想象這樣壹個場景，妳買機票下單A，客服自動問“妳還要靠窗的座位嗎？”此前，在網上瀏覽票價時，網頁底部的壹個地方已經有酒店的推薦信息和相關旅遊產品。當妳進入機艙時，美麗的空姐帶來了素食餐和毯子，微笑著說:“這還是咖啡嗎？”
大數據時代正在到來，航空業也不例外。海量數據經過專業化、具體化的分析處理，可以說是“不清楚”精準營銷的力量，提升服務質量，創造價值。在大數據的支持下，“比用戶更懂用戶”不再只是壹句口號。
大數據分析大戰是市場的第壹步。
大數據時代已經到來，每個人都或多或少感受到了它的力量。百度遷徙告訴妳春運高峰時的人流方向和密度，其中蘊含著無數商機。李娜澳網奪冠，大數據分析和運動員比賽方式的創新被認為不可或缺。
隨著信息技術特別是互聯網技術的發展，人們生產數據的能力越來越強。數據的爆炸式增長充斥著整個網絡，中網居住宅世界第壹，每天產生的數據量也在世界前列。淘寶網站每天的交易量超過幾千萬，單日產生的數據量超過50TB。百度存儲近1萬億頁面，每天處理約60億次搜索請求。更多的線下學校、醫院、銀行等場所存儲了大量的用戶信息。大數據廣泛存在於各行各業。當“大數據”處理方式如電光壹閃，過去不同數據源的信息碎片如潮水壹般洶湧而來。
在大數據營銷的運用上，航空業試圖與零售業並駕齊驅。零售商利用大數據分析功能，對顧客留下的數據線索進行跟蹤分析，可以為每壹位消費者建立詳細的個人檔案，提供更精準、更有針對性的服務。當乘客開始查詢飛往海濱目的地的航班時，他會看到有關海濱度假勝地的折扣信息。除了分類定價的航班銷售服務，他還可以提供動態創建的度假套餐。航班票價和數量的搜索只是壹個新機會的開始。
當無數個體的信息匯聚成海量數據後，航空公司在預測票價、把握營銷上就能更精準地“切脈”。“只要我們對市場形勢的分析比競爭對手多壹點，票價與市場匹配的準確率高壹點，我們就贏了。”山航營銷委員會收入部航線管理股工作人員劉永輝如此表示。
劉永輝和他的同事是壹群每天向電腦和壹堆數據出售機票的人。打算買機票的人，想去哪裏，願意花多少錢買機票，都變成了數據，他們的工作就是挖掘分析這些對營銷有用的海量數據，為預測市場提供有力的分析支持。“濟南的大學那麽多，大學生自然也多。妳知道十壹國慶期間他們會去哪裏嗎？妳知道他們中有多少人寧願坐飛機也不願坐火車嗎？只有選擇飛機的人才是我們的目標人群。”劉永輝舉了壹個例子。在高度透明、競爭激烈的航空市場，比競爭對手多走壹小步，更精準地細分市場，提前踩準市場熱點，就是勝利。
在大數據出現之前，預測市場的方法是“原始”的。“從經驗來看，看往年同期數據，如果是節假日，客源比較典型，相對容易把握。非節假日風險更大。”劉永輝說，在“經驗”期，至少需要壹年的實踐經驗，才能成長為壹個成熟的可以預測票價的人。現在有了前端公司提供海量專業航空數據，以及航空公司自主研發的算法系統，市場變化有了更清晰的分析路徑。"核心是客戶預測模型."2065438年4月至2003年4月，山東航空開始自主研發該機型，並於去年8月和9月正式投入使用。有了這個武器，“以前的數據處理能力是1，現在是10000，甚至更多。”在票價保障方面，目前山東航空每公裏收入在國內八家較大的航空公司中排名第二。
天氣、會議等大型活動、經濟環境等。，是幾個主要的影響因素。縱向連續數據為比較提供參考。不同數據源的數據碎片被收集到計算模型中，這就是航空公司所爭取的。“預測的負載系數只是壹個基礎，然後我們還要預測對手的行動。這是壹個即興發揮的過程。假設同樣的路線，競爭公司打價格戰搶客戶。如果我們預測到那天會有很多客人，我們就會有信心。當競爭對手搶走了低價客戶，剩下的將是優質客戶。”就像高手過招壹樣，市場在變，模型中的參數和公式也在不斷調整，現在相互競爭。
“比用戶更了解自己”的常旅客依然是關註的焦點。
壹位大數據業內人士向記者描述了這樣壹幅畫面。當旅客訂購機票時，根據他之前的消費習慣，系統會自動彈出前排的窗口選項，並確認他是否仍然選擇素食餐。登機後，空姐給他拿的是毯子而不是枕頭——過去的三次飛行記錄顯示，該乘客拒絕提供枕頭。在選擇飲料時，空姐沒有說“咖啡、水或果汁”，而是說“咖啡？”
“只要積累了足夠多的用戶數據，就可以分析出用戶的喜好和購買習慣，甚至比用戶更了解用戶。“專家說有了這個，才是運用大數據營銷的前提和出發點。”那些曾經以‘壹切以客戶為中心’為口號的企業，真的能及時充分了解客戶的需求和想法嗎？“對於航空公司來說，需要在服務質量和服務成本之間取得平衡。如何在成本可控的情況下，更精準地定位服務對象，提高服務質量和效率，大數據大有可為。畢竟對於任何企業來說，誰是最有價值的用戶壹直是壹件糾結的事情。有了大數據，這壹切更有事實支撐。從紛繁復雜的數據信息中，運用壹定的規則進行綜合分析，可以幫助企業篩選出重點目標客戶。同時，為定義好的客戶群體提供個性化服務，也能更好地提升服務質量，增強用戶粘性和忠誠度。
“山東航空有300萬常旅客會員，每天有超過4萬人乘坐我們的航班。在此之前，我們並沒有把海量的常旅客信息和海量的成就信息聯系起來，彼此的數據是孤立的。”山東航空營銷委員會常規客運市場服務部副經理尚紅艷告訴記者。“有哪些人是會員但壹年來很少坐飛機，有哪些人不是會員但最近經常坐我們的飛機？這些情況以前都不掌握。”尚紅艷描述，以前對常旅客的管理屬於“圈地”，壹味的想擴大用戶數量。現在，“我們更關心的是如何讓這塊土地上的莊家更好地成長”。
引入大數據分析思維後，常旅客的管理部門不再孤立，目的更加明確。山東航空公司開發的系統可以清楚地顯示每個航班上哪些是常旅客會員，哪些不是，這使得服務提供商在推薦消費者是否應該加入常旅客時更加準確，而不是像以前那樣漫無目的地詢問。“通過系統還可以知道哪些旅客是通過直銷渠道購票，哪些是通過代理商購票。是否經常使用便捷的公交服務，經常從哪裏出發，去哪裏，坐什麽艙等，習慣坐哪裏，是否購買結合機票的旅遊產品。”尚紅艷表示，針對常旅客的精準營銷和服務，有很多文章可以做。通過動態數據，可以及時發現長時間不飛的會員，讓其醒來，或者可以及時減少對熟睡客戶的關註。
線下收集用戶消費習慣和喜好的信息，無疑是壹個盲點和難點。數據收集是壹項費時費力費錢的工作，不可能漫無目的地撒網。尚紅艷表示，山航目前使用的“全流程服務系統”幫助各服務環節串聯及時上傳和享受信息，旨在提升常旅客營銷和服務質量的“常旅客營銷支持系統”也已建立。屆時，我們將對不同的客戶群體進行細分，評估客戶價值的高低，鎖定最有價值的客戶提供VIP甚至VVIP服務，這樣投入產出會更劃算。
跨境航班數據有利於精細化管理節約每分鐘成本。
除了外部的營銷和服務，對於航空公司來說，內部的成本控制也離不開大數據的應用。
從2011開始，山航嘗試整合QAR(快速接入記錄器)、運行簽派、飛行計劃等飛行數據。，並構建飛行數據綜合利用系統平臺。2013，系統完成。山航利用該平臺監控臨時航線的使用情況，合理安排臨時航線。2013年縮短飛行距離86.2萬公裏，節省飛行時間1276小時，節省油耗2870噸。該系統有效利用了航班產生的海量飛行數據，是大數據時代航空公司利用飛行數據的壹次突破，讓飛行數據從安全“跨界”到成功。
航空公司使用較多的數據是QAR數據，相當於飛機產生的飛行數據的u盤。機載QAR數據真實、準確、高密度的記錄，綜合反映了飛機運行過程中的大部分情況。通過監控和檢查，可以詳細發現飛行員的所有不規範操作，並及時糾正，從而避免飛行事故的發生。在QAR數據的1000多個參數中，約有80個參數與飛行運行效益密切相關，包括發動機油耗流量、APU油耗流量、APU使用時間等。通過對這80個參數的解碼、收集和處理，形成了航空公司寶貴的運行數據財富。
“截至5月，山航每天有260個航班，380個航段，740個飛行小時，每年產生550G的海量QAR數據。”山東航空信息部負責人告訴記者，“過去航空公司傳統的生產數據統計比較粗放，無法精確到每個飛行階段，無法反映飛機在地面的壹些情況。”目前，山航已在所有飛機上安裝了QAR系統，並與FOC(運行控制中心)、飛行計劃、ACARS(飛機通信尋址與報告系統)等其他重要數據進行了綜合分析。例如，山東航空將飛行分為更詳細的15階段，包括飛行前、開始、滑出、起飛、初始爬升、爬升、巡航、下降、進近、最後進近、著陸、滑入和結束，而不是國內大多數航空公司的簡單階段，山東航空將其分為15階段。山航利用飛行數據綜合利用系統分析地面深度後，調整了滑行油耗系數。僅調整這壹數據，山航波音737-800機隊每年就可為山航節省200萬元。
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