航空业如何利用智能数据提高竞争力？

航空业 作为交通运输业中的一个重要组成部分，从一个旅客选择不同的平台购买机票，到准备登机，再到飞机起飞落地的一系列运营活动中可以产生大量的数据。在 大数据 时代的背景下，如此大体量的数据的实际价值是难以估量的。但是航空公司却并没有关注于这项巨大的资产，一直以来也主要着力于为客户推送定制化的营销方案。并没有像互联网公司一样紧跟时代的发展。

其原因也有很多咨询公司另一方面我们来看航空业所具有的一些自有特征，正是由于这些特征阻碍了航空业借助有效利用数据及时提高客户体验、扩大会员数量、进一步提高利润率的能力。

首先航空业具有自然的垄断性和进入壁垒，鉴于其密集的资本和停运的高昂成本，利用有效的数据可以进一步提高其运营的效率。其次航空公司运营面临着效率低下、缺乏创新的问题，总是遇到问题花费大量人力去解决，而不是去利用运营数据及客户数据来找到根本的途径。

这一结果从更深层次来看是由于航空公司在资金和组织结构上都没有足够的投入在数据的收集、处理和运用方面。尽管其意识到了在业绩上反映出的运营问题，但仍旧将主要资金投放在基础设施的维护和更新上，并没有加深挖掘数据背后隐藏的本质问题。

客户服务体验

航空公司主要是为旅客提供运输服务辅以一些餐饮等服务，所以我们先探讨一项服务最重要的部分客户体验。根据民航旅客服务评测（下文简称CAPSE）发布的2016年航指数白皮书，我们可以看到一方面随着人民生活水平的提高愿意乘坐飞机出行的人越来越多，平均飞行距离也逐渐增加。

另一方面旅客对服务质量的重视程度也逐步增加，正如下图1所示乘客除了仍旧关心客舱的基础设施之外，正在逐渐将注意力从传统的空乘服务和广播转移到更具特色的机上娱乐和餐食服务上。而在2014年之后旅客对基础设施的满意程度趋于稳定，对于国航来说很难再有突破。而机上娱乐这一项的满意程度随着时间的推移逐步上涨，且还具有一定的空间，再加上其成本相较于基础设施来说较小，对于航空公司来说正是个提升用户体验的良好机会。

机上服务旅客重视度变化趋势（数据来源：CAPSE官网）

细化来看，基础设施一直是旅客选择航空公司的重要参考因素。从CAPSE官网所获取的数据来看对旅客选择影响最大的仍是价格其次便是由机型决定的基础设施体验例如桌椅的舒适程度以及航班的时刻表。

而相较于国际航空公司，国内的航空公司基础设施的满意程度整体较低（包括桌椅舒适度、卫生间满意程度），这可能与国内民航机型的老化和后续改进相对滞后有关。从高达89.9%的相关负面评价来看，旅客多是反映桌椅的设计不符合人体曲线，桌椅较窄且座位较硬。除此之外，低成本航空公司和全服务航空公司主要服务差距也在于桌椅的舒适度。其次有35.98%的乘客反映机上wifi收费过高，26.22%反映WiFi速度慢，21.95%则认为WiFi不稳定。

除了舒适程度和卫生状况，更具差异化的个性服务例如机上娱乐正在进入消费者的视野。大多数的旅客对传统机上娱乐感到不满意，正是因为相比于现如今更新极快的游戏和电子设备，飞机上所承载的娱乐设备的更新速度趋近于机型的更新速度显得十分缓慢。传统娱乐方式主要包括阅读期刊、音乐节目以及视频节目。

当然也有积极的先驱者，像澳大利亚航空公司Qantas已经开始测试用虚拟现实（VR）技术代替传统的机舱娱乐系统。这也向我们展示了未来机上娱乐的发展方向，即多元化。另一方面则是机上餐食，这里引用贴吧里的一句评价：深圳航空的牛肉辣椒酱，川航软妹子的水灵漂亮，南航客服的潮汕烧味预订专线，能把你吃撑的厦航和提供冰火九重天吃香蕉的国泰航空。从这也可以看出极具特色的飞机餐可以为旅客留下极深的影响。其次影响乘客体验的便是航班时刻表设计以及延误或取消航班后的应急处理。虽然影响程度较轻但却也是国航建立自己品牌价值的良机。

利用CAPSE评价平台的以上数据的进一步分析，我们就可以发现有效的数据分析对国内航空公司的整个投资走向和运营效率提升都有极大的价值。所以很多快消、制造业企业正在逐渐竞相使用的舆情分析来提高本身业务部门的绩效。

支付体验

除了客户对服务的直接体验，支付方式或是购买渠道也成为影响航空公司业绩的重要因素，甚至国外许多航空公司将支付列为战略资产，认为其是加强直接分销和增收降本的重要工具之一。而航空行业又为会员制的行业，众多航空公司都会选用积分制度来吸引自己的固定顾客。国航也不例外，其推出的APP-Airchina中就有历史旅行和里程积分的积累数。简单的从Apple Store上看评价数量也可以间接的反映各大航空公司的固定顾客。有关机票预定（除携程、去哪儿等中介机构）排名前三的分别为飞常准、航旅纵横以及中国国航。

为什么排名的时候排除了兼营酒店预定、攻略查询的携程、去哪儿等多元化中介平台？其实很多消费者习惯于移动支付和固有的消费平台，甚至会在不知情的状况下花费高价购买本来在官网内更加优惠的机票，这是因为在第三方的平台选择多样支付更加方便快捷。一般航空公司电话订票只支持信用卡支付，在官网和app中会增加银联卡支付，多是走网上银行的渠道。而与此相对的是第三方平台可以使用支付宝、微信、蚂蚁花呗等多种支付方式。所以消费者在购买机票时就要权衡一下，是花比较长的时间在官网之间辗转积累里程数还是冒着一定的信息泄露风险一键在三方平台购票。

根据Atmosphere Research的调查显示，在12种支付类型当中，航空公司平均只接受4.4种，排第一的是信用卡与储蓄卡。在调查范围中的航空公司中，信用卡占到航空公司交易的74%，其次为现金和支票（12%）。

现有航空公司是通过礼品卡来解决这一问题。礼品卡不仅会为其带来新的客户，还会因为礼品卡中的储存金额固化一部分客户的购票选择。但不可否认的是新兴支付类型的组合会发挥越来越大的作用。因此航空公司需要加大关注支付在航空公司组织内部发挥的作用和价值。长期以来，航空公司似乎一直只是将支付视为一项被动功能，它们对待支付的态度就是不出问题，能运行就好。这导致航空公司丧失了支付通过提升它们的现有直接渠道能力、预测新一代渠道（如移动、对话式商务）、产品开发、更好的客户服务与忠诚，或成本削减而带来的潜在附加价值。

数据的价值及应对方案

航空行业是一个随时都可以产生大量数据的行业，如何收集有效且具备可分析体量的数据就显得尤为重要。运营数据首先可以通过飞机自带或者是后加装的感应器进行收集和汇总，这一方面的数据将有利于监测飞机的运营状态并有利于保证飞行安全和成本控制。但其属于航空技术领域，不归属于本书所聚焦的航空运输市场领域。其次现在繁多的电商平台也是数据的重要来源之一，其中主要是两个渠道一个是PC网站类似于CAPSE，另一个是移动APP（对于国航就是它自推的Airchina）。在不考虑数据获取的成本以及难易程度，数据的来源范围还可以扩展到微信、QQ等社交平台，微博、贴吧等社会舆论平台以及其他收费的第三方数据市场。

在现如今的数据横流中，程序员可以在短短十数分钟内用网页爬虫在网页中抓取上万条数据。所以数据的获取是要有一定的目的性，而且获取的数据还要建立数据结构，进一步做数据的清理和整理。这个时候就需要业务部门和收集数据的部门或公司进行沟通和梳理，以达成理解业务理解数据理解数据应用的完整链条。

数据处理的选择方式

数据在收集之后可以选择本公司内部直接成立相关运营维护部门，例如在运营部门下设数据处理中心，也可以选择将这一部分服务外包给第三方。这两种方式各有优劣，对于不同的航空公司有不同的最优选择。

首先我们来看借助于第三方服务公司进行数据处理分析的优劣。提供数据处理分析的公司有很多，比较出名的有微软、百度、亚马逊。他们提供云服务，客户可以购买服务器中的数据存储空间在需要时上传相关业务数据，储存在云端的程序会自动对数据进行处理加工分析。当然我们需要在这之前进行初始的数据收集和分析，这就需要公司对其内部数据进行who：用户信息，when：情景信息，do：动作信息，buy：交易信息的分类处理。

之后借助分析平台时需要先进行初始设置，让计算机知道我们想得到什么样的结果：是对目标潜在客户的预测还是对未来销售收入的预测亦或是对不同营销策略实施效果的预测？所以这就要求企业内部必须有同时掌握业务需求和一定的编程基础知识的技术人才。这对企业来说，前期的培训和接洽成本相对较高，但是后期的时效性较好，因为业务人员可以及时发现运营问题并及时对模型和参数进行修正。不过由于企业是初试数据收集，在前期可能还会存在一段时间的磨合调整期。而且除非公司聘用高级技术人员，数据分析的使用范围就比较局限可能就局限于简单的数值预测，而现如今比较流行的已经是图像识别、舆情分析这一类分析方法。但是往往企业尤其是规模较大的企业也不太愿意将自己的核心数据上传到第三方的云服务器上，毕竟有些是属于商业机密，所以存在一定的数据安全风险。

还有一些第三方服务公司从数据的收集阶段就开始对企业进行指导协助，这样来说企业内部机构的变动是最小的，不过也是资金投入最高的一种。但是这一类服务公司一般内部有自己成熟的数据获取渠道，会和很多渠道公司例如公众号、电商站以及媒体建有长期合作关系，也更熟悉第三方数据市场。

所以一方面可以扩大数据收集的来源，另一方面具有标准模板的指标分类体系，所以建立数据分析体系的时间会大大缩短。快速和模板化所对应的也是要与本公司内部运营体系的融合问题。从第一部分我们就知道下现如今获取有效客户的改进方式主要集中在个性化服务的提供上，如何结合本公司的企业文化、现有基础设施优势进行改革就显得尤为重要。所以应用标准化的分析体系容易加剧同行业的竞争程度，但是数据的安全程度相较于第一种云服务较高。因为这一类服务公司（多是咨询公司）会为客户制作封闭式的系统，数据在公司内部流转泄露的风险就降低了许多。

其次，很多互联网企业我们俗称为BAT都会在自己公司内部直接设立相应的数据处理中心，聘用数量一定的技术人才和内部业务部门合作，一般会结合自身的需求定制系统。正如我们量身定制衣服一样，定制数据分析系统的优势很明显就是更加贴合公司的市场、产品定位，沟通和接洽成本比较低，系统的更新速度快，准确性高以及数据安全风险较低。但是时间成本以及资金成本比较高，多是互联网企业和大型制造业企业会选择这一方法。这方面国航的战略安排就具有前瞻性，前期国航内部早已设有信息管理部，主要负责国航各种业务系统、生产系统的建设、维护工作。其中涉及业务数据系统有绩效管理系统、OA办公系统、大客户关系管理系统和移动应用平台。

数据处理与精准营销

在现有大数据的时代背景下，传统的营销模式已经跟不上现有产品更迭的速度以及消费者流行趋势的变动了。传统的营销模式可以简单理解为公司内部根据自身业务特点在自己的经营年度中周期性的举行一些宣传推广活动，活动前期需要业务部门借鉴前期业务数据筛选符合本身产品定位的目标客户群，进一步确定面向客户群的营销方案，最后上报营销方案，待获得批准之后再具体投入实施。很明显其数据的收集和挖掘工作做得不够到位，方案的制定和实施的时滞较长。在现如今快消品甚至是每周推新的速度下，传统的营销方式根本无法满足企业或公司抢占市场的需求。

而由大体量数据作为基础的精准营销正是为了迎合日益提高更新速度的数据而产生的。与传统营销模式不同的是，精准营销的亮点在于及时利用客户数据和市场数据为企业的客户个性化的推荐最优营销方式。因为虽然产品的数量种类以几何形式上升，但是营销的手段和方式更新的速度却远远没有这么快。所以营销规则往往是相关部门事先在系统内设置好的，数据分析平台在筛选过目标客户后，会对预选的营销方案进行效果预测，以选择最优方案。

在建立起成熟的数据指标体系之后，接下来就是技术手段和具体业务的相融合。数据标签是借鉴运营流程划分的，反过来运营流程也要参考数据指标的变动而变动。但是一堆数字整齐有序的堆放在数据库里是没有意义的，这里还需要将其扁平化输出，转化为具有参考意义的指导信息。

这里就需要在国航内部构建一个大数据平台，平台的一端衔接业务和技术部门为其提供数据分析的可视化界面；另一端衔接数据来源提供采集数据和数据计算的渠道。可视化界面的设计需要围绕运营指标体系的模型分块展示，以下本文以第一种模型为例分解数据指标。

业务条线总分联动协同、实现线上全渠道运营体系，优化、提升移动应用整体竞争力。 由服务部门负责用户运营：具体包括借鉴行为分析、价值分析、新客运营、老客运营的分析结果将用户及其需求进行分群，进一步提高用户的服务感受。市场和业务部门协同负责渠道运营：具体包括参考市场分析、投放分析、渠道覆盖、ROI分析的结果设计市场活动、选择推广渠道最后检测活动效果。 而收益和运价部门负责产品运营：具体包括利用竞争品分析、产品评测、产品优化、产品功能的分析结果确定是否引进新产品、旧产品的升级改造以及移动应用的功能改进。

简言之，以数据为资本，重视数据的力量，建立指标体系，摸清现状，确定基线，发现有待提升的点。从而进行产品、渠道、用户分析，着重分析指标体系中问题指标的成因。最终根据分析结论设计运营目标将是未来航司占领市场并提升自身竞争力新趋势。