açık mavi yay Uçuş 1 olarak etiketli: segment (flight segment), belirli bir uçuş numarası üzerindeki O/D çifti. LAX’ten ORD’ye ve oradan BOS’a giden turuncu kesikli çizgi: O&D hizmeti (service), belirli kalkış, varış ve aktarma noktaları olan pazar. En üstte LAX ile LHR’yi kapsayan gri parantez: pazar (market), aynı kalkış ve varış noktasına sahip tüm O&D hizmetlerinin toplamı. Alan notları: O&D, married segments, network control ve SSIM terimleri; SSIM (tarife) dosyaları leg bazında oluşturulur, alışveriş motorları bu bacakları algoritmik olarak birleştirerek O&D hizmetleri sunar; modern havayolları bacak bazlı envanterden O&D tabanlı gelir yönetimine geçmiştir, married segments mantığı bu yapıyı korur.
Turuncu kesikli çizgi LAX-ORD bacağını Uçuş 1 ile paylaşıyor. Aynı koltuk iki ayrı pazarın talebine hizmet ediyor, sorun da buradan başlıyor.

Slaytın alt notu bu katmanların sistemlerde nerede yaşadığını söylüyor. Tarife dosyaları, yani SSIM, bacak bazında oluşturuluyor. Alışveriş motorları bu bacakları algoritmik olarak birleştirerek O&D hizmeti sunuyor. Yani veri en alt katmanda saklanıyor, ürün ise bir üst katmanda kuruluyor. Modern havayolları da envanteri bacak bazlı kontrolden O&D tabanlı gelir yönetimine taşımış ve married segments mantığı bu yapıyı koruyor: birlikte satılan bacaklar sistemde bir O&D hizmeti olarak kalıyor.

Yazılımcı için buradaki ders veri modeliyle ilgili. Kapasite bacakta, fiyat ve talep pazarda, yolcunun gördüğü ürün ise O&D hizmetinde. Bu üç birimi tek bir “uçuş” tablosuna sıkıştıran bir model, aktarmalı bir yolcunun LAX-ORD bacağında kapladığı koltuğu LAX-ORD pazarının yolcusundan ayırt edemiyor. Envanter kararı bacakta verilip gelir pazarda ölçülürse, ikisi arasındaki bağı kuran katman eksik kalıyor. Bacak bazlı kontrolden köken-varış kontrolüne geçişin anlatıldığı bölüm tam bu eksikliğin hikâyesi.

Maliyet yapısı ile ağ yapısı aynı problemin iki yüzü

Bölümün iki yarısı ayrı konular gibi duruyor ama tek bir cümlede birleşiyor. Maliyetin yüzde 80-90’ı sabit ve kalkıştan önce harcanmış olduğu için havayolunun ürettiği şey aslında belirli bir bacakta, belirli bir saatte bozulan koltuk. O koltuğu hangi pazarın hangi yolcusuna vereceğine karar vermek, maliyeti düşürmekten daha çok gelir getiriyor. Karar da ancak ağın dört katmanı ayrı ayrı modellenmişse doğru verilebiliyor: kapasite bacaktan, talep ve fiyat pazardan geliyor.

Bu yüzden brifingin segmentasyon önerisi ağ diliyle kurulmuş: kârlılığı artırmak için pazarın sunduğu farklı bağlantı noktaları ve hizmet seçenekleri üzerinden müşteri segmentasyonu derinleştirilmeli. Aynı LAX-BOS pazarında duraksız uçuşu seçen yolcu ile ORD aktarmasını kabul eden yolcu, büyük ihtimalle aynı fiyata razı olan yolcu değil. Hizmet seçenekleri segmentasyonun kendisi.

Yarın işe yarayacak dört çıkarım

  1. Boş koltuğu marjinal maliyete göre fiyatla. Değişken maliyet düşük olduğu için son dakika satışında ve boş koltuk doldururken marjinal maliyetin üzerindeki her gelir kârdır. Dinamik fiyatlama kuralını bu alt sınıra göre kur, tam maliyete göre değil.
  2. Filo kararını uzun vadeli projeksiyona bağla. Gelirin yaklaşık yüzde 15’i sermaye ekipmanına gittiği için filo yenileme kararları bugünkü satışa değil, uzun vadeli pazar tahminine ve gelir projeksiyonuna dayanmalı.
  3. Segmentasyonu maliyet kesintisinin önüne koy. Kârlılığı yalnızca maliyet düşürerek artırmak yetmiyor. Pazardaki farklı bağlantı noktalarını ve hizmet seçeneklerini ayrı segmentler olarak ele al ve fiyatı onlara göre farklılaştır.
  4. Envanterin ana göstergesi gelir olsun. Sabit maliyet yüksekken koltuk envanterini yönetirken temel KPI gelir maksimizasyonu. Uçuş bazlı maliyet raporlarında ise istasyon bazlı tahsis kuralının payını görünür tut; o rakam ölçüm değil, paylaştırma.

Bu bölümde ne yok: gelir yönetiminin tarihsel doğuşu (“1978: kâr garantisi kalkınca gelir yönetimi doğdu”), kısıtlı indirim ve fazla satışın mekanizması (yield management bölümleri), bacak bazlı kontrolden köken-varış kontrolüne geçişin ayrıntısı (“Gelir yönetimi ve stratejik operasyonlar: PEOPLExpress ve American Airlines analizi”) ve boş koltuğun tersi olan taşan talebin nasıl tahmin edildiği (spill bölümleri). Bu bölüm o mekanizmaların hepsinin neden gerektiğini maliyet tablosundan ve ağın yapısından okumak için var.