Airline Yield Management: Jeden Sitzplatz zum richtigen Preis füllen

Airline-Yield-Management ist keine einfache Übung im Ausverkauf von Flügen. Es ist ein Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen: Eine Fluggesellschaft muss ein festes, verderbliches Sitzplatzinventar auf Kundensegmente mit unterschiedlicher Zahlungsbereitschaft, Buchungsfenstern, Stornierungsverhalten und Reisewert verteilen.

Das Ziel ist es, den erwarteten Netzwerkertrag zu maximieren, nicht nur die Passagierzahl oder den Auslastungsfaktor. Ein Flug kann voll ausgelastet abfliegen und dennoch finanziell unterperformen, wenn zu viel Inventar früh zu niedrigen Tarifen verkauft wurde, während später höherwertige Nachfrage abgewiesen wurde.

Das zentrale Optimierungsproblem

Jeder Flug hat eine begrenzte Anzahl an Sitzplätzen, aber die Nachfrage nach Flügen kommt sequenziell und stochastisch. Ein Revenue-Management-System muss entscheiden, ob es eine Buchungsanfrage jetzt annimmt oder Kapazität für eine potenziell wertvollere Anfrage später schützt.

In einem vereinfachten Einzelstreckenmodell legt die Fluggesellschaft Buchungsgrenzen oder Schutzstufen für jede Tarifklasse fest. Ein Freizeittarif von 79 € kann beispielsweise 90 Tage vor Abflug verfügbar sein, jedoch nur, bis das System entscheidet, dass die verbleibende Kapazität für die erwartete flexible Nachfrage von 240 € näher am Abflug wertvoller ist.

Von Tarifklassen zur Netzwerksteuerung

Traditionelle Systeme verwenden verschachtelte Buchungsklassen: niedrigere Tarife schöpfen aus demselben Pool wie höhere Tarife, aber das Gegenteil ist nicht der Fall. Wenn ein Niedrigtarif-Kontingent geschlossen wird, ist der Sitzplatz nicht verschwunden; er wurde für einen zahlungskräftigeren Kunden reserviert.

Moderne Netzwerk-Carrier gehen noch weiter. Sie bewerten den Ursprungs-Ziel-Wert jeder Anfrage. Ein Passagier, der von Bangkok über Doha nach Frankfurt reist, kann wertvoller sein als ein Passagier, der nur die Strecke Bangkok–Doha nutzt, selbst wenn der Kurzstreckentarif für sich genommen attraktiv aussieht. Dies ist als Netzwerk-Erlösmanagement oder O&D-Steuerung.

Die Data-Science-Ebene: Prognose der unbegrenzten Nachfrage

Der schwierige Teil ist, dass beobachtete Buchungen durch die eigenen Verfügbarkeitskontrollen der Fluggesellschaft zensiert werden. Wenn eine Niedrigtarifklasse schließt, kann die Fluggesellschaft nicht direkt beobachten, wie viele zusätzliche Passagiere es gekauft hätten. Erlösmanagement-Teams schätzen daher unbegrenzte Nachfrage: die Nachfrage, die sich materialisiert hätte, wenn der Bestand verfügbar geblieben wäre.

Typische Merkmalsätze umfassen Buchungskurven, Wochentagseffekte, Saisonalität, Feiertage, Kapazität der Konkurrenz, Veranstaltungskalender, Suchaktivität, Verkaufsland, Stornierungsraten und historische Verkaufsmuster (Sell-up-Muster). Statistische und maschinelle Lernmodelle erzeugen Nachfrageverteilungen und keine einzelne Prognose, da das System sowohl Unsicherheit als auch durchschnittliche Nachfrage berücksichtigen muss.

Schutzstufen und erwarteter Grenzertrag pro Sitzplatz

Die Entscheidungsregel ist konzeptionell einfach: Ein Antrag mit niedrigerem Tarif wird nur angenommen, wenn sein Erlös den erwarteten Grenzwert des freigehaltenen Sitzplatzes für die zukünftige Nachfrage übersteigt. In der Praxis ist die Berechnung komplex, da Flüge mehrere Streckensegmente, Anschlussreiserouten, Tariffamilien, Überbuchungsgrenzen und Effekte der Kundenwahl umfassen.

Die Forschung zu dynamischen Sitzplatzverwaltungsmodellen modelliert die Fluggesellschaftsnachfrage als diskreten stochastischen Prozess und zeigt, dass Preis- und Verfügbarkeitsentscheidungen auf kritische Entscheidungszeiträume reduziert werden können, anstatt für jeden möglichen Zeitpunkt eine separate Entscheidung zu benötigen. Lesen Sie die ursprüngliche Transportation-Science-Studie.

Überbuchung ist Teil des Ertragsmanagements

Da Stornierungen und No-Shows in der Summe vorhersehbar sind, optimieren Fluggesellschaften auch ein Überbuchungsniveau. Das System wägt die Einnahmen aus dem Verkauf eines zusätzlichen Sitzplatzes gegen die erwarteten Kosten für verweigerte Beförderung, Unterbringung, Entschädigung und Reputationsschäden ab. Das optimale Überbuchungsniveau ist daher strecken-, kabinen-, saison- und buchungsklassenspezifisch.

Data-Science-Erkenntnis

Yield Management hängt von der Vorhersage der Nachfrage ab, die die Bestandskontrollen verbergen. Die wichtigste analytische Erkenntnis ist, dass beobachtete Verkäufe nicht dasselbe sind wie die tatsächliche Nachfrage: Eine ausverkaufte Buchungsklasse kann eine starke Nachfrage, eine absichtlich enge Buchungsgrenze oder beides widerspiegeln. Deshalb verwenden Fluggesellschaften zensierte Nachfrageschätzung, probabilistische Prognosen und Optimierung, anstatt lediglich die Verkäufe von gestern zu extrapolieren.

Glossar

Ertrag

Passagierertrag pro Passagierkilometer oder, allgemeiner, der Ertrag pro verkauftem Passagier oder Sitzplatz.

RASM

Ertrag pro verfügbarer Sitzmeile; eine gängige Kennzahl für den Einheitsertrag von Fluggesellschaften.

Lastfaktor

Der Anteil der verfügbaren Sitzplätze, die von zahlenden Passagieren belegt sind. Ein hoher Lastfaktor bedeutet nicht automatisch eine hohe Rentabilität.

Tarifstufe

Eine Buchungsklasse mit einem bestimmten Preis, Verfügbarkeitslimit und einer Reihe von Ticketregeln.

Schutzstufe

Die Anzahl der Sitzplätze, die für potenziell höherwertige zukünftige Nachfrage zurückgehalten werden.

Unbeschränkte Nachfrage

Eine Schätzung, wie viele Kunden gebucht hätten, wenn Sitze oder Tarife nicht durch Bestandskontrollen gesperrt worden wären.

O&D-Steuerung

Origin-and-Destination-Steuerung: Zuweisung von Kapazitäten auf der Grundlage des Werts der gesamten Reiseroute eines Passagiers, nicht nur eines einzelnen Flugsegments.

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