[发明专利]一种基于舱级组的收益管理方法和系统在审

专利信息
申请号: 201710596956.6 申请日: 2017-07-20
公开(公告)号: CN107481036A 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 刘震;何建秋;周兴;南建星;王海宇 申请(专利权)人: 天津伊翔运达网络科技有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q50/30
代理公司: 北京市中闻律师事务所11388 代理人: 蒋玉
地址: 300000 天津市滨海新区中新生态城中*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 舱级组 收益 管理 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明设计数据分析技术领域,特别是指一种基于舱级组的收益管理方法和系统。

背景技术

收益管理是一门关于产品定价、销售与管理的科学;其目标是在合适的时间将合适的产品以合适的价格售给合适的顾客,以取得收益的最大化,从而实现利润的最大化。

收益管理的基本方法是通过对历史数据的统计分析来归纳提炼出顾客对各种价格在不同时期的承受能力和反应,并结合市场需求、时间因素等,将顾客分成不同的群体。对于不同的顾客群体,为同一产品从收益而不是从成本的角度确定不同的价格。上述的方法将顾客分成不同的群体到为同一产品确定不同的价格,从确认合适的时间,合适的产品,合适的价格到确认合适的顾客,无一不需要收集大量的信息,作精确的分析判断。由此可以看出,收益管理的这种基本方法是一种典型的大数据分析算法,能够根据多个约束条件最终确定输出值。

传统的收益管理系统包含以下几方面的模块:数据导入、预测、优化、人工干预功能。其中预测模块是通过计算机算法预测各顾客群每天的需求、销售等情况,使得决策者可以及时根据市场情况确定价格和制定、修改销售策略。以航空公司对于每一舱级(Class)的预测为例,其是通过基于历史数据和当前数据,预测某一特定时间段内对于每一航班航段的每一舱级的需求。

现有的收益管理系统支持对每个票价等级的需求单独预测,分舱位预测是根据每个舱位的历史数据情况,独立预测各个舱位未来的需求情况。这种做法的前提假设是,每个票价等级的需求是完全独立且互不干扰的(比如说,买全价票的客人不可能买8折或9折的票)。但许多航空公司的现实情况却与此不符,因此也导致现有的分舱位预测功能存在如下不足:

第一,现在航空公司普遍采用舱级嵌套的模式售卖同一物理舱位下不同的逻辑舱级,因此更需要的是基于大舱位或者舱级组的综合预测,以便进行统一的控制,而分舱位预测则达不到这种要求。

第二,假如航空公司的每种票价都带有严格的限制条件,这一假设前提能够成立,但目前许多航空公司的票价政策中普遍没有采用严格区分票的价限制条件;例如:全价票的客人很可能买8折或9折的票,只要它开放)。所以,每个票价等级单独预测的做法也不合适此类票价限制政策。

第三,因为需要每个舱位独立预测需求,导致整体预测时间较长,对预测效率有较大的影响。

发明内容

针对现有技术中的针对航空公司舱级预测技术存在的问题,本发明实施例的目的是提出一种基于舱级组的收益管理方法和系统,能够更为精确的。

为了实现上述目的、本发明实施例提出了一种基于舱级组的收益管理方法,包括:

获取航班的航班参数,所述航班参数至少包括以下的一种:航班信息、航班时间、航段信息、舱位信息、舱级信息、航班的航节信息、航班的航段信息;

将航班的舱位根据划分为N个舱级组,并针对每一舱级组生成预测结果;其中所述预测结果为该采集点的每一舱级组对应的需求数、销售数、登机数。

其中,所述方法还包括:在生成了预测结果后,对预测结果进行优化,以生成最终结果; 其中所述最终结果包括座位分配组合和价格设定方案。

同时,本发明实施例还提出了一种基于舱级组的收益管理系统,包括:预测模型与算法模块、收益管理系统数据库;

其中所述预测模型与算法模块用于从收益管理系统数据库中获取航班的航班参数,所述航班参数至少包括以下的一种:航班信息、航班时间、航段信息、舱位信息、舱级信息、航班的航节信息、航班的航段信息;且所述预测模型与算法模块还用于将航班的舱位根据划分为N个舱级组,并针对每一舱级组生成预测结果;其中所述预测结果为该采集点的每一舱级组对应的需求数、销售数、登机数。

其中,所述系统还包括:优化模型与算法模块,用于在生成了预测结果后,对预测结果进行优化以生成最终结果;其中所述最终结果包括座位分配组合和价格设定方案。

其中,所述系统还包括:用于存储历史数据的订座系统数据库、离港系统数据库、航班信息数据库。

本发明的技术方案具有以下优势:本发明实施例提供了一种基于舱级组的收益管理方法和系统,能够按舱级组进行预测所。这样带按舱级组进行预测具有以下的优点:

第一,支持航空公司普遍采用舱级嵌套的销售模式,便于对各个舱级组进行统一的控制,而分舱位预测则达不到这种要求,而舱级组可以满足航空公司的要求;

第二,对于航空公司按照不同舱级的票价政策(如退改签、里程累积等)划分舱级组,可以更准确的预测不同的目标客户群体的需求;

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