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

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

Neden? THY “Airmax 6.0 Revenue Manager” Öngörülen Gelir Artışı: %5 Amerikan Havayolları 1.4 Milyar USD Ek Gelir (1988-1991) İngiliz Havayolları Gelirde %1 Artışın Karşılığı: Yıllık 70 Milyon GBP (2000) THY “Airmax 6.0 Revenue Manager” Öngörülen Gelir Artışı: %5 (2005)

Sunum İçeriği Giriş ve Tanımlar Pratik Akademi Sonuç ve Öneriler

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

Tek Uçuş Problemi Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

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)

Uçuş Ağı ve Rotalar 600.000 Uçuş Rotası

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

Statik Model Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

Dinamik Model Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

Statik Model ile Dinamik Yaklaşım Zaman Çizelgesi Rezervasyon Başlangıcı Rezervasyon Sonu

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

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:

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

Çözüm 600.000 Uçuş Rotası 6-8 Saat Çözüm Süresi

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

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

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