Почему пассажир купит чемодан за 250 дирхамов, но не еду за 50

Продолжаю копать travel marketplace: сколько пассажир на самом деле готов платить и сколько из этих денег авиакомпания умеет забрать В прошлый раз я пытался понять, почему один дирхам выручки от багажа и один дирхам от выбора места — совсем не один и тот же дирхам. В итоге выяснилось довольно очевидное. Чемодан надо принять, погрузить, перевезти и иногда потом ещё долго искать. Еду надо купить, загрузить и часть выбросить. А место 14A уже стоит в самолёте. Казалось бы, всё. Но потом у меня возник следующий неприятный вопрос. А почему багаж вообще стоит 250 дирхамов? Почему не 150? Или 350? Почему за место пассажир сегодня готов отдать 60, а завтра при цене 80 просто нажмёт «пропустить»? И почему человек, который возмущается платным выбором кресла за 40 дирхамов, через минуту совершенно спокойно покупает дополнительный чемодан за 200? Кажется, пора опять портить простую картину цифрами. Улика №1. Цена вообще не живёт сама по себе В экономике есть термин willingness to pay. По-русски — готовность платить. Звучит просто: сколько максимум клиент готов отдать за продукт. Но практически сразу появляется проблема: Какой клиент? За какой продукт? На каком маршруте? Когда? С кем он летит? Что уже включено в билет? И сколько времени осталось до вылета? Для меня сегодня выбор места может стоить ровно ноль, потому что я лечу один на час. Завтра я лечу 8 часов с семьёй — и неожиданно начинаю считать кресла рядом вполне нормальным продуктом. То же самое с багажом. Если у меня рюкзак — багаж не нужен даже за 10 дирхамов. Если я еду с семьёй на две недели — разговор уже совсем другой. Поэтому «пассажир готов платить за багаж X» — довольно бессмысленная фраза. Гораздо интереснее: сколько пассажиров купят продукт при каждой конкретной цене? Вот это уже можно считать. И исследования говорят примерно то же самое Есть работа Paul Chiambaretto по дальнемагистральным перевозкам. Там пассажирам предлагали разные сочетания цены и дополнительных услуг на маршруте Париж — Нью-Йорк. Смотрели пять продуктов: багаж; питание; выбор места; приоритетную посадку; Wi-Fi. В результате цена билета объясняла примерно треть выбора. Но зарегистрированный багаж и питание тоже оказались очень весомыми составляющими решения. То есть пассажир выбирает не просто: дешёвый билет против дорогого. Он выбирает некоторую комбинацию: цена + набор ценности. И вот это уже значительно интереснее. Улика №2. Один и тот же пассажир имеет несколько готовностей платить Допустим, Москва — Дубай. Через месяц тот же человек летит Дубай — Бангкок. Она скорее выглядит так: пассажир + маршрут + цель поездки + продукт + момент продажи. То есть мы уже не ищем: сколько Иван готов платить за багаж. Мы ищем: сколько Иван, летящий с семьёй на две недели в конкретную дату, готов заплатить за дополнительный чемодан прямо сейчас. Вот тут начинает становиться понятно, зачем авиакомпаниям вообще столько данных. Но хватит теории. Пора опять мучить 100 000 пассажиров Возьмём условную авиакомпанию. 100 000 пассажиров. И наши четыре знакомые дополнительные услуги: выбор места; зарегистрированный багаж; питание; приоритетная посадка. Сначала уберём людей, которым конкретный продукт вообще не нужен. Получим. И вот тут первая важная вещь - 100 000 пассажиров ≠ 100 000 потенциальных покупателей каждого продукта. Marketplace начинает с фильтра: кому вообще это имеет смысл показывать? Подозреваемый №1. Выбор места Пусть при цене 20 дирхамов кресло покупают 34% потенциальных клиентов. Поднимаем цену. Спрос падает. Вот она — маленькая ценовая кривая. Если бы я смотрел только на revenue, можно было бы поставить точку: 60 дирхамов — прекрасная цена. Но после прошлой статьи я уже так не могу. Возвращаем затраты В предыдущей модели мы условно получили около 8 AED затрат на одну продажу выбора места. Тогда считаем не выручку, а то, что остаётся после затрат. Для кресел всё красиво. Максимальная выручка и максимальный маржинальный доход почти совпали - 60 AED. Слишком просто. Идём к багажу. Подозреваемый №2. Багаж Багаж — странный продукт. Спрос на него обычно должен вести себя иначе, чем спрос на еду или Wi-Fi. Зададим. Кривая спроса. Мы условно оценили стоимость багажа примерно в 72 AED. Считаем ещё раз. Кривая маржинального дохода. Стоп! Что-то сломалось. Цена максимальной выручки: 200 AED. Цена максимального маржинального дохода: 250 AED. Улика №3. «Оптимальная цена» зависит от того, кто спрашивает И все могут предложить разные цены. Вот почему фраза: «Мы нашли оптимальную цену». Начинает немного пугать. Оптимальную для чего? Для конверсии? Для выручки? Для маржинальной прибыли? Для удержания? Для доли рынка? У одной услуги может быть несколько совершенно разных «лучших» цен. Подозреваемый №3. Питание Теперь продукт, который клиент вполне может просто не купить. Кривая маржинальной прибыли То есть максимальная конверсия живёт там, где экономика хуже всего. Улика №4. Иногда рост продаж надо останавливать Вот это вообще прекрасный управленческий сюжет. На слайде: Conversion +38%. Зеленая стрелочка. Все улыбаются. А где-нибудь ниже маленьким шрифтом: экономический результат отрицательный. Потому что мы отлично научились продавать продукт слишком дёшево. После этого показатель дополнительная маржинальная прибыль начинает восприниматься немного иначе. Подозреваемый №4. Приоритетная посадка Здесь себестоимость низкая. Пусть около 8 AED. Спрос зададим так. Кривая маржинальной прибыли. И опять около: 60 AED получается наиболее интересная зона. Собираем подозреваемых В нашей сценарной модели: Цифры модельные. Но вывод довольно практичный: разные дополнительные услуги имеют разные кривые спроса. Поэтому идея: «давайте поднимем цены на все дополнительные услуги на 10%» выглядит примерно так же убедительно, как: «давайте всем пациентам дадим одну таблетку». А теперь появляется персонализация До этого мы делали вид, что все пассажиры одинаковые. Но это явно не так. Предположим, у нас четыре условных сегмента: Теперь представим выбор места. При одной цене 40 AED: мы получаем некий усреднённый результат. Но если разные сегменты видят разные продукты или разные ценовые точки, экономика меняется. Допустим: чувствительным к цене показываем вариант за 20 AED; удобство — за 60; менее чувствительным — за 80. И вдруг выясняется: части пассажиров мы снизили цену, но общая маржа выросла. Почему? Потому что перестали продавать всем одно и то же. И вот тут персонализация перестаёт быть магией Мне вообще нравится слово персонализация. Особенно на презентациях: AI; Next Best Offer; Real-time decisioning; Hyper-personalization. Можно сделать отличный слайд. Но коммерческий вопрос намного скучнее: сколько дополнительных денег это принесло? Допустим, без персонализации выбор места даёт: 728,000 AED маржинального дохода. После более точного предложения: 837,200 AED. Разница: 109,200 AED. Вот теперь есть о чём разговаривать. Но пока рано радоваться Потому что персонализация тоже не бесплатна. Нужны: данные; CRM; аналитика; разработка; эксперименты; сопровождение; инфраструктура. Допустим, всё это стоит: 90,000 AED. А дополнительный маржинальный доход по четырём продуктам составляет: 263,750 AED. Тогда остаётся: 173,750 AED. Вот это уже похоже на бизнес-кейс. Не: «модель увеличила конверсию». А: после стоимости модели осталось 174 тысячи дирхамов. Вот теперь можно идти к финансовому директору. Но я забежал вперёд. Сначала разберём TAM, SAM и SOM Три аббревиатуры, которые очень любят стартапы, консультанты и MBA. Возьмём наши 100 000 пассажиров. Пусть цены: выбор места - 60 AED; дополнительный банаж - 250 AED; заказ еды - 50 AED; приоритетная посалка - 60 AED. Если представить безумный мир, где каждый пассажир покупает всё: 42,000,000 AED. Это наш условный TAM. Красивое число. Почти бесполезное. Теперь SAM Убираем пассажиров, которым продукт просто нерелевантен. Получаем примерно: 21,45 млн AED. Уже лучше. Это рынок, который теоретически можно обслужить. Но авиакомпания всё равно не заберёт его целиком. Теперь SOM Берём реальные доли покупателей. Получаем. Вот уже гораздо ближе к реальности. Из потенциального рынка более 21 млн авиакомпания реально забирает: 2,33 млн AED. После затрат: Получается очень интересная картина: Вот теперь SOM начинает мне нравиться. Но есть ещё одна ступенька Допустим, авиакомпания улучшила персонализацию. Не изменила цены. Не добавила продукты. Не увеличила пассажиропоток. Просто стала чуть лучше понимать: кому что показывать. Доли покупающих изменились: Итого маржинальный доход вырос: С 1,77 млн AED; до примерно 2,03 млн AED; То есть +263,750 AED. Вот это уже интересный SOM Я бы назвал его: Персонализированный SOM То есть: та часть доступного спроса, которую авиакомпания способна дополнительно забрать благодаря более точному предложению. Не новый рынок. Не новые пассажиры. Не новый продукт. Просто лучшее извлечение уже существующей готовности платить. Улика №5. Один процент конверсии у разных продуктов стоит совершенно разных денег Вот это особенно красиво. Пусть выручка на дополнительных услугах выросла на один процентный пункт. Хотя потенциальных покупателей питания больше. То есть вопрос: где алгоритм поднял коверсию сильнее? вообще не обязательно самый полезный. Правильнее спросить: где один дополнительный процент коверсии приносит больше маржинального дохода? И вот это уже совсем другой разговор. Кажется, мы добрались до ещё одного ограниченного ресурса У авиакомпании ограничено не только количество кресел. Ограничено ещё и внимание пассажира. Нельзя бесконечно показывать ему: Поэтому место на экране — тоже ресурс. И тогда нужно решать: кому отдать следующий контакт? Считаем ожидаемую ценность предложения Если система оптимизирует конверсию: показываем выбор места. Если она оптимизирует деньги - дополнительный багаж. Вот здесь движок рекомендаций внезапно перестаёт быть просто ИТ-проектом. И тут travel marketplace окончательно перестаёт быть каталогом Сначала я смотрел на marketplace довольно механически. Вот авиабилет. Вот отель. Вот багаж. Вот страховка. Давайте всё положим рядом. Но постепенно модель стала выглядеть иначе. Marketplace — это система выбора между продуктами с разными: ценами; затратами; вероятностью покупки; маржой; готовностью платить. А: что именно показать конкретному пассажиру сейчас, чтобы создать максимальную ценность и для него, и для авиакомпании? Вот это мне кажется гораздо интереснее. И снова немного авиатеха Я всё-таки пришёл в эту тему из ИТ и авиатеха. Поэтому первая профессиональная реакция вполне предсказуемая: отлично. Давайте строить алгоритм. Данные; API; Рекомендательную систему; Формирование предложений в реальном времени. А потом MBA постепенно учит задавать неприятный вопрос: что алгоритм должен максимизировать? Конверсию? Выручку? Маржу? LTV? Повторную покупку? Удовлетворённость? Потому что технология очень хорошо умеет оптимизировать целевую функцию. Даже если сама целевая функция выбрана не корректно. Что осталось на доске после расследования? Я начинал с вопроса: сколько пассажир готов заплатить? Ответ: зависит; От пассажира. От маршрута. От продукта. От момента. От контекста. От того, что уже включено в тариф. Поэтому реальный коммерческий вопрос звучит чуть сложнее: какую часть готовности пассажира платить авиакомпания способна превратить в маржинальный доход? И получается цепочка: Кажется, это уже не совсем статья про дополнительные услуги. Это постепенно становится расследованием того, как вообще устроена коммерческая машина airline travel marketplace. И чем дальше я туда лезу, тем сильнее подозреваю, что самое интересное только начинается.