Competitor Awareness – die Zukunft der Airline-Revenue-Management-Systeme

Während wir uns immer noch durch die COVID-19-Pandemie navigieren, mag es unzeitgemäß erscheinen, über die Zukunft nachzudenken. Doch die Herausforderungen der Pandemie haben uns dazu veranlasst, über die Grundlagen von Airline Revenue Management Systemen (RMS) nachzudenken – ihre Verwendung historischer Daten als Grundlage für die Vorhersage zukünftigen Verhaltens.

In meinem Blog, Prognosen für das Umsatzmanagement von Fluggesellschaften in Zeiten des Wandels überdenken erklärte ich, dass die COVID-19-Pandemie eine einzigartige Herausforderung für RMS darstellt. Annullierte Flüge und abrupte Änderungen in der Kundennachfrage bedeuten, dass der Inhalt der historischen Datenbank eines RMS veraltet ist und wir uns nicht mehr darauf verlassen können, dass es die Zukunft vorhersagt. Um dieser Herausforderung zu begegnen, Anforderungen wir ein Prognosemodell, das gleichzeitig Anpassungsfähigkeit und Stabilität bietet. Diese Eigenschaften liegen an entgegengesetzten Enden, aber ich glaube, dass wir auf etwas setzen eine wunderbare Lösung für dieses Problem gefunden haben, und zwar durch das, was wir "Active Forecast Adjustment" nennen.

Ich werde mich mit einer tiefgreifenderen Einschränkung der historischen Datenbank des RMS befassen – ihrer Unvollständigkeit – und wie wir dieser Einschränkung durch die Entwicklung eines wettbewerbsorientierten Umsatzmanagementsystems begegnen können (CARMS), die sich an Veränderungen in der Wettbewerbslandschaft anpassen können.

Eine traditionelle RMS-Sicht auf die Welt

RMS stützen ihre zukünftigen Preisentscheidungen heute weitgehend auf interne historische Daten. Da sich diese Dateneingaben auf die historischen Beobachtungen der eigenen Flüge der Fluggesellschaft beschränken, vereinfacht das RMS den Entscheidungsprozess des Kunden in einer einzigen Frage: Fliegt der Kunde mit unserer Fluggesellschaft oder nicht? Dies bedeutet nicht, dass das RMS die Auswirkungen des Wettbewerbs ignoriert – RMS berücksichtigen den Wettbewerb, aber implizit und ohne die Komplexität der tatsächlichen Wettbewerbssituation zu erfassen.

Beispielsweise muss ein Kunde, der nach einer Reise sucht, aus potenziell Hunderten von Reiserouten mehrerer Fluggesellschaften auswählen, von denen jede ihren eigenen Preis und ihre eigenen Produktmerkmale hat. Entscheidet sich der Kunde für einen Kauf bei der Fluggesellschaft, beobachtet ein herkömmliches RMS nur die Buchung und kennt weder den Vertriebskanal noch die anderen dem Kunden zur Verfügung stehenden Reiserouten. Das RMS geht daher vereinfacht davon aus, dass die Nachfrage nach dieser Reiseroute nur vom eigenen Preis der Fluggesellschaft abhängt.

Ein Problem bei herkömmlichen RMS besteht also von Anfang an darin, dass sie die Konkurrenz nicht direkt beobachten. RMS gehen daher implizit davon aus, dass der Wettbewerb im Vergleich zum Vorjahr unverändert bleibt.

Diese Vereinfachung hat sich in einem stabilen Geschäftsumfeld der Fluggesellschaften bewährt. Das derzeitige Geschäftsumfeld, das durch sich schnell ändernde Flugpläne, Tarifprodukte und Preise gekennzeichnet ist, die durch die COVID-19-Pandemie weiter gestört werden, macht diese Vereinfachung jedoch unzureichend. In diesem Umfeld können die historischen Daten des RMS nicht mehr die Zukunft darstellen.

Auf dem Weg zu einem wettbewerbsorientierten Umsatzmanagementsystem für Fluggesellschaften

In den letzten zehn Jahren sind RMS in der Art und Weise, wie sie die Wahlmöglichkeiten des Kunden modellieren, immer ausgefeilter geworden. Diese "wahlbasierten" RMS können die Wahrscheinlichkeit modellieren, dass ein Kunde bis zu einem höheren Preis kauft, sowie die Wahrscheinlichkeit, dass er jeden Markentarif oder jede Tariffamilie kauft, die die Fluggesellschaft für dieselbe Reiseroute anbietet. Bisher hat jedoch kein wahlbasiertes RMS die Auswirkungen des Wettbewerbs anderer Fluggesellschaften auf die Wahlmöglichkeiten der Kunden explizit in sein wissenschaftliches Kernmodell aufgenommen, obwohl der Wettbewerb erhebliche Auswirkungen auf die Nachfrage haben kann. Warum ist das so? Die Antwort ist einfach – aufgrund einer gewaltigen Komplexität.

Stellen Sie sich die Systemanforderungen für den Aufbau eines wettbewerbsorientierten Umsatzmanagementsystems vor, das die von anderen Fluggesellschaften angebotenen Preise berücksichtigt. Ein solches System würde ein Auswahlmodell erfordern, wie Kunden unter den von allen Fluggesellschaften auf dem Markt angebotenen Reiserouten wählen, ähnlich den Modellen, die heute bei der dynamischen Preisgestaltung verwendet werden.

Da RMS jedoch die Preise unter Berücksichtigung der zukünftigen Nachfrage optimieren, müsste ein wettbewerbsfähiges RMS auch vorhersagen, welche Preise die Wettbewerber in Zukunft für jede Reiseroute, jedes Abreisedatum und jeden Abreisetag verlangen werden. Dies geht weit über das hinaus, was für ein dynamisches Preissystem erforderlich ist, das nur Informationen über aktuelle Marktpreise benötigt.

Als ob dies nicht schon kompliziert genug wäre, müsste ein RMS, das die Wettbewerber kennt, auch vorhersagen, wie jede Fluggesellschaft auf Preisänderungen aller anderen Fluggesellschaften reagieren wird. Je nach Markt und Kontext reagieren die Fluggesellschaften möglicherweise nicht oder sehr reaktiv auf Preisänderungen der Wettbewerber – ein solches Reaktionsverhalten müsste in das System integriert werden. Und schließlich Anforderungen das System umfassende Preisinformationen von allen Fluggesellschaften auf dem Markt auf der Ebene des Verkehrsflusses sammeln, um diese Vorhersagen treffen zu können.

Trotz dieser Herausforderungen hat unser Forschungsteam herausgefunden, wie die Bausteine eines wettbewerbsorientierten RMS zusammengestellt werden können. Wie wir auf der Airline Group der International Federation of Operational Research Societies ( AGIFORS ) im Jahr 2019 ist es möglich, die Formulierung zur Optimierung der dynamischen Programmierung aus dem traditionellen RMS um ein Kundenauswahlmodell zu erweitern, das die Nachfrage nach unserer Fluggesellschaft unter Berücksichtigung der Preise aller Fluggesellschaften berücksichtigt. Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass wir zukünftige Wettbewerbspreise mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen können. Durch Annahmen über die Preisreaktionen anderer Fluggesellschaften – die je nach Markt oder Wettbewerber variieren können – können wir den optimalen Preis aus Sicht unserer Fluggesellschaft bestimmen.

Basierend auf Benchmarking-Studien haben wir festgestellt, dass unser konkurrenzorientierter RMS-Prototyp eine Umsatzsteigerung von 2,0 % bis 4,6 % im Vergleich zu einem herkömmlichen RMS erzielte, je nachdem, wie hoch die Reaktionsfähigkeit der Wettbewerber ist. Diese Umsatzvorteile sind unabhängig von der dynamischen Preisgestaltung und können auf Folgendes zurückgeführt werden:

• Unvoreingenommene Zahlungsbereitschaft Schätzungen: Im Gegensatz zu herkömmlichen RMS, die die Preise und Produkte der Wettbewerber nicht kennen, korrigiert unser Modell die inhärenten Korrelationen zwischen den Preisen der Fluggesellschaft und den Preisen der Wettbewerber.
• Antizipation der zukünftigen Preise der Wettbewerber: Durch die Schätzung der gesamten Marktnachfrage können die Auswirkungen der erwarteten Preise der Wettbewerber bei der Bestimmung der optimalen Preise der Fluggesellschaft berücksichtigt werden.
• Antizipation der Preisreaktionen der Wettbewerber: Das Verständnis der Preisreaktionen der Wettbewerber ermöglicht es der Fluggesellschaft, vorauszuschauen und die möglichen Reaktionen zu berücksichtigen, die ihr Preis auf dem Markt auslösen wird. Wir haben festgestellt, dass die Information unseres Modells über das erwartete Preisreaktionsverhalten der Wettbewerber als Stabilisator wirkt und eine Preisspirale verhindert.

Auch wenn ein Mitbewerber-RMS eine Prognose der zukünftigen Nachfrage bei Konkurrenz liefert, kann es dennoch durch die Kombination mit einer dynamischen Preisgestaltung gesteigert werden, die von einer Echtzeitansicht der Wettbewerberpreise in jeder Einkaufssitzung profitiert.

Ausblick auf die Zukunft des Airline Revenue Managements

Die COVID-19-Pandemie hat uns dazu veranlasst, über den Inhalt der historischen Datenbank des RMS nachzudenken. Bildet sie die Zukunft adäquat ab? Wir haben gesehen, wie die historische Datenbank sowohl unvollständig als auch veraltet sein kann. Das derzeitige Geschäftsumfeld hat diese beiden Mängel noch verschärft. Wir auf etwas setzen jedoch, dass mit neuen Umsatzmanagementtechniken, wie zum Beispiel einem wettbewerbsorientierten Umsatzmanagementsystem (das Unvollständigkeiten behebt) und einer aktiven Prognoseanpassung (der sich mit Obsoleszenz befasst), werden wir in der Lage sein, diese Mängel zu überwinden und neue Lösungen auf den Markt zu bringen, die einen Mehrwert für die Fluggesellschaften schaffen.

Referenzen:

Fiig et al. (2016) Dynamische Preisgestaltung – Die nächste Revolution im RM? JRPM

Fiig et al. (2018) Dynamische Preisgestaltung von Airline-Angeboten, JRPM

Fiig, Wittman, Trescases, (2019) Auf dem Weg zu einem wettbewerbsbewussten RMS, AGIFORS, Panama

Wittman, M.D., 2018. Dynamische Preismechanismen für die Luftfahrtindustrie: Theorie, Heuristiken und Implikationen. Ph.D. Dissertation, MIT.