HavacılıkBölüm 15 / 86

Havayolu pazarlama planlama süreci ve iş mantığı analizi

Havayolu planlaması arzla talebi farklı ayrıntı düzeylerinde tekrar tekrar eşleştirme işidir: filo kararıyla beş yıl önce başlar, kalkışa üç ay kala uçak değişimiyle sürer ve MIDT, T100, IATA DDS gibi veri setlerinin hangisine ne kadar güvenildiğiyle şekillenir. Bu bölüm o döngünün adımlarını, adımlar arasındaki geri beslemeyi ve veri kaynaklarının kör noktalarını 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

Önceki bölümler tek tek fonksiyonları anlatıyordu: gelir yönetimi koltuğu kime satacağını, dağıtım o koltuğu kimin ekranına taşıyacağını, NDC fiyatı kimin kuracağını. Bu bölüm geri çekilip hepsinin oturduğu masaya bakıyor. Havayolu planlaması tek bir karar değil, arzla talebin farklı ayrıntı düzeylerinde tekrar tekrar eşleştirilmesi. Filo planlaması, fiyatlandırma, gelir yönetimi, çizelgeleme ve dağıtım bu eşleştirmenin farklı çözünürlükleri. Başarı da tek birinin iyi olmasına değil, beş yıl önce verilen stratejik kararla kalkış gününe kadar süren taktik müdahalelerin birbirine uymasına bağlı.

Sunumun kapak slaytı. Ortada bir yapay ufuk göstergesi: üst yarısı mavi gökyüzü, alt yarısı turuncu zemin, ufuk çizgisi hafif eğik, üzerinde 5, 10 ve 15 derecelik yunuslama çizgileri. Başlık: Havayolu Pazarlama Planlaması. Alt başlık: Arz, Talep ve Karlılık Arasındaki Stratejik Denge. Alt metin: havacılık endüstrisinde uzun vadeli vizyondan uçuş gününe kadar operasyonel planlama süreçleri.
Gösterge bir yapay ufuk: pilotun uçağı dengede tutmak için baktığı alet. Planlama da aynı işi yapıyor, sadece yıllara yayılmış halde.
Başlık: Temel Hedef, Arz ve Talebi Eşleştirmek. Üstte kutu: havayolu pazarlama planlamasının temel amacı, kapasite (arz) ile yolcu ihtiyacını (talep) en hassas seviyede buluşturmaktır. Solda mavi Arz (Kapasite) kutusu: doğru uçak tipi, doğru rota, doğru koltuk sayısı. Sağda turuncu Talep (Yolcu) kutusu: doğru yolcu karması, rekabetçi fiyat, doğru zamanlama. İki kutudan inen oklar ortada bir terazinin dayanak noktasında birleşiyor; dayanağın üzerinde Karlılık yazıyor.
Terazinin iki kolundaki maddeler farklı departmanlara ait: soldakileri filo ve tarife, sağdakileri fiyatlandırma ve gelir yönetimi belirliyor. Dayanak ise ortak.

Planlama bir zincir değil, bir geri besleme döngüsü

Kaynak metin koordinasyonu doğrudan sürecin verimine bağlıyor: bu büyük fonksiyonel alanlar arasındaki koordinasyon düzeyi, pazarlama planlama sürecinin ne kadar etkili olduğunu belirliyor. Yani fiyatlandırma, gelir yönetimi ve çizelgeleme ayrı silolarda en iyi kararı verse bile, birbirinden habersizse bütün kötü çıkıyor.

Başlık: Pazarlama Planlamasının Temel Bileşenleri. Bir tapınak şeması: çatıda Pazarlama Stratejisi yazıyor. Dört sütun: Tarife Planlama (uçuş ağının kalkış/varış zamanlaması), Fiyatlandırma (rekabetçi pazar fiyatlarının belirlenmesi), Getiri Yönetimi (kabul edilecek en uygun yolcu karmasının optimize edilmesi), Satış ve Dağıtım (ürünün online/offline kanallarla müşteriye ulaştırılması). Temelde iki katman: Filo Planlama (gelecekteki uçuş ağı için uçak tipi, menzil ve maliyet analizi) ve Sadakat Programları (uzun vadeli müşteri tutundurma).
Filo en altta duruyor: diğer dört sütun, üzerine oturdukları uçak kararını değiştiremiyor, yalnızca ona uyum sağlıyor.

İlişki tek yönlü de değil. Fiyatlandırma ve gelir yönetimi kararları yalnızca bugünkü satışı etkilemiyor; filo planına ve uçuş çizelgesine geri dönen bir sinyal üretiyor. Hangi rotada hangi segmentin ne kadar ödediği, bir sonraki dönemde o rotaya hangi uçağın konacağının girdisi oluyor. Yazılım tarafında bunun karşılığı şu: tarife sistemi ile RM sistemi arasındaki arayüz bir toplu aktarım değil, iki yönlü bir sözleşme.

Başlık: Karar Ekosistemi, Fonksiyonlar Arası Etkileşim. Ortada daire: Fiyatlandırma ve Getiri Yönetimi (Merkezi Zeka). Daireden üç yöne dönen oklar çıkıyor: mavi ok Filo Planlama’ya (uçak tipi ve büyüklüğünü şekillendirir), turuncu ok Tarife Planlama’ya (kârlı saatleri ve rotaları belirler), turuncu ok Satış ve Dağıtım’a (dağıtım kanallarındaki ürün stratejisini yönlendirir). Altta özet: bir havayolunun kârlılığı izole kararlara değil, bu birimler arasındaki koordinasyon seviyesine bağlıdır.
Oklar merkezden dışarı ve geri dönüyor: fiyat ve getiri verisi, filo ve tarife kararlarının girdisi. Bu, önceki slayttaki tapınağın yukarıdan aşağıya okunmadığını söylüyor.

Arzı kuran karar uçakla başlıyor

Eşleştirmenin en kaba çözünürlüğü filo. Yeni bir uçak tipi satın alınırken ya da kiralanırken soru, bu uçağın gelecekteki rota ağında nereye oturacağı. İş mantığı dört kritere dayanıyor: uçağın menzili, işletme maliyeti, kapasitesi ve gelecekteki ağda kârlı hizmet verme maliyeti. Hedef kapasiteyi pazar talebiyle en yüksek kârlılıkta buluşturmak.

Filonun yanında ürünü şekillendiren ikinci karar tarife planlaması: talebi maksimize edecek uçuş ağını ve pazar akışını tasarlamak, yani pazardaki yolcu akışına uygun frekansı ve kalkış-varış saatlerini belirlemek. Filo donanımı, tarife zamanlamayı belirliyor.

Başlık: Ürünü Şekillendirmek, Filo ve Tarife. Sol panel, Filo Planlama (Donanım): gelecekteki uçuş ağını kârlı bir şekilde sunmak için doğru uçağın seçilmesi. Bir uçağın yandan teknik çizimi; menzil, koltuk kapasitesi ve yük kapasitesi ölçü çizgileriyle işaretli. Altta kritik metrikler: menzil, işletme maliyeti, kapasite. Sağ panel, Tarife Planlama (Zamanlama): talebi maksimize edecek uçuş ağının ve pazar akışının tasarlanması. Kronometrelerle işaretli üç turuncu nokta arasında kesikli oklar. Altta: pazardaki yolcu akışına uygun frekans ve kalkış-varış saatlerinin belirlenmesi.
Soldaki metrikler yıllarca sabit kalıyor; sağdaki kronometreler her sezon yeniden kuruluyor. Aynı ürünün iki farklı hızda değişen yarısı.

Bu kararın ağırlığı zamanından geliyor. Planlama döngüsü beş yıl öncesinden başlıyor; uçak bir sermaye yatırımı ve kolayca geri alınamıyor. Bu yüzden havayolu iş mantığı sürekli iki şey arasında denge kuruyor: uzun vadeli sermaye yatırımı olan filo ile kısa vadeli piyasa oynaklığına cevap veren fiyatlandırma.

Talebi kuran karar yolcu miksinde bitiyor

Eşleştirmenin en ince çözünürlüğü tek bir uçuşun koltukları. Kaynak metin gelir yönetimini tam olarak bu konuma yerleştiriyor: gelir yönetimi, kabul edilmesi gereken optimum yolcu miksini belirleyerek arz-talep eşleştirme sürecinin ince ayarını yapıyor.

Mekanizma şöyle işliyor. Sistem fiyatlandırmanın belirlediği pazar fiyatlarını girdi olarak alıyor, farklı segmentlerdeki yolcuların beklenen gelir katkısını karşılaştırıyor ve en yüksek getiriyi sağlayacak yolcu kombinasyonunu kabul edecek şekilde envanteri kontrol ediyor. Amaç bilet satmak değil, doğru yolcuya satmak. Gelir yönetimi bölümlerinde gördüğümüz kısıtlı indirim ve Littlewood kuralı bu cümlenin uygulamasıydı; burada görünen, o mekanizmanın planlama döngüsünün son halkası olduğu.

Başlık: Değeri Maksimize Etmek, Fiyatlandırma ve Getiri. Yukarıdan aşağı daralan bir huni. Üst katman, Fiyatlandırma (Pricing): rakiplere ve pazar koşullarına dayalı bilet ücretlerinin (fare filings) oluşturulması; dört bir yandan içeri akan mavi oklar. Orta katman, Getiri Yönetimi (Yield Management): arz ve talep eşleşmesine algoritmik ince ayar yapılması, sınırlı kapasitenin en değerli yolculara saklanması; aşağı akan turuncu oklar. En alttaki kutu, Sonuç, Optimum Yolcu Karması: hangi fiyattan hangi yolcunun uçağa kabul edileceğinin kesin kararı.
Huninin sırası önemli: gelir yönetimi fiyatı kurmuyor, fiyatlandırmanın kurduğu fiyatlar arasından hangisinin açık kalacağını seçiyor.

Bütçe bilinenle tahmin edileni ayrı tutuyor

Beş yıllık ufukla kalkış günü arasında bütçe duruyor ve bütçe iki tür ölçütle çalışıyor. Mevcut sektör geliri, yield (mil başına gelir) ve doluluk oranı “bilinen ve düzeltilen” ölçütler: geçmişten geliyor, ölçülebiliyor, düzeltilebiliyor. GSYİH büyümesi, makroekonomik trendler ve yeni pazara girişler ise “tahmini” ölçütler: stratejik yönü belirliyor ama doğrulanması ancak sonradan mümkün.

Bu ayrım karar mekanizmasında önemli, çünkü iki türü aynı güvenle kullanmak hatalı özgüven üretiyor. Brifingin önerdiği iş kuralı ikisini birbirine bağlamak: yeni pazar girişlerinde temel karar kriteri, makroekonomik veriler ile geçmiş dönem doluluk oranları arasındaki korelasyon olmalı. Tahmin edilen, bilinenle sınanıyor.

Başlık: Planlama Zaman Çizelgesi (Uçuş Profili). Bir uçuşun alçalma profili gibi çizilmiş, soldan sağa basamak basamak inen mavi hat ve en sağda pist. Dört durak: Uzun Vadeli (1-5 yıl), stratejik temeller, seyir irtifası; Bütçe Planlama (3 yıl - 3 ay), finansal çerçeve, alçalma; Orta Vadeli (1 yıl - 3 ay), taktiksel düzenlemeler, yaklaşma; Kısa Vadeli (3 ay - kalkış), dinamik optimizasyon, son yaklaşma.
Her basamakta ufuk kısalıyor ama karar daha somutlaşıyor. Pist, kalkış günü: planın bütün katmanlarının aynı uçuşta buluştuğu an.
Başlık: Yüksek İrtifa, Uzun Vadeli ve Bütçe Planlaması. Üstte uçuş profilinin ilk iki durağı küçük olarak tekrar ediliyor. Sol kutu, Uzun Vadeli (1-5 yıl ötesi): filo siparişleri ve ağ yeniden tasarımı; yeni pazar fırsatlarının değerlendirilmesi; ittifaklar, ortak girişimler ve partnerlikler. Sağ kutu, Bütçe Planlaması (3 yıllık görünüm). Bilinen metrikler: sektör geliri, getiri (yield), RASM (arz edilen koltuk mili başına gelir), doluluk oranı. Tahmini metrikler: yeni pazar penetrasyonu ve kapanışlar, GSYİH ve makroekonomik trendler.
Sağ kutudaki iki liste ayrı başlık altında duruyor ve öyle kalmalı: bilinenle tahmin edilen aynı sütunda toplanınca bütçe kendi varsayımını veri sanıyor.

Son üç ayda kapasite hâlâ değişebiliyor

Uzun vadeli plan uçağı rotaya koyuyor ama o uçağın kalkış günü doğru uçak olup olmadığı son aylarda belli oluyor. Kaynak metin kısa vadeli planlamayı bununla tanımlıyor: kısa vadeli planlama, arzı talebe daha iyi uydurmak için yakın dönem filo değişimini ele alıyor. Bu dönem kalkışa üç ay kala başlıyor.

Close-in re-fleeting adı verilen bu hamlede, talep tahmini başlangıçtaki kapasiteden belirgin şekilde saparsa havayolu o sefere başka bir uçak tipi atıyor. Talep düşük kalan seferde uçak küçültülüyor ve operasyonel maliyet düşüyor. Değişim yalnız başına yapılmıyor: aynı anda rekabetçi ücret düzenlemeleri ve envanter kontrolleri de devreye giriyor. Yani kapasite statik bir girdi değil; son üç ayda hâlâ oynayan bir değişken. RM sistemi bir uçuşun kapasitesini sabit bir sayı olarak önbelleğe alıyorsa, bu dönemde yanlış koltuk sayısıyla optimizasyon yapıyor demek.

Başlık: Son Yaklaşma, Orta ve Kısa Vadeli Planlama. Üstte orta vadeli ve kısa vadeli durakları piste bağlayan küçük bir rota. Sol kutu, Orta Vadeli (1 yıl - 3 ay kala): yeni rotaların lansmanı ve uçuş saatlerinin revize edilmesi (retiming); ortak uçuş (codeshare) fırsatlarının değerlendirilmesi; küresel görünüme göre fiyatlandırma/getiri stratejisi. Sağ kutu, Kısa Vadeli (3 ay kala - kalkış günü): talebe göre son dakika uçak tipi değişiklikleri (close-in re-fleeting); pazar koşullarına göre rekabetçi fiyat güncellemeleri; getiri yönetimi envanter kontrolleri.
Sağ kutudaki üç madde üç ayrı ekibin işi ama aynı üç ayda, aynı talep sinyaline göre yapılıyor. Ayrı ayrı çalışırlarsa birbirinin ayarını bozuyorlar.

Tek veri seti pazarın bir kısmını görüyor

Bütün bu kararlar pazar verisine dayanıyor ve endüstrinin veri setleri aynı pazarı farklı yerlerden görüyor. MIDT acente rezervasyonlarına, yani GDS üzerinden geçen satışa odaklanıyor. IATA DDS hem doğrudan hem dolaylı satışları kapsıyor ve daha geniş bir görünürlük sağlıyor. T100 de planlama sürecinde kullanılan setler arasında.

Başlık: Motorun Yakıtı, Endüstri Veri Setleri. Üstte kutu: sağlıklı bir tarife geliştirme süreci ve rekabetçi getiri yönetimi uygulamaları için çoklu kaynaklardan veri entegrasyonu şarttır. Ortada Kapsamlı Trafik Veritabanı; ona kesikli oklarla bağlanan dört kaynak: GDS, DOT, IATA, ATPCO. Altta, bu veriler neden zorunludur: pazar payını ve yolcu akışlarını anlamak; rakip havayollarının kapasite ve fiyat stratejilerini izlemek (competitive revenue management); gelecekteki arz/talep eğrisini modellemek.
Dört kaynak dört ayrı kurumdan geliyor ve hiçbiri tek başına veritabanını doldurmuyor. Birleştirme işi havayolunun kendisine kalıyor.
Başlık: Rezervasyon ve Kapasite Verileri. Üç sütun. MIDT (Marketing Information Data Tapes): kapsam, bilet kesilmeden önceki GDS rezervasyon verisi (PNR); kaynak, Amadeus, Sabre, Travelport. IATA DDS (Direct Data Solutions): kapsam, MIDT’den daha üstündür, doğrudan (havayolu) hem dolaylı (acente) satışları küresel olarak kapsar; kaynak, ARC, Cirium ve havayolu ortaklığı. OAG (Official Airline Guide): kapsam, tüm havayollarının küresel uçuş tarifelerini barındırır; kaynak, OAG, Innovata, Cirium.
MIDT'nin kapsamındaki önceki kelimesi italik: veri bilet kesilmeden, yani iptaller ve no-show'lar ayıklanmadan önceki rezervasyonu gösteriyor.

Sonuç basit: yalnızca MIDT’ye güvenen bir havayolu doğrudan satışları göremiyor. Pazar payı analizi ve rekabetçi gelir yönetimi için iş kuralı, en geniş kapsamın, yani doğrudan ve dolaylı satışların birlikte entegre edilmesi. Doğrudan kanalın payı büyüdükçe MIDT’nin kör noktası da büyüyor.

Ölçtüğü birimin de bir kör noktası var. T100 uçuş bacağı bazlı: yalnızca belirli bir uçaktaki yolcu sayısını, doğrudan satışlar dahil ve aylık olarak veriyor. DB1B ise kalkış-varış (O&D) anket verisi: yolcunun tüm seyahat rotasını ve biletleyen ya da işleten havayolunu gösteriyor.

Bir veri setinin kör noktası bazen yapısal. DB1B verisi yalnızca yüzde 10’luk bir örnekleme dayanıyor ve ABD dışındaki ilk uluslararası limandan sonrasını kaydetmiyor. Bu yüzden uluslararası kapasite planlamasında ana kaynak değil, yardımcı bir doğrusal trend göstergesi olarak kullanılmalı. Mühendislik dersi tanıdık: veri setinin ne ölçtüğünü bilmeden onun üzerine kurulan model, eksik ölçümü talep eksikliği sanıyor.

Başlık: Biletleme, Rota ve Ücret Verileri. Üç havalimanı bir kesikli hat üzerinde: PVG, NRT, LAX. Üstte mavi parantez yalnızca NRT-LAX bacağını kapsıyor: T100 (sadece uçuş bacağı / leg). Altta turuncu parantez PVG’den LAX’e bütün hattı kapsıyor: DB1B (tüm güzergah / origin & destination). Altta açıklama: T100 (DOT) uçuş bacağı bazlı veridir, örneğin sadece NRT-LAX uçağındaki yolcu sayısı, doğrudan satışları içerir, aylıktır. DB1B kalkış-varış anket verisidir (%10 örneklem), yolcunun tüm seyahat rotasını, örneğin PVG’den çıkıp LAX’e gidişi, ve biletleyen/işletici havayolunu gösterir. Sağda kutu: ATPCO / SITA, küresel bilet ücreti toplayıcılarıdır, havayollarının fiyat dosyalamalarını içerir.
Aynı yolcu iki veri setinde iki farklı yolculuk gibi görünüyor: T100'de NRT'den binen biri, DB1B'de PVG'den yola çıkan biri.

Her veri seti tek bir soruya cevap veriyor; hangisinin hangi soruya ait olduğunu bilmek, birini ötekinin yerine kullanmamanın yolu.

Başlık: Veri Seti Sentezi, Doğru Analiz İçin Doğru Araç. Dört sütunlu tablo: veri seti, veri türü, kapsam, temel uygulama. MIDT: rezervasyon (PNR), GDS acenteleri, pazar payı ve acente performansı. IATA DDS: bilet/satış, doğrudan ve dolaylı (küresel), kapsamlı pazar ve rakip analizi. T100: uçuş bacağı (leg), kesin trafik (aylık), hat bazlı fiziksel doluluk analizi. DB1B: güzergah (O&D), %10 örneklem (biletli), uçtan uca yolcu akışı analizi. OAG: tarife (schedule), tüm havayolları, ağ planlama ve kapasite takibi. ATPCO: ücret (fare), küresel fiyat dosyaları, rekabetçi fiyatlandırma stratejisi.
Son sütunu soru listesi olarak oku: bir analize başlamadan önce sorunun hangi satıra düştüğüne bak, veriyi oradan seç.

Dağıtım kanalı da bir maliyet kararı

Planlamanın son ayağı dağıtım. Temel strateji zaman içinde satış maliyetini (cost of sale), diğer adıyla dağıtım maliyetini düşürmek. Bu, düşük maliyetli doğrudan online kanalların payını artırmak demek. Ama dolaylı kanal pazar erişimi için hâlâ kritik; o yüzden maliyet-fayda dengesi sürekli izleniyor ve acente kanalı, pazar payını korumak için stratejik olarak kullanılmaya devam ediyor. Acente kanalının nabzı da yine MIDT verisiyle tutuluyor. Önceki bölümlerde anlatılan komisyon kesintileri ve NDC bu dengenin farklı yıllardaki halleriydi.

Başlık: Pazara Sunum, Satış ve Dağıtım. Sağ üstte turuncu kutu, stratejik hedef: zaman içinde satış ve dağıtım maliyetlerini (cost of sale) kademeli olarak düşürmek. Solda Havayolu, sağda Yolcu yazan iki daire, aralarında iki hat. Üstteki mavi hat, Doğrudan Kanallar (Direct): online, havayolu web sitesi ve mobil uygulama; offline, çağrı merkezleri ve bilet satış ofisleri. Alttaki gri hat, Dolaylı Kanallar (Indirect): seyahat acenteleri (GDS) ve kurumsal seyahat yöneticileri.
İki hat da aynı yolcuya varıyor. Stratejik hedef hatlardan birini kapatmak değil, trafiği zamanla daha ucuz olanına kaydırmak.

Kapanış slaytı bütün bu parçaları tek cümleye bağlıyor: pazarlama planı durağan bir belge değil, verilerle sürekli optimize edilen bir operasyon.

Başlık: Özet, Bütüncül Pazarlama Planlaması. Solda bir sunucudan çıkan turuncu ok bir teraziye gidiyor; sunucunun üstünde düşen bir çizgi grafiği. Sağda üç kutu. Hizalanma (Alignment): kârlılık, tarife, fiyat, getiri ve dağıtım kararlarının kusursuz bir ekosistem içinde uyumuna bağlıdır. Zamanlama (Timing): kararlar, 5 yıl öncesinden başlayan stratejik vizyon ile kalkış günündeki son dakika optimizasyonlarının (close-in re-fleeting) birleşimidir. Veri Odaklılık (Data-Driven): MIDT, DDS, OAG ve DB1B gibi sektörel veri setleri, rekabetçi kalabilmek ve pazar talebini doğru okumak için vazgeçilmez yakıttır. Alt bant: havayolu pazarlama planlaması durağan bir belge değil, verilerle sürekli optimize edilen, dinamik bir operasyondur.
Üç kutu bu bölümün üç ekseni: hangi fonksiyonlar, hangi zaman ufku, hangi veri. Aşağıdaki çıkarımların her biri bu üçünden en az birine dokunuyor.

Yarın işe yarayacak dört çıkarım

  1. RM parametrelerini düzenli güncelle. Talep yüksek olduğunda koltuğu düşük ücretli sınıflar yerine yüksek getirili yolcuya saklamak, algoritma parametrelerinin güncel talebi yansıtmasına bağlı. Bir kez ayarlanıp bırakılan parametre, doğru yolcu miksini değil geçen sezonunkini seçer.
  2. Son üç ayı kapasite kararına açık tut. Talep tahmini planlanan kapasiteden belirgin şekilde saptığında uçak tipini değiştir; düşük talepli seferde küçült. Sistemlerini kapasitenin bu dönemde değişebileceğini varsayarak kur, fiyat ve envanter ayarını aynı hamlede yap.
  3. Doğrudan kanalı teşvik et, acente kanalını ölç. Dağıtım maliyetini online doğrudan kanal üzerinden düşür, ama acente kanalını MIDT ile izleyerek pazar payını koruyacak kadar canlı tut.
  4. Pazar verisini kapsamına göre tart. Pazar payı ve rekabet analizini yalnızca MIDT’ye dayandırma; doğrudan satışları da gören IATA DDS gibi setlerle birleştir. DB1B’yi uluslararası rotalarda ana kaynak değil, trend göstergesi olarak kullan. Yeni pazar kararında makroekonomik tahmini geçmiş doluluk oranıyla sına.

Bu bölümde ne yok: yolcu miksini seçen mekanizmanın kendisi (gelir yönetimi bölümleri), acente kanalının maliyet yapısı ve komisyonun tarihi (“Seyahat dağıtım ekosistemi ve yeni dağıtım yeteneği”). Bu bölüm o parçaların hangi zaman çizelgesinde ve hangi veriyle birbirine bağlandığını anlatmak için var.