去哪儿:互联网+以数据分析变革航空收益
当初进入深航,其实得益于杨威的想像力。人满为患的招聘展位前,他在挤不进去的情况下,把一架纸飞机扔向招聘人,成功赢得入围机会。
而在问到数学对他的最大影响时,杨威的回答是,把数学的统筹方法应用到航空收益管理上,提高了社会的效率。2003年毕业后加入深航,杨威任职收益管理项目经理,在深航一手创立了航班超售的模式,之后又在此基础上建立了去哪儿整套的收益管理体系,运用大数据为航空公司收益管理服务。
并非学IT出身的杨威,最终出色地转型成为一名互联网产品经理,管理着去哪儿最重要的团队和最赚钱的机票平台,从刚开始每天卖几十张票,到现在高峰时一天能卖30多万张,他是如何做到的?对于风口浪尖上的“互联网+”将会给航空市场和旅游业带来怎样的变革,他又是如何理解的?请看笔者对杨威的采访。
收益管理提升效率
问:你毕业之后的第一份工作是在深航?这跟你的专业似乎关系不大,是怎么想到进入民航业的?
杨威:上大学那会儿,我比较偏执,认为只有提高效率才对社会有益。临近毕业,我拒绝了北京一家金融企业的Offer和一家游戏公司邀我做合伙人的邀请,决定去看看别的机会。
那是2002年底的一场招聘会,在北京的老国展,我从北大坐了快两个小时的公交车,一路颠簸到了那里。门票钱也花了,在招聘会现场转了一圈都没发现特别合适的企业。正当我特别不甘心地准备离开时,在展馆门口,我看见了深航的柜台。
当时,我想起了老师曾给我讲过的一个数学应用。我念大学时一度怀疑学数学是不是将来找不到工作,但是老师讲,假设飞机上有100个座位,就像课堂上老有人翘课一样,飞机上也有人不来,座位就浪费掉了,可以设置一个数学模型把座位卖出去,操作好能多卖3%到5%的人,然后又让人来了以后不会找不到座位,这就是数学应用的领域。
于是我想投份简历试试。那时,深航的柜台被很多漂亮女生围得水泄不通,我挤不进去,就干脆把简历折成一架纸飞机,恰巧飞到了深航一个部门副总的脸上。他捡起来,打开看了看,然后递给他的助理。第二天,我就被叫去面试了。他跟我说,深航正准备做一个数据管理系统,你有没有兴趣过来?这正好跟我想做的东西不谋而合,也就是这样跟深航结缘的。
问:你在深航创立了航班超售的模式,建立运价管理系统,至今仍为国航体系使用,目前去哪儿为航空公司所做的收益管理体系都是基于此。你是怎么逐步建立这套系统的?
杨威:在深航,我做的就是老师跟我讲过的那些,用数学模型来提升客座率。
我们现在给十几家公司做收益管理相关的业务,包括东海航、青岛航、乌鲁木齐航、深航。举个最简单的例子,飞机是活的,可以飞来飞去,从深圳飞北京也可以,飞西安也可以,我们把去哪儿的数据收集之后告诉航空公司从哪儿到哪儿更热门,比如像成都有糖酒会,消费者可能大量往返成都,如果航空公司不知道,飞机还在飞旅游航线,很多人就买不到票。
消费者搜索情况一定会比预定要早一周,我们会根据搜索数据告诉航空公司哪个航线预期不够卖,哪个航线预期可能会有多余,哪个市场比较冷或者比较热,把数据给他们重新调飞机。飞机里面有不同的座位布局,737系列里最小的只有120个座位,最大的能到190个,中间相差70个座位,两架飞机一对调,客源多的航线上多了70个座位,客源少的刚好把飞机坐满,两边都坐满,航空公司用同样的飞机运送了最多的客人。
问:具体怎么应用?记得之前青岛航首航时,去哪儿和青岛航做过深层次合作,通过去哪儿平台的销售比例超过9成。
杨威:我们第一个提供系统帮助它做网络规划,航空公司可能新开十条航线,我们给它重新做排序,哪条航线在哪个月客源结构会最好,卖出来的客人最多,赚的钱最多。
除此之外我们还帮它做渠道和控制,在哪个渠道里面做哪种推广更适合渠道的特点。我们会通过用户号码归属地等信息进行精确筛选,帮航空公司挑选了20、30万人,每天提高30%、40%的客源,客源航线多了20%左右。事实上这个需求一直存在,只不过大家觉得探亲是一个昂贵的事情,当有了精确定向的产品之后,对消费者来讲,带着家人去探亲,可能成本就变得可以接受了。
“互联网+”的变革
问:你来到去哪儿,从刚开始每天卖几十张票,到现在高峰时一天能卖30万,成为全国最大的机票销售平台,是怎么做到的?这中间经历过什么?
杨威:我觉得我们的两个基准点一直没有变化。一是持续在做机票的业务,并且非常专注地只做旅游。二是一直都专注以消费者的需要来提供产品,比如某个公司说你们可以把价格提得高一点,以现在的用户基础很容易利润翻倍,但我们判断如果最后动摇了消费者的体验,我们不愿意做,包括我们做很多功能,自己折腾的东西不多,主要还是基于消费者做功能。
第二个就是TTS交易系统,为的就是保证票的安全和资金的安全。我们发现消费者的资金安全与购票的成功率有很大关系,所以当时做了一个系统,帮助消费者管理下单和交易,保证消费者资金安全和乘机保证。我们比支付宝和淘宝更领先,支付宝是消费者自己验货,我们是去哪儿出面验机票真伪。
到2012年,第三个大的转折是无线。我们是率先把买票的功能推到智能手机上,最早做的时候还是塞班系统。
问:你一直关注行业的前端,“互联网+”会对民航业和在线旅游业带来哪些大的变化?如何应对?
杨威:变革是必然的,可以举几个例子。第一个例子,原来航空公司想和客人之间建立信息沟通非常困难,根本不知道客人关心什么,通过我们的收益辅助系统模块,可以把客人的搜索信息提供给航空公司,让航空公司做更好的决策,这是数据化带来的好处。反过来,航空公司可以定向为某个用户群体单独设置产品。比如我们现在和航空公司在做的学生票,航空公司其实想卖三折四折票给学生,但是它要验证学生证,通过谁来验?航空公司和代理人都很难做到,我们正在通过去哪儿网的大数据来帮航空公司辨别学生身份。
第二个,我们把机票的信息、车和酒店的信息打通,比如航班因为各种原因取消,原来订的酒店住不了要赔第一晚的房费。现在我们在试验,取消之后帮你退一半的钱,然后我们把这个房间再卖给别人。
我觉得旅游业在未来有两个大的地方会创造非常好的社会价值,一是通过有效率的组织,通过大规模的数据筛选,帮助消费者做决策。
二是提高效率,旅游行业生产资料利用率很低,举个例子,很多新疆导游一年只能工作五个月,还有七个月空闲,如果干第二份工作,在一年收入提升20%的情况下,他的每次服务单价还能下降30%。不管飞机座位,还是导游服务时间,还是车,甚至景区的接待能力、餐馆的接待能力都出现这种情况。我们怎么样帮助客户提高效率,未来一定有组合拳。
一个比较美好的旅游业的未来,是旅游行业和生产消费环节统一,生产散布在全球各地,消费也要散布在全球各地,运输只是其中一环,可以二次重组。
在做到整个旅游行业的50%之前,我依然会追求规模,依然会想办法利用现有的规模不停地去驱动更多的消费者和商户在这个体系内,然后去提高商业价值。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22