航空公司机票超售服务补救策略研究

航班超售swot分析
航班超售是指航空公司在售出的机票数量超过飞机实际可承载的乘客数量。

还不同于普通乘客无法登机的情况，超售会造成一些乘客无法按计划登机，从而引发一系列的问题。

下面是航班超售的SWOT分析：
优势：
1. 提高座位利用率：通过超售，航空公司能够更充分地利用座位资源，提高座位的使用率和航班的盈利能力。

2. 稳定运营收入：超售机票能够在一定程度上保证航空公司的运营收入稳定，减少因客票退订导致的收入损失。

劣势：
1. 客户投诉和信誉风险：超售往往使一部分乘客无法登机，给乘客带来不便和不满，可能导致乘客的投诉和不良口碑，对航空公司的声誉造成负面影响。

2. 经济补偿和额外成本：超售导致客户无法登机时，航空公司需要进行经济补偿并提供相关服务，这增加了航空公司的成本和财务风险。

机会：
1. 提高乘客预订管理能力：通过超售，航空公司可以更好地预测乘客的退订和缺席情况，并采取相应措施，从而提高预订管理的效率。

2. 创新销售模式：航空公司可以通过灵活的销售策略和价格优惠等手段，吸引更多乘客预订机票，降低超售概率。

威胁：
1. 舆论负面影响：超售事件容易引发公众舆论关注，一旦处理不当，可能导致舆论风波和形象受损。

2. 监管政策限制：航空业的发展受到国家监管政策的限制，超售可能引发政策调整，重新规定航空公司的运营行为。

以上是航班超售的SWOT分析，航空公司在考虑超售策略时应该综合各方面影响因素，权衡利弊，制定相应的管理措施和应急预案。

航空公司客运超售策略研究
随着我国经济建设持续稳定的发展,航空客运市场发展越来越快,航空市场的竞争亦日趋激烈。

国内航空公司开始引进收益管理系统,采用超售来提高收益。

本文主要研究航空公司的客运超售策略,主要内容如下:一、概述了收益管理的产生过程和发展阶段,阐述了它的应用条件、研究现状和发展趋势,并从国内外的研究成果总结分析了超售的研究进展。

二、剖析了航空公司实施超售的原因、利弊及影响因素,并在此基础上构建了超售的数学模型。

针对单航班航线,分别以航班收益最大和超售成本最小为目标函数,建立了基于报童问题和考虑旅客成行率的超售模型;针对多航班航线,考虑DB旅客对后续航班的影响,以航线总超售成本最小为目标函数,分别建立了相同超售量和不同超售量下的数学模型。

进一步对所建模型分别提出了切实可行的求解方法,并用实例验证了模型的正确性和算法的有效性。

三、分析了超售航班服务失误的原因、旅客抱怨的种类,阐述了实施服务补救的原则,并在此基础上结合航空公司的实际操作给出了超售航班服务补救的流程。

2 1 3许多人提前很长时间预订机票，总有旅客因为各种变故不能按时登机，航空公司为了减少按座位定额售票导致空位运行所蒙受的经济损失，通常采用超额售票策略，每个航班超额多售几张票.《公共航空运输航班超售处置规范》要求，航班超售时在使用优先乘机规则前应寻找放弃登机的自愿者，向自愿者提供免费或减价航空运输、赠送里程等作为补偿.2 13 4考虑机票价格、飞行费用、补偿金额等因素，建立一个数学模型来确定超额售票的数量.在获取最大经济收益的同时，尽量维护社会声誉，避免出现过多旅客无法登机的情况.经济收益可用机票收入扣除飞行费用和补偿金额后的利润来衡量.社会声誉可以用因飞机满员而无法登机的旅客限制在一定数量为标准.321由于订票旅客是否按时前来登机是随机变量，经济收益和社会声誉的指标都应该在平均意义或概率意义下衡量.两目标优化问题的解决步骤：先分析经济收益，以收益最大为目标确定超额售票的数量，再考虑如何维护社会声誉.建立经济收益最大的超额售票模型预订机票而不按时登机旅客的数量是随机变量, 航空公司需要估计出其概率分布.飞机容量为n ，超额售票数量为q ，已订票的n +q 位旅客中不按时登机的数量为r (随机变量).每位订票旅客不按时登机的概率为p ，他们是否按时登机的行为相互独立.每张机票价格为s 1，因飞机满员而无法登机的每位旅客得到的补偿金额为s 2.213收益s 1n –s 2(q –r )收益s 1(n +q –r )q ：超额售票数量，r ：订票不按时登机旅客数量，n ：飞机容量，s 1：机票价格，s 2：补偿金额.r ≤q n 位旅客登机, 机票收入s 1nq –r 位旅客得到补偿s 2(q –r )r >q 航空公司收益s (r,q )= s 1n −s 2q −r ,r ≤q s 1n +q −r ,r >q按时登机旅客数量n +q –r ≥n按时登机旅客数量n +q –r <nf (r ) ：已订票的n +q 位旅客中有r 位不按时登机的概率.E q = r=0n+q S r,q f r= r=0q s 1−s 2q −r f r + r=q+1n+qs 1(n +q −r)f rp ：每位订票旅客不按时登机的概率，且他们是否按时登机相互独立.f (r )=C n+qr p r (1−p)n+q−r ,r =0,1,…,n +q 二项分布航班的平均收益：已知s 1,s 2, n , p , 求超额售票数量q 使平均收益E (q )最大.E q = r=0q s 1−s 2q −r f r + r=q+1n+qs 1(n +q −r)f r成立的最小q 使E (q )达到最大.P r ≤q = r=0q C n+q r p r (1−p)n+q−r ≥s 1s 1+s 2不等式s =s 2/s 1 : 补偿金额s 2与机票价格s 1之比,P r ≤q = r=0q C n+q r p r (1−p)n+q−r ≥ 11+s分析q 增加时从E (q )到E (q +1)的变化命令x = binoinv (y, n, p)P r ≤q = r=0q C n+q r p r (1−p)n+q−r ≥ 11+sy=1/(1+s), s=1/3s=1/2s=1s=1/3s=1/2s=1p =0.01443p =0.0311109p =0.05181716平均收益最大的超额售票数量q (n =300)n=300+q p =0.05. x平均收益最大的超额售票数量q(n=300)s=1/3s=1/2s=1 p=0.01443p=0.0311109p=0.05181716考虑社会声誉的超额售票模型从维护社会声誉角度，应对因飞机满员而无法登机的旅客数量加以限制, 由于订票旅客按时登机的随机性, 所谓限制只能以概率表示.P j (q ) ~ 因飞机满员无法登机旅客数量超过j 人的概率P j q = r=0q−(j+1)C n+q r p r (1−p)n+q−r ≤αj 可视为维护社会声誉的“门槛”, 限制P j (q )不超过某个可以接受的数值α.无法登机旅客数量超过j 人订票旅客不来登机的不超过q -(j +1)人•Matlab 二项分布函数命令y = binocdf (x, n, p)计算，其中x=q -(j +1)，y=P j (q ).•给定p , s , 先算出平均收益最大的超额售票数量q ，再设定门槛j ，计算P j (q )，与可以接受的数值α比较，最后确定q 和j .因飞机满员无法登机旅客数量超过j 人的概率P j (q )P j q = r=0q−(j+1)C n+q r p r (1−p)n+q−r ≤α要求s=1/3s=1/2s=1p =0.01, j =10.41310.41310.1932p =0.03, j =30.28280.17670.0968p =0.05, j =50.19310.12820.0791平均收益最大的P j (q ), 取j 约为q 的1/3 s=1/3s=1/2s=1p =0.01443p =0.0311109p =0.05181716平均收益最大的超额售票数量q (n =300)•P j (q )与费用参数s 无关，同一行中P j (q )数值的变化是由q 的不同所致.•q 变大, 概率P j (q )增加.拓展2 1 3对于收益最大超额售票数量q和考虑社会声誉门槛j, 若无法登机旅客超过j人的概率Pj(q)太大,可以适当减小q, 牺牲收益来换取Pj(q)的降低.订票乘客不按时登机的概率p对经济收益和社会声誉的影响较大, 需针对不同航班、不同时间(季节、假日等因素), 利用统计数据实时调整概率p,以提高模型的准确度.实际订票复杂很多：价格也是决策变量，价格随着时间怎么变化? 怎么打折？不同等级的顾客，不同的舱位等等，4日常商务活动，比如旅店、汽车的租赁是不是有类似的营销策略？参考文献[1].姜启源，谢金星，叶俊. 数学模型（第四版）.北京：高等教育出版社，2011.[2].姜启源，谢金星，叶俊. 数学模型（第五版）.北京：高等教育出版社，2018.谢谢大家！本视频课程中的部分图片、视频引自有关图书、网络，特向这些图片、视频的制作者和有关图书的出版者和相关网络表示感谢；因多种原因，事先未与作者和出版社取得联系，特向他们表示歉意。

机票销售中的超售策略研究作者：林昱彤查迪来源：《商情》2013年第41期【摘要】航空公司在机票预售过程普遍存在“超售”情况，即预售数多于机舱实际座位数，从而当有乘客因故未能按时登机时，航空公司便可降低损失或利用这部分座位增加额外收入。

但当所有持票乘客都希望登机时，便会引发矛盾，航空公司需要采取补偿措施挽回声誉。

本文对于影响机票销售的因素进行了分析，通过对经济利益和社会声誉的评估，建立一个双目标规划模型，以期获得最佳的超售数，并通过matlab 软件进行数值计算。

并在此基础上，针对航空公司可能采取的实施策略，对模型进行了适当的拓展，从而使模型更贴近于现实情形。

【关键词】机票超售策略，数学模型，多目标规划，数值计算，销售策略一、引言随着社会的发展，飞机已经成为出行必不可少的交通工具。

航空公司注意到有部分旅客订票后却因故没有登机，造成机位空置。

为增加利润，许多航空公司常预售出高于额定座位数的机票。

这种做法虽能为航空公司带来额外利润，但也会有部分已预订的乘客因没有座位而使航空公司声誉及利益受损的风险。

为此，在怎样的条件下可以提高机票预售数？最高可预售出多少机票？风险如何控制？这些都成为管理者需要解决的问题。

本文将针对这些问题进行分析及求解。

关于机票超售策略方面的研究屡有所见。

王勇等在《基于交叉弹性及边际成本的机票预售收益管理模型》中指出，我国3大航空公司的空座率平均为30%-37.5%。

在此种情况下，如果航空公司不采取超售策略，由此造成的损失将多达15%，这使得机票超售成为一种趋势。

很多通过经济，数学等角度对机票预售问题进行分析的研究也因此应运而生。

但由于该领域涉及方面较广，很少有研究可以将所有可能情况考虑周全。

王勇等在收益管理思想的基础上，建立了反映客运市场竞争状况的交叉弹性及航班向乘客提供服务的边际成本等因素在内的机票预售模型。

宋国军在《航空客运的座位优化控制及机票预售策略研究》一文中同样结合了收益管理思想，从航空客运的实际问题出发，分别构建了基于旅客需求分布的座位优化控制模型和基于交叉弹性及边际成本的机票预售收益管理模型。

航空公司超售问题分析摘要随着我国经济建设的健康稳定发展，航空客运市场发展越来越快，航空市场的竞争也越激烈。

国内航空市场采用超售策略来提高收益。

本文主要研究航空公司的客运超售策略，主要内容如下：1剖析了航空公司实施超售的原因，利弊及影响，并在此基础上建立了超售的数学模型。

2对单航线，考虑收益最大及提高信誉率，采用多目标决策的方法，以收益和信誉率为双重目标函数，得出了一定程度上的超售可以提高航空公司的收益，并且是信誉率得到最大保障的结论。

3对多航线问题，考虑DB旅客对后续航班的影响，以航线超售总成本最低的目标函数。

一，问题重述：航空公司知道，只有一部分预订该航班的乘客最终会乘坐该航班。

因而，大多数航空公司采取超售的方法，也就是说，旅客定位数超过了相应的实际可利用的座位数。

所以有时会发生飞机容纳不下已购票的该航班的乘客的情况，导致一位或多位乘客被挤出他们预订的航班。

对于被挤出预定航班的旅客，航空公司基于给予一定的补偿。

那么如何确定超售数量使得航空公司的收益最大，并且保住信誉率，就是本文主要研究的问题。

二，基本假设：1．旅客的需求是无限的，即航空公司预定售出的票能够全部售完。

2．旅客的订座请求是独立发生的。

3．乘客到达机场的概率服从二项分布。

4．各空公司的服务水平相同，即航空公司的信誉率只和超售水平有关。

5．航空公司单次飞行成本固定为f;三，符号说明：R：表示单次航班的总收益r: 表示销售每张票的净收益。

c: 表示飞机上的实有座位数。

b: 表示处理一名DB旅客的赔偿费用。

x: 表示航班的可销售座位数。

y: 表示一名乘客退票费用（票价的百分率）。

r: 航空公司的信用率。

p: 乘客的到达率。

考虑超售条件下的机票销售，因此取x≥c。

四，问题分析：航班超售已经成为国内民航新的经济增长点，国内的民航公司普遍在满客的出港航班上采取超售措施。

然而，航空公司实施超售的同时，面临着利与不利的一面。

不实施超售会造成作为浪费，减少收益，而机场昂贵的停机费及燃油等昂贵费用甚至会造成倒贴成本；超售过多，造成赔偿费用过多甚至降低航空公司的信誉等问题而导致客源流失等问题。

航空公司收益管理中的超售策略研究
近年来，国内航空运输业取得了迅猛发展，但是随着经济的全球化及“高铁”的快速兴起，国内航空公司面临的竞争日益加剧。

为了更好的生存和发展，越来越多的航空公司开始引入收益管理系统，以提高公司的核心竞争力，获得持续稳定的收益。

机票超售是收益管理的重要组成部分，也是航空公司增加收益的有效手段。

本文以航空公司收益管理中的机票超售问题为研究对象，对风险中性及考虑决策者风险偏好的超售决策问题展开了深入的研究。

论文首先对现有的收益管理理论及超售研究现状进行了较为系统的归纳阐述和文献评价。

其次，考虑在风险中性的条件下，决策者以收益最大化为目标，通过建立数学模型并对其进行优化和求解，给出了完全信息和部分信息两种情形下的超售策略，数值仿真表明部分信息下的超售策略具有较强的鲁棒性，能够有效解决信息缺失下的超售决策问题。

接着，考虑到决策者的风险偏好因素，利用CVaR风险度量方法，同时权衡损失和风险，研究了在不同的风险容忍水平下该如何进行超售决策，并得出了最优的超售策略。

最后，对全文的研究内容和结论进行了总结，并提出了未来可研究的方向。

机票超售在航空公司的实践操作中可能会面临很多问题，如在决策时应重点考虑哪些因素、信息缺失的情况下该如何决策、风险和收益该如何平衡等。

本文的研究将为这些问题的解决提供科学的决策依据和管理启示。