CC BY
114
5. Мелешин К.Ю . Организация мониторинга угроз экономической безопасности с применением информационно-аналитических систем // Государство и рынок: механизмы и методы регулирования в условиях преодоления кризиса: В 2 т. / под ред. д-ра экон. наук, проф. С.А. Дятлова, д-ра экон. наук, проф. Д.Ю. Миропольского, д-ра экон. наук, проф. В.А. Плотникова. СПб.: Астерион, 2010. Т. 2. С. 152-159.
6. Мелешин К.Ю. Выявление потенциальных угроз экономической безопасности социально-экономических систем как основа стратегического управления // Устойчивое развитие социально-экономических систем: вопросы теории и практики (Безопасность и устойчивое развитие экономики России: вопросы теории и практики): сб. материалов 1-й Международной научно-практической конференции. Казань: Изд-во К(П)ФУ, 2011.
7. Слизская В.П. Управление финансовой безопасностью предприятия в условиях нестабильности // Проблемы современной экономики. 2009. № 4 (24). С. 35-41.
8. Уемов А.М. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.
9. Хорват П. Концепция контроллинга: Управленческий учет. Система отчетности. Бюджетирование / пер. с нем. 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.
10. SfezL. Critique de la decision. 3 ed. Paris: Press de la FNSP, 1981.
i
ЕВ. НОСОВА
Елена Викторовна НОСОВА — аспирантка кафедры экономической ки бернетики и экономико-математических методов СПбГУЭФ.
В 2008 г. окончила СПбГУЭФ.
Автор 5 публикаций.
Область научной специализации — моделирование процессов управле ния доходами.
^ ^ ^
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОДАЖ БИЛЕТОВ В АВИАКОМПАНИИ НА УРОВНЕ РЕЙСА*
Воздушный транспорт является неотъемлемой составной частью мировой экономики. В условиях прогрессирующего международного разделения труда и роста международных экономических и культурных связей его значение для мирового хозяйства становится все более существенным. В России, с ее огромной территорией и удаленностью некоторых районов от политических и экономических центров страны, воздушный транспорт всегда играл особую роль. Он относится к числу наиболее динамически развивающихся отраслей. Активно идет процесс интеграции крупнейших авиакомпаний России в мировую индустрию авиаперевозок.
Авиационная отрасль функционирует в условиях ожесточенной конкуренции как между авиатранспортными предприятиями, так и между авиакомпаниями, с одной стороны, и транспортными фирмами различных видов транспорта — с другой.
Вследствие того, что авиатранспортный бизнес обладает низкой рентабельностью, авиакомпании стремятся к любому, даже весьма незначительному, улучшению показателей финансовых результатов их деятельности. Ситуация на современном рынке авиаперевозок требует от его участников применения всех доступных средств увеличения прибыли. В частности, любая авиакомпания стремится к максимизации доходов от продажи билетов. Одним из путей максимизации дохода в гражданской авиации является применение методов управления доходами (Revenue Management) — оптимизации продаж билетов на рейсы путем установления ограничений на количество доступных мест в различных ценовых классах [3]. Управление доходами позволяет интенсивнее использовать имеющиеся у авиакомпаний ресурсы, тем самым увеличивая их прибыль. Автоматизация управления доходами существенно расширила возможности авиакомпаний в области ценообразования, оперативной работы с тарифами и классами бронирования, долгосрочного и текущего прогнозирования спроса и выставления более сбалансированного предложения [1].
ГРНТИ 73.37.81 © Е. В. Носова, 2011 Публикуется по рекомендации д-ра техн. наук, проф. Г.М. Фридмана.
Управление доходами в авиакомпаниях России находится в начале своего развития, в то время как зарубежные перевозчики применяют его методы с момента разработки: теория управления доходами как область исследования операций зародилась в 70-е годы прошлого века именно исходя из нужд авиации. Поэтому сегодня российские авиакомпании начинают активно использовать программные инструменты для составления оптимального расписания, ценообразования и управления доходами, в основе работы которых лежат различные математические модели.
При этом большинство небольших региональных авиакомпаний вообще не знакомо с практикой управления доходами или пытается применять некоторые методы в ручном режиме (без использования автоматизированных систем). Если крупные авиакомпании могут позволить себе приобретать относительно дорогие западные продукты, производящие оптимизацию продажи билетов на уровне сети маршрутов, то небольшим региональным авиакомпаниям необходимо начинать с оптимизации на уровне рейса, которая требует меньших вычислительных, а значит, и финансовых затрат. Поэтому важно понять, какие модели применительно к российской действительности наиболее результативны.
Деятельность авиакомпании в процессе управления доходами включает:
• сегментацию рынка и ценообразование — создание набора тарифов, отличающихся друг от друга ценой и набором правил применения. Эти тарифы объединяются в ценовые классы;
• сбор статистики пассажиропотока — история продаж авиабилетов в разных ценовых классах сохраняется в базе данных авиакомпании;
• прогнозирование спроса — определение параметров распределения спроса на ценовые классы и прогнозирование спроса на рейсы, вылетающие в будущем;
• определение сверхлимитной вместимости — определение оптимального количества продаваемых на рейсе мест. Это количество может быть больше, чем физическая емкость самолета, в расчете на неявки пассажиров к регистрации;
• оптимизацию распределения ресурса мест между ценовыми классами — расчет ограничений продаж по классам для удовлетворения спроса категорий покупателей, приносящих максимальный доход;
• организацию процесса продаж;
• регистрацию пассажиров на рейсы.
Для того чтобы протестировать различные методы прогнозирования и оптимизации распределения ресурса на эффективность, необходимо применить их в одной и той же ситуации. Это невозможно в реальных условиях, так как спрос на каждый авиарейс уникален и не повторяется и нельзя продать билеты на один и тот же рейс дважды, используя разные стратегии. Поэтому возникает необходимость в имитационном моделировании процесса продажи билетов авиакомпанией. В предложенную модель работы авиакомпании в части управления доходами входят генерация потока покупателей на основе заданных исходных данных, функции системы управления доходами: прогнозирование спроса на рейс, расчет виртуальной вместимости рейса и оптимизация распределения ресурса мест, а также симулятор продажи авиабилетов сгенерированному потоку покупателей с учетом рассчитанных системой управления доходами пределов продаж и симулятор процесса регистрации.
Реальная система управления доходами взаимодействует с другими информационными системами, которые использует авиакомпания. На рис. 1 представлена схема информационных потоков.
Система бронирования
Система управления доходами
Статистика продаж билетов
Прогнозирование
Система регистрации
Данные о неявках
Расчет сверхлимитной вместимости
Система бронирования
Система учета доходов
Средняя цена класса
Расчет оптимальных пределов продаж
Рис. 1. Обмен данными в системе управления доходами
Система бронирования содержит всю информацию о состоянии ресурса авиакомпании и планируемом его использовании. В рамках системы вводится полетное расписание с указанием типов воздушных судов и их провозных емкостей, устанавливаются ценовые классы для продажи авиабилетов и их пределы бронирования на каждый отдельный рейс. На собственных пультах системы бронирования агенты по продаже авиаперевозок совершают бронирование пассажиров, тем самым выбирая свободные места на рейсах. Таким образом, в каждый момент времени система имеет информацию о реальном количестве забронированных авиабилетов на рейсах авиакомпании.
Система регистрации включается в работу в момент регистрации пассажиров перед вылетом рейса в аэропорту. В нее вносится итоговое число пассажиров, явившихся к вылету, и количество неявок.
В системе учета доходов содержатся финансовые результаты продажи всех билетов с учетом топливных и аэропортовых сборов, агентских комиссий. Система позволяет получить среднюю цену билета в каждом ценовом классе на каждом направлении, т. е. среднюю цену продукта.
На практике указанные информационные системы поставляют исходные данные для оптимизации продаж с некоторой периодичностью — обычно один раз в сутки — для того, чтобы статистика обо всех вылетах, совершаемых авиакомпанией, накапливалась в базе данных системы управления доходами. Таким образом, при решении задач прогнозирования учитываются все имеющиеся свежие данные.
Для моделирования работы системы управления доходами используется собранная статистика продажи авиабилетов по уже вылетевшим рейсам, а данные о новых бронированиях предоставляет симулятор продажи авиабилетов (см. рис. 2).
Для симулятора данные поставляет смоделированная система управления доходами с учетом корректировок, вносимых пользователем:
• параметры распределения спроса на авиабилеты с разбивкой по временн м интервалам по каждому ценовому классу на рейсе для генерации потока покупателей, определенные с помощью модуля прогнозирования в системе управления доходами [2];
• пределы продаж и емкость воздушного судна для реализации билетов полученному потоку покупателей с учетом ограничений на количество мест, определенные с помощью модуля оптимизации в системе управления доходами.
На основе полученных данных компьютерный симулятор работы авиакомпании совершает действия по следующей схеме:
• генерирует поток покупателей, т. е. список моментов появления покупателей, желающих приобрести один из продуктов с помощью генератора случайных чисел на основе параметров распределения спроса;
• «продает» авиабилеты на рейс с учетом полученных ограничений по ценовым классам, т. е. определяет, удовлетворять или нет каждый из запросов покупателей в зависимости от ограничений по вместимости;
• симулирует процесс появления пассажиров к регистрации на основе заданных вероятностей прихода.
Пределы продаж
Емкость воздушного судна
Параметры распределени спроса
Генерирование потока покупателей
Симуляция процесса продаж
Симулятор
Симуляция процесса регистрации
Статистика продаж
Статистика перевезенных пассажиров
Рис. 2. Обмен данными в симуляторе продажи авиабилетов
В результате работы симулятора продажи авиабилетов на выходе имеется список подтвержденных запросов, т. е. список покупателей из сгенерированного потока, запросы которых были удовлетворены. Общая сумма цен, которые эти покупатели заплатили за билеты, будет являться доходом авиакомпании от продажи рейса. Меняя
стратегии продаж и, соответственно, распределение мест между классами, получаем возможность протестировать эффективность различных методов оптимизации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Виноградов Л.В., Фридман Г.М., Шебалов С.М. Математическое моделирование в оптимизации планирования авиационных перевозок: формулировки и методы решения типовых задач // Научный вестник МГТУГА, 2008.С. 49-57,
2. Лапина М.Г., Носова Е.В., Фридман Г.М. Сравнение статистических и эвристических методов восстановления общего пассажирского спроса на авиационные перевозки // Финансы и бизнес. 2011. № 3.
3. Talluri K.T., Ryzin G.J. van. The Theory and Practice of Revenue Management. Springer, 2005.
П.А. ПОПОВА
Полина Александровна ПОПОВА — аспирантка кафедры маркетинга СПбГУЭФ.
В 2009 г. окончила СПбГУЭФ. Автор 4 публикаций.
Область научной специализации — факторы потребительского поведения, маркетинг товаров для новорожденных.
^ ^ ^
ФЕНОМЕН МАТЕРИНСТВА КАК ФАКТОР ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ*
Подробному изучению таких социальных институтов, как семья и материнство, посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых. В последнее время появился интерес к комплексному исследованию материнства. Важность феномена материнства для развития ребенка, его сложная структура, множественность культурных и индивидуальных вариантов, а также огромное количество современных исследований в этой области позволяют говорить о материнстве как о самостоятельной социальной реальности, требующей разработки целостного научного подхода к его исследованию, в том числе и экономическому.
Психологи утверждают, что материнство является крайне важной частью личности, а рождение первого ребенка — сложным периодом в жизни любой женщины. Следовательно, принятие женщиной материнской роли тесным образом связано с изменением ее ценностно-смысловой сферы и самосознания личности.
С.Л. Рубинштейн считал, что рождение ребенка — это поворотный этап жизненного пути женщины, данное событие связано с принятием ею на длительный период жизни важных решений [3, с. 988]. Проблема развития личности матери в такие периоды связана с существенной перестройкой не только ценностных ориентаций, связанных с материнством, но и всех остальных ценностей.
Большой вклад в изучение феномена материнства внесла Г.Г. Филиппова. Она предлагает рассматривать материнство как своеобразную потребностно-мотивационную сферу, в основе которой лежат родительские потребности, а их удовлетворение обеспечивает выполнение материнской функции [4, с. 240].
М. Бейли и Б. Ульман исследуют влияние материнского фактора на развитие потребительского рынка в целом, анализируя то, как смена поколений влияет на покупательское поведение матерей [1, с. 50].
Исследованию отдельных проблем маркетинга на рынке детских и женских товаров посвящены работы Л.А. Скороходовой, М. Линдстрома, Т. Питерса, А. Коцарь, Т.А. Александровой, Л.М. Наумовой и др. Однако в целом вопросы адаптации системы маркетинга к рынку товаров для молодых мам недостаточно изучены, не
ГРНТИ 06.81.55 © П.А. Попова, 2011 Публикуется по рекомендации д-ра экон. наук, проф. С.В. Никифоровой.
