航空营销观察

发展商业智能，如何挖掘航司的流量宝藏？

航旅新零售李明业杨欣宇 2020-06-24 16:52:05

拥有了海量的旅客数据，并不意味着航空公司就进入了大数据时代。

“我们不生产旅客，我们只是旅客的搬运工”，这句在网络流行的短语，来源于一个电视脱口秀节目里主持人对航空公司的调侃。虽然大家都知道这只是一句戏谑，但是从另一方面，它反映了航空公司在航旅产业链里所扮演的角色地位。

面对日益增长的航空出行需求，航空公司虽然拥有庞大的旅客用户群体，提供了最基础的位移服务，但在航空服务和产品开发方面乏善可陈。面对旅客多样化和个性化的航空出行需求，航空公司需要进一步知道旅客们的出行习惯、人群属性和偏好，以及旅客选择航空公司的关注点，这样就可以有针对性的开发航空服务产品，然后进行精准营销。

一、大数据分析——洞察航空市场，了解旅客需求

多年来，航空公司留存了海量的旅客运输数据（如机票订票、机票改签、常旅客会员、服务点评、旅客投诉等等），如何更深入的挖掘和发现这些海量数据的价值，使其对自身产品和业务进行优化，是航空公司数字化转型中比较关键的一环。

（一）建立大数据分析，对旅客进行画像

根据中国民航局发布的《2019年民航行业发展统计公报》，2019年全民航完成旅客运输量65993.42万人次，比上年增长7.9%。其中：中航集团完成旅客运输量1.43亿人次，比上年增长4.2%；东航集团完成旅客运输量1.30亿人次，比上年增长7.5%；南航集团完成旅客运输量1.52亿人次，比上年增长8.4%；海航集团完成旅客运输量1.14亿人次，比上年增长4.6%；其他航空公司共完成旅客运输量1.22亿人次，比上年增长15.8%。可以看到，2019年里中航、南航、东航、海航四大航空集团平均每天向市场投放40-50万个座位，每日有接近30-40万的旅客购票乘坐航班。

对于大型航空（集团）公司来说，每年上亿人次的旅客运输量意味着一个庞大的客户数据流量池。航空公司拥有自己独立的数据仓库，其中包含了生产、运营、销售、客户等数据。这些数据覆盖了航空公司生产经营的全过程，航空公司将这些数据处理归类后给各个部门使用，并保持这些数据的相互独立。

然而，识别并了解旅客群体的习惯和偏好特征，是航空公司进行数字化转型的重要环节，这就需要航空公司将现有的数据整合起来，形成一个相互关联的大数据库。借助信息技术手段对海量的数据进行分析处理，航空公司可针对旅客行为特点进行旅客画像。旅客画像是航空大数据应用的基础之一，是指在大数据环境下，采用旅客信息标签化的方法，对航空市场旅客进行细分，探索客户行为特征以了解核心客户。

（二）分析旅客需求，调整销售策略

通过数据分析，能够将客户的信息数据更好地解读和挖掘，分析客户的地理分布、流量流向趋势、产品喜好、购买习惯、渠道等等。了解客户的购买行为并进行客户画像，航空公司可将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略。

根据所分析到的数据信息，航空公司针对不同年龄结构旅客的需求特点，来制定相应的销售策略。在数字化的营销中，服务体验的便捷、精准、迅速成为旅客的新需求，旅客订票系统逐渐趋于设备多样化和平台多样化。旅客期望是以最快、最方便的搜索方式得到他们想要的信息。航空公司运用大数据解决方案，对整个航空业相关业务进行精准营销，能大幅提升旅客的忠诚度。对于选择哪家航空公司出行，很多旅客更为关心价格。针对于此，大数据解决方案可以通过算法库对机票进行价格预测，方便公司管理层对重要航线进行价格调整，以达到收益最大化的目的。同时，可以个性化定制算法模型，来根据营销情况进行机器学习。

（三）根据旅客需求，调整产品结构

用户画像能帮助航空公司更好地发现用户需求，聚焦产品服务，进而实现数据价值的有效释放。通过用户画像，航空公司可对不同年龄用户群的人群特征、消费能力、行程偏好进行深入探索，然后有针对性的为旅客设计个性化的产品和服务，最后通过差异化服务和精准化服务营销来扩大市场占有率。

在数字化世界中，互联网和移动通信技术使得信息整合变得更加方便和快捷。相应地，航空公司需要建立起能够提供顾客信息、产品与服务、市场营销活动、促销活动以及交易的一体化平台，并集中所有服务交付信息，实现跨业务职能的信息共享。最后，构成一体化平台以及集中数据存储库继而支持航空公司的业务整合，以真正提升对市场和顾客需求做出快速响应的能力。

二、云计算处理——建立“以旅客为中心”的服务能力

当一位旅客查询机票信息的时候，航空公司的数据库已经为其建立档案；当旅客通过线上或者线下销售代理、直营店等购买机票时，航空公司的大数据能够对该用户的购票信息进行收集和反馈；在旅客通过手机办理值机、或者到达机场在机场值机柜台打印登机牌的时候，航空公司能够根据旅客历史的飞机座位选择习惯提供值机选座，并实时向旅客推送航班、天气和机场候机相关信息；在旅客进行航班旅途的过程中，航空公司的机上服务能够根据旅客的餐食偏好提供餐食，投放旅客喜欢的机上娱乐项目等其他增值服务产品；在旅客到达目的地机场后，航空公司及时向旅客发送托运行李抵达信息，以及机场的地面交通状况、目的地的酒店和餐馆推荐……

以上描绘的就是数字化赋予的航空公司“以旅客为中心的服务能力”。大数据分析应用在航空公司产品开发、市场规划、营销管理、旅客服务、生产组织、航班运营等各个环节，其最终目的是通过数据的挖掘与分析使航空公司能够“比旅客更了解旅客自己”。然而，航空公司的数字化转型，往往需要突破传统的业务架构。为此，我们把旅客参与航空公司提供空中运输服务过程中的行为轨迹绘制成一个圆，通过建立以旅客为核心的大数据分析平台，形成了以旅客行为轨迹及习惯为中心的闭环。

借助融合云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等新技术，航空公司通过精准描述客户画像，针对性地开发满足客户群需求的产品与服务，能有效的从被动接受旅客出行数据向主动获取流量转变。航空公司通过建立“以旅客为中心”的大数据分析能力，可极大的方便各个机构和部门提取和共享旅客数据，分析和了解旅客出行需求，更好的为旅客提供出行服务；从而推动航空公司资源效率的提升，并通过个性化推荐与精准营销动态改进客户服务体验，建立起与旅客沟通联系的纽带。

三、商业智能——辅助航空公司管理决策

拥有了海量的旅客数据，并不意味着航空公司就进入了大数据时代。正如我们之前提到的，航空公司要充分地利用数据做到精确地预测和规划，实现完全地适应数字化时代并不是一蹴而就的事。参考传统行业中的众多企业，大部分公司在数字化转型中均会碰到对原有组织和业务流程进行重构的重大课题，而这种重构往往会对企业的稳定性和持续发展造成巨大冲击。为此，著名的咨询机构Accenture和McKinsey等公司均提出了相关实施路径和方法（参考前文：《像互联网公司一样思考，航空公司数字化转型的核心要义》）。

（一）建立航空公司商业智能

航空市场的迅速增长，旅客海量出行数据的积累，以及人工智能技术的发展，使得航空公司能够以全新的视角，去对业务进行优化、对产品和服务进行提升，并对绩效进行改进。基于市场竞争的环境，航空公司需要进行准确的市场预测，并构建新一代基于人工智能的决策支持体系。商业智能（Business Intelligence，简称BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

旅客结构日益多样化，旅客需求也在变化，从商客到休闲客，从家庭出游到独自旅行，Z一代正在取代千禧一代成为市场消费主角，同时技术创新也在驱动航空公司与旅客交互方式的变革。数字化时代瞬息万变，旅客需求变化是驱动航司变革的根本，数字化和智能化正在重塑旅客体验。对于航空公司来说，将企业中现有的数据转化为知识，需要使用商业智能这个工具能帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能是对航空运输业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使航空公司的各级决策者获得更加完善的信息或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。

（二）华为的行业数字化转型方法

根据《2019华为行业数字化转型方法论白皮书》，华为在大量的行业数字化转型实践中，摸索积累了一套应用数字化技术实现业务成功的战略框架与战术工具集，对业务可持续创新发展的最佳实践做了总结，提炼了其中具有通用性，普世性的关键点与要素，形成了一份简单可操作的方法。华为的行业数字化转型提出的思路为：坚持一个企业级转型战略，创造两个保障条件，贯彻三个核心原则，推进四个关键行动。