AVIO KOMPANIJE: KAKO DO ODGOVORA NA KRIZU?

U 2019. izračunali smo da analitika predstavlja mogućnost za globalnu avijaciju do 40 milijardi dolara, samo u maloprodaji. Realnost za vazduhoplovstvo se od tada potpuno promenila, ali značaj analitike nije: omogućio je industriji da reaguje i upravlja mrežama i komercijalnim funkcijama na način koji je spretniji nego ikad.

U mnogim avio-kompanijama komercijalne funkcije prihvatile su nove podatke i načine poslovanja, a sledeći izazov je učiniti to u velikom obimu. Sa COVID-19, neviđeni obim raspada mreže znači da su istorijski komercijalni podaci postali manje relevantni. Mrežni timovi traže uputstva o tome gde bi trebalo da rasporede kapacitete. Marketinški timovi bi verovatno imali koristi od novih podataka za usmeravanje promocija i poboljšanje efikasnosti marketinške potrošnje. A prodajni timovi se bore da prevaziđu prodajne inicijative konkurenata.

Predviđanje povratne potražnje putnika biće od vitalnog značaja za rešavanje nekih od ovih pitanja i napredak u novoj stvarnosti. Donosioci odluka bi se trebali zapitati gde analitika može dodati vrednost, šta im treba od njihove platforme podataka i kako će njihov standardni način rada morati da se promeni.

Odgovor na krizu

Od septembra 2020. godine, naši modeli su ukazivali da avio-industrija posluje sa samo oko 55 procenata pred kriznog kapaciteta i uglavnom je ograničena na domaće rute. Ukupan prihod ove industrije može pasti za više od 400 milijardi američkih dolara za 2020. godinu u celini, a neke zemlje možda neće videti povratak na prepandemijski nivo raspoloživih kilometara sedišta do 2023.

Menadžeri prihoda bili su u središtu upravljanja ovom krizom. Neki su se pokazali spretni i snalažljivi u usvajanju novih podataka, a to je dovelo i do novih načina rada.

Menadžeri prihoda i mreže blisko su sarađivali kako bi razumeli nekonvencionalne signale potražnje i u skladu s tim donosili odluke o ruti, kapacitetu i cenama. Neke avio kompanije su formalizovale ovu saradnju u komercijalne „nervne centre“, s ciljem povećanja preciznosti predviđanja potražnje.

Na početku pandemije, avio kompanije su postigle različit stepen napretka nadograđujući svoje tehnološke pakete i dodajući analitičke mogućnosti. Čini se da ovi tehnološki paketi nisu pripremljeni za trenutni i značajan poremećaj komercijalnih funkcija izazvan trenutnom krizom. Bezbrojni sistemi još uvek nisu kalibrisani niti da bi iskoristili mogućnosti koje nudi analitika, niti da bi uzeli u obzir tekuće promene u ekonomskom okruženju:

• Modele izbora potrošača treba ažurirati. Prioriteti i preferencije kupaca su se promenili i verovatno će to i dalje činiti tokom naredna 24 meseca. Stoga postojeći modeli izbora, koji se zasnivaju na prošlim podacima, verovatno neće precizno predvideti potražnju.
• Modeli tržišnog udela ne uzimaju u obzir nedavne događaje. Većina alata za podršku odlukama zasniva se na istorijskim podacima, pa se bore da se nose sa trenutnim poremećajima u industriji. Jedan od primera je analiza kvaliteta usluge, koju su avio kompanije koristile za utvrđivanje tržišnog udela na rutama.
• Istorijski podaci koje koriste modeli zaliha više nisu relevantni. Sistemi upravljanja prihodom uglavnom se oslanjaju na zastarele krive potražnje da bi vodili promene zaliha, ali oblik i nagib potražnje nastaviće da se razvijaju u narednih nekoliko godina.
• Mrežni timovi se bore da se nose sa brzo promenljivim rasporedima. Kasnije ili u poslednjem trenutku promene objavljenih rasporeda postale su mnogo češće poslednjih meseci, čak i u poređenju sa prethodnim kriznim situacijama. Ova stalna ažuriranja otežavaju putnicima poređenje rasporeda sa konkurentima.

Koje su potrebe moje platforme podataka?

Dnevni skupovi podataka o pretrazi leta su veliki obično oko dva terabajta. Opisne kontrolne table za praćenje potražnje, poput Air Travel Pulse (koje je razvilo Međunarodno udruženje vazdušnog transporta), sastavljene su relativno brzo tokom krize. Ali potreban je znatan napor da bi se postavili pravi cevovodi za podatke i automatizovalo čišćenje podataka. Tokom poslednjih nekoliko meseci, mnoge kompanije su razumljivo naglasile brzinu na tržištu nad skalabilnošću.

Mogući sledeći korak za avio-kompaniju sa funkcionalnom kontrolnom tablom potražnje je razvijanje sveobuhvatne strategije platforme podataka, koja će verovatno uključivati dodavanje sloja integracije podataka. Kombinovanjem tradicionalnih i novih izvora podataka, ovaj sloj bi učinio ukupnu arhitekturu podataka fleksibilnijom i lakšom za uvećanje, a takođe može automatski poticati uvide u poslovne domene kao što su marketing i upravljanje partnerskim odnosima (PRM). Dodavanje ovog sloja za integraciju podataka zahtevaće znatan napor i ulaganje, a kompanijama će verovatno biti potrebna i platforma u oblaku, sloj analitičkog skladišta podataka i tim koji održava platformu podataka.

Fokus budžeta avio kompanija je na novim izvorima podataka (a vidimo da neke avio kompanije finansiraju i do 30 procenata više za ove informacije i inženjerske timove potrebne da ih koriste). Prevođenje najava o ograničenjima putovanja u realnom vremenu u tačke podataka koje se mogu integrisati u kontrolnu tablu potražnje i dalje će biti presudno, pa avio-kompanije moraju takođe osigurati da imaju uspostavljen tim za nauku podataka koji dobro raspolaže za razvoj i održavanje takvog modela.

Pronaći vreme i resurse potrebne za sprovođenje ovih nadogradnji biće izazov, posebno tokom pandemije. Međutim, stabilan uticaj je malo verovatan bez integrisane, fleksibilne platforme podataka.

Koji se načini rada mogu zadržati i koje treba promeniti?

Transparentnost i jasno razumevanje načina na koje se nova stvarnost razlikuje od stare bit će ključni za izgradnju poverenja. Primetili smo četiri prakse koje uspešni timovi koriste da bi se prilagodili i preoblikovali svoje načine rada kao odgovor na promenljive okolnosti:

• Razbiti silose. Međuresorno usklađivanje (uključujući timove za planiranje, PRM i upravljanje prihodima) uvek je bilo ključno za razvoj i sprovođenje agilnih komercijalnih strategija. Prema našem iskustvu, timovi koji su se tokom krize okupljali u „nervnim centrima“ sa više silosa mogli su glatko da pređu na nove komercijalne strategije. Minimalne mrežne sastanke treba prebaciti sa tradicionalnih mesečnih poludnevnih događaja na nedeljne dodirne tačke tokom kojih timovi zajedno gledaju na kontrolnu tablu.
• Pustite prošlost. Umesto da manje promene pripisuju nasleđenim procesima, timovi bi trebalo da prihvate i usvoje nove načine rada za svaki korak ključnih procesa. Do sada se to ne dešava uvek. Na primer, neke avio kompanije su koristile nove podatke i pristupe, ali i dalje koriste stare komercijalne izveštaje za konačno odlučivanje. Avio kompanije koje u potpunosti integrišu nove pristupe mogu biti agilnije i fleksibilnije; videli smo nisko tarifne prevoznike sa naprednim end-to-end analitičkim mogućnostima kako postavljaju kapacitete na nove rute pre nego što su njihovi naslednici uopšte održali sastanak o odluci.
• Stvorite transparentnost oko algoritama. Algoritme može biti teško razumeti naučnicima podataka, a kamoli mnogim domenskim i funkcionalnim stručnjacima koji se okupljaju da rade u mešovitim timovima. Timovi podataka koji mogu stvoriti transparentnost oko svojih algoritama (na primer, obezbeđivanjem vidljivosti duž cevovoda podataka i stvaranjem drugih kontrolnih tabli specifičnih za funkciju) mogu generisati uplate iz različitih domena i brže obučiti svoje algoritme.
• Razviti strateška partnerstva za podatke. Tipično je neefikasno da pojedinačni prevoznici poseduju sve podatke ili razvijaju sve odnose koji su im potrebni da bi ostali na vrhu brze evolucije u alternativnim izvorima informacija. Srećom, povećali su se dobavljači usluga koji mogu pomoći avio-kompanijama da se kreću u predelu podataka koji se brzo menja.

McKinsey