Phân khúc KH
Là nhóm các Kh có chung nhu cầu cơ bản
Phân khúc Kh ra 2 nhóm người : Khách nhàn rỗi và Khách doanh nhân
- Trước tiên, phải phân khúc thị trường để xem xét khả năng chi trả cao hay thấp của mỗi
Kh . Sau đó HHK áp dụng chính sách giá phân biệt , tùy vào khả năng chi trả của Kh trên
đoạn phân khúc đó mà HHk đưa ra các sản phẩm tương ứng với các mức giá khác nhau
cùng 1 thời điểm (ở đây, hãng sẽ phân số ghế trên 1 chuyến bay thành các hạng đặt chỗ
khác nhau gọi là booking classes hay fare classes)
Mục đích để tối đa hóa doanh thu chuyến bay
INVENTORY CONTROL (kho chứa sản phẩm để bán )
Mục đích : Cân bằng 2 yếu tố : cung và cầu => quản trị doanh thu
Hình thức control
- Nếu muốn chiếm thị phần, PR thì ưu tiên mở nhiều giá thấp => hệ số sử dụng ghế tăng
- Vào dịp cao điểm thì ưu tiên mở nhiều giá cao Cơ chế :
- 1 hạng vé bất kỳ khi bán hết không được lấy hạng cao hơn xuống bán, mà chỉ được lấy
hạng dưới lên bán => kỹ thuật Nesting PP Thief Nesting :
- Khi chấp nhận 1 yêu cầu đặt chỗ ở hạng i, số chỗ cấp cho hạng i (booking limit) và tất
cả các hạng vé khác đều giảm đi 1 PP standard Nesting :
- Khi chấp nhận 1 yêu cầu đặt chỗ của hạng vé i, số chỗ mở bán cho hạng vé i, và tất cả
các hạng vé cao hơn hạng i đều giảm đi 1.
CÁC VẤN ĐÊ VỀ DỰ BÁO
Dự báo nhu cầu => làm cho sai số nhỏ nhất
Bán mức giá tối đa hóa giá trị đóng góp (ưu tiên số chỗ mình có cho khách giá cao)
- Định tính : khảo sát, ý kiến chuyên gia…
- Định lượng : thu thập dữ liệu thông tin kịp thời
Giúp HHK điều chỉnh chính sách giá
Các kĩ thuật dự báo : (dựa vào bản chất của event)
- Dữ liệu quá khứ
- Dữ liệu hiện tại
- Hệ thống các chỉ số sai số Kiểm tra :
- Dữ liệu đã đủ chưa
- Đáng tin cậy không
- Kĩ thuật dự báo
Khi thực tế xảy ra thì sai số và thiệt hại thấp đi. Sử
dụng dữ liệu nhu cầu trong quá khứ
- Thường 1 năm trong quá khứ (mùa/năm)
- 90 ngày trong quá khứ, 90 ngày trước chuyến bay Hệ thống đặt giữ chỗ là nơi có dữ liệu
để dự báo tốt
- Transaction data : rất quan trọng
- Pricing data
- Products data
- Market data
Dự báo trong quản trị doanh thu :
- Booking :đặt chỗ
- No-show :khách có đặt chỗ đã được xác nhận nhưng không có mặt để thực hiện hành
trình mà không báo cho HHK
- Cancellation : hủy đặt chỗ
- Fares : giá PP dự báo :
- Additive pickup : vận dụng thông tin trong quá khứ và thông tin đang diễn tiến để dự
đoán.
- Hồi quy
TỐI ƯU HÓA MỨC GIÁ Mục đích là doanh thu biên = chi
phí biên
Chính sách giá theo nhóm:
- Có chỉ tiêu để xác định rõ ràng thành viên
- Thành viên của nhóm phải thực sự tương xứng với độ nhạy cảm về giá
- Sản phẩm và dịch vụ không được bán hoặc trao đổi giữa các người mua
- Việc phân khúc phải dựa trên nền tảng văn hóa, pháp lí Theo kênh phân phối :
- Phòng vé : book vé đoàn, bán voucher, xử lý nghiệp vụ liên quan
- Qua tổng đài
- Qua đại lí travel agent
- Airline website
- GDS (global distribution system) :amadeus, sabre, galileo, worldspan => giá bán cao
nhất Giá theo khu vực :
- Cầu nhạy cảm về giá khác nhau giữa các khu vực
Giá tự chọn
- Bán giá sale nhưng không làm cho cầu co giãn với giá Giá theo phiên bản sản phẩm
- Sp sản xuất với chi phí cao, bán giá thấp
- Bán giá cao hơn từ những KH ít nhạy cảm về giá = > phân khcs nhắm vào người muốn
cái tốt nhất không phải chi phí
Giá theo Best than Cost
Giá theo nhãn hiệu
Giá theo thời điểm, giáo hàng
Giá theo volume discount : bán giá sỉ giá thấp.
Giá kênh này khác kênh kia vì :
- Độ co giãn của cầu khác nhau
- Chi phí bán khác nhau
- Đặc điểm hành vi mua hàng Vấn đề giá phân biệt:
- Giá đưa ra phải phù hợp với khả năng chi trả , nhưng khả năng chi trả không đo được
- Khách gia cao sẽ tìm cách mua giá thấp
- Đầu cơ mua giá thấp => bán lại khách giá cao
Chính sách giá động : Dynamic Pricing
- Cung bán trước => số cơ hôi lựa chọn ít đi => khách sẵn sàng trả giá cao tăng lên => cầu
co dãn ít đi => giá trong Hk chỉ có xu hướng từ thấp đến cao
- Chỉ hiện thị một mức giá trong 1 thời điểm cụ thể
- Khi biết rõ nhu cầu o Cầu tăng lên, inventory ít hay nhiều => tăng/giảm giá
- Cần phải có tiền và con người được đào tạo để vận hành hệ thống hoat động
Bạn có thể mong chờ các hãng bay hạ giá vé vài ngày trước lịch khởi hành để mua vé vớt,
nhưng sự thật hoàn toàn đối lập. Bán 20% ghế còn lại với giá 1.500 USD lãi hơn so với bán
50% vé với giá thông thường mức 550 USD.
Trong trường hợp bạn vẫn thấy giá vé giảm khi ngày khởi hành cận kề, khả năng là hãng bay
chưa bán hết vé ở khoảng giá rẻ. Họ đang mở một khoảng giá khuyến mãi mới để cố gắng
hoàn vốn vận hành chuyến bay.

Preview text:

Phân khúc KH
Là nhóm các Kh có chung nhu cầu cơ bản
Phân khúc Kh ra 2 nhóm người : Khách nhàn rỗi và Khách doanh nhân
- Trước tiên, phải phân khúc thị trường để xem xét khả năng chi trả cao hay thấp của mỗi
Kh . Sau đó HHK áp dụng chính sách giá phân biệt , tùy vào khả năng chi trả của Kh trên
đoạn phân khúc đó mà HHk đưa ra các sản phẩm tương ứng với các mức giá khác nhau ở
cùng 1 thời điểm (ở đây, hãng sẽ phân số ghế trên 1 chuyến bay thành các hạng đặt chỗ
khác nhau gọi là booking classes hay fare classes)
Mục đích để tối đa hóa doanh thu chuyến bay
INVENTORY CONTROL (kho chứa sản phẩm để bán )
Mục đích : Cân bằng 2 yếu tố : cung và cầu => quản trị doanh thu Hình thức control -
Nếu muốn chiếm thị phần, PR thì ưu tiên mở nhiều giá thấp => hệ số sử dụng ghế tăng -
Vào dịp cao điểm thì ưu tiên mở nhiều giá cao Cơ chế : -
1 hạng vé bất kỳ khi bán hết không được lấy hạng cao hơn xuống bán, mà chỉ được lấy
hạng dưới lên bán => kỹ thuật Nesting PP Thief Nesting : -
Khi chấp nhận 1 yêu cầu đặt chỗ ở hạng i, số chỗ cấp cho hạng i (booking limit) và tất
cả các hạng vé khác đều giảm đi 1 PP standard Nesting : -
Khi chấp nhận 1 yêu cầu đặt chỗ của hạng vé i, số chỗ mở bán cho hạng vé i, và tất cả
các hạng vé cao hơn hạng i đều giảm đi 1.
CÁC VẤN ĐÊ VỀ DỰ BÁO
Dự báo nhu cầu => làm cho sai số nhỏ nhất
Bán mức giá tối đa hóa giá trị đóng góp (ưu tiên số chỗ mình có cho khách giá cao)
- Định tính : khảo sát, ý kiến chuyên gia…
- Định lượng : thu thập dữ liệu thông tin kịp thời
Giúp HHK điều chỉnh chính sách giá
Các kĩ thuật dự báo : (dựa vào bản chất của event) - Dữ liệu quá khứ - Dữ liệu hiện tại
- Hệ thống các chỉ số sai số Kiểm tra :
- Dữ liệu đã đủ chưa - Đáng tin cậy không - Kĩ thuật dự báo
Khi thực tế xảy ra thì sai số và thiệt hại thấp đi. Sử
dụng dữ liệu nhu cầu trong quá khứ
- Thường 1 năm trong quá khứ (mùa/năm)
- 90 ngày trong quá khứ, 90 ngày trước chuyến bay Hệ thống đặt giữ chỗ là nơi có dữ liệu để dự báo tốt
- Transaction data : rất quan trọng - Pricing data - Products data - Market data
Dự báo trong quản trị doanh thu : - Booking :đặt chỗ
- No-show :khách có đặt chỗ đã được xác nhận nhưng không có mặt để thực hiện hành
trình mà không báo cho HHK
- Cancellation : hủy đặt chỗ - Fares : giá PP dự báo :
- Additive pickup : vận dụng thông tin trong quá khứ và thông tin đang diễn tiến để dự đoán. - Hồi quy
TỐI ƯU HÓA MỨC GIÁ Mục đích là doanh thu biên = chi phí biên
Chính sách giá theo nhóm:
- Có chỉ tiêu để xác định rõ ràng thành viên
- Thành viên của nhóm phải thực sự tương xứng với độ nhạy cảm về giá
- Sản phẩm và dịch vụ không được bán hoặc trao đổi giữa các người mua
- Việc phân khúc phải dựa trên nền tảng văn hóa, pháp lí Theo kênh phân phối :
- Phòng vé : book vé đoàn, bán voucher, xử lý nghiệp vụ liên quan - Qua tổng đài - Qua đại lí travel agent - Airline website
- GDS (global distribution system) :amadeus, sabre, galileo, worldspan => giá bán cao nhất Giá theo khu vực :
- Cầu nhạy cảm về giá khác nhau giữa các khu vực Giá tự chọn
- Bán giá sale nhưng không làm cho cầu co giãn với giá Giá theo phiên bản sản phẩm
- Sp sản xuất với chi phí cao, bán giá thấp
- Bán giá cao hơn từ những KH ít nhạy cảm về giá = > phân khcs nhắm vào người muốn
cái tốt nhất không phải chi phí Giá theo Best than Cost Giá theo nhãn hiệu
Giá theo thời điểm, giáo hàng
Giá theo volume discount : bán giá sỉ giá thấp.
Giá kênh này khác kênh kia vì :
- Độ co giãn của cầu khác nhau - Chi phí bán khác nhau
- Đặc điểm hành vi mua hàng Vấn đề giá phân biệt:
- Giá đưa ra phải phù hợp với khả năng chi trả , nhưng khả năng chi trả không đo được
- Khách gia cao sẽ tìm cách mua giá thấp
- Đầu cơ mua giá thấp => bán lại khách giá cao
Chính sách giá động : Dynamic Pricing
- Cung bán trước => số cơ hôi lựa chọn ít đi => khách sẵn sàng trả giá cao tăng lên => cầu
co dãn ít đi => giá trong Hk chỉ có xu hướng từ thấp đến cao
- Chỉ hiện thị một mức giá trong 1 thời điểm cụ thể
- Khi biết rõ nhu cầu o Cầu tăng lên, inventory ít hay nhiều => tăng/giảm giá
- Cần phải có tiền và con người được đào tạo để vận hành hệ thống hoat động
Bạn có thể mong chờ các hãng bay hạ giá vé vài ngày trước lịch khởi hành để mua vé vớt,
nhưng sự thật hoàn toàn đối lập. Bán 20% ghế còn lại với giá 1.500 USD lãi hơn so với bán
50% vé với giá thông thường ở mức 550 USD.
Trong trường hợp bạn vẫn thấy giá vé giảm khi ngày khởi hành cận kề, khả năng là hãng bay
chưa bán hết vé ở khoảng giá rẻ. Họ đang mở một khoảng giá khuyến mãi mới để cố gắng
hoàn vốn vận hành chuyến bay.