Методы и модели планирования и контроля продаж авиаперевозок тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Бачурин, Евгений Викторович

• Бачурин, Евгений Викторович
• кандидат экономических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бачурин, Евгений Викторович

Введение.

1. Анализ особенностей рынка авиаперевозок.

1.1. Рост стохасгичности рынка авиаперевозок.

1.2. Маркетинговая концепция управления авиаперевозками.

1.3. Система экономической информации, используемой при принятии решений.^.

V 1.4. Влияние новых информационных технологий. у/ 1.5. Цель и задачи диссертационных исследований.

2. Разработка методов и моделей планирования продаж авиаперевозок.

J 2.1„Общие принципы построения системы управления продажами авиаперевозок.

2.2. Модели прогнозирования доходов от выполненных рейсов.

2.3. Разработка методики планирования доходов от продаж.

2.5. Модели оценки эффективности маркетинговых акций.

3. Разработка информационного обеспечения процессов управления продажами.

3.1. Концепция построения информационного обеспечения процессов управления продажами.

3.2. Технология измерения показателей продаж.

3.3. Методика учета выручки от продаж.

3.4. Разработка корпоративного справочника ведения договоров с агентами.

3.5. Алгоритм ситуационного анализа критических рейсов.

3.6. Информационно-аналитическая система планирования доходной части бюджета авиаперевозок.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели планирования и контроля продаж авиаперевозок»

Важнейшим условием успешной деятельности современных авиакомпаний является обеспечение , высокой эффективности процессов продаж авиаперевозок. В настоящее время с точки зрения управления продажи авиаперевозок представляют собой сложные иерархические системы с территориально распределённой структурой её отдельных функциональных звеньев, имеющих различную природу протекающих в них процессов - технических, экономических, финансовых, информационных, социальных, а для международных авиакомпаний ещё и политических. Эффективное управление такими системами представляет собой отдельную и чрезвычайно сложную проблему, для решения которой привлекаются самые современные достижения маркетинга, теории организационных систем, методы математического моделирования и прогнозирования в сочетании с широким использованием компьютерных информационных систем.

Процессы управления продажами осуществляются на двух уровнях: тактическом и стратегическом.

Первый осуществляется в реальном масштабе времени, носит оперативный характер с целью обеспечения быстрого отклика на изменения конъюнктуры рынка. Стратегический уровень управления реализуется в разработке средне-срочных и долгосрочных планов в соответствии с выработанной политикой продаж, являющейся составной частью корпоративной стратегии авиакомпании.

В условиях рыночной экономики корпоративная цель и стратегия продаж авиаперевозок может быть сформулирована как максимизация прибыли от продаж авиаперевозок на основе использования современных принципов маркетинга, экономико-математических методов и моделей, а также новых информационных технологий в сфере авиабизнеса при заданных ограничениях на маршрутную сеть, параметры парка воздушных судов (ВС) и презентационные ресурсы (РЯ, реклама и т.п.). В свою очередь корпоративная цель и стратегия продаж определяют корпоративную политику продаж, реализуемую в виде комплекса постоянно осуществляемых мер и решений, обеспечивающих выполнение следующих основных требований:

• Достижение планируемых доходов от продаж

• Обеспечение стабильной прибыли

• Обеспечение рентабельности авиаперевозок

• Повышение конкурентноспособности

• Увеличение доли рынка.

Успешное решение именно этих задач обеспечивает доминирующее положение авиакомпании на рынке авиаперевозок с учетом конкурентного окружения. Однако не следует забывать, что продажа - заключительный этап жизненного цикла продукта, на котором проверяется эффективность ранее принятых решений по маршрутной сети, по проектированию продукта, по ценообразованию и т.п. Иначе говоря, стадия продаж авиаперевозок, являясь «крайней», не может возлагать на себя ответственность за низкорентабельную маршрутную сеть, за ошибки в расписании, в проектировании продукта и т.п.

Ключевыми проблемами управления продажами является формирование оптимальных планов доходов от продаж авиаперевозок, а также постоянный контроль их выполнения. Вполне естественно, что основной методологической базой решения этих проблем являются прогнозы рынка, а также наличие информационной системы, осуществляющей мониторинг его параметров. Здесь следует отметить ряд следующих важных моментов.

До сих пор в сфере авиабизнеса для планирования продаж широко используются методы экспертных оценок, точность которых остается недостаточной для принятия эффективных решений.

Сложность данной задачи объясняется тем, что потоки доходов от продаж авиаперевозок и доходов от их выполнения (доходы рейсов) разнесены как в пространстве, так и во времени, что создает определенные трудности в процессе идентификации их моделей. В результате в большинстве российских авиакомпаний (в том числе и Аэрофлоте) до сих пор отсутствует единая методология исчисления доходов от продаж, хотя статистика именно этих показателей должна служить основой для прогнозирования и последующего планирования доходной части бюджета авиакомпании. Часто не совсем корректное использование показателей доходов от выполняемых рейсов и доходов от продаж (выручки) приводит к значительным методическим ошибкам в процессе формировании бюджета авиаперевозок, делая его либо необоснованно заниженным, либо заранее не выполнимым. Неполнота и недостоверность исходной статистики, используемой в расчетах показателей авиаперевозок, только усугубляет сложившуюся ситуацию.

Отсюда возникает вторая важная проблема - проблема корректного измерения и контроля показателей продаж авиаперевозок, т.е. проблема мониторинга выполнения планов по доходам от продаж, обеспечивающего получение оперативной и достоверной информации из всех пунктов продаж авиакомпании. Своевременное получение такой информации -важнейший фактор максимизации доходов авиакомпании, здесь особенно остро проявляется принцип «время-деньги». Специалист-управленец не может ждать, когда кем-то будет подготовлен очередной периодический отчет в соответствии с заданным регламентом, так как необходимость в конкретной информации по показателям продаж может возникнуть в любой момент времени, чтобы быстро отреагировать на динамику изменения конъюнктуры рынка.

Как известно, бизнес-процессы продаж авиаперевозок характеризуются значительной информационной сложностью, высокой степенью априорной неопределенности. Для поддержки процессов анализа и контроля активности собственных продаж, а также продаж авиакомпаний-конкурентов за рубежом широко используются системы Sale Support Tool, Quasar, Profecy и др. Для быстрого нахождения и извлечения необходимых данных используются специальные технологии (Data Mining, Knowledge Discovery, MIDT Processing и т.п. [5,6 ]. Однако эти системы эффективны только лишь на этапах первичного анализа данных, но они ни в коей мере не решают задач оптимального планирования доходов от продаж.

С учетом того, что отчеты агентов по продажам включают в себя различные случайные и методические ошибки, а также часто приходят с задержкой по времени (динамические ошибки), формирование статистики объёмов продаж, выручки и комиссионных по различным каналам осуществляется с значительными искажениями. В результате принятие решений по оценки эффективности отдельных каналов продаж, а также агентской сети в целом осуществляется в условиях возрастающего риска.

Резюмируя сказанное, можно заключить, что на сегодняшний день бизнес-процессы планирования и контроля продаж авиаперевозок являются недостаточно проработанными в теории, отсутствуют проверенные на практике методы и модели прогнозирования доходов от их продаж, до сих пор используются малоэффективные технологии сбора и анализа первичной статистики, не обеспечивающие необходимой оперативности и достоверности результатов её аналитической обработки.

Становится необходимой теоретическая проработка вопросов моделирования процессов планирования доходов от продаж авиаперевозок, а также вопросов построения системы мониторинга фактических финансовых результатов, получаемых авиакомпанией. Результаты решения отмеченных задач могли бы послужить основой построения эффективной системы управления продажами авиакомпании.

Изложенное выше дает основания считать выбранную тему исследований актуальной для науки и практики коммерческой деятельности авиакомпаний.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Бачурин, Евгений Викторович

Заключение

1. В работе с современных позиций рассмотрена концепция маркетингового управления авиаперевозками, проведен анализ особенностей мирового рынка авиаперевозок, определена структура технико-экономических показателей, используемых для формализации коммерческих бизнес-процессов авиакомпании.

2. Предложен и исследован новый метод планирования продаж, основанный на учете двух разнесенных в пространстве и во времени потоков доходов от продаж (выручки) и доходов от выполняемых рейсов.

3. Введено понятие «динамический профиль продаж», решена задача идентификации профилей для различных уровней агрегирования, использование которых позволяет повысить точность планирования и контроля выручки.

4. Разработана методика оценки эффективности тарифных и рекламных акций, реализующих принцип «затраты-результаты».

5. Проведен эконометрический анализ основных производственно-экономических показателей продаж, технологий их измерения, определены наиболее вероятные ошибки, искажающие результаты планирования и контроля продаж.

6. Разработана структура корпоративного справочника ведения договоров с агентами, а также на его основе методика учета выручки от продаж, обеспечивающая высокую точность контроля выполнения плановых показателей по каждому агенту.

7. Предложен алгоритм ситуационного анализа критических рейсов, обеспечивающий в автоматизированном режиме фильтрацию тех перевозок, у которых критерии загрузки или доходов выходят за допустимые границы.

8. Разработанные в диссертации экономико-математические и статистические методы, модели и алгоритмы использованы в качестве функциональной основы построения информационно-аналитической системы планирования бюджета (НАС ПБ) в части подсистемы планирования и контроля доходов бюджета авиаперевозок.

9. Использование в ИАС ПБ автоматизированной сетевой технологии, сводящей к минимуму ручную обработку исходной информации, в сочетании с использованием математических моделей на каждом этапе планирования позволяет резко сократить сроки формирования опорного (базового) плана доходной части бюджета и повысить точность контроля его исполнения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бачурин, Евгений Викторович, 2003 год

1. ТакацаЭ. Исследование операций воздушного транспорта. -М.: ВИНИТИ, 1986, с. 71-74.

2. Аврашков Л.Я. и др. Экономика предприятия. Под редакцией В.Я. Горфинкеля, В.А. Швандара. 2-е издание. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998,с. 34-39.

3. Бачурин Е.В., Курочкин Е.П. Системные проблемы измерения финансово-экономических показателей авиаперевозок. Информационные технологии в проектировании и производстве. М.: ФГУП «ВИМИ». 2002, № 4 с. 9-12.

4. R. Gross. Airlines Domination at the Market. Viking, New York, 2002, p. 45-63.

5. Моисеев H.H. Математические модели в управлении. М.: «Наука», 1985, с. 68-75.

6. Bedbury S. A new Brand World. Viking, New York, 2000, p. 12-18.

7. Stephen Shaw. Air Transport. A marketing perspective. Pitman, London, 2001, p. 31-64.

8. Barfield N. A perspective of commercial airliner programs for 90s, ICAO Bulletin, 32,p. 14-16.

9. Mckinsey Quarterly. The power of pricing № 16 2003, p. 47-58.

10. Hamish Pringle, William Gorden. Brand Manners. Rexdale. Ontario, M9W 111, Canada, 2001, p. 71-89.

11. Бачурин E.B. Маркетинговые приоритеты информатизации коммерческих бизнес-процессов в авиакомпании. М.: ФГУП « ВИМИ». 2002, № 4, с. 1-8.

12. Бачурин Е.В., Курочкин Е.П. Информационная среда, используемая для принятия решений по управлению авиаперевозками. М.: ФГУП «ВИМИ». 2002, № 2, с. 14-19.

13. Бачурин Е.В. Модели оптимизации коммерческой загрузки двухплечевых рейсов. М.: ФГУП «ВИМИ». 2002, №4, с. 34-37.

14. David Field. The data game. Airline business, IATA, №12,2002, p. 33-42.

15. Бачурин E.B. Автоматизация ситуационного анализа рейсов. Информационные технологии в промышленности и экономике. М.: Сб-к трудов ИКТИ РАН, 2001, с. 42-45.

16. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Финансы и статистика, 1993, с. 43-49.

17. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1994, с. 115-120.

18. Бачурин Е.В., Дубинина В.Г. Трехзвенная технология основа создания информационно-аналитических систем авиакомпаний.

19. Информационные технологии в проектировании и производстве. М.: ФГУП «ВИМИ». 2002, № 2, с. 28-34.

20. Алексахин С.В. Прикладной статистический анализ. М.: Приор, 2001, с. 41-55.

21. Шмойлова Р.А. Теория статистики. М.: Финансы и статистика. 2001, с. 38-57.

22. Курочкин Е.П. Адаптивные методы обработки информации. Из-во «Фан», Ташкент, 1987, с. 234.

23. Курочкин Е.П., Колесов Ю.Б. Технология программирования сложных систем. М.: Из-во ГКВТИ. 1993, с. 112.

24. Румянцева З.П. Математические методы в планировании гражданской авиации. В книге: Воздушный транспорт. 1980, с. 59-62.

25. Соколов А.А. Прогнозирование пассажирских перевозок. В книге: Наука и техника гражданской авиации. М.: ВИНИТИ. 1984, с. 23-27.

26. Прав дин Н.Н., Негрей В.Я. Прогнозирование пассажирских потоков. Из-во Транспорт. М.: 1980, с. 32-39.

27. Леонтьев Р.Г. Прогнозирование авиапотоков и оптимизация управления воздушной транспортной системой. М.: Из-во Наука, с. 185.

28. Саркисян С.А., Голованов JI.B. Прогнозирование больших систем. М.: Статистика. 1984, с. 131-145.

29. Reverme Management System. Reports of International Conference. IATA, 1997.

30. Global Market Forecast. Airbus Industrie reports. France, 1997.

31. Хорошилов А. А. и др. Taxxi. Удаленные приложения с богатыми интерфейсными возможностями. Компьютер пресс № 4, 2001, с.21-24.

32. Jeanette Borso. Russian Enterpreneurs Aim to Link Start-Ups With Western Investors. The Wall Street Journal. March 14,2001, p. 1718.

33. Седов О. Затраты Аэрофлота. Enterprise partner. Корпоративные системы. № 1 (42), 2002, с. 3-5.

34. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: «Советское радио», 1975, 551 с.

35. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. -13 изд., -М.: «Наука», Гл. редакция физ-мат. лит., 1986, 544 с.

36. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М.: «Советское радио», 1977, 344 с.

37. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения./Пер. с англ. -М.: Конкорд, 1992. 519 с.

38. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1987. 336 с.

39. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика: Учебник для вузов. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997,271 с.

40. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика. 1995,320 с.

41. Эдцоус М., Стэнфилд Р. Методы принятия решений./Пер. с англ. М.: Аудит. Юнити, 1997,590 с.

42. Информационные системы в экономике: Учебник /Под ред. Проф. В.В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1996,272 с.

43. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ проектирования с примерами приложений на С++. М.: Бином. 2001,189 с.

44. Косгромина Е.В. Экономика авиакомпаний в условиях рынка. М.: Авиабизнес, 2000,240 с.

45. Шеремет А.Д., Сейфуллин P.C. Финансы предприятий. М.: ИНФРА, 1998,338 с.

46. Дармоян П.А., Кучевский Н.Г. Методы прогнозирования пассажирских перевозок. Минск: Наука и техника, 1975,89 с.

47. Голубев И.С. Эффективность воздушного транспорта. М.: Транспорт, 1982,230 с.

48. Голубев И.С., Сакач Р.В., Логинов Е.П., Пинаев Е.Г. Исследование операций в гражданской авиации. М.: Транспорт, 1981,256 с.

49. Андронов А.Н., Хижняк А.Н. Математические методы планирования и управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятий гражданской авиации. М.: Транспорт, 1977,211 с.

50. Бриллинджер Д.Р. Временные ряды: Обработка данных и теория. М.: Мир, 1980,536 с.

51. Леонтьев Р.Г. Методика использования корреляционного анализа в проблемах коммерческой деятельности гражданской авиации. В книге: Навигация и управление воздушным движением. Л.: ОЛАГА, 1979, с. 32-34.

52. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1980, 500 с.

53. Розин Б.Б. Статистическое моделирование экономических показателей. Новосибирск: Наука, 1978, 142 с.

54. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузмии В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: «Советское радио» 1979,398 с.

55. Рохваргер А.Е., Шевяков А.Ю. Математическое планирование научно-технических исследований (статистический подход). М.: Наука, 1978, 439 с.

56. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов./Пер. с англ.- М.: Аудит. ЮНИТИ, 1997,224 с.

57. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере /Под ред. Фигурнова В.Э. М.: Инфра-М. Финансы и статистика, 1995,384 с.

58. Горбатов В.Я. и др. Автоматизация проектирования сложных логических структур. М.: Энергия, 1981,322 с.

59. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966,524 с.

60. Мэнеску М. Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1988, 230 с.

61. Егоров И.В. Управление товарными системами. М.: Маркетинг. 2001,638 с.

62. Ансофф И. Стратегическое управление / Пер. с англ. М.: Экономика, 1990,340 с.

63. Скотг Синк Д. Управление производительностью. /Пер. с англ. М.: Прогресс, 1999,325 с.

64. Исикова Каору. Японские методы управления качеством продукции./Пер. с англ. М.: Экономика, 1988,425 с.

65. Карлоф Б. /Пер. с англ. М.: Экономика, 1991,230 с.

66. Орлов А.В. Рынок товаров. М.: Экономика, 1987,270 с.

67. Лобко А.Г. и др. Управление рынком. М.: Изд-во МГАП «Мир книги», 1993,456 с.

68. Герчикова И.Н. Маркетинг и международное коммерческое дело. М.: Внешиздат, 1991,320 с.

69. Кантер Дж. Управленческие информационные системы /Пер. с англ. М.: «Радио и связь» 1982, 510 с.

70. Business Systems Planing/ Information Systems Planing Guide. 2°* ed. N.Y.: IBM Corp. White Plains, 1980,270 p.

71. Баззел P.Д. и др. Информация и риск в маркетинге /Пер. с англ. М.: Финстатинформ, 1993,180 с.

72. Webster F.E. and Wind Y. Organisation at Buying Behavior, Englewood Cliffs. N.Y. Prentice Hall, 1978,247 c.

73. Вячек P. Функционально-стоимостной анализ в управлении /Пер. с чешского. М.: Экономика, 1996,245 с.

74. Торвей Р. Индексы потребительских цен: Методологическое руководство // Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1993,411 с.

75. Фосгер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают /Пер. с англ. М.: Экономика, 1989,270 с.

76. Саати т, Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991,350 с.

77. B.C., Smith J. Leimkuhler, and R.M. Darrow, "Yield Management at American Airlines," Interfaces. Vol. 22, No. 1, pp. 8-31,1992.

78. Lloyd's Aviation Economist, pp. 12 May, 1985.

79. Belobaba, P.P., "Airline Yield Management An Overview of Seat Inventory Control," Transportation Science. Vol. 21, No. 2, May 1987.

80. Belobaba, P.P., "Application of a Probabilistic Decision Model to Airline Seat Inventory Control," Operations Research. Vol. 37, No. 2, March-April 1989.

81. Stephens, K., W. Hutchison, S. Hormby, and T.M. Bell, "Dynamic Resource Allocation Using Adaptive Networks." Neurocomputing. 2, pp. 9-16,1990.

82. Otwell, K., S.S. Hormby, and W. Hutchison, "A Large-Scale Neural Network Application for Airline Seat Allocation," an invited talk at the World Congress on Neural Networks, 1994.

83. Anderson, T.W., The Statistical Analysis of Time Series. John Wiley & Sons, Inc. New York, 1971.

84. Greene, W.H., Econometric Analysis, Macnullan Publishing Company, New York, 1990.

85. Da Silva, J.G.C., The Analysis of Cross-Sectional Time Series Data. Ph.D. Dissertation, Department of Statistics, North Carolina State University, 1975.

86. Hertz, J., A. Krogh, and R. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation. Addison-Wesley, Menlo Park, CA, 1991.

87. Rumelhart, D.E., G. Hinton, and R. Williams, Parallel Distributed Processing. Vol. 1, MIT Press,Cambridge, MA, 1986.

88. Haykin, S., Neural Networks: A Comprehensive Foundation. MacMillan College Publishing Company, New York, 1994.