Hoe big data-analyse nieuwe kansen kan onthullen in marktonderzoek voor de luchtvaart

De luchtvaartindustrie lijkt constant onder vuur te liggen. De aanvallen zijn meedogenloos, en met de nieuwste aanval hebben OEM's,MRO's, en luchtvaartmaatschappijen worden geconfronteerd met achterstanden in de toeleveringsketen, politieke onrust, strenge klimaatmaatregelen, economische onzekerheid en technisch onderlegde reizigers die gepersonaliseerde ervaringen eisen. Brancheleiders worden onder druk gezet om meer te doen met minder.

Te midden van deze chaos blijkt big data van vitaal belang. De inzichten die het oplevert, geven belanghebbenden in de luchtvaart voorspellende kracht om complexiteit te doorgronden, nieuwe eisen te ontdekken en operaties te verfijnen op manieren die zelfs tien jaar geleden nog niet mogelijk waren.

Luchtvaartmaatschappijen, luchthavens en fabrikanten beschikken over enorme stapels meetgegevens: vluchtlogboeken,onderhoudsgegevens, boekingsgedrag, weerpatronen en zelfs maaltijdvoorkeuren van passagiers. Met de juiste analysestrategie kunnen deze uitkomsten slimme, veerkrachtige besluitvorming in het gehele luchtvaartecosysteem stimuleren.

Wat is big data-analyse in marktonderzoek in de luchtvaart?

Big data-analyse verwijst naar het onderzoeken van grote en complexe datasets, zowel realtime als historisch, om verborgen patronen en inzichten te onthullen die voor het oog verborgen liggen, zoals correlaties, markttrends en klantvoorkeuren. Zonder deze aanpak zouden de data, met vrijwel onbeperkte datapunten, 'donker' en onderbenut, zo niet volledig onbruikbaar blijven.

In het marktonderzoek in de luchtvaart omvat dit onder meer statistieken van vluchtvolgsystemen, online boekingen, onderhoudslogboeken, loyaliteitsprogramma's, IoT-sensoren (Internet of Things) in vliegtuigen en zelfs sentiment op sociale media. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken big data met name voor procesautomatisering en prijsoptimalisatiestrategieën.AppInventiv).

Door te putten uit historische en actuele informatie kunnen luchtvaartmaatschappijen:confidentlyGebruik voorspellende modellen om toekomstgerichte beslissingen te nemen.

Naast automatisering van workflows en prijsstelling, houdt de analyse van big data in de luchtvaart zich bezig met:

De omvang is duizelingwekkend. Een Airbus A350 genereert ongeveer 2,5 terabyte aan data per dag, waarvan een groot deel kan worden gebruikt voor krachtige analyses met behulp van platforms zoals Skywise, een platform voor collaboratieve data-uitwisseling dat door Airbus is ontwikkeld om defecten aan onderdelen en andere problemen te voorkomen voordat ze zich voordoen.

Wanneer big data strategisch wordt ingezet, verandert marktonderzoek van statische rapportages in een ontdekkingsmachine die nieuwe kansen voor innovatie en omzet creëert.

Huidige use cases revolutioneren de lucht

Big data zorgt voor tastbare verbeteringen in de waardeketen van de luchtvaart. Hier is een meer diepgaande blik op enkele manieren waarop het wordt ingezet:

1. Voorspellend onderhoud

Voorspellende analysehelpt luchtvaartmaatschappijen de downtime van vliegtuigen te verminderen door apparatuurstoringen te anticiperen voordat ze zich voordoen. Het Skywise-platform van Airbus hielp bijvoorbeeld een luchtvaartmaatschappij om een mogelijke motorstoring in haar A330neo-vloot te detecteren, weken voordat het probleem kritiek werd, waardoor een catastrofaal incident waarschijnlijk werd voorkomen.

Door gebruik te maken van realtime sensormetingen en historische onderhoudslogboeken kunnen wagenparkbeheerders onderdelen proactief vervangen in plaats van reactief, en tijd besparen.maintenanceevenementen voor maximale impact en minimale verstoring.

2. Dynamische prijsstelling en opbrengstbeheer

Algoritmes kunnen nu enorme hoeveelheden directe, on-demand gegevens verwerken om vliegtickets aan te passen op basis van de elasticiteit van de vraag, het boekingstempo, de prijzen van concurrenten, weersvoorspellingen en zelfs lokale evenementen.

Een dergelijke procesverbetering zou onmogelijk zijn zonder geautomatiseerde analyseprogramma's die boekingspatronen in miljoenen klantreizen analyseren en hieruit leren.

3. Routeoptimalisatie en brandstofbesparing

Door de stijgende brandstofprijzen en de toenemende druk op het milieu is de vluchtplanning complexer geworden. Naast het uitzetten van een directe route, evalueren big data-tools atmosferische omstandigheden, congestie in het luchtverkeer, straalstroompatronen en alternatieve routeopties om de meest brandstofefficiënte route te vinden.

Volgens Deloitte is dit soort datagestuurde procesoptimalisatie essentieel voor luchtvaartbedrijven die kosten willen verlagen en ambitieuze duurzaamheidsdoelstellingen willen halen (Deloitte: Datagestuurde procesoptimalisatie in de luchtvaartindustrie).

Voorspellende kracht in een onstabiele wereld

In een sector die geplaagd wordt door geopolitieke ontwrichtingen, tarieven, tekorten aan arbeidskrachten en klimaatvolatiliteit, blijft één constante: het is beter om klaar te staan voor een snelle reactie of koerswijziging dan onvoorbereid te wachten tot de klappen komen.

Dankzij big data-analyses krijgen luchtvaartbedrijven meer controle over wat ze wél kunnen controleren, met indicatoren waarmee ze onderhoudsbehoeften, personeelsvereisten en vraagcurven kunnen voorspellen. Tegelijkertijd wordt de blootstelling aan variabelen die ze niet kunnen controleren, verminderd.

Luchtvaartmaatschappijen die zowel de vrijetijds- als de zakelijke markt bedienen, kunnen bijvoorbeeld modellen voor vraagvoorspelling gebruiken om nauwkeurig te voorspellen welke bestemmingen een sterke groei zullen doormaken op basis van seizoenstrends, economische indicatoren en ander consumentengedrag. Dit soort modellen werd vooral waardevol tijdens de herstelperiode van COVID-19, toen de vraagpatronen snel veranderden en traditionele voorspellingsmodellen niet meer werkten.

Volgens het rapport "Facing Travel's Future" van Deloitte profiteren reisbedrijven die investeren in AI en voorspellende analyses sneller van veranderende vraag, door hun aanbod opnieuw vorm te geven om te voldoen aan de veranderende verwachtingen van reizigers (Deloitte: De toekomst van de reissector onder ogen zien: belangrijke krachten die de reis- en toerisme-industrie vormgeven).

De volatiliteit zal nooit ophouden, maar de manier waarop de luchtvaartindustrie ermee omgaat, kan fundamenteel veranderen.

Verder dan de operationele kant: big data als motor voor klantervaringen

Naast het besparen van tijd en geld, draait big data ook om het begrijpen van mensen. Voor luchtvaartmaatschappijen betekent dit het gebruiken van passagiersinzichten om ervaringen op maat te creëren die loyaliteit opbouwen en het merk onderscheiden.

Door alles te verzamelen en te onderzoeken, van stoelkeuzepatronen tot aankopen tijdens de vlucht, kunnen luchtvaartmaatschappijen hun aanbod personaliseren tot op het niveau van de individuele reiziger. Reist een frequent flyer onlangs met een kind? Bied dan gezinsvoordelen aan bij het instappen. Bestelt hij of zij geen alcohol meer tijdens vluchten? Ruil de drankcoupon in voor extra snacks.

Volgens Appinventiv kan het integreren van klantanalyses in de reisreis op maat gemaakte marketingcampagnes stimuleren, upsell-mogelijkheden vergroten en gepersonaliseerde ervaringen aan boord ondersteunen, van voorkeursmaaltijden tot entertainmentopties (AppInventiv).

Hyperpersonalisatie is vooral essentieel in luxe reizen. Uit een rapport van Deloitte over de evoluerende markt voor luxe reizen bleek dat 85% van de high-end reizigers waarde hecht aan samenwerking met reisadviseurs, juist omdat ze gepersonaliseerde ervaringen bieden (Deloitte: De toekomst van luxe reizen: vijf trends die de markt vormgeven). Dankzij big data kunnen luchtvaartmaatschappijen en hospitalitypartners die conciërgeservice op grote schaal nabootsen, maar zonder dat er achter elk detail daadwerkelijk een persoon hoeft te zitten.

En aangezien Generatie Z en Millennials de babyboomers inhalen als het primaire groeisegment, wordt digitale personalisatie de norm, en geen onderscheidende factor.

Marktdifferentiatie in een gestandaardiseerde industrie

In een uiterst competitieve luchtvaartmarkt, waar de meeste vliegtuigen er hetzelfde uitzien en routes eenvoudig te kopiëren zijn, kan een geavanceerde trendanalyse van doorslaggevend belang zijn.

Stel je het eens zo voor:Elkluchtvaartmaatschappij kan van New York naar Londen vliegen. Maar nietelkDe luchtvaartmaatschappij kan die vluchtroute en MRO-beslissingen finetunen voor maximale brandstofefficiëntie – een soepele boekingservaring bieden die prijzen dynamisch aanpast en de reiservaring personaliseert op basis van individueel klantgedrag en -voorkeuren. Dat is het onderscheidende vermogen dat big data mogelijk maakt.

Process mining en operationele analyseplatformen zoalsePlaneAIKan luchtvaartmaatschappijen helpen alles te verfijnen, van de inkoop van onderdelen tot het gebruik van de vloot. Door bijvoorbeeld de interacties tussen inkoop, operations en klantfeedback in kaart te brengen, kan worden aangetoond waar kostenbesparingen mogelijk zijn zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit of service.

Aan de luxekant van het spectrum zijn ecosysteemsamenwerkingen ook gebaseerd op statistieken. Modehuizen zoals Gucci en hotelketens zoals Accor gebruiken klantinzichten steeds vaker om productontwikkeling, merkpartnerschappen en reispakketten te ondersteunen die aansluiten bij de ambitieuze levensstijl.

Met andere woorden, of u nu mikt op budgetbewuste vliegers of ultra-premium passagiers, marktdifferentiatie draait tegenwoordig omecht wetenuw klant en het creëren van een geweldige, persoonlijke ervaring.

Ethiek, privacy en de uitdaging van data governance

Luchtvaartmaatschappijen verzamelen enorme hoeveelheden gevoelige informatie – van reisgeschiedenis en creditcardgegevens tot realtime locatie- en gedragsgegevens. Hoewel dit mogelijkheden biedt voor innovatie, roept het ook ernstige ethische en wettelijke zorgen op.

Bedrijven moeten zich een weg banen door een complex wereldwijd web van wetgeving inzake gegevensbescherming, waaronder de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de EU en de Consumer Privacy Act (CCPA) van Californië. Elke inbreuk kan niet alleen leiden tot hoge financiële boetes, maar ook tot reputatieschade op de lange termijn. Bedrijven die hun data governance-strategieën niet aanpassen aan nieuwe kaders, lopen het risico "hun klantenbestand te verkleinen en groeikansen te missen".

Naast naleving is vertrouwen een bedrijfsmiddel. Passagiers zijn zich steeds meer bewust van hoe hun persoonsgegevens worden gebruikt en boeken vaker bij merken waarvan ze vinden dat ze hun privacy respecteren.

Volgens Deloitte’sToekomst van de consumentrapportage, transparantie, toestemming en dataminimalisatie worden niet-onderhandelbare elementen van een betrouwbare merkervaring.

Legacy-systemen blijven echter de grootste uitdaging. Veel luchtvaartmaatschappijen vertrouwen opverouderde infrastructuurDat maakt continu datagovernance lastig. Het overbruggen van deze kloof zal essentieel zijn naarmate AI en andere automatisering zich verder ontwikkelen.

Wat de toekomst brengt: van AI naar autonome besluitvorming

De volgende stap voor luchtvaartdata is het verzamelen van alle beschikbare inzichten, historisch en realtime, en het succesvol gebruiken ervan voor optimale beslissingen zonder menselijke tussenkomst. AI, machine learning en autonome systemen transformeren de manier waarop luchtvaartmaatschappijen de vraag voorspellen, vluchten omleiden, verstoringen signaleren, klanten lokken en zelfs rampen voorkomen.

Ik kijk ernaar uit,AI zal een nog grotere rol spelenVan vluchtuitvoering tot bemanningsplanning. Voorspellende tools maken plaats voor prescriptieve systemen, met AI die acties kan voorstellen en daar vervolgens automatisch naar kan handelen, binnen vooraf gedefinieerde ethische en operationele kaders.

Naarmate de automatisering toeneemt, moet het menselijk toezicht mee evolueren. Het doel is niet om het oordeelsvermogen te vervangen, maar om het te versterken, zodat vliegtuigbemanningen, onderhoudsteams en leidinggevenden worden ondersteund door de beste beschikbare informatie, met de snelheid van de moderne luchtvaart.

De lucht veroveren: inzicht omzetten in actie

Big data-analyse in marktonderzoek wordt steeds meer de onderbelichte held in de luchtvaartsector. In een sector die gekenmerkt wordt door flinterdunne marges en fluctuerende kosten en vraag, kan het vermogen om informatie op grote schaal te benutten het verschil betekenen tussen marktdominantie en veroudering.

De toekomst van de luchtvaartsector wordt bepaald door wendbaarheid. Luchtvaartmaatschappijen die zich in realtime kunnen aanpassen, of het nu gaat om het wijzigen van vloottoewijzingen, het aanpassen van prijsstrategieën of het updaten van marketingcampagnes, zullen floreren. Dit soort responsiviteit vereist data en datastructuur, datastrategie en schaalbare AI-gestuurde systemen.

Daar komen oplossingen zoals ePlaneAI om de hoek kijken. Het platform is gebouwd om luchtvaartleiders te helpen signalen uit de ruis te halen. Van het voorspellen van nieuwe reisroutes tot het verminderen van downtime voor onderhoud, ePlaneAI verbindt de punten tussen uiteenlopende bronnen voor slimme, bruikbare inzichten.

ePlaneAI biedt een dashboard waarmee u samen met ons een datagestuurde, responsieve luchtvaartonderneming kunt opbouwen die kan uitwijken en draaien om elke turbulentie die op de loer ligt, te boven te komen.

Klaar om slimmer te vliegen? Laten ePlaneAIHelp u vliegen met realtime marktinformatie, AI-gestuurde voorspellingen en ongeëvenaarde luchtvaartexpertise. Boek een demo en ontdek hoe u nieuwe kansen in marktonderzoek voor de luchtvaart kunt benutten – voordat uw concurrenten dat doen.