与航空公司共同构建、由航空公司管理的直销数据
二十年来，航空公司的收益管理始终围绕一个问题展开：我们的票价是否更便宜？如今，
这个问题已不再是制胜关键。如今正在崭露头角的航空公司则提出了另一个问题：我的产品是否更优
，我的客户是否知晓这一点？购票行为数据正是解答这一问题的关键。
通过现代零售模式，未来 5 年内航空公司有望释放潜在价值
与仅
使用 API/网页相比，结合购票行为数据可获得更多定价数据点。
全球规模最大的航空公司中，已有部分与 OAG 购物数据建立了合作关系。
收益管理已发生变化，但支撑其运作的数据却未能跟上这一步伐。
在过去的二十年里，航空票务分销一直受一个趋势的影响：互联网将一切变成了价格比价游戏。直接访问航司官网的顾客已经选择了你。其他顾客仍在货比三家，价格最低的那家就能获得点击。收益管理系统正是围绕这一现实构建的。它们完全符合这一目的。
随后，两项关键因素发生了变化。
航空公司开始在产品层面展开竞争，而不仅仅是价格。如果你是一家在过去十年间投入数十亿美元打造高端体验、赋予品牌独特价值的航空公司，你的目标就不再仅仅是证明自己是价格最低的选择。你的目标是证明自己值得更高的价格。如今，收益管理需要回答的问题不再只是“我的价格是否更低？”，而是“我的产品是否更优，客户是否了解这一点？”
如今，价格仅为众多考量因素之一，产品、价值与相关性已成为决定性要素。
为第一阶段开发的工具，其设计初衷从来就不是为了解答第三阶段的问题。
01. 收益与优化
奠基时期
收益管理最初源于供需问题。航空公司拥有座位，顾客需要座位。其任务就是以合适的价格填满合适的座位，并利用 26 个预订舱位及历史预订曲线来管理库存。
02. 票价类别与品牌优惠
产品时代
航空公司开始通过产品而非仅靠价格来实现差异化。基础经济舱、标准舱、灵活舱、商务舱——每种票价类别都捆绑了不同的条款、行李限额、改签权及附加服务。突然间，定价不再仅仅关乎座位本身，而是关乎整体方案。而要了解客户希望获得哪种方案以及在哪个价格区间，则需要另一种类型的数据。
03. 体验经济
当前发展状况
航班已不再是一种商品，而是一种由客舱环境、服务、品牌及附加服务共同塑造的体验。要制定合理的票价，航空公司不仅需要了解竞争对手的定价，还需洞察客户的搜索需求、哪些产品在购票查询阶段更受青睐，以及在客户完成预订前其购买意图的信号表现。传统的收益管理工具是为“第一时代”设计的，而大多数航空公司至今仍在使用这些工具来应对“第三时代”的竞争。
要了解客户的支付意愿，必须先了解所提供的产品以及搜索背后的意图。如果缺乏这些信号，对体验定价就只是凭空猜测。购票行为数据是其中缺失的关键要素。
一个刻不容缓的问题
从价格比较转向产品与价值比较，这并非未来的隐忧，而是当下的现实。不作为的基础设施成本已然可以量化，而人工智能的介入，将使这一差距进一步显著扩大。
“浏览到预订”比率每十年都在增长，而人工智能即将推动这一比率加速攀升至当前基础设施根本无法应对的水平。
自1990年代起，OAG便在“绿屏时代”为行业提供支持。
Max LTB 1:5 · 航空公司总成本约 0.1B 美元
2000年，互联网问世。
最大LTB 1:200 · 总成本 15亿美元
2010年，聊天机器人与NDC。
最大LTB 1:3,000 · 总成本 150亿美元
2020年，人工智能时代：关键转折点。
Max LTB 1:300,000 · 预计总成本为 900 亿美元，其中 80% 的支出仅带来不到 25% 的预订量
什么是购票行为数据？
搜索数据是指真实消费者在航空公司官网、在线旅行社（OTA）、元搜索引擎和差旅管理公司（TMC）上搜索航班时自然产生的数据。与通过API抓取的票价数据不同，搜索数据源于旅客当下的实际出行意图。
其服务覆盖整个预订流程：从最初的航线搜索，到返回的票价报价，记录乘客浏览了哪些内容、看到了哪些价格、包含哪些票价品牌和附加服务，并最终追踪哪些选项促成了交易。
这并非现有定价情报的替代品。它是一层更丰富、近乎实时的需求信号，既能补充航空公司现有的数据，又能揭示此前从未可见的信息。API 和网络爬取数据仅能提供预定价格的快照，而购票行为数据则能实时捕捉价格变动，呈现不同舱位和品牌间的完整票价范围，并直接导入现有的收益管理系统。
购票行为数据不包含任何个人身份信息。通过 OAG 计划共享的所有数据均经过匿名化和汇总处理，并在每个阶段都实施了严格的管理措施。
数据漏斗
步骤 1：
旅客意图：发起查询 起始地与目的地 · 日期 · 舱位类型
步骤 2：
服务内容：航班与行程 · 票价品牌 · 定价
第 3 步：
直接预订：订单编号（机票）· 订单项目（附加服务）
这一收入机会是可量化的。
多年来，业界一直在探讨动态定价。如今，关于动态定价的实际价值以及其中仍未被充分挖掘的潜力，相关数据已十分清晰。
450亿美元
通过现代航空零售模式，未来 5 年内可为航空公司释放潜在价值
130亿美元以上
其中，“New Offers”一项就贡献了 450 亿美元，而购票行为数据正是其关键推动力。
15%
采用真正动态优惠方案的各家航空公司，其息税折旧及摊销前利润（EBITDA）有望实现增长。
1/4 动态票价
2024年售出的机票产品中，已有部分采用动态定价，但仍有四分之三依然沿用静态定价模式
来源：麦肯锡和 OAG
动态定价与真正动态定价之间的区别在于其背后的数据支持。
2-3%
准确率最高可达 10%。
利用购票行为数据可以实现的六项价值，没有这些数据则难以达成
购票行为数据不仅能够提升现有分析的精度，更能推动此前无法做出的决策——因为在购买发生之前，相关信号根本不存在。
01. 预判竞争对手的售罄情况
当竞争对手在比价阶段的库存开始减少时，其定价会发生变化，而库存数据尚未确认这一情况。比价数据能近乎实时地揭示这些信号，让您的收益管理团队有机会在市场发生变化之前调整价格并锁定需求。
02. 在需求转化为预订之前就预判需求
预订曲线属于滞后指标，而搜索意图则是领先指标。在航班起飞前数周，某条航线的搜索频率上升通常预示着预订曲线即将发生变化，这为收益管理团队提供了更早、更可靠的依据，以便调整定价、座位分配和运力策略。
03. 发掘网络合作机遇
针对您未运营航线的持续搜索意图，或表明需要增加航班频率的搜索模式，为航线网络规划决策提供了真实的消费者证据。这使航线开发从对历史预订数据的分析，转变为前瞻性的需求情报分析。
04. 对您的产品进行基准测试
OAG 的“品牌分类”（Brand Buckets）体系根据票价包含的内容（行李、改签灵活性、退款政策、舱位等级）将各航空公司的票价类别标准化为可比类别。您现在可以首次准确了解自己的“基础”或“灵活”产品与竞争对手的同类产品相比如何，而不仅仅是与对方的最低可用票价相比。
05. 优化附加服务定价
在搜索比较阶段，哪些附加服务套餐在整个市场（而不仅仅是您自己的渠道）中表现最佳？购票行为数据揭示了哪些票价条款、行李限额和灵活性组合在真实的客户搜索中能够有效转化，从而为产品设计和附加服务定价策略提供依据。
06. 实现真正的盈利能力
通过将搜索意图、展示报价与转化结果关联起来，平台能够洞察哪些票价产品与价格点真正推动收入增长，而不仅仅是流量。这正是收益管理所需要的全景视图：从搜索时刻开始，到展示报价，再到客户的选择及其原因。
唯有 OAG 才能实现的规模
OAG 目前运营着全球最全面的机票价格数据平台，通过全球各航空公司的 API 和网络来源收集并整理定价情报。购票行为数据并非取代这一功能，而是使其效益倍增，使每日的定价数据点数量增加了十倍。
正是这种规模，结合 OAG 现有的数据治理、标准化处理能力及分发基础设施，使该项目得以成功实施。
每日定价数据行：OAG 平台
OAG 平台数据清晰反映了参与购物数据计划的初期航空公司数量持续增长。
数据量提升10倍，而收益管理团队与现有系统保持不变。航空公司无需进行系统集成，航班搜索数据可直接导入现有的OAG数据传输基础设施。
为什么要与 OAG 共享您的数据？
航空公司实际上在消费者每次搜索时都会生成这些数据。关键在于，这些数据是否真正为您所用——还是只是白白流失了。
帮助客户降低基础设施成本
通过重复利用自然搜索数据而非生成新的 API 调用，可将 API 成本降低多达 20%。随着您的数据采集需求增长，Shopping Data 也能随之扩展，在无需增加基础设施开销的情况下，为您提供更丰富的智能分析。
丰富您的定价情报
结合现有的定期航班票价数据与实时消费者搜索行为，全面洞察各航线的实际需求、票价品牌表现、附加服务购买情况以及竞争定位，包括竞争对手在当日内的价格波动情况。
揭示真实需求
当今的收益管理工具主要基于预订数据，而这是一种滞后指标。购票行为数据则能揭示购买前的意图，从而助力制定更优的收益决策、提高预测准确性并优化转化率——这些是仅凭预订数据无法实现的。
随时掌握主动权
“互惠互利”模式确保您只能获取与自身贡献量相当的竞争性数据，不涉及任何乘客个人数据，也不会泄露专有信息。这些结构化且受监管的情报，是在以航空公司控制为核心的框架内共享的。
塑造行业标准
尽早参与的航空公司将有助于定义整个行业内购票行为数据的结构、管理方式及使用方法。这不仅仅是获取数据，更是对未来十年航空零售业基础标准的影响力。
无缝集成
OAG 的解决方案可与现有基础设施无缝集成。航班数据会直接导入航空公司现有的数据分发渠道，从而消除了参与过程中最常见的障碍。
以信任为基石，精心打造
OAG公平引擎。OAG购票行为数据项目的核心，是一套精确管控各航空公司数据访问权限的规则体系，访问权限严格依据各方的数据贡献量而定。任何航空公司所能获取的数据，均不超过其自身的贡献范围。访问权限按贡献对等、航线对等的原则进行匹配，在竞争细节层面保持一致——精确至时间维度、聚合粒度与数据复杂度。上述管控规则自动、一致地适用于项目内的每一位参与方。您始终对自身数据拥有完整的可见性。购票行为数据来源于真实旅客，而您所能查阅的市场全貌，完全取决于您所分享的数据量。
数据脱敏处理
在数据进入系统之前，所有可识别个人身份的信息均已被移除。任何乘客均无法通过 OAG 持有或共享的数据被识别、追踪或建立个人档案。
互惠访问
您只能获取与您贡献相匹配的信息。您所能获取的竞争情报水平，直接取决于您共享的数据量。这种公平原则在每个细节层面都得到贯彻。
数据延迟
在数据生成与程序可获取数据之间，会刻意设置一段时间延迟。此举旨在防止任何航空公司利用共享数据，对竞争对手的实时定价决策做出即时反应。
数据聚合
数据处理依据其类型和敏感程度进行。若某家航空公司的数据可能导致其身份被识别，则会在共享前将其整合为汇总数据。各参与方可获取的详细程度取决于其贡献的程度。
整个行业正在发生变革，您是否准备好了？
全球前五十家最大航空公司已开始采用 OAG 购票行为数据服务，这并非因为该产品已全面推出，而是因为它们深知，先行者与单纯跟风者之间的竞争方式将截然不同。航空公司已意识到，购票行为数据是定价情报领域的下一个前沿，而“互利共赢”模式正是释放其价值的正确框架。
现在参与其中的航空公司将有助于塑造这一体系的构建方式。那些观望的航空公司则将不得不适应一个在没有它们参与的情况下建成的体系，并与那些在驱动该体系的数据方面抢得先机的同行展开竞争。
在航空领域，数据优势具有累积效应。拥有更丰富购票行为情报的航空公司，今天就能做出更明智的定价决策，从而创造更多收入，用于投资更先进的系统。现在正是以平等地位参与竞争的良机。
您准备好加入我们了吗？
全球50家最大航空公司均在使用OAG购票行为数据。问题不在于这个数据是否会重塑航空公司的定价情报体系，而在于您的航空公司能否在其中发挥引领作用。