Как анализ больших данных может открыть новые возможности в исследовании рынка авиации

Авиационная промышленность, кажется, всегда находится под осадой. Атаки неумолимы, и с последним натиском OEM-производители,MRO, а авиакомпании сталкиваются с задержками поставок, политической нестабильностью, агрессивными климатическими требованиями, экономической неопределенностью и технически подкованными путешественниками, требующими персонализированного опыта. Лидеры отрасли вынуждены делать больше с меньшими затратами.

На фоне этого хаоса большие данные оказываются жизненно важными. Результаты, которые они открывают, дают заинтересованным сторонам в сфере авиации прогностическую силу для навигации по сложностям, выявления новых потребностей и совершенствования операций способами, которые были невозможны еще десять лет назад.

Авиакомпании, аэропорты и производители располагают огромными массивами данных: журналами полетов,записи по техническому обслуживанию, поведение при бронировании, погодные условия, даже предпочтения пассажиров в еде. При правильной стратегии аналитики эти результаты могут способствовать принятию разумных и устойчивых решений во всей авиационной экосистеме.

Что такое анализ больших данных в исследовании рынка авиации?

Анализ больших данных относится к практике изучения больших и сложных наборов данных, как в реальном времени, так и исторических, для выявления скрытых закономерностей и идей, скрывающихся на виду, включая корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов. Без этого подхода данные с практически неограниченным количеством точек данных оставались бы «темными» и недоиспользованными, если не полностью непригодными для использования.

В исследовании рынка авиации это включает метрики из систем отслеживания полетов, онлайн-бронирования, журналов технического обслуживания, программ лояльности, датчиков Интернета вещей (IoT) на самолетах и даже настроения в социальных сетях. В частности, авиакомпании используют большие данные для автоматизации процессов и стратегий оптимизации ценAppInventiv).

Авиакомпании могут использовать как исторические, так и актуальные разведданныеconfidentlyиспользовать прогностическое моделирование для принятия решений, ориентированных на будущее.

Помимо автоматизации рабочих процессов и ценообразования, анализ больших данных в авиации учитывает:

Масштаб ошеломляет. Airbus A350 генерирует около 2,5 терабайт данных в день, большую часть которых можно извлечь для эффективного обучения с помощью таких платформ, как Skywise, совместной платформы обмена данными, созданной Airbus для предотвращения отказов деталей и других проблем до их возникновения.

Применяемые стратегически, большие данные превращают маркетинговые исследования из статической отчетности в инструмент поиска новых возможностей для инноваций и получения прибыли.

Текущие варианты использования, революционизирующие небо

Большие данные приводят к ощутимым улучшениям в цепочке создания стоимости в авиации. Вот более подробный взгляд на несколько способов их использования:

1. Прогностическое обслуживание

Прогностическая аналитикапомогает авиакомпаниям сократить время простоя самолетов, предупреждая отказы оборудования до того, как они произойдут. Например, платформа Skywise компании Airbus помогла одной авиакомпании обнаружить потенциальный отказ двигателя в своем парке самолетов A330neo за несколько недель до того, как проблема стала критической, что, вероятно, позволило избежать катастрофического инцидента.

Использование показаний датчиков в режиме реального времени и исторических журналов технического обслуживания может помочь операторам автопарков заменять детали проактивно, а не реактивно, и экономить времяmaintenanceмероприятия для максимального воздействия и минимального ущерба.

2. Динамическое ценообразование и управление доходами

Теперь алгоритмы могут мгновенно обрабатывать огромные объемы данных по запросу, чтобы корректировать цены на авиабилеты с учетом эластичности спроса, темпов бронирования, цен конкурентов, прогнозов погоды и даже местных событий.

Такой уровень усовершенствования процессов был бы невозможен без автоматизированных аналитических систем, анализирующих и изучающих закономерности бронирования на основе миллионов клиентских циклов.

3. Оптимизация маршрута и экономия топлива

С ростом цен на топливо и ростом давления на окружающую среду планирование полетов стало сложнее. Помимо построения прямого курса, инструменты больших данных оценивают атмосферные условия, загруженность воздушного движения, схемы струйных течений и альтернативные варианты маршрутов, чтобы найти наиболее экономичный с точки зрения расхода топлива путь.

По данным Deloitte, такая оптимизация процессов на основе данных имеет решающее значение для авиационных компаний, стремящихся сократить расходы и достичь амбициозных целей в области устойчивого развития (Делойт: Оптимизация процессов на основе данных в авиационной промышленности).

Предсказательная сила в изменчивом мире

В секторе, страдающем от геополитических потрясений, тарифов, нехватки рабочей силы и климатической нестабильности, одно остается неизменным: лучше быть готовым к быстрой реакции или повороту событий, чем ждать, не будучи готовым к грядущим ударам.

Аналитика больших данных дает авиационным компаниям контроль над тем, что они могут контролировать, с помощью индикаторов для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании, потребностей в персонале и кривых спроса, а также снижает подверженность воздействию переменных, которые они не могут контролировать.

Например, авиакомпании, обслуживающие как туристические, так и деловые рынки, могут использовать модели прогнозирования спроса, чтобы точно предсказать, какие направления будут пользоваться спросом на основе сезонных тенденций, экономических показателей и другого поведения потребителей. Этот вид моделирования стал особенно ценным в период восстановления после COVID-19, когда модели спроса быстро менялись, а традиционные модели прогнозирования давали сбой.

Согласно отчету Deloitte «Facing Travel’s Future», туристические компании, инвестирующие в ИИ и прогнозную аналитику, быстрее извлекают выгоду из изменений спроса, перестраивая предложения в соответствии с меняющимися ожиданиями путешественников (Делойт: Взгляд в будущее путешествий: ключевые силы, преобразующие индустрию путешествий и туризма ).

Нестабильность никогда не прекратится, но то, как авиационная отрасль будет с ней справляться, может кардинально измениться.

Помимо операций: большие данные как двигатель клиентского опыта

Помимо экономии времени и денег, большие данные также позволяют понимать людей. Для авиакомпаний это означает использование информации о пассажирах для адаптации опыта, который формирует лояльность и выделяет бренд.

Собирая и изучая все, от схем выбора мест до покупок в полете, авиакомпании могут персонализировать предложения для каждого отдельного путешественника. Часто летающий пассажир недавно начал путешествовать с ребенком? Предложите льготы для семей при посадке. Перестали ли они заказывать алкоголь на рейсах? Обменяйте купон на напитки на дополнительные закуски.

По данным Appinventiv, интеграция аналитики клиентов в процесс путешествия может способствовать проведению индивидуальных маркетинговых кампаний, расширению возможностей дополнительных продаж и поддержке персонализированного обслуживания на борту — от предпочитаемых блюд до вариантов развлечений (AppInventiv).

Гиперперсонализация особенно важна в сфере элитных путешествий. Отчет Deloitte о развитии рынка элитных путешествий показал, что 85% путешественников высокого уровня ценят работу с консультантами по путешествиям именно потому, что они предлагают персонализированный опыт (Делойт: Будущее путешествий класса люкс: пять тенденций, формирующих рынок). Большие данные позволяют авиакомпаниям и партнерам в сфере гостеприимства воспроизводить услуги консьержа в больших масштабах, но без необходимости присутствия реального человека, стоящего за каждой деталью.

А поскольку путешественники из поколения Z и миллениалы обгоняют бумеров и становятся основным сегментом роста, цифровая персонализация станет ставкой, а не фактором отличия.

Рыночная дифференциация в товарной отрасли

На гиперконкурентном рынке авиации, где большинство самолетов выглядят одинаково, а маршруты легко воспроизводятся, сложный анализ тенденций может стать решающим преимуществом.

Подумайте об этом так:Любойавиакомпания может летать из Нью-Йорка в Лондон. Но некаждыйАвиакомпания может точно настроить маршрут полета и решения MRO для максимальной топливной эффективности — предложить беспроблемный процесс бронирования, который динамически корректирует цены и персонализирует путешествие на основе индивидуального поведения и предпочтений клиента. Это дифференциация, которую обеспечивают большие данные.

Платформы для анализа процессов и операционной аналитики, такие какePlaneAIможет помочь авиакомпаниям усовершенствовать все, от приобретения деталей до использования флота. Например, картирование взаимодействий между закупками, операциями и отзывами клиентов может выявить, где возможна экономия средств без ущерба качеству или обслуживанию.

В сегменте роскоши экосистемное сотрудничество также основано на показателях. Модные дома, такие как Gucci, и гостиничные сети, такие как Accor, все чаще используют информацию о клиентах для разработки продуктов, партнерства с брендами и туристических пакетов, которые отражают амбициозный образ жизни.

Другими словами, независимо от того, ориентируетесь ли вы на экономных пассажиров или на пассажиров премиум-класса, дифференциация рынка сегодня имеет решающее значение.действительно знающийвашего клиента и создание уникального, персонализированного опыта.

Этика, конфиденциальность и проблемы управления данными

Авиационные компании собирают огромные объемы конфиденциальной информации — от истории поездок и данных кредитных карт до данных о местоположении и поведении в реальном времени. Хотя это открывает двери для инноваций, это также вызывает серьезные этические и нормативные проблемы.

Компании должны ориентироваться в сложной глобальной сети законов о защите данных, включая Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) и Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA). Любое нарушение может привести не только к серьезным финансовым штрафам, но и к долгосрочному ущербу репутации. Компании, которые не адаптируют свои стратегии управления данными к новым фреймворкам, рискуют «сократить клиентскую базу[ы] и упустить возможности для роста».

Помимо соответствия, доверие является деловым активом. Пассажиры все больше осознают, как используется их личная информация, и с большей вероятностью будут бронировать у брендов, которые, по их мнению, уважают их конфиденциальность.

По данным DeloitteБудущее потребителяОтчетность, прозрачность, согласие и минимизация данных становятся неотъемлемыми элементами надежного опыта бренда.

Однако самой большой проблемой остаются устаревшие системы. Многие авиакомпании полагаются наустаревшая инфраструктурачто затрудняет непрерывное управление данными. Преодоление этих пробелов будет иметь важное значение по мере развития ИИ и других видов автоматизации.

Что нас ждет в будущем: от искусственного интеллекта к автономному принятию решений

Следующий рубеж для авиационных данных включает сбор всех доступных сведений, исторических и в режиме реального времени, и их успешное использование для принятия оптимальных решений без вмешательства человека. ИИ, машинное обучение и автономные системы преобразуют то, как авиакомпании прогнозируют спрос, перенаправляют рейсы, выявляют сбои, привлекают клиентов и даже избегают катастроф.

С нетерпением жду, ИИ будет играть еще большую рольво всем, от управления полетами до планирования экипажей. Прогностические инструменты уступят место предписывающим системам с ИИ, который может предлагать действия, а затем автоматически выполнять их в рамках предопределенных этических и операционных ограничений.

Однако по мере масштабирования автоматизации человеческий надзор должен развиваться вместе с ней. Цель состоит не в том, чтобы заменить суждение, а в том, чтобы дополнить его, чтобы летные экипажи, бригады по техническому обслуживанию и руководители получали наилучшую доступную информацию со скоростью современной авиации.

Захватывая небеса: превращая идеи в действия

Анализ больших данных в маркетинговых исследованиях становится недооцененным героем в авиационных операциях. В отрасли, характеризующейся мельчайшей маржой и нестабильными затратами и спросом, способность использовать информацию в масштабе может означать разницу между доминированием на рынке и устареванием.

Будущее авиационного сектора будет определяться гибкостью. Авиационные компании, которые могут адаптироваться в режиме реального времени, будь то изменение распределения флота, корректировка ценовых стратегий или обновление маркетинговых кампаний, будут процветать. Такая способность реагирования требует данных и структуры данных, стратегии данных и масштабируемых систем на базе ИИ.

Вот тут-то и появляются такие решения, как ePlaneAI. Платформа создана, чтобы помочь руководителям авиации извлекать сигналы из шума. От прогнозирования новых транспортных коридоров до сокращения простоев на техническое обслуживание, ePlaneAI связывает точки между разрозненными источниками для умных, действенных выводов.

ePlaneAI предоставляет панель управления, которая поможет вам создать управляемый данными, адаптивный авиационный бизнес, способный маневрировать и маневрировать, чтобы обходить любые непредвиденные обстоятельства.

Готовы ли вы взлететь умнее? Позволять ePlaneAIпомочь вам взлететь с помощью рыночной разведки в реальном времени, прогнозов на основе искусственного интеллекта и непревзойденного опыта в области авиации. Закажите демонстрацию, чтобы увидеть, как вы можете открыть новые возможности в исследовании рынка авиации — прежде, чем это сделают ваши конкуренты.