Revisión de las líneas de negocio de las aerolíneas virtuales: crecimiento y estructura de la cadena de suministro

一、机票的大局

1、商业生态

自从互联网和OTA的大发展之后，机票这个业务逐渐形成了平台和供应链两种商业形态。

这两种形态形成了现在的机票和以机票为基础的组合产品的商业生态。

在这个生态里，有两个主要的角色，一个是平台，一个是供应商。

平台，比如携程、skyscanner、kayak等。

供应商，可不仅仅是哪些航空公司，更主要的是专门做机票业务的机票供应链公司。

供应商的机票，一方面来源与和航空公司的代理或者其它合作方式，另一方面就靠爬虫按一定规则爬取航空公司官网机票数据来实现其search、verify、order，甚至是自动出票。

应该说，平台+供应商，这是web2.0时代的基本商业模式。从社交媒体的平台+内容供应商，到电商的平台+各种商品供应商，形成了web2.0时代十几年的商业生态。

可以说，太多的公司和个人，都是靠着给各个平台做供应在赚钱。

机票也是一样的。

只是不太一样的是，机票的平台+供应商更加数据化和自动化。

社交媒体的内容供应商，比如，微信公众号，还需要社交媒体作者创作内容，再发布到平台。

电商的供应商，也需要商家整理商品的介绍和商品图片，然后发布到平台。

而机票的供应过程是完全数据化和自动化的。

从机票数据的获取和价格数据的更新，到加价，到投放到各个平台。整个过程完全是数据化的。

而用户从平台search、verify、order、出票，整个的购买过程虽然一直在平台，然而，每一步的背后都是对相应的供应商的数据的调用，以及供应商的爬虫对每个步骤的支持。

2、钱，是如何赚的

机票是流量。

辅营和打包产品是利润。

机票的利润普遍是比较低的。这是没办法的事。一个平台，很多供应商，而，航司，也就是那些航司。

所以，平台上多个供应商供应同一个航司的同一个航班的情况很普遍，而这些供应商获取机票的方式大多时候是一样的——爬虫。所以，它们出这个航班的票的成本也基本是一样的。

但是，影响用户购买的最主要的因素是价格，也就是谁的价格低就买谁的，哪个航班价格低就买哪个航班。

所以，供应商的价格战也是不可避免的。所以，机票，整体上，利润就变得很低。

甚至，有时候，供应商还有有策略地负投，也就是赔钱卖机票。

为什么？为了多卖行李等辅营或打包产品。

辅营产品和打包产品才是利润的重点。而这些产品都是以机票为基础的，只有用户买这个航班的机票，那么辅营和打包产品才会随着这个机票一块被卖出去。

这就造成了一些行李搭售率高的航班会有供应商有策略地负投机票的情况出现。

二、虚拟拼接业务

1、虚拟拼接是个什么生意？

先说公交车吧。

假如，你从家去某个地方，坐公交车去，但没有直达的公交车，所以你需要倒车。

虚拟拼接就是乘坐飞机从A到B的“倒车”方案。而且，这种“倒车”方案是不限航司的，也就是说全球所有的航司的直飞航班都可以作为这个“倒车”方案这盘菜的食材。

所以，虚拟拼接其实就是在整合全球航空公司的运力资源，来拼接出更有优势的行程方案。

有优势就能在竞争激烈的OTA上卖出去，从而实现利润的增长。

2、全球市场

虚拟拼接，天然地就是个全球性的业务。

并且，虚拟拼接最大的市场来源于长距离航线、洲际航线和长尾航线。

这些航线往往距离长，或者航班少，导致直飞航班少，且直飞航班价格高。

这就给了虚拟拼接很大的市场机会。

3、区域市场

有三个区域，虚拟拼接也是重点。那就是欧洲、东南亚和拉美。

这三个区域性市场，分布着很多国家，甚至区域内分布着很多岛屿。这就造成了这三个区域中转航班比较普遍。所以虚拟拼接也就很自然地有了自己的空间。

4、实现利润增长的关键

优势和价格缓存。

优势，尤其是价格优势，这是让虚拟拼接产品可以卖出去的关键。

如果拼接出来的拼接产品没有优势，那么，也就没必要投放到OTA平台上去了。

机票的价格缓存，这个比较特别。

机票的价格是在不断变化的，各个航司的机票价格变化情况各不相同，所以，要想让自己投放到OTA上的机票的价格保持优势，并且还能盈利，那机票的缓存及缓存规则就成了关键。

5、难点

然而，这并不是一个简单的事。主要的难点就是供应能力。具体的说就是：机票大数据、算力、算法。

机票大数据，或者说机票缓存大数据。这是虚拟拼接这盘菜的食材。食材越多，才越能做出更有优势，更匹配更多出行需求的“菜”。

然而，要想把很多航司的机票做缓存，并且尽可能地保持价格和航司官网一致，也就是数据质量高，其实，是一件算力成本很高的事情。航司越多，机票越多，成本也会越高。

然后，在航司直飞航班数据的基础上，用算法拼接生产虚拟拼接产品，对算力和算法也是有一定要求的。

再然后，对拼接出来的产品进行“打分”，然后按照各种维度的“分数”判断这个产品是否有一定的优势，对于有一定优势的产品，才去生产拼接产品的缓存。这一步，对算法和数据实时性、算力都要求比较高。（如果没有这一步，后边的虚拟拼接缓存的成本会极高。高到无力承受。）

最后，虚拟拼接产品的缓存，同样是为了数据质量，也是需要大量算力支撑的。

总结一下，算法的优化，可以从很大程度上降低算力的成本。人工智能的应用就必不可免了。

三、做了点什么事

上PPT吧。

后边几页都是架构，就不放出来了。

如何产出那份动态保持价格优势的缓存数据？

对于虚拟拼接的利润的增长，架构起到了关键作用，没有好的架构，这件事根本就无法实现。有了好的架构，后续，对架构的细节和算法的优化，对基础数据的不断补充，会让利润持续增长。