Havayolu Gelir Yönetimi: Akademi Pratiğin Neresinde?

... konulu sunumlar: "Havayolu Gelir Yönetimi: Akademi Pratiğin Neresinde?"— Sunum transkripti:

1 Havayolu Gelir Yönetimi: Akademi Pratiğin Neresinde?
Ş. İlker Birbil

2 Havayolu Gelir Yönetimi?
Tahmin Yöntemleri İstatiksel araçlar Eksik verilerin çözümlenmesi Müşteri Davranışları Birey seçim modelleri Fayda modelleri Kapasite Kontrol Kontrol mekanizmaları Statik ve dinamik modeller Tek Uçuşlu Problem Modelleme yaklaşımları Çözüm yöntemleri Ağ Problemi Bütünsel yaklaşım Problemin ayrıştırılması Açık Arttırma Açık arttırma türleri Oyun teorisi yaklaşımları Pazar Tepkisi Modelleri Talep fonksiyonları Pazar paylaşımı Ücretlendirme Dinamik ücretlendirme Promosyonlar Gerçekleştirme Veritabanı yönetimi Organizasyon yapısı

3 Neden? THY “Airmax 6.0 Revenue Manager” Öngörülen Gelir Artışı: %5
Amerikan Havayolları 1.4 Milyar USD Ek Gelir ( ) İngiliz Havayolları Gelirde %1 Artışın Karşılığı: Yıllık 70 Milyon GBP (2000) THY “Airmax 6.0 Revenue Manager” Öngörülen Gelir Artışı: %5 (2005)

4 Sunum İçeriği Giriş ve Tanımlar Pratik Akademi Sonuç ve Öneriler

5 Temel Kavramlar Havayolu Gelir Yönetimi İptal ve Yakma
Bir uçuş ağındaki uçakların kapasitelerinin belirli bir zaman dilimi içinde farklı ücret sınıfları arasında geliri en yüksekleyecek şekilde atanması Havayolu Gelir Yönetimi Uçuştan önce rezervasyonun iptali Kalkış sırasında uçağa gelmeme İptal ve Yakma Bilet yakma ve iptalleri gözönünde tutarak uçağa (sınıfa) kapasitesi üzerinde rezervasyon kabul etme Çifte Rezervasyon Uçuş kapasitesinin sınıflara atanması Tüm uçuşların kapasitelerinin ayrılması Tek Uçuş ve Ağ Problemleri

6 Tek Uçuş Problemi Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon
Sonu

7 Ağ Problemi CAI → IST → MOW Rota 1: IST → MOW Rota 2:
AMS JFK IST CAI → IST → MOW Rota 1: IST → MOW Rota 2: THR CAI Merkez ve Uç Noktalar (Hub-and-Spoke)

8 Uçuş Ağı ve Rotalar Uçuş Rotası

9 Kontrol Politikaları ve Modeller
Talep edilen yer için beklenen gelire göre atama yapılması Teklif Fiyatlama Parçalı ya da iç içe geçecek şekilde uçak kapasitesinin önceden paylaştırılması Rezervasyon Limitleri ve Koruma Aralıkları Kapasitenin sınıflara rezervasyon süresinin başında atanması Statik Modeller Kapasitenin zaman içinde ayrılacak yerden beklenen gelirin tahminine göre atanması Dinamik Modeller

10 Statik Model Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

11 Dinamik Model Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

12 Statik Model ile Dinamik Yaklaşım
Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

13 Çözüm Yöntemleri Tek Uçuş Ağ Problemi Dinamik programlama
Markov karar süreçleri Doğrusal programlama Simulasyon Sezgiseller Tek Uçuş Bütünsel yaklaşımlar Ayrıştırma Ağ Problemi

14 Ayrıştırma CAI → IST → MOW Rota 1: IST → MOW Rota 2: MOW AMS JFK IST
THR AMS JFK CAI CAI → IST → MOW Rota 1: IST → MOW Rota 2:

15 Ayrıştırma CAI → IST → MOW Rota 1: IST → MOW Rota 2: Zaman Çizelgesi
Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu (Rota 1) Rezervasyon Sonu (Rota 2)

16 Çözüm Uçuş Rotası 6-8 Saat Çözüm Süresi

17 Akademi – Pratik Varsayımlar, varsayımlar, varsayımlar...
Ağ modellerinin tam anlamıyla çözülememesi Uygulanabilir değil optimum çözümde ısrar Çalışmaların teknik seviyede kalması Türkiye’deki uygulamaların az bilinmesi Gelir yönetimi ile ücretlendirmeyi birleştirememe

18 Pratik – Akademi Yeni sistemlere karşı direnç
Akademiye karşı zaman zaman güvensizlik Sezgisel ve basit çözümler ile yetinme Kolayca Türkiye dışındaki çözümlere yönelme Yeni akademik çalışmaları takip etmeme Geri dönüşü uzun vadede olacak işlere katılmama

19 Sonuç ve Öneriler Tek uçuşlu çözümlerden ağ problemlerine geçecek daha çok çalışmaya ihtiyaç var Kapasite atama problemlerinin ücretlendirme de göz önünde tutularak çözülmesi gerekli Akademik çalışmaların pratik karşılıkları yaratılabilir Türkiye’de bu konuda bilgi birikiminin hızla artıtığı gözardı edilmemeli Birlikte çalışma kanallarını geliştirmenin yolları aranmalı