CC BY
45
Российский журнал менеджмента 18 (4): 525-550 (2020)
Russian Management Joumal 18 (4): 525-550 (2020)
ЦЕННОСТНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ РОССИЙСКИХ АВИАКОМПАНИЙ: ДРАЙВЕРЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ТРАНСФОРМАЦИИ
Н. Б. ФИЛИНОВ, М. А. ФОКЕЕВ
Высшая школа бизнеса, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Россия'1
Отрасль пассажирских авиаперевозок является одной из наиболее пострадавших в результате антикоронавирусных ограничений, и ее посткризисное восстановление будет происходить в условиях изменений потребительского поведения и, следовательно, конфигурации ценностного предложения. Подобные трансформации ценностного предложения уже наблюдались в прошлом. Поэтому анализ текущей ситуации невозможен без рассмотрения эволюции ценностного предложения авиакомпаний в течение последних 30-40 лет. В работе на основании систематического обзора литературы определены направления развития ценностного предложения авиакомпаний. Эмпирическое исследование рынка внутрирос-сийских пассажирских авиаперевозок состояло из двух этапов. На первом этапе методом кейс-исследования определены направления посткризисного развития ценностного предложения перевозчиков. На втором этапе проведен опрос 808 пассажиров, который показал восприятие подобных изменений и их значимость при выборе авиакомпании. Эмпирические результаты демонстрируют переход авиакомпаний к расширению перечня доступных пассажиру услуг, что позволяет привлекать новые группы пассажиров и повышать их лояльность. С точки зрения пассажира, подобное расширение дифференцирует перевозчиков и одновременно усложняет потребительский выбор.
Ключевые слова: ценностное предложение авиакомпаний, факторы потребительского выбора авиакомпании, российский рынок авиаперевозок, стратегии кастомизации ценностного предложения.
JEL: 1_11, 1_22, 1_23, 1_93, М31.
"Адрес организации: Высшая школа бизнеса, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Шаболовка ул., 26-28, Москва, 119049, Россия. © Н. Б. Филинов, М. А. Фокеев, 2020 https://doi.org/10.21638/spbu18.2020.403
Пассажирские авиакомпании — драйвер развития мировой транспортной системы, что подтверждается устойчивыми темпами роста основных показателей отрасли как на глобальном, так и на национальном уровнях, даже вне зависимости от внешних инфраструктурных ограничений аэродромной сети или пропускной способности воздушного пространства.
Начавшаяся в 2020 г. пандемия коро-навируса поставила отрасль пассажирских авиаперевозок в исключительно тяжелые условия. Она привела к практически полному закрытию международного авиасообщения и значительному падению пассажиропотока по внутристрановым полетам в марте-апреле 2020 г. Именно на эти месяцы обычно приходится начало «высокого сезона»: значительно изменяется программа полетов в сторону чартерных рейсов, интенсифицируется использование воздушного флота на региональных направлениях. В целом одна из основных задач «высокого сезона» — аккумуляция ресурсов для будущего осенне-зимнего «низкого сезона» авиаперевозок.
Представители перевозчиков остаются осторожными в прогнозах о восстановлении авиасообщения, рассматривая отрасль как наиболее пострадавшую от ограничительных мер. Не вселяют оптимизма и рекомендации регулирующих международных и государственных органов в области обеспечения санитарно-эпидемиологического режима на борту воздушного судна. В этой связи перед авиакомпаниями встает вопрос определения путей выхода из кризиса и формирования посткризисной конфигурации ценностного предложения (ЦП) как фактора восстановления пассажиропотока.
Цель работы — исследование эволюции ценностного предложения авиакомпаний и выявление актуальных в условиях вызванного пандемией кризиса отрасли направлений его изменения для российских авиакомпаний на внутристрановых маршрутах. Поскольку изменения ценностного предложения авиакомпаний происходили
в прошлом не раз, анализ текущей ситуации и дальнейший прогноз невозможны без ретроспективного взгляда на эти изменения. Причем исследование ситуации необходимо как с позиции владельцев процесса — авиакомпаний, так и основных клиентов — пассажиров.
Работа состоит из четырех разделов. В первом разделе на основании кластерного контент-анализа литературы проводится обзор подходов к определению направлений развития ценностного предложения авиакомпаний и формируются исследовательские вопросы, а также гипотеза эмпирической верификации. Во втором — описана методология проведения комплексного эмпирического исследования и представлен выбор инструментов качественного и количественного анализов. В третьем — приводятся результаты эмпирической части работы: с одной стороны, определены посткризисные направления развития ценностного предложения и методы управления величиной издержек при изменении предложения для внутристра-новых полетов российских авиакомпаний, а с другой — дана эмпирическая оценка восприятия увеличения количества предлагаемых услуг авиакомпании. В четвертом разделе обсуждаются результаты исследования. В заключении содержатся общие выводы и варианты практической имплементации полученных результатов.
1. обзор литературы, теоретические основы и гипотеза исследования
Для выявления эволюции конфигураций ценностного предложения авиакомпаний проведен обзор исследовательской литературы. В качестве источника данных выбраны публикации в журналах, рецензируемых в Web of Science (WoS) и Scopus. По запросу «airline value proposition» найдено 492 публикации (1992-2020 гг.) в WoS и 542 публикации (1984-2020 гг.) в Scopus. Мотивация выбора указанных
Таблица 1
Описательная статистика исследований, 1984—2020 гг.
Показатель Значение
Количество типов источников (книги, журналы и т. д.) 282
Общее количество документов 902
Средняя величина цитирования одного документа 8,524
Количество источников в списке литературы 13 070
Количество ключевых слов в выборке 3 790
Количество статей с единственным автором 151
Количество упоминаний авторов 1 410
Среднее количество статей на одного автора 0,578
Среднее количество авторов на одну публикацию 1,73
Индекс коллаборации 1,97
источников обусловлена основной задачей, которая состоит в формировании широкого набора публикаций в хронологической и тематической перспективе, что должно позволить обнаружить наибольшие вариации в конфигурациях ценностного предложения авиакомпаний.
Условия, при которых формируются вариации ценностного предложения, различны и определяются как институциональными внешними факторами, так и параметрами бизнес-моделей перевозчиков. Поэтому вопрос применимости и валидности представленной типологии ценностного предложения авиакомпаний был дополнительно протестирован для российского рынка отечественных перевозчиков.
Анализ отобранных публикаций произведен с использованием методов количественной библиографии [Falagas et а1., 2008].
Хронологически публикации соотносятся с процессами дерегуляции американского и европейского рынков авиаперевозок и появлением новых форм ценностного предложения. В основном авиакомпании на этих рынках приступили к деятельности на международных маршрутах, в то время, когда инфраструктурная сеть не позволяла
начать развитие с внутристрановых перевозок. Это приводило к тому, что большая часть перевозчиков, анализ деятельности которых положен в основу описания конфигураций ценностного предложения, конкурировали на схожих или единых рынках с учетом направлений полетов и обслуживаемых групп пассажиров. Тематическое объединение авторов (предположительно вокруг определенных форм ценностного предложения), подтвержденное значением индекса коллаборации публикаций, позволяет вести речь о необходимости кластерного анализа [Yang, Meho, 2006].
С использованием программной среды R и пакета Bibliometrix реализован метод co-words-анализа, где работы иерархически кластеризованы по ключевым словам [Glanzel, Schubert, Czerwon, 1999]. Это позволило сжать массив публикаций до двумерного пространства, в котором тематическая схожесть, оцениваемая через ключевые слова, объединяла работы в тематические кластеры [Cuccurullo, Aria, Sarto, 2016] (рис. 1).
Качество кластерного разделения проверено на модулярность как меру интерпретации согласованности работ в кластерах и межкластерных различий. Значение
Рис. 1. Кластерное разделение публикаций по ценностному предложению авиакомпаний
составило 0,7292, что соответствует стандартным параметрам качества. Нанесение кластеров на хронологическую шкалу позволило выявить динамику наиболее перспективных направлений анализа. Ввиду недостаточной аналитической базы исследователи начинали анализ с общего описания конфигураций и вариации ценностного предложения, а затем стремились представить отдельные, доступные для изучения типы авиакомпаний. В дальнейшем, с одной стороны, была расширена область поиска новых конфигураций, а с другой — разрабатывались количественные метрики оценки характеристик ценностного предложения и его связи как с внешней, так и с внутренней средой, что позволило перейти к количественным исследованиям. Это подтверждается описанием содержания кластеров, составленным по наиболее цитируемым статьям (табл. 2).
Анализ наиболее цитируемых публикаций в кластерах позволил представить этапы развития конфигураций ценностного
предложения авиакомпаний (на американском и европейском рынках). Для создания единообразного подхода к их описанию использован континуум стратегий развития ценностного предложения Дж. Лэмпэла и Г. Минцберга, которые выделили пять возможных вариантов его конфигурации: чистая стандартизация, сегментированная стандартизация, кастомизированная стандартизация, «заказная» кастомизация и чистая кастомизация [Ьашре1, М^гЪе^, 1996]. Следуя по континууму кастомизации в направлении повышения ее уровня, компании увеличивают широту (количество классов обслуживания и/или наименований опциональных сервисов) и глубину сервисов (количество доступных вариантов внутри каждого класса обслуживания и/или количество опций внутри каждого сервиса), доступных пассажиру для выбора услуг.
Можно выделить четыре этапа развития ценностного предложения авиакомпании. На первом этапе, используя программные возможности СгЬеВраее, осуществлены
Таблица 2
Тематика исследований в области ценностного предложения авиакомпаний
Кластер Тематическое содержание кластера Автор
1 Изменения ЦП национальных перевозчиков после дерегуляции рынка [Kissling, 1998; Brueckner, Spiller, 1994]
2 ЦП лоукост-авиакомпаний [Hossan, 2012; Windle, Dresner, 1999]
3 Влияние выхода новых игроков на ЦП существующих авиакомпаний [Oum, Zhang, Zhang, 1993; Detzen et al., 2012]
4 Изменение ЦП как реакция на изменения потребительского поведения [Park, Robertson, Wu, 2004; Martin Consuegra, Molina, Esteban, 2007]
5 ЦП перевозчиков, действующих в рамках альянсов и иных видов коопераций [O'Connell, 2011; Zou, Cheng, 2017]
6 Бизнес-модель авиакомпании и качество сервиса на летной и нелетных стадиях обслуживания [Haqiqat, 2017; Laming, Mason, 2014]
7 Методологические основы оценки качества сервиса на борту [Parasuraman, Zeithaml, Berry, 1988; Chen, Chang, 2005]
8 Восприятие пассажирами сервиса авиакомпаний [Mayer, Ryley, Gillingwater, 2015; Hussain, Al Nasser, Hussain, 2015]
компиляция баз статей и удаление дубликатов. Итоговый массив составил 902 публикации начиная с 1984 г. (табл. 1).
Кроме того, на данном этапе выделены полносервисные национальные перевозчики (Full Service Network Carrier — FSNC), характеристики ценностного предложения которых определяются регулирующими органами в зависимости от задач, поставленных перед авиакомпаниями [Button, Ison, 2008; Brueckner, Pai, 2009]. Практически полный контроль элементов ценностного предложения и уровня качества услуг приводит к фактическому отсутствию возможностей выбора услуг потребителем.
Стандартизация продукта, отсутствие дифференциации и адаптации комплексного продукта авиакомпании под запросы различных целевых групп позволяют описать конфигурацию ценностного предложения как pure standardization, которой отводится крайнее положение на континууме возможных стратегий кастомизации услуг.
На втором этапе анализа кризисные события (нефтяной кризис 1979 г., кризис в Персидском заливе 1989 г. и т. д.) привели к новым конфигурациям ценностного предложения авиакомпаний: разделению традиционной FSNC на две категории, следующие полярным конкурентным стратегиям лидерства в издержках и дифференциации. На поле конфигураций широты ценностного предложения появились лоукост-пере-возчики (Low-Cost Carrier — LCC) и полносервисные авиакомпании (Full Service Carrier — FSC) [Adrangi, Chow, Raffiee, 1996]. При этом на каждом из полюсов возникли подтипы авиакомпаний: для полносервисных — премиальные и сетевые перевозчики [Gillen, Gados, 2008], где в первом случае авиакомпании стремились работать с индифферентными к цене пассажирами, предлагая полеты через крупные хабовые аэропорты, в кооперации с которыми устанавливался спектр услуг. Во втором случае авиакомпании также уделяли внимание доступным пассажирам услуг, однако от-
личия заключались в параметрах базовой услуги, где маршрутная сеть перевозчиков характеризовалась прямыми полетами без пересадки в базовом аэропорту.
На противоположном полюсе, среди низкобюджетных авиакомпаний, образовались следующие подтипы: (1) "Southwest copy-paste" как прямая копия первой низкобюджетной авиакомпании, предлагающая пассажирам прямые перевозки (point-to-point) и минимальную цену на авиабилеты [Doganis, 2001]; (2) "Ultra LCC" — авиакомпания, которая имеет еще более низкий уровень операционных издержек по сравнению с традиционными LCC, а основной денежный поток получает не от продажи кресельной емкости воздушного судна, а от дополнительных, не связанных с авиаперевозкой услуг [Klophaus, Conrady, Fichert, 2012]; (3) "Long-haul LCC" как модель низкобюджетных перевозок длительностью более 4 ч. [Flint, 2003; Lawton, 2002]; (4) "Cost-cutters LCC" — некогда принадлежавшие к категории полносервисных авиакомпаний, но со временем начавшие снижать величину операционных издержек, в том числе за счет отказа от предложения традиционных услуг [Bachwich, Wittman, 2017; Whyte, Lohmann, 2015].
В терминах континуума развития ценностного предложения дифференциация авиакомпаний на втором этапе из чистой стандартизации переместилась в область сегментированной стандартизации (segmented standardization), где в зависимости от ценовой чувствительности пассажира, т. е. величины изменения уровня спроса вследствие изменения конечной стоимости авиаперевозки для пассажира [Garrow, Jones, Parker, 2007], перевозчики предлагали различные наборы услуг. Наибольший вклад в формирование указанной конфигурации внесли низкобюджетные авиакомпании с пирамидальной структурой формирования денежного потока, где основная услуга — авиаперевозка — предлагалась по минимальной цене, а большая часть прибыли создавалась дополнительными сервисами. При этом как широта сервисов (количество
типов сервисов, предлагаемых «на выбор» — например, питание, обслуживание в аэропортах вылета и прилета и т. п.), так и их глубина (количество наименований внутри каждого из вариантов — например, ассортимент в меню бортового питания, набор вариантов обслуживания в аэропорту вылета и т. п.) оставались стандартными в рамках пакетов (классов) обслуживания или тарифов билета.
Переход к третьему этапу связан с продолжением развития авиакомпаний в области сегментированной стандартизации, однако здесь, помимо дополнительных нелетных услуг, существенно увеличилась широта ценностного предложения в области базовой услуги — переход к по-лихабовой маршрутной сети, прямым беспосадочным в базовом аэропорту полетам, региональным и международным рейсам. Данный этап связан с возникновением следующих типов конфигурации ценностного предложения: региональных перевозок, чартерных (выполняются по прямым заявкам туристических операторов), фидерных рейсов (в ходе которых региональные авиакомпании аккумулируют пассажиропоток в более крупных пересадочных центрах) [Ionides, 2004; Francis et al., 2006]. Кроме того, важно отметить кооперационную активность авиакомпаний в рамках альян-совых и неальянсовых взаимодействий. Строгая дифференциация пассажиров по чувствительности к цене значительно ограничивала возможности авиакомпаний в повышении доходности рейсов. Развивая сегментированную стандартизацию, перевозчики видели возможность в рамках одного рейса комбинировать различные группы пассажиров, затем распространяя эту практику на межрейсовые взаимоотношения (стыковочные рейсы и т. д.).
Дальнейшее развитие этот тренд получил на четвертом этапе с появлением гибридных авиакомпаний, обслуживающих различную по своим характеристикам маршрутную сеть и различные группы пассажиров. Для перевозчиков этого типа исследователи отмечают переход от сегментированной
Этап 1 (1940-е гг.) Чистая стандартизация
Полноценные национальные (FSNC)
Этап 2 (1950-е гг.) Сегментированная стандартизация
Низкобюджетные (LCC)
Низкобюджетные (LCC) > South-west copy past Ultra
Этап 3 (1960-е гг.) Сегментированная стандартизация
Региональные (RC)
Чартерные (CC)
Видерные(FC)
Альянсовые кооперации
Этап 4 (1990-е гг.)
Кастомизированная
стандартизация
Гибридные (HC)
Рис. 2. Этапы развития ценностного предложения авиакомпаний
стандартизации к следующей стратегии континуума — кастомизированной стандартизации (customized standardization), где пассажиру взамен традиционных пакетных (классовых) предложений предлагается выбор услуг из заранее определенного набора компонент, при этом глубина этого выбора ограничена как техническими возможностями воздушного судна, так и технологическими особенностями системы обслуживания авиакомпании. Основное различие и новизна гибридных форм конфигурации ценностного предложения заключается в том, что авиакомпании сознательно отказываются от традиционной сетки обслуживания пассажира в зависимости от выбранного класса в салоне воздушного судна [Dennis, 2005; Lohmann, Koo, 2013].
Общая схема этапов развития ценностного предложения и их наименований представлена на рис. 2.
Резюмируя, необходимо отметить доминирующий тренд в указанном развитии ценностного предложения. На протяжении всех четырех этапов перевозчики стремились расширить набор доступных пассажиру услуг для выбора, двигаясь по континууму от чистой стандартизации через сегментированную к кастомизированной стандартизации [Bayus, Putsis, 1999; Fan, Yang, 2020].
Потенциально развитие форм ценностного предложения охватывает также две стратегии заказной и чистой кастомизации, где в первом случае компания представляет прототип продукта и возможность его конфигурации под собственные нужды (например, приготовление праздничного торта), а во втором — полное погружение потребителя в создание и определение широты и глубины будущих услуг (как, например, проведение ремонта в квартире). Однако применительно к пассажирским авиаперевозкам границы свободы авиакомпаний в данном вопросе определяются техническими возможностями воздушного судна и характеристиками базовой услуги — авиаперелета. В связи с этим стратегия заказной кастомизации выглядит практически реализуемой только при осуществлении чартерных бизнес-перелетов, где на основе прототипа продукта (наземного обслуживания и авиаперелета) клиент в дальнейшем конфигурирует ценностное предложение, ориентируясь на индивидуальные потребности.
С учетом разделения авиакомпаний по типам ценностного предложения проведена классификация российских перевозчиков, выполняющих коммерческие пассажирские воздушные перевозки. В качестве источника для отбора данных использован «Перечень эксплуатантов, имеющих
Таблица 3
Распределение российских коммерческих пассажирских авиакомпаний по типам конфигурации ценностного предложения
Авиакомпания
(ICAO код) FSNC FSC LCC RC СС FC HC
«Аврора» (SHU) - - - + - - -
«Алроса» (DRU) - + - - - - -
«Азимут» (AZO) - - - + - - -
«Азур эйр» (ZZF) - - - - + - -
«Ай Флай» (RSY) - - - - + - -
«Аэрофлот — российские авиалинии» (AFL) + - - - - - -
«Икар» (KAR) - - - - + - -
«ИрАэро» (IAE) - + - - - - -
«СмартАвиа» (AUL) - - - - - + -
«Победа» (PBD) - - + - - - -
«Ред Вингс» (RWZ) - - - - + - -
«Россия» (SDM) - + - - - - -
«РусЛайн» (RLU) - - - - - + -
«Северный ветер» (NWS) - - - - + - -
«Северсталь» (SSF) - - - + - - -
«Сибирь»(SBI) - + - - - - -
«Уральские авиалинии» (SVR) - + - - - - -
«Ютэйр» (UTA) - - - - - - +
«Якутия» (SYL) - - - + - - -
«Ямал» (LLM) - - - + - - -
Итого 1 5 1 5 5 2 1
Тип
ценностного предложения
Примечание: «+» — характеристика ЦП авиакомпании соответствует выделенным типам; «-» — характеристика ЦП не соответствует выделенным типам.
сертификат эксплуатанта для осуществления коммерческих воздушных перевозок»1 ФГИС Федерального агентства воздушного транспорта — Росавиации. Генеральная совокупность коммерческих авиакомпаний России представлена 109 компаниями. Из списка в целях анализа были исключены
1 http://favt.gov.ru/dejatelnost-aviakompanii-reestr-komercheskie-perevozki/ (дата обращения: 24.12.2020).
грузовые перевозчики, а также перевозчики, имеющие ограничения в сертификатах летных эксплуатантов. Итоговую выборку составили 20 авиакомпаний. Результаты распределения перевозчиков по типам ценностного предложения показаны в табл. 3.
На российском рынке пассажирских авиаперевозок выделяются два полярных типа ценностного предложения: и
ЪСС с авиакомпаниями ЛБЪ и РББ соответственно, где первая определяется це-
новой политикой и широтой услуг, вторая — географией полетов и доступом к дополнительным услугам на летной стадии обслуживания. Выделение UTA связано с ее уникальным среди всех авиакомпаний положением на рынке. Имея муль-тихабовую структуру маршрутной сети и разнородный воздушный флот, UTA — единственная авиакомпания, где формат ценностного предложения представляет собой «чистый конструктор» с отсутствующими комплексными, пакетными предложениями, где пассажиру, в терминах классификации Г. Минцберга, предоставляется возможность кастомизированной стандартизации, т. е. возможности свободного выбора услуг из заранее определенного набора.
Таким образом, развитие ценностного предложения авиакомпаний видится в направлении кастомизированной стандартизации, предполагающей расширение широты и глубины доступных пассажиру услуг. В соответствии с этим сформулированы следующие исследовательские вопросы:
• в каких направлениях российские авиакомпании видят развитие ценностного предложения (Q1);
• как российские авиакомпании управляют доходностью в условиях повышения уровня кастомизации ценностного предложения (Q2)?
Рассматривая ценностное предложение авиакомпаний с позиции пассажира и анализируя его эволюцию, интересно проследить влияние уровня кастомизации услуг перевозчиков на потребительское поведение. Проблема заключается в том, что увеличение широты услуг ставит перед каждым клиентом задачу выбора той услуги или их комбинации, которая ему в наибольшей степени подходит. Проектируя клиентский путь пассажира, авиакомпания определяет: логические развилки, по которым он должен пройти; вопросы, на которые ему придется последовательно ответить, сделав выбор; а также наличие или отсутствие вариантов выбора «по умолчанию». Все это в теории принятия реше-
ний называется «архитектурой выбора». Литература, связанная с архитектурой потребительского выбора, не дает однозначного ответа о направлении влияния повышения уровня кастомизации на поведение клиентов.
С одной стороны, что ожидаемо, ряд авторов указывают на положительную связь между широтой предлагаемого компанией выбора и предпочтением потребителя в ее пользу [Simon, 1955; Tversky, Kahneman, 1974; Camerer, Loewenstein, Rabin, 2004]. С другой стороны, отмечено, что широта выбора снижает удовлетворенность принятым решением [Iyengar, Lepper, 2000], воспринимаемое качество принятия решения о покупке и его оптимальность [Payne, Bettman, Johnson, 1992; Tanius et al., 2009;] и, как следствие, вероятность принятия решения о выборе компании [Redelmeier, Shafir, 1995; Roswarski, Murray, 2006]. В условиях подобного разброса оценок вопрос о влиянии широты услуг перевозчиков (следовательно, и предоставляемого пассажиру выбора) на восприятие авиакомпании представляет отдельный интерес.
Это формирует гипотезу исследования.
H. Уровень кастомизации наземных и летных услуг авиакомпаний — фактор потребительского восприятия перевозчика на региональных маршрутах.
Предположение о том, что уровень ка-стомизации услуг является фактором потребительского восприятия, не означает, что этот фактор единственный и даже наиболее значимый. Пассажиры, особенно в период кризиса, очень чувствительны к цене. Однако, как будет показано далее, анализ практики целого ряда российских перевозчиков на региональных маршрутах направлен именно на расширение предоставляемого пассажирам выбора, пусть даже ценой дополнительных затрат (поскольку унифицированная услуга дешевле). Поэтому изучение влияния широты выбора на потребительское восприятие интересно не только с академической, но и с практической точки зрения.
Отбор авиакомпаний
Выбор маршрутной сети для анализа
Количественный анализ глубины ценностного предложения (ЦП) перевозчиков
Определение направлений посткризисного развития ЦП Определение характеристик пассажиров отобранных маршрутов
V
Проведение кейс-стади о направлениях развития ЦП и управления издержками Определение характеристик пассажиров отобранных маршрутов
V V
Верификация качественных выводов, используя сравнительный качественный анализ Построение карты восприятия различий конфигурации ЦП, используя многомерное шкалирование
Качественный анализ соответствия ЦП и потребностей пассажиров
Рис. 3. Схема исследования
Необходимо отметить, что, указывая в формулировке гипотез на региональные маршруты, предполагается наличие иных форм поведения пассажиров для дальне-магистральных или зарубежных полетов. В целях получения сопоставимых результатов область настоящего исследования с учетом особенностей маршрутной сети анализируемых авиакомпаний (центрированной в европейской части России) ограничена региональными полетами в границах Мурманск-Москва-Сочи и Санкт-Петербург-Москва-Екатеринбург.
2. методология и данные эмпирического
исследования
Для разрешения выдвинутой гипотезы и исследовательских вопросов следует применить двухсторонний дизайн исследования [ЕШп§ег, McWhorter, 2016]. Подобный выбор обусловлен несколькими факторами. В первую очередь необходимость дуального (со стороны компании и клиентов) анализа
связана тем, что, с одной стороны, пассажиры и их потребительское поведение формируют запрос на определенные конфигурации ценностного предложения авиакомпаний, а с другой — параметры и возможности удовлетворения этих запросов определяются внутренними возможностями компании, такими как финансовая база и технологические ресурсы (вместимость самолета, внутреннее обустройство салона и т. д.). При этом малое количество перевозчиков вынуждает рассматривать авиакомпании как отдельные бизнес-кейсы. Общий дизайн работы представлен на рис. 3.
На первом этапе проведено кейс-исследование направлений развития ценностного предложения и практик управления доходностью авиакомпаний. Для сопоставимости выводов отобраны перевозчики со схожими параметрами ценностного предложения, а также технических характеристик, определяющих возможности развития ценностного предложения: форма маршрутной сети авиакомпаний, используемые воздушные суда (дальность полета и пассажироем-
Таблица 4
Цепочки обслуживания авиапассажиров: количественная оценка
Стадия/элемент обслуживания SBI SVR AZO SSF NWS RWZ UTA
Предполетная 33 27 20 22 25 16 31
Платформы покупки билета 3 3 3 2 2 3 3
Выбор направления полета 2* 1* 1* 1* 2* 2* 1*
Широта тарифной линейки 4 5 5 10 5 3 5
Уникальные услуги в тарифах 12 7 4 6 7 3 9
Дополнительные услуги 3 5 3 1 2 3 4
Опции выбора места 2 2 1 1 4 1 4
Варианты оплаты 6 3 3 1 2 1 3
Трансфер в аэропорту вылета 1 1 0 0 1 0 2
Полетная 12 13 5 2 9 1 20
Опции обслуживания в аэропорту 4 3 1 1 2 0 5
Варианты специального питания 7 7 4 1 7 1 9
Предметы персонального комфорта 1 3 0 0 0 0 6
Послеполетная 35 21 4 1 22 0 26
Услуги ЫоИеСа 1 1 0 1 0 0 2
Трансфер в аэропорту прилета 2 2 0 0 2 0 2
Уровни участия в программе лояльности 8 3 2 0 4 0 4
Опции в программе лояльности 11 9 1 0 10 0 13
Варианты начисления миль 6 2 1 0 3 0 3
Варианты списания миль 7 4 0 0 3 0 2
Итого 80 61 29 25 56 17 77
Примечание: цифры обозначают количество доступных пассажиру наименований услуг в рамках элементов обслуживания; 1* — направление внутри собственной географии полетов; 2* — направление внутри собственной и партнерской географии полетов.
кость как прокси-переменная технической инфраструктуры перевозчика).
Необходимо отметить, что при формальном соответствии ЛЕЪ и РББ техническим характеристикам выборки авиакомпаний указанные перевозчики были исключены из дальнейшего анализа, так как их характеристики ценностного предложения принадлежат двум полярным категориям — Е8МС и ЪСС, которые по широте и глубине доступных пассажиру услуг являются существенно дифференцированными. Поэтому включение этих компаний в опрос пасса-
жиров привело бы к сглаживанию меньших различий между остальными компаниями и усложнению их идентификации.
Рассматривались маршруты с наибольшими значениями пассажиропотока в 2019 г. (Москва-Санкт-Петербург, Москва-Сочи, Москва-Екатеринбург, Москва-Ростов-на-Дону), что соотносится с особенностями развитости аэродромной инфраструктуры и распределения плотности населения. Сопоставимыми перевозчиками в этом представлении являются: AUL, AZO, LLM, NWS, RWZ, SBI, SSF, SVR, UTA.
Дальнейший анализ по используемым на этих маршрутах воздушным судам исключил AUL, LLM. Финальная выборка эмпирического анализа представлена FSC (SBI, SVR), RC (AZO, SSF), CC (NWS, RWZ), HC (UTA). Как отмечалось, уникальное положение UTA формирует особый интерес в изучении направления развития этого перевозчика, который также был включен в анализ.
Далее для каждой из отобранных авиакомпаний были проведены пробные покупки авиабилетов на указанные маршруты с целью определения количественных параметров цепочек обслуживания пассажиров. Условно, все предоставляемые услуги разделены на три стадии обслуживания: предполетную наземную, полетную и послеполетную наземную. Количественная оценка широты и глубины услуг (уровня кастомизации) представлена в табл. 4.
Параметры широты и глубины услуг использовались для оценки влияния на воспринимаемую дифференциацию перевозчиков.
Для формулировки ответов на исследовательские вопросы Q1 и Q2 проведены полуструктурированные интервью. Приглашения для интервью были направлены перевозчикам и связанным с отраслью пассажирских авиаперевозок консалтинговым и исследовательским компаниям. Итоговая выборка респондентов представлена руководителями, экспертами подразделений в области маркетинга услуг, управления брендом, управления продуктовым портфелем, внутренних исследований и анализа рынка компаний «Аэрофлот — российские авиалинии», «Азимут», «Ред Вингс», Института экономики транспорта и транспортной политики НИУ ВШЭ, Издательского дома «А.Б.Е. Медиа». Важно отметить, что ввиду исключения из анализа авиакомпании «Аэрофлот — российские авиалинии» приглашенный для проведения кейс-исследования эксперт из этой компании в своих ответах говорил о практиках работы с ценностным предложением в целом для отрасли.
Структура интервью, проведенного в апреле 2020 г., т. е. в период введенных
ограничений на выполнение полетов, представлена тремя блоками вопросов о кратко-и среднесрочных направлениях развития ценностного предложения и практиках управления доходностью при повышении уровня кастомизации.
В целях верификации качественных выводов с опорой на количественные данные цепочек обслуживания пассажиров проведена процедура качественного сравнительного исследования (qualitative comparative analysis — QCA) [George, Bennett, 2007]. Мотивация выбора подобной техники связана с возможностью ее использования на малом количестве наблюдений, применения выводов о каждом из перевозчиков в виде отдельных и независимых кейсов и оценки силы логической связи между результатами и условиями их появления.
На втором этапе осуществлена оценка воспринимаемых пассажирами различий между перевозчиками в зависимости от широты и глубины их услуг.
Сбор данных проходил путем заполнения различными группами пассажиров электронного опросного листа, составленного с учетом результатов и ограничений исследовательских подходов, используемых при оценке параметров ценностного предложения авиакомпаний.
Публикации в этом направлении можно разделить на две группы. В первой из них ценностное предложение оценивалось посредством экспертной оценки различий между перевозчиками по качеству отдельных услуг (питание, товары на борту и т. д.) [Кузьмина, 2017; Liou, Tzeng, 2007]. Во второй — преследовались схожие цели, но в качестве эмпирической базы использовались либо результаты первичных опросов пассажиров, либо вторичные данные, например отзывы на специализированных площадках. В качестве методов анализа в обеих группах были задействованы частотный и регрессионный анализ [Pakdil, Aydin, 2007; Худяков, Николайкин, 2009; Хрысева, Чекалова, 2017].
Таблица 5
Цепочки обслуживания авиапассажиров: количественная оценка
Параметр Характеристика
Среднее количество полетов в год -5
Преимущественные направления полетов, % Санкт-Петербург (14,73) Сочи (11,94) Симферополь (9,95) Краснодар (7,50) Екатеринбург (6,41) Ростов-на-Дону (5,40) Иные (44,07)
Частота полетов авиакомпаниями (из отобранных), % SBI (33,44) SVR (19,52) UTA (20,22) NWS (11,01) AZO (10,18) RWZ (2,42) SSF (3,00) Иные (0,21)
Нацеленность полетов Бизнес (36,23) Туризм (63,77)
Общим для указанных групп является то, что ценностное предложение рассматривается в них с позиции потребительского восприятия полезности и необходимости услуг [Zeithaml, 1998; Murphy, Pritchard, Smith, 2000]. При этом сама категория потребительской ценности, как отмечалось, связана с дополнительными конструктами ожидаемой и воспринимаемой полезности, которые операционализированы с позиции «ожидаемого качества», «важности», «значимости услуги» [Graf, Maas, 2008; Sweeney, Soutar, 2001], что, на наш взгляд, приводит к необходимости внесения дополнительных гипотез о том, что каждый из пассажиров вкладывает в это понятие и как для него формируется представление о комплексной характеристике услуги. Дизайн данного исследования предлагает иной подход к анализу ценностного предложения, основанный не столько на оценке сложного персонального восприятия конструктов «качества», «важности», сколько на более простой идее дифференциации перевозчиков с точки зрения пассажиров.
Поэтому в качестве метода исследования используется многомерное шкалирование (multidimensional scaling — MDS) как способ пространственного отображения величины различий между анализируемыми сущностями, в данном случае — авиакомпаниями, с позиции оказываемых ими
услуг. Технология метода предполагает оценку величины различий характеристик ценностного предложения с учетом мнения пассажиров. Так, входящие данные для проведения МБ8 предполагают попарное безатрибутивное сравнение услуг авиакомпаний (обслуживание в аэропорту, на борту, после посадки), в результате чего возможна их визуальная интерпретация.
Построенная пространственная картина затем интерпретируется, исходя из объективных параметров сущностей, что позволяет увидеть, какие значения этих объективных параметров делают сущности подобными, похожими в глазах респондентов, а какие — напротив, их дифференцируют. Презумпция состоит в том, что респондент может более надежно и достоверно судить о различиях/сходствах предлагаемых ему для анализа сущностей, чем не о важности тех или иных характеристик этих сущностей.
В ходе настоящего исследования разработан опросный лист, содержащий пять блоков вопросов. Первые четыре блока соответствуют отобранным конфигурациям ценностного предложения, а пятый составлен из социодемографических характеристик для определения портретов участников и контроля соответствия респондента генеральной совокупности. Вопрос о восприятии степени различий набора услуг
Рис. 4. Географическое распределение респондентов исследования по регионам РФ
авиакомпаний был доступен участникам только при опыте полетов двух из сравниваемых авиакомпаний, таким образом мы опираемся на персональный опыт, а не общее восприятие бренда авиакомпании. Оценка степени различий проводилась с использованием 5-балльной шкалы Лайкерта, где 1 — набор услуг авиакомпаний не различается; 5 — набор услуг авиакомпаний существенно различается.
Для оценки параметров генеральной совокупности респондентов, а также с учетом географических рамок анализа (маршруты европейской части России) и возможностей доступа к персональным
данным пассажиров, которые могли бы позволить сформировать характеристики популяции, были применены log-файлы полетов, отслеживаемых на Flightradar 24 (табл. 5).
В качестве технической площадки проведения опроса использовался сервис Lime Survey, позволяющий конструировать многоуровневые логические схемы представления вопросов. Распространение опросных листов проходило с 21 по 26 апреля 2020 г. с использованием таргетированной рекламы и рассылки по характеристикам генеральной совокупности. Общее количество отправленных анкет составило 87 402, об-
Таблица 6
Переменные QCA
Содержание переменной Наименование переменной
Наличие хабовых аэропортов и инфраструктурной, партнерской сети airport_infr
Уровень конкуренции на маршрутах competition
Уровень кастомизации на всех стадиях обслуживания service
Количество субсидируемых направлений полетов state_money
Склонность авиакомпании к повышению уровня кастомизации result
ратно получено 808 заполненных форм. Уровень отклика — 0,92%. По результатам предварительного анализа удалено 157 неверных или незаполненных форм. Итоговая выборка состояла из 651 анкеты. География респондентов представлена на рис. 4.
Распределение респондентов по частоте полетов авиакомпаниями соответствует характеристикам генеральной совокупности, где наибольшая частота полетов принадлежит SBI (65,20%), далее — SVR (49,17%), что соотносится с выделением Свердловской области как одного из важнейших после столичного региона центра развития пассажирских перевозок. В группе чартерных авиакомпаний сложился паритет значений (NWS — 34,33%, RWZ — 28,14%), что, возможно, связано с присутствием в данной группе однохабо-вых авиакомпаний, сконцентрированных в Москве. В группе региональных перевозчиков наибольшую долю занимает AZO (9,23%) — авиакомпании, выполняющей полеты по более инфраструктурно развитому югу России. При этом UTA (45,08%) за счет развитой маршрутной сети и наличия дифференцированного парка воздушных судов является лидером категорий (кроме FSC), что отмечает ее гибридное положение.
Таким образом, комплексный дизайн исследования позволяет получить целостную картину развития авиакомпаний и
восприятия пассажирами значимости широты и глубины услуг перевозчиков.
3. анализ данных и результаты исследования
По результатам анализа транскрибированных интервью можно сделать вывод о том, что наблюдается единство во мнениях респондентов о необходимости в краткосрочной перспективе повышения операционной эффективности за счет сокращения набора услуг, предлагаемых по умолчанию и бесплатно в рамках реализации стратегии сегментированной стандартизации (например, отказ от горячего питания в конкретном классе обслуживания). При этом повышение уровня кастомизации (понимаемое как расширение возможности выбора платных опций) и в краткосрочной, и среднесрочной перспективе видится одним из ключевых элементов развития ценностного предложения, даже несмотря на то, что ограничения на выполнение полетов лишили перевозчиков информации о динамике потребительского поведения в период карантинных ограничений и после них. В совокупности все это подтверждает актуальность проверки предложенной гипотезы и формулирует ответ на исследовательский вопрос о направлениях развития ценностного предложения авиакомпаний (Q1).
Таблица 7
Таблица истинности для комбинаций влияния факторов
значение переменных (airport_infr/ state_ money/competition/ service) Количество кейсов Результирующая переменная Согласованность
0/0/0/0 2 1 0,8125
1/1/0/0 2 0 0,5061
1/0/0/0 1 1 0,4545
0/1/0/0 1 0 0,3431
Таблица 8
Результаты проведения качественного сравнительного исследования
Модель Согласованность (raw cons) Непротиворечивость (cov)
Модель комплексного решения
~state_money*competition*service 0,5075 0,6590
Модель с наименьшими условиями
~state_money 0,5625 0,6818
Составлено по: [Ио'^ег, 2010].
Блок интервью, связанный с практиками управления доходностью авиакомпаний ^2), подтвердил приверженность большинства перевозчиков стратегии сегментированной стандартизации и позволил выделить инструменты управления величиной издержек при сохранении и повышении уровня кастомизации (например, путем введения дополнительных классов обслуживания) — кросс-субсидирование билетов для пассажиров различных классов обслуживания и направлений полетов и использование пирамидальных структур прибыли.
Для количественного определения факторов, способствующих повышению уровню кастомизации, проведена проце-
дура QCA. Результаты интервью преобразованы в переменные и легли в основу анализа (табл. 6).
Комбинации указанных переменных легли в основу построения таблицы истинности, указывающей на комбинации факторов и потенциальные исходы. Общее число возможных комбинаций составило 32. Для вариантов комбинаций переменных определено количество реальных кейсов исходной базы данных, представленных в табл. 7.
Качество построения таблиц истинности проверено расчетом показателя согласованности (raw cons), показывающего степень, в которой набор значений каждого конкретного кейса (строки) являет-
ся подмножеством итогового результата, где значения ниже 0,2 не удовлетворяют критерию качества подвыборки и удалены. В результирующем параметре (result) отрицательным маркером отмечены кейсы, содержащие признак 1 по переменной state_money.
В заключение применена опция стандартного анализа, позволяющая разработать две модели логической связи: модель с максимальным количеством переменных и модель, предлагающую наименьшее количество условий [Rowher, 2010] (табл. 8).
Качество разделения проверено по показателям согласованности и непротиворечивости (raw cons и cov), значения которых в наилучшем распределении должны стремиться к 1. Подтвердилось влияние текущего уровня кастомизации как драйвера будущего развития ценностного предложения авиакомпании. Действительно, согласно результатам интервью, текущий набор услуг, с одной стороны, позволяет авиакомпаниям привлекать разные категории пассажиров с различными моделями потребительского поведения, а с другой — определяет широкий круг контрагентов, в кооперации с которыми эти услуги предоставляются. Комбинируя эти переменные, перевозчик получает синергетические эффекты их совместного использования. Для уровня конкуренции на маршрутах подтвердилось экспертное мнение о ее прямом влиянии на склонность перевозчика к повышению уровня кастомизации.
Третья из представленных переменных (state_money) как в комплексной модели, так и в модели с наименьшими условиями негативно влияет на склонность к повышению кастомизации. Предполагаем, что подобное влияние может быть объяснено с двух сторон. С одной стороны, работа авиакомпании на внутристрановых субсидируемых маршрутах позволяет авиакомпании снижать стоимость билета и тем самым обеспечивать необходимую пассажирскую загрузку без предложения потребителю набора дополнительных услуг, не связанных с базовой перевозкой. Таким образом,
наличие государственной поддержки не создает дополнительных стимулов для повышения уровня кастомизации ценностного предложения авиакомпании. С другой стороны, негативное влияние может быть объяснено физическими характеристиками субсидируемых маршрутов, которые сосредоточены в более развитых по охвату авиаперевозками европейской и южной частями России, где ортодромное расстояние субсидируемых маршрутов не превышает 400 км, что предполагает использование региональных воздушных судов (преимущественно ATR72-500, Embraer E145 и т.д.), которые имеют технические ограничения для всего того набора услуг, которые возможны на более дальних внутристрановых маршрутах.
Таким образом, данные указывают на то, что, во-первых, наибольшие возможности выбора сосредоточены на предполетной стадии обслуживания, которая связана с покупкой авиабилета, и именно здесь авиакомпании имеют наибольшие шансы расширить варианты клиентского пути. Во-вторых, более низкие значения широты услуг на летной стадии обслуживания, как было отмечено в ходе экспертных интервью, связаны с физическими ограничениями факторов сервиса на борту, определяемых в первую очередь типом самолета.
Как отмечалось, склонность перевозчиков к повышению уровня кастомизации оценивалась участниками экспертных интервью, не аффилированными с отобранными авиакомпаниями.
Проведение комплексного сравнительного исследования позволило сформулировать ответы на исследовательские вопросы Q1 и Q2 и определить основные драйверы развития предложения перевозчиков. Так, основные направления развития ценностного предложения авиакомпаний (Q1) находятся в плоскости увеличения широты доступных пассажиру для выбора услуг и следования стратегии перехода от сегментированной к кастомизированной стандартизации, что, с одной стороны, позволяет привлекать новые потребительские сегмен-
Рис. 5. Двумерная визуализация различий авиакомпаний
Рис. 6. Трехмерная визуализация различий авиакомпаний
ты, а с другой стороны, по мнению перевозчиков, ведет к их дифференциации в глазах потребителя, что должно сказываться на принятии решения о выборе авиакомпании.
С точки зрения управления доходностью авиаперевозки (Я2) выделяются практики кросс-субсидирования, пирамидальных структур формирования прибыли и участия в федеральных и региональных программах поддержки авиасообщения, что, конечно, разрешает вопросы транспортной доступности регионов, но с позиции ценностного предложения не ведет к повышению уровня кастомизации.
Обобщение взглядов перевозчиков на возможности расширения широты доступных услуг как фактора привлечения новых потребительских групп и управления клиентской лояльностью позволяет предположить, что именно в этом перевозчики видят фактор выбора авиакомпании. Однако, как отмечалось, измерения предикторов выбора компании в большей степени сосредоточены в области оценки качества этих услуг, нежели их количества.
Полученные данные анкетирования пассажиров легли в основу построения карт сходимости, отражающих агрегированную величину различий авиакомпаний (рис. 5, 6).
Для пространственного представления различий использовано двух- и трехмерное пространство, где оси составлены латентными переменными, отражающими различия между авиакомпаниями. Расстояния между точками отражают степень различия набора услуг авиакомпаний в восприятии пассажиров. Если две авиакомпании располагаются на данной карте рядом, то объективные различия между услугами, возможно, имеются, но они не значимы с точки зрения пассажира. Как отмечалось, метод многомерного шкалирования позволяет перейти от прямой оценки клиентами важности и значимости тех или иных параметров к их косвенной оценке, основанной на консервативном предположении, согласно которому то, на что
респондент не обращает внимания, для него менее важно. Это позволяет снизить искажения, связанные с субъективным оцениванием таких параметров, как «важность» и «значимость», плохо поддающихся интерпретации.
Качество пространственного представления проверено на меры согласия и стресса как индикаторы, отражающие величину различий между фактическими и представленными в пространстве выбранного числа измерений дистанциями признаков [DeSabro, Park, Rao, 2010]. В частности, показатели нормализованного простого стресса (стремящиеся к нулю в лучшем разделении) для двух- и трехмерного разделения достигли 0,067 и 0,027 соответственно, коэффициенты конгруэнтности Такера и учтенного разброса составили 0,932/0,972 и 0,965/0,986 для двух типов разбросов, где значения, более близкие к единице, характеризуют разделение как качественное [Doyle, 1975]. С учетом принятых в исследованиях с использованием многомерного шкалирования условий в ходе дальнейшего анализа мы опирались на представление в трехмерном пространстве как более адекватное совокупному мнению респондентов.
После получения пространственного представления объектов в методе многомерного шкалирования перед исследователем встает вопрос интерпретации осей пространства, т. е. тех латентных, не называемых респондентами, но воспринимаемых ими параметров, которые делают анализируемые объекты различными в их глазах. Как и в случае других подобных статистических методов, данная часть исследования строится на основе ряда эмпирических приемов. Важнейший из них — это анализ объектов, в наибольшей степени разнесенных по определенной оси (измерению).
Задача исследования состояла в том, чтобы проверить, является ли уровень ка-стомизации расширенной услуги воздушной перевозки (в целом и по ее отдельным фазам) фактором, дифференцирующим авиакомпании, т. е. делающим их различ-
ными в глазах пассажиров — респондентов опроса.
Измерение 1. Сопоставляя результаты с данными широты услуг в табл. 4, невозможно установить однозначного соответствия какой-либо характеристики ценностного предложения распределению авиакомпаний на рис. 5 и 6. Однако, как показывает анализ, различия перевозчиков проявляются в количестве кликов для совершения покупки билета [Park, Robertson, Wu, 2004]. Для анализируемых авиакомпаний соответствующие значения по пробным покупкам билетов минимальной конфигурации составили: UTA — 5 кликов; SVR — 7; SSF — 7; RWZ — 8; NWS, AZO — 8; SBI — 11 кликов.
Различия между авиакомпаниями, выраженные в количестве кликов при покупке билетов, являются следствием уровня кастомизации (в целом его повышение ведет к увеличению числа кликов), однако это влияние опосредуется пользовательским интерфейсом, который может быть более или менее удобным; опыт взаимодействия с последним может формировать впечатление клиента от взаимодействия с компанией. Возможно предположить, что именно это и отражают результаты нашего опроса.
Измерение 2. Здесь полярности представлены авиакомпаниями NWS и RWZ. Согласно сопоставлению с данными табл. 4, число опций при выборе мест позволяет выстроить анализируемые компании в порядке, близком (но не тождественном) к тому, в котором они проецируются на ось «Измерение 2» (рис. 5).
Кроме того, показатели процента занятости пассажирских кресел в докризисный период (январь-март 2020 г.) для исследуемых авиакомпаний составили: NWS (84,1%), SSF (N/A), UTA (75,8%), SBI (68,8%), AZO (67,8%), SVR (66,5%), RWZ (66,1%), что тоже соответствует последовательности их проекций на ось «Измерение 2» (рис. 5).
Процент занятости пассажирских кресел не является характеристикой уровня
кастомизации услуг, но может оказывать влияние на скорость обслуживания на летной и наземных стадиях работы с пассажиром (скорость посадки, выдача наборов питания, ожидание выхода на посадку, выдача багажа и т. д.) и, таким образом, оставаться в памяти пассажира в качестве существенного фактора, связанного с перелетом конкретной авиакомпанией. Поэтому нет оснований для установления связи между дифференциацией компаний и уровнем кастомизации той или иной группы услуг перевозчика по измерению 2 (рис. 5).
Измерение 3. Данное измерение для всех авиакомпаний однозначно находит интерпретацию в уровне развитости программы лояльности, где верхняя часть графика (рис. 6) представлена перевозчиками, не имеющими программ лояльности, а движение вниз указывает на расширение ее опций. Рассматривая программу поощрения часто летающих пассажиров более сфокусированно, наибольшее соответствие визуальной интерпретации наблюдается для широты опций списания «внутренней валюты» (премиальных баллов, накапливаемых пассажирами), т. е. возможности снижения итоговой стоимости билета, что позволяет вести речь о ценовой чувствительности пассажиров.
Суммируя, отметим, что полученные эмпирические данные служат обоснованием: с одной стороны, прямого подтверждения гипотезы о влиянии широты услуг на потребительское восприятие — в отношении количества опций списания внутренней валюты программы лояльности; с другой стороны, косвенного подтверждения гипотезы — через количество опций выбора услуг (количество кликов), которые должен выполнить потребитель при покупке авиабилета.
4. обсуждение результатов
Авиакомпании, вне зависимости от существующей конфигурации ценностного предложения, в посткризисный период бу-
дут нацелены в основном на переход от стратегии сегментированной стандартизации услуг авиаперевозки к стратегии кастомизированной стандартизации (расширению возможностей платного выбора пассажирами характеристик услуг), что, с одной стороны, позволит привлекать новые сегменты пассажиров, а с другой — по их мнению, повысит уровень удовлетворенности клиента и будет стимулировать его на повторные покупки.
Результаты многомерного шкалирования подтверждают, что широта и глубина предоставляемых услуг являются характеристиками, которые потребители воспринимают как различия между перевозчиками. С учетом этого компаниям следует более аккуратно подходить к проектированию своих ценностных предложений.
Повышая уровень кастомизации, компании неизбежно ставят перед клиентом все более сложные и объемные задачи выбора. Решение этих задач — труд, возлагаемый на клиента. В литературе выделяются около 12 инструментов конструирования выбора, которые позволяют, с одной стороны, его расширить (привлечь новые категории пассажиров), а с другой — снизить сложность принятия решения для клиента [Johnson, 2012]. Набор этих инструментов включает как простое исключение из предлагаемого набора низковостребован-ных альтернатив [Kling et al., 2011], так и этапизацию выбора, разделение возможных опций по категориям [Levav et al., 2010; Häubl, Dellaert, Donkers, 2010], снижение информационной перегрузки за счет сокращения описания вариантов и частоты их предложения [Peters at al., 2006; Sagara, 2009], фокусирование внимания на «пользовательском опыте», например, через предложения ранее выбранных услуг [Schkade, Kahneman, 1998].
В качестве рекомендаций для авиакомпаний по решению проблемы потребительского выбора можно предложить использование мер, связанных с созданием дефолтных опций (вариантов выбора «по умолчанию») и запоминанием прошлых за-
казов (программы поощрения часто летающих пассажиров), т. е. обратным движением по континууму — к сегментированной касто-мизации, позволяющей более точно определять потребительские группы в зависимости от характерных особенностей их поведения.
В проектировании клиентского выбора важно отметить и тот факт, что возможности развития перевозчиков в стратегиях кастомизации ограничены техническими характеристиками воздушных судов. Возможность нахождения баланса между границами уровня кастомизации и объективными характеристиками географии полетов находится в плоскости работы с клиентской аналитикой, потенциал использования данных которой растет с увеличением онлайн-продаж. Понимание форм потребительского поведения и факторов восприятия авиакомпании пассажирами отчасти позволит разрешить эту задачу.
Потенциальное решение рассматриваемой проблемы может лежать в плоскости увеличения количества сегментов (классов обслуживания) взамен традиционным подходам сегментации пассажиров на основании их ценовой чувствительности (экономический, бизнес-класс и т.д.). Таким образом, авиакомпании смогут не только расширить набор обслуживаемых потребительских групп, но и заложить основу конкуренции в зависимости от набора доступных услуг, а не от стоимости авиабилета. Используя инструменты формирования потребительского выбора, а также данные о потребительском поведении, авиакомпании могут упростить процесс покупки авиабилетов и тем самым повысить уровень удовлетворенности пассажиров [Benson, Beach, 1996; Madrian,
Shea, 2001; Cronqvist, Thaler, 2004; Elrod, Johnson, White, 2004; Ge, Häubl, Elrod, 2012].
заключение
Проведенный обзор публикаций по рассматриваемой тематике позволяет обнаружить закономерную эволюцию ценностного предложения перевозчиков, в процессе которой авиакомпании двигаются в направлении повышения уровня кастоми-зации услуг. При этом взгляд с позиции конфигурации ценностного предложения для российских перевозчиков обнаруживает схожесть большей части из них, что поднимает исследовательские и практические вопросы о восприятии пассажирами различий перевозчиков.
В условиях выхода авиакомпаний из коронавирусного кризиса, когда авиакомпании еще не имеют информации о глубине изменений потребительских паттернов поведения, а пассажиры опасаются полетов в связи с наличием риска распространения инфекции, проблема определения оптимального уровня кастомизации ценностного предложения перевозчиков становится особенно актуальной.
Все это определяет возможные направления будущих исследований, связанных, с одной стороны, с распространением эмпирического анализа на такие категории маршрутной сети, как дальнемагистраль-ные, международные полеты и полеты в неевропейской части России, а с другой — с формированием панельной базы для оценки посткризисных фактических изменений потребительского поведения.
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Кузьмина И. 2017. Заоблачный сервис. Рейтинг авиакомпаний. Forbes. [Электронный ресурс]. https://www.forbes.ru/kompanii/
338945-zaoblachnyy-servis-reyting-aviakompaniy (дата обращения: 13.05.2020). Хрысева А., Чекалова А. 2017. Приоритетные направления совершенствования услуг авиа-
компаний на рынке пассажирских авиаперевозок. Известия Волгоградского государственного технического университета 7: 54-57.
Худяков Ю., Николайкин Н. 2009. Виды рисков и особенности их проявления в авиатран-
спортной услуге, предоставляемой авиакомпанией. Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации 149 (1): 13-17.
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Adrangi B., Chow G., Raffiee K. 1996. Passenger output and labor productivity in the US airline industry after deregulation: A profit function approach. Logistics and Transportation Review 32 (4): 389-407.
Bachwich A., Wittman M. 2017. The emergence and effects of the ultra-low cost carrier (ULCC) business model in the U.S. airline industry. Journal of Air Transport Management 62 (1): 155-164.
Bayus B., Putsis W. 1999. Product proliferation: An empirical analysis of product line determinants and market outcomes. Marketing Science 18 (2): 137-153.
Benson L., Beach L. 1996. The effects of time constraints on the prechoice screening of decision options. Organizational Behavior and Human Decision Processes 67 (2): 222-228.
Brueckner J., Pai V. 2009. Technological innovation in the airline industry: The impact of regional jets. International Journal of Industrial Organization 27 (1): 110-120.
Brueckner J., Spiller P. 1994. Economies of traffic density in the deregulated airline industry. The Journal of Law and Economics 37 (2): 379-415.
Button K., Ison S. 2008. The economics of low-cost airlines: Introduction. Research in Transportation Economics 24 (1): 1-4.
Camerer C., Loewenstein G., Rabin M. 2004. Advances in Behavioral Economics. In the Roundtable Series in Behavioral Economics. Princeton University Press: Princeton, NJ.
Chen F.-Y., Chang Y.-H. 2005. Examining airline service quality from a process perspective. Journal of Air Transport Management 11 (2): 79-87.
Cronqvist H., Thaler R. 2004. Design choices in privatized social security systems: Learning from the Swedish experience. American Economic Review 94 (2): 424428.
Cuccurullo C., Aria M., Sarto F. 2016. Foundations and trends in performance management. A twenty-five years bibliometric analysis in business and public administration domains. Scientometrics 108 (2): 595-611.
Dennis N. 2005. Industry consolidation and future airline network structures in Europe. Journal of Air Transport Management 11 (3): 175-183.
DeSarbo W., Park J., Rao V. 2010. Deriving joint space positioning maps from consumer preference ratings. Marketing Letters 22 (1): 1-14.
Detzen D., Jain P., Likitapiwat T., Rubin R. 2012. The impact of low-cost airline entry on competition, network expansion, and stock valuations. Journal of Air Transport Management 18 (1): 59-63.
Doganis R. 2001. The Airline Business in the 21st Century. Routledge: London.
Doyle P. 1975. Brand positioning using multidimensional scaling. European Journal of Marketing 9 (1): 20-34.
Ellinger A., McWhorter R. 2016. Qualitative case study research as empirical I nquiry. International Journal of Adult Vocational Education and Technology 7 (3): 1-13.
Elrod T., Johnson R., White J. 2004. A new integrated model of noncompensatory and compensatory decision strategies. Organizational Behavior and Human Decision Processes 95 (1): 1-19.
Fan Y., Yang C. 2020. Competition, product proliferation, and welfare: A study of the US smartphone market. American Economic Journal: Microeconomics 12 (2): 99134.
Flint P. 2003. The world has changed forever. Air Transport World 40 (3): 22-26.
Francis G., Humphreys I., Ison S., Aicken M. 2006. Where next for low cost airlines? A spatial and temporal comparative study. Journal of Transport Geography 14 (2): 83-94.
Garrow L., Jones S., Parker R. 2007. How much airline customers are willing to pay: An analysis of price sensitivity in online distribution channels. Journal of Revenue and Pricing Management 5 (4): 271-290.
Ge X., Haubl G., Elrod T. 2012. What to say when: Influencing consumer choice by delaying the presentation of favorable information. Journal of Consumer Research 38 (6): 1004-1021.
George A., Bennett A. 2007. Case Studies and Theory Development in The Social Sciences. MIT Press: Cambridge.
Gillen D., Gados A. 2008. Airlines within airlines: Assessing the vulnerabilities of mixing business models. Research in Transportation Economics 24 (1): 25-35.
Glanzel W., Schubert A., Czerwon H. 1999. A bibliometric analysis of international scientific cooperation of the European Union (1985-1995). Scientometrics 45 (2): 185-202.
Graf A. Maas P. 2008. Customer value from a customer perspective: A comprehensive review. Journal fur Betriebswirtschaft 58 (1): 1-20.
Haqiqat N. 2017. Evaluating airline service quality using fuzzy DEMATEL and ANP. Strategic Public Management Journal 3 (6): 57-77.
Haubl G., Dellaert B., Donkers B. 2010. Tunnel vision: Local behavioral influences on
consumer decisions in product search. Marketing Science 29 (3): 438-455.
Hossan C. 2012. Sustainability and growth of low cost airlines: An industry analysis in global perspective. American Journal of Industrial and Business Management 1 (3): 162-171.
Hussain R., Al Nasser A., Hussain Y. 2015. Service quality and customer satisfaction of a UAE-based airline: An empirical investigation. Journal of Air Transport Management 42 (1): 167-175.
Ionides N. 2004. Three Thai carriers sound no-frills fanfare for Asia. Airline Business 20 (1): 19-25.
Iyengar S., Lepper M. 2000. When choice is demotivating: Can one desire too much of a good thing? Journal of Personality and Social Psychology 79 (6): 995-1006.
Johnson M., Christensen C. Kagermann H. 2008. Reinventing your business model. Harvard Business Review 86 (12): 57-60.
Kissling C. 1998. Liberal aviation agreements - New Zealand. Journal of Air Transport Management 4 (3): 177-180.
Kling J., Mullainathan S., Shafir E., Ver-meulen L., Wrobel M. 2011. Misprediction in Choosing Medicare Drug Plans. Harvard University Press: Cambridge.
Klophaus R., Conrady R., Fichert F. 2012. Low cost carriers going hybrid: Evidence from Europe. Journal of Air Transport Management 23: 54-58.
Laming C., Mason K. 2014. Customer experience — An analysis of the concept and its performance in airline brands. Research in Transportation Business & Management 10: 15-25.
Lampel J., Mintzberg H. 1996. Customizing customization. Sloan Management Review 38 (1): 21-30.
Lawton T. 2002. Cleared for Take OV: Structure and Strategy in Low Fare Airline Business. Ashgate: Aldershot.
Levav J., Heitmann M., Herrmann A., Iyen-gar S. 2010. Order in product customization decisions: evidence from field experiments. Journal of Political Economy 118 (1): 274-299.
Liou J., Tzeng G.-H. 2007. A non-additive model for evaluating airline service quality. Journal of Air Transport Management 13 (3): 131-138.
Lohmann G., Koo T. 2013. The airline business model spectrum. Journal of Air Transport Management 31 (1): 7-9.
Madrian B., Shea D. 2001. The power of suggestion: inertia in 401(k) participation and savings behavior. Quarterly Journal of Economics 116 (4): 1149-1187.
Martín-Consuegra D., Molina A., Esteban Á. 2007. An integrated model of price, satisfaction and loyalty: An empirical analysis in the service sector. Journal of Product & Brand Management 16 (7): 459-468.
Mayer R., Ryley T., Gillingwater D. 2015. Eco-positioning of airlines: Perception versus actual performance. Journal of Air Transport Management 44—45: 82-89.
Murphy P., Pritchard M., Smith B. 2000. The destination product and its impact on traveller perceptions. Tourism Management 21 (1): 43-52.
O'Connell J. 2011. The rise of the Arabian Gulf carriers: An insight into the business model of Emirates Airline. Journal of Air Transport Management 17 (6): 339-346.
Oum T., Zhang A., Zhang Y. 1993. Inter-firm rivalry and firm-specific price elasticities in the deregulated airline markets. Journal of Transport Economics and Policy 27 (2): 171-192.
Pakdil F., Aydin O. 2007. Expectations and perceptions in airline services: An analysis using weighted SERVQUAL scores. Journal of Air Transport Management 13 (4): 229-237.
Parasuraman A., Zeithaml V., Berry L. 1988. SERVQUAL a multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing 64 (1): 12-40.
Park J.-W., Robertson R., Wu C.-L. 2004. The effect of airline service quality on passengers' behavioural intentions: A Korean case study. Journal of Air Transport Management 10 (6): 435-439.
Payne J., Bettman J., Johnson E. 1992. Behavioral decision research: A constructive
processing perspective. Annual Review of Psychology 43: 87-131.
Peters E., Vastfjall D., Slovic P., Mertz C., Mazzocco K., Dickert S. 2006. Numeracy and decision making. Psychological Science 17 (5): 407-413
Redelmeier D., Shafir E. 1995. Medical decision making in situations that offer multiple alternatives. JAMA: The Journal of the American Medical Association 273 (4): 302-305.
Rohwer G. 2010. Qualitative comparative analysis: A discussion of interpretations. European Sociological Review 27 (6): 728740.
Roswarski T., Murray M. 2006. Supervision of students may protect academic Physicians from cognitive bias: A study of decision making and multiple treatment alternatives in medicine. Medical Decision Making 26 (2): 154-161.
Sagara N. 2009. Consumer Understanding and Use of Numeric Information in Product Claims. Doctoral dissertation. University of Oregon.
Schkade D., Kahneman D. 1998. Does living in California make people happy? A focusing illusion in judgments of life satisfaction. Psychological Science 9 (5): 340-346.
Simon H. 1955. A behavioral model of rational choice. Quarterly Journal of Economics 69 (1): 99-118.
Sweeney J., Soutar G. 2001. Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of Retailing 77 (2): 203-220.
Tanius B., Wood S., Hanoch Y., Rice T. 2009. Aging and choice: Applications to Medicare Part D. Judgment and Decision Making 4 (1): 92-101.
Tversky A., Kahneman D. 1974. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science 185: 1124-1131.
Whyte R., Lohmann G. 2015. Low-cost long-haul carriers: A hypothetical analysis of a "Kangaroo route". Case Studies on Transport Policy 3 (2): 159-165.
Windle R., Dresner M. 1999. Competitive responses to low cost carrier entry. Trans-
portation Research Part E: Logistics and Transportation Review 35 (1): 59-75.
Yang K., Meho L. 2006. Citation analysis: A comparison of Google Scholar, Scopus, and Web of Science. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology 43 (1): 1-15.
Zeithaml V. 1988. Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing 52 (3): 2-22.
Zou L., Chen X. 2017. The effect of code-sharing alliances on airline profitability. Journal of Air Transport Management 58: 50-57.
Translation of references in Russian into English
Kuzmina I. 2017. Transcendental service. Airline rating. Forbes. [Electronic resource]. https://www.forbes.ru/kompanii/338945-zaoblachnyy-servis-reyting-aviakompaniy (accessed: 13.05.2020). (In Russian) Khryseva A. A., Chekalova A. A. 2017. Priority areas of improving airline's service on the market of air passenger transportation. Izvestija Volgogradskogo Gosudarstvennogo
Tehnicheskogo Universiteta 7: 54-57. (In Russian)
Khudyakov Yu. G., Nikolaykin N. I. 2009. The kinds of risks and feature of their display in the aviatransport service given by airline. Nauchnyj Vestnik Moskovskogo Gosudarstvennogo Tehnicheskogo Universiteta Grazh-danskoj Aviacii 149 (1): 13-17. (In Russian)
Статья поступила в редакцию 27 августа 2020 г.
Принята к публикации 18 января 2021 г.
Value proposition of Russian airlines: Drivers and directions of transformation N. B. Filinov, M. A. Fokeev
Graduate School of Business, National Research University Higher School of Economics, Russia
One of the hardest hits by anti-coronavirus restrictions is the air transport market. Post-crisis recovery leads carriers to identification of changes consumer behavior of passengers and, therefore, transform the value proposition. This change has been happened in the past. In this case, analysis of nowadays situation is unable without research of airlines value proposition in the last 30-40 years. In the study, based on content-analysis of 902 articles from Web of Science and Scopus we identified main directions of airline value proposition development. Empirical study was based on Russian passenger's airline market, where from the carriers perspective using complex case-study method we identified main directions of post-crisis value proposition evolution, from the passenger's side — using survey of 808 respondents identified perception degree of such changes and their significance for the passenger when choosing an airline. Empirical results demonstrate that
airlines choose to expand the number of available services for passengers, which allows them to attract new groups of passengers and increase their loyalty. At the same time, from the passenger perspective, such expansion doesn't differentiate carriers n the passengers mind, but rather complicates consumer choice.
Keywords: airlines value proposition, airline passenger behavior, Russian air transport market, customization strategy in the airlines industry.
JEL: L11, L22, L23, L93, M31.
For citation: Filinov N. B., Fokeev M. A. 2020. Value proposition of Russian airlines: Drivers and directions of transformation. Russian Management Journal 18 (4): 525-550. (In Russian)
Initial Submission: August 27, 2020 Final Version Accepted: January 18, 2021
