Effects of the
application of Revenue Management in the aeronautical industry
Resumen.
- Las
aerolíneas alrededor del mundo se han visto afectadas por los desafíos de
rentabilidad, participación de mercado y el comportamiento de la demanda, lo
cual ha contribuido al desarrollo de la gestión de ingresos o Revenue Management. El modelo de gestión
busca maximizar el nivel de ingreso en las empresas con la gestión de la
demanda. La aplicación de este modelo en empresas de diversos rubros ha generado
un incremento en sus ingresos anuales en orden del 4 a 5% favoreciendo oportunidades
de negocio a través del desarrollo de nuevos mercados basados en la
rentabilidad empresarial. La
industria aeronáutica fue una de las pioneras en aplicar este modelo de gestión
a nivel mundial. En esta oportunidad, el caso aplica el modelo en un mercado dinámico
y con nuevas restricciones: mercado regional, vuelos cortos, tarifas desreguladas
e impacto de las aerolíneas de bajo costo.
Palabras
clave: Gestión
de ingresos, rentabilidad, competencia.
Abstract. -Airlines around
the world have been affected by the challenges of profitability, market share
and demand behavior, which has contributed to the development of revenue
management or Revenue Management. The management model seeks to maximize the
level of income in companies with demand management. The application of this
model in companies of various sectors has generated an increase in their annual
income in order of 4 to 5% favoring business opportunities through the
development of new markets based on business profitability. The aviation
industry was one of the pioneers in applying this management model worldwide.
On this occasion, the case applies the model in a dynamic market with new
restrictions: regional market, short flights, deregulated fares and impact of
low-cost airlines.
Keywords: Revenue management, profitability, competition
1.
Introducción. El reporte de la Asociación Internacional de
Transporte Aéreo (IATA por sus siglas en inglés) de 2016 [1] presentó la
influencia del transporte aéreo en la economía global y su impacto en el
desarrollo de las comunidades, por la dinámica en la conexión entre ciudades,
el intercambio comercial, la generación de empleo, el turismo y las inversiones
directas. Sin embargo, las diversas aerolíneas alrededor del mundo han
enfrentado problemas relacionados a rentabilidad, participación en el mercado,
demanda fluctuante y aparición de las aerolíneas de bajo costo (low cost).
En el caso del Perú, el transporte aéreo tiene un rol significativo para
el desarrollo de las comunidades y el intercambio comercial de productos
diferenciados y valorados en los mercados globales [1], todo esto debido a la
diversidad, agreste geográfica y al centralismo de su capital, Lima. Esta
industria genera en este contexto aproximadamente 4,4 mil millones de Dólares
Americanos al año, con una participación del 2,1% del Producto Bruto Interno
(PBI) del país. Esta industria participa
en un mercado de competencia monopolística de características oligopólicas, con
actores nacionales e internacionales, mercado competitivo, con tasas de crecimiento
atractivas y enfocado en el precio, así como en la promoción. Las estrategias
enfocadas en costo han generado una coyuntura interesante, en un entorno
logístico basado principalmente en transporte terrestre. A pesar del entorno,
en un país de casi 33 millones de habitantes, se generó un flujo interno de más
de 11 millones de pasajeros en el año 2017, con un aumento del 8,5% con
referencia al año anterior [3]. La participación en el mercado interno está
dominada por Aerolínea 1, por sus precios, destinos y frecuencias, frente a los
actores presentados en la Figura I.
Figura
I: Participación de mercado de Aerolíneas que transportan pasajeros comerciales
en Perú en el 2017. Fuente: Elaboración propia
Una
característica de este mercado es la competencia abierta a los destinos para
todas las aerolíneas, estas coinciden en la mayoría de los casos en los puntos
de origen y destino de los pasajeros locales es (O-D), como se muestra en la
matriz a nivel nacional de la Figura II. Bajo este escenario de competencia el
ingreso para nuevas aerolíneas no es fácil enfrentar - lograr ser competitivas-
manteniendo dos estrategias genéricas, costo y diferenciación. La estrategia de
diferenciación se basa en la construcción de una experiencia para el pasajero; a
través de una variedad de productos y servicios relacionados como hoteles por perfil
de usuario, renta de servicios, visitas especializadas, programas de viajeros
frecuentes; enfocado en el objetivo principal, el transporte desde el origen al
destino. Además, la facilidad para complementar con servicios para cambios de
fechas o devoluciones de la compra, tipo de equipajes, considerando el origen y
destino principal.
A |
DISTANCIA Km. |
AEROLÍNEAS |
|||||
C1 <>C2 |
572 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
C1 <>C3 |
764 |
1 |
|
3 |
4 |
5 |
|
C1 <>C3 |
1010 |
1 |
2 |
3 |
|
5 |
6 |
C1 <>C4 |
857 |
1 |
2 |
3 |
|
5 |
|
C1 <>C5 |
624 |
1 |
|
3 |
|
5 |
6 |
C1 <>C6 |
488 |
1 |
2 |
|
4 |
|
|
C1 <>C7 |
489 |
1 |
|
3 |
4 |
|
6 |
C1 <>C8 |
661 |
1 |
|
|
4 |
|
|
C1 <>C9 |
837 |
1 |
2 |
|
|
|
|
C1 <>C10 |
983 |
1 |
|
3 |
|
|
|
C1 <>C11 |
565 |
1 |
|
|
4 |
|
6 |
C1 <>C12 |
1565 |
1 |
2 |
|
|
|
|
C1 <>C13 |
328 |
1 |
|
|
4 |
|
|
C1 <>C14 |
1014 |
1 |
|
|
|
|
|
C1 <>C15 |
169 |
1 |
|
3 |
4 |
|
|
C1 <>C16 |
951 |
1 |
|
|
|
|
|
C1 <>C17 |
730 |
1 |
|
|
|
|
|
Figura
II: Operadores de rutas del doméstico Perú. Fuente: Elaboración propia
Respecto
a la competitividad de las aerolíneas: los costos de operación establecidos por
las horas de vuelo efectivo y la aparición en el mercado de aerolíneas de bajo
costo genera un desafío constante. El ingreso de aerolíneas de bajo costo
origina un movimiento interesante en la industria aeronáutica [22] debido al
incremento en la oferta de producto y el modelo simplificado en estructura
tarifaria. El equilibrio alcanzado en la industria pierde armonía con el
ingreso de aerolíneas de bajo costo. La
diferencia principal entre ambas propuestas de aerolíneas (tradicionales y de
bajo costo) está centrada en la flexibilidad de servicios como reprogramar y cancelar
vuelos, así como los productos y servicios ofrecidos durante el vuelo. La tabla
I, muestra un comparativo de tarifas entre ambos tipos de aerolíneas. En
consecuencia, como respuesta a esta nueva condición en el mercado, algunas aerolíneas
han optado por optimizar sus ingresos mediante la gestión de la demanda
conocida como “Revenue Management” (RM por sus siglas en inglés), la cual tiene
como objetivo alinear demanda y oferta considerando tres dimensiones: 1)
producto, en este caso el pasaje aéreo; 2) tipo de cliente y preferencias; y 3)
tiempo programado de servicio. El manejo de las tres dimensiones con la gestión
de ingresos se ha vuelto prioridad en la industria por el efecto en el aumento
de ingresos entre 4% a 5% anual en las operaciones. Una de las consideraciones
es eliminar la regulación tarifaria de mínima estadía, la cual permite viajes
sólo de ida sin requerir regresar. A
través de este método de apalancamiento se espera capturar pasajeros ofreciendo
vuelos más flexibles.
Regulación |
Aerolíneas de bajo costo |
Aerolínea de modelo tradicional |
Estadía |
No tiene mínimos de estadía |
Maneja mínimos de estadía |
Anticipación |
Sí regula por anticipación |
Sí regula por anticipación |
Cambios de fecha |
Sí permite con penalidad |
Permite sólo en tarifas altas y con
penalidad |
Devoluciones |
Sí permite con penalidad |
Permite sólo en tarifas altas y con
penalidad |
Ratios entre mínimo y máximo |
Bajo ratio entre precio mínimo y máximo. |
Alto ratio entre precio mínimo y precio
máximo |
Tabla
I: Comparación de regulaciones entre las aerolíneas de bajo costo y modelos tradicionales.
Fuente y elaboración propias.
Esta
nueva dinámica en el mercado peruano representa un desafío, dado que existe el
riesgo de eliminar la regulación tarifaria mínima de estadía a los clientes con
alta disposición de pago, que valoran esta flexibilidad y comprarán los pasajes
a un precio bajo. Sin embargo, los ingresos monetarios incrementales derivados
de la estimulación de la demanda atribuida a la ganancia en términos de
participación de mercado servirán como indicador del nivel relativo de éxito de
esta práctica de gestión de ingresos. En consecuencia, al desregular la tarifa
de mínimo de estadía, se espera tener ingresos incrementales positivos.
2.
Marco teórico. -La gestión de ingresos es una práctica que ha nacido y evolucionado en
la industria aeronáutica. American Airlines la aplicó al intentar recuperar la
demanda perdida por la aparición de aerolíneas que ofrecían pasajes a precios
muy bajos; la empresa logró determinar que la demanda variaba según criterios
tales como la ruta, día de la semana, hora de vuelo y temporada; de esta forma
se propicia que cada vuelo tenga una necesidad particular de asientos asignados
a tarifas descontadas [5]. En 1985, la competitividad de American Airlines fue
amenazada por la compañía People Express; en respuesta, American desarrolló un
programa de gestión de ingreso monetario basado en la diferenciación de precios
entre viajeros de placer y de negocios. Este programa incluía un sistema de
"gestión de rendimiento" que utilizó algoritmos de optimización para
determinar el número de asientos que permitiera proteger las futuras reservas
de pasajeros con tarifa completa en cada vuelo, simultáneamente aceptaba a los
pasajeros con tarifas bajas y pronta reserva. La gestión de ingresos de
American Airlines fue reconocida como una aplicación estratégica importante de
la ciencia administrativa [6]. American Airlines, definió la gestión de
ingresos en sus inicios como la práctica que busca “vender el asiento correcto,
al cliente correcto, al precio correcto” [7]. Su objetivo es la optimización
del inventario de asientos, que es fijo y perecible, a través de decisiones
tácticas en el corto plazo.
El modelo RM comprende
establecer precios y asignar productos complementarios o sustitutos enfocándose
en la gestión de la demanda y es considerada como un complemento a la gestión
cadena de suministro, con relación a las decisiones de suministro y los
procesos de una empresa con el fin de reducir costos de producción y entrega
[4]. El modelo se basa en un planeamiento para diversas industrias y
particularmente en aerolíneas de transporte de pasajeros, cuyo objetivo es maximizar
los ingresos monetarios a través de un planeamiento estratégico sostenible y
dirigido a clases de tarifas. El modelo RM es aplicable con las siguientes
condiciones [13]: 1) El vendedor -valga la redundancia- vende un stock fijo de
capacidad perecedera; 2) Los pasajeros realizan reservas antes de la salida; 3)
El vendedor maneja un conjunto de clases de tarifas, donde cada una tiene un
precio fijo (al menos a corto plazo); 4) El vendedor puede cambiar la
disponibilidad de las clases de tarifas a lo largo del tiempo. El modelo facilita
establecer y actualizar la disponibilidad de clases de tarifas, donde cada una
tiene un precio asociado que permanece constante durante el período de reserva.
Gracias al éxito de aplicar el modelo RM en las aerolíneas, ha sido posible su
aplicación en otras industrias tales como hoteles, alquiler de automóviles,
transporte de mercancías y líneas de cruceros, muchas de las cuales usan los
mismos (o similares) sistemas de reserva que las aerolíneas de pasajeros [9].
Figura III: Pasos en la gestión de una aerolínea.
Fuente: Airline Schedule Optimization [8]
La fijación de tarifas de las aerolíneas de bajo costo, en general sigue
un esquema general agresivo de competencia en precios, como resultado de la
política actual de gestión de ingresos [13]. El precio es una respuesta
adaptativa de la política de gestión de ingresos que se ajusta estratégicamente
para aprovechar la segmentación de la demanda y maximizar los beneficios. Todo
esto sin desviar la filosofía de mantener simple su sistema tarifario. En
consecuencia, la estrategia de gestión de ingresos identifica segmentos de
clientes estableciendo productos y servicios dirigidos a los mismos. Un
elemento importante de la estrategia es la distinción entre los clientes de
ocio y los comerciales identificados por las aerolíneas. Las aerolíneas aprovecharon
este conocimiento y lo utilizaron para segmentar su mercado y crear productos
virtuales orientados a los diferentes segmentos [9].
Esfuerzos computacionales se han realizado para aproximarse a la
política óptima de gestión de ingresos. En la industria aeronáutica, la demanda
ha sido evaluada a través de distintos modelos matemáticos [16] y estadísticos
[15] para entender su comportamiento [13]. También se han empleado estrategias
de predicción de capacidad, demanda y precios [17]. Debido a la complejidad de la competencia en
la industria, muchas aproximaciones añaden a la modelación supuestos de
competencia vertical y horizontal [18] y alianzas empresariales mediante
aplicaciones de teoría de juegos [16] [19]. Adicionalmente se incluyeron otro
grupo de supuestos sobre la naturaleza estocástica [15] [20] [21] y
determinística [19] de los procesos. Por otro lado, algoritmos de optimización
basados en el aprendizaje profundo reforzado constituyen la actual frontera de
conocimientos usada por American Airlines [14]; esta aproximación es
estadística y emplea un modelo que se entrena con datos simulados para realizar
la optimización de forma automática con datos reales. Talluri y Van Ryzin (2005) [4] proponen
novedosamente que, para un modelamiento más preciso de la demanda, es
recomendable dividirla y agruparla en segmentos según sus preferencias y
disposición de pago. Predecir el comportamiento de la demanda a partir de un
segmento más homogéneo es más apropiado que hacerlo del universo total. De esta
manera se conoce las características de este grupo y se puede ofrecer un
producto que se acomode a sus necesidades.
El concepto de “Pricing” nace de la interpretación del correcto uso del
producto, que se basa en encontrar la estrategia de precios adecuada para cada
segmento de mercado identificado, a partir del modelo de demanda agregada.
Desde el momento que se realiza la disposición de pago se da origen a una
estructura tarifaria, por la agrupación de distintos productos. Esta diversidad
de productos permite maximizar ingresos abarcando la mayor cantidad de puntos
dentro de la curva de demanda. Phillips [9] afirma que, para muchas
organizaciones, el precio incluye un conjunto de decisiones complejas. Si bien
la mayoría de las empresas tienen conocimiento acerca de los precios de lista
que han establecido para sus productos, no suelen conocer con claridad los
precios que realmente pagan los clientes debido a que frecuentemente aplican en
simultáneo diferentes descuentos, ajustes y rebajas a cada venta. Por esta
razón, es fundamental distinguir entre el precio de lista de un bien y el
precio final pagado por el cliente. El precio de lista es genérico, mientras
que el precio final puede ser diferente para cada cliente. Aquellas aerolíneas
que deseen ser competitivas deben adoptar las condiciones de regulación
tarifaria. Sin embargo, es posible que
esta acción genere una guerra de precios en donde el valor de mercado caiga y
el mayor beneficiario sea el pasajero, esto se conoce como “Spiral-down”. Este
efecto sucede cuando interpretaciones o suposiciones erróneas del
comportamiento del pasajero producen que, ventas de boletos con tarifas altas,
así como los niveles de protección e ingreso monetario se reduzcan de manera
sistemática. El espiral es resultado de una falla en la gestión de ingresos donde
existe una mayor disponibilidad de pasajes de tarifa baja y menor nivel en ventas
de tarifas altas, entonces se forma el patrón de descenso en espiral [10].
Adicionalmente, las aerolíneas pueden gestionar también el concepto
llamado “Capacity”, el cual permite asignar una cantidad de asientos por la
cantidad esperada de pasajeros en cada nivel de tarifa específico. Este
concepto permite realizar un cálculo de costos exacto, incluyendo los costos de
operación individual para aviones y vuelos, así como de asiento disponible por
kilómetro [11]. La combinación de “Pricing” y “Capacity” busca, a través de
identificar los precios que los pasajeros están dispuestos a pagar, maximizar
ingresos monetarios priorizando espacios para aquellos pasajeros con mayor
disposición de pago y capturando a aquellos más sensibles al precio. El rol
principal que tiene la mejora de los aeropuertos en el desarrollo de las
ciudades es permitir una mayor conectividad entre mercados laborales internacionales
o regionales. No solo el comercio de bienes es importante en términos de
competitividad global y sostenibilidad local [23], sino la movilidad de las
personas que dinamiza el trabajo y permite una mayor división de este [24], así
como una aproximación cultural e inclusiva entre ciudades lejanas [25].
3. Caso de negocio.
3.1.
Planteamiento del problema. -En los últimos años se ha podido observar la entrada
de aerolíneas con un nuevo modelo de bajo costo modificando el comportamiento
en la industria aeronáutica mundial. Las aerolíneas de bajo costo tienen un
modelo simplificado en cuanto a niveles y regulaciones en las tarifas,
dificultando la competitividad del modelo tradicional de las aerolíneas. Como
consecuencia, la disposición de pago en segmentos de alto valor ha disminuido,
así mismo, la flexibilidad y el nivel de servicio ya no son suficientes para
atraer a los clientes. Esto se evidencia en el bajo nivel de ocupación de
asientos con tarifas altas, lo cual indica que la demanda de pasajeros
corporativos se contrae. En la figura 4 se representa la caída de la curva de
utilidad de la demanda, donde la disposición de pago se mantiene, pero la
cantidad de pasajeros dispuestos a pagar los niveles tarifarios establecidos
disminuye. Frente
a este contexto, se considera la eliminación de restricciones tarifarias como
técnica para alcanzar mayor competitividad esperando capturar a los clientes
con mayor flexibilidad. A nivel global, esto ha representado un gran desafío,
dado que existe el riesgo de que al eliminar las restricciones en las
estructuras tarifarias los clientes no mantengan el tipo de comportamiento esperado,
de acuerdo a la segmentación en la cual se les agrupó, y que, por el contrario,
tomen el primer precio disponible.
Figura
IV: Contracción de demanda de segmentos con alta disposición de pago [12]
Dada
la coyuntura competitiva entre aerolíneas tradicionales en la industria
peruana, una de las empresas que opera a nivel nacional e internacional, ha
optado por explorar e implementar la propuesta mencionada en este artículo; permitiendo
comprobar que, eliminar las restricciones de mínimo de estadía, incrementa la
competitividad e incentiva el crecimiento de pasajeros en la industria.
4.
Metodología.
-Con
el fin de experimentar la eliminación de la regulación de mínimo de estadía en
las tarifas de una aerolínea tradicional, este estudio sugiere los siguientes
pasos: a) Planteamiento de objetivos; b) hipótesis; c) parámetro de medición;
d) resultados; y e) conclusiones. De esta forma se busca mantener un orden que
permita identificar los efectos generados y obtener conclusiones positivas o
negativas con relación a ingresos monetarios.
El
objetivo principal es identificar el efecto de la implementación mediante la
comparación reflexiva entre el tipo de demanda de una estructura de precios de
pasaje pre-implementación con la respectiva estructura de demanda de pasajes
post implementación (ver Tabla II). Los
objetivos secundarios implican, en primer lugar, analizar los fenómenos de estimulación
y dilución de acuerdo al comportamiento de compra del pasajero y la tarifa que
adquiere. Segundo, analizar y determinar si el cambio producido en estos
fenómenos es producto de la implementación o también es influenciada por otros
factores.
En relación a la hipótesis se declara
esperar los siguientes comportamientos:
·
Dilución: Pasajeros que valoran comprar
pasajes sin mínimo de estadía pagando la tarifa base si es que la encuentran
disponible.
·
Estimulación o ganancia de participación
de mercado: Existen pasajeros que valoran comprar pasajes sin mínimo de estadía
y no encuentran tarifas que se acomoden a su disposición de pago por lo cual
escogen otras aerolíneas.
La hipótesis
formulada que existen ganancias monetarias considerables después de la implementación; además, sucede en paralelo
con una dilución de pasajeros que previamente pagaban tarifas altas pero que
actualmente escogen la tarifa baja desregulada; Finalmente, esta desregulación
tarifaria captura una parte del mercado de pasajeros que demandan pasajes sin
límite de estadía, pero no compraban en la aerolínea estudiada por no encontrar
tarifas que se acomoden a su disposición de pago. Las ganancias monetarias se deben
a distintos factores que estimularon la demanda en el periodo de estudio, el
cual comprende la comparación reflexiva (como el crecimiento económico, shocks
exógenos de demanda, publicidad, entre otros); sin embargo, hubo un efecto
claro en el cambio en la estructura de demanda de tarifas de vuelo que
probablemente se deba a la implementación del piloto.
Para
medir los efectos de dilución y estimulación en primer lugar se realizó una
segmentación de los pasajeros de la ruta considerando su comportamiento de
estadía y la tarifa adquirida. Dentro del comportamiento de estadía se
diferenció a aquellos que no ocupaban estadía de los que sí, y en cuanto a
tarifa adquirida se diferenció a quienes compraban tarifa base de a los que
compraban cualquier tarifa más alta. Con esta segmentación se distribuyó en
cuatro cuadrantes. En ellos se podía encontrar a (1) pasajeros que no ocupaban
estadía y compraban tarifa base (antes de la implementación de esta opción no
estaba disponible), (2) pasajeros que no ocupaban estadía y compraban una
tarifa más cara, (3) pasajeros que ocupaban estadías de 1 día a más y pagaban
tarifas base y (4) pasajeros que ocupaban estadías de 1 día a más y pagaban
tarifas altas. En los cuatro grupos se sumó la información de cantidad de
pasajeros y se mostró la composición en términos porcentuales de la cantidad
total de pasajeros transportados.
5.
Resultados.
-El
estudio se implementó en dos rutas de Perú que transportan aproximadamente 50
mil pasajeros comerciales al mes, a través de una aerolínea internacional con
operaciones en Latinoamérica. El resultado arrojó un incremento en la cantidad
de pasajeros de 13% en el periodo de prueba versus el periodo anterior, lo que
se arrojó un promedio de 63 mil pasajeros al mes. Se identificó cambio de
comportamiento en cada uno de los cuadrantes (ver Tabla III). Los pasajeros que no ocupaban estadía aumentaron 12
puntos porcentuales respecto al periodo anterior. Esto se refleja en la
composición del grupo de quienes no ocupan estadía, sin tener en cuenta la
tarifa que pagaron, que pasó de representar un 13% a 25% del total de
pasajeros. La composición de los pasajeros que compraban tarifas altas, sin
diferenciar estadía, cae 6 puntos porcentuales respecto al periodo previo. Esto
se traduce en una dilución de -235 mil USD considerando la menor composición de
este segmento por la tarifa promedio que dejan estos pasajeros.
Dado que se abre
la regulación y se permite comprar desde tarifas base, el cuadrante (1) de
pasajeros que compran tarifas base sin ocupar estadía aumenta. A estos
pasajeros se les considera como demanda frustrada, que antes no volaba con la
aerolínea porque no encontraba el precio que estaba dispuesto a pagar teniendo
en cuenta las condiciones de estadía. Esta mayor composición, un total que ha
crecido, genera 230 mil USD por estimulación. Los pasajeros que ocupaban
estadías mayores a 1 día y compraban tarifas altas, lo hacen porque son las
tarifas que encuentran disponibles y se acomodan a lo que están dispuestos a
pagar, no muestran sensibilidad al atributo de estadía, por el contrario,
pueden estar más enfocados en la anticipación con que compran u otras
condiciones de las regulaciones tarifarias que no fueron modificadas. Mantener
a estos pasajeros en su nivel tarifario permitió incrementar las ventas en 75
mil USD adicionales. En ingresos totales se calculó un aporte de 70 mil USD, lo
que representa una mejora de 3% de los ingresos de la ruta con un incremento de
13% de pasajeros totales.
Post
medida
6.
Conclusiones.
-El
modelo de “gestión de ingresos” es una práctica estratégica que aporta mayor
rentabilidad a una aerolínea. Está comprobado que en un entorno de crecimiento
industrial donde operan muchas aerolíneas, se puede utilizar este modelo para modificar
la composición de la demanda y proteger simultáneamente la industria de una
guerra de precios aportando soluciones alternativas como la búsqueda de
competitividad a partir de flexibilización, tal y como se demostró en el caso
de estudio. Los nuevos pasajeros que obtuvo la aerolínea generaron ingresos
incrementales que superaron la dilución de los pasajeros antiguos quienes compraron
también en tarifas base, según la comparación reflexiva. Sin embargo, es
necesario aislar el efecto de otros factores que estimulen la demanda.
Adicionalmente, esto puede variar por la cantidad de cupos que se asignan a la
tarifa base u otras características en el comportamiento del cliente.
Existen pasajeros
en la industria que valoran comprar pasajes sin mínimo de estadía resultando
aparentemente positivo el incremento de la competitividad por la eliminación de
la regulación tarifaria de mínimo de estadía, dado que los pasajeros valoran
este atributo y muestran sensibilidad al precio de acuerdo al cambio en la
composición de la demanda. Esto se ilustra al habilitar tarifas base sin mínimo
de estadía resultando el incremento absoluto de pasajeros. La dilución es
generada al habilitar tarifas base para quienes valoraban el atributo estadía
menor a 1 día, quienes estaban dispuestos a pagar una tarifa mayor, pero eligieron
la más baja ahora disponible. Así mismo, existe un segmento de pasajeros que no
se diluye porque su comportamiento está segmentado con otras regulaciones
tarifarias que no fueron estudiadas en este documento.
En síntesis, este modelo de gestión de ingresos, de
aplicarse en distintas aerolíneas tradicionales en el mercado peruano, puede
generar considerables ingresos incrementales; sin embargo, se debe hacer
énfasis en la mejora de competitividad obtenida respecto a las aerolíneas de
bajo costo, en un entorno donde cada vez estas últimas son más numerosas. La
contribución del modelo es socialmente importante porque, según la información
sobre operadores de ruta, algunas regiones solo están conectadas por aerolíneas
tradicionales, lo que impactaría en la mejora de competitividad y productividad
aportando a la integración económica entre regiones.
Referencias
[1]
Asociación Internacional de Transporte Aéreo, La importancia del transporte
aéreo en Perú, Oxford Economics Report, 2016.
[2]
Portal de turismo, Transporte aéreo en Perú genera 280 mil empleos y aporta US$
4.400 millones al PBI, 2017.
[3]
Gestión, Transporte aéreo nacional de pasajeros en Perú creció 8.5% en 2017,
2017.
[4] Talluri, K. T., & Van Ryzin, G., The theory
and practice of Revenue Management, 2005, New York: Springer.
[5] García, F., Revenue management: maximización de
ingresos de las aerolíneas, 2016, México.
[6] Anderson, C. K., P. Bell, and S. P. Kaiser.,
Strategic operations research and the Edelman Prize finalist applications 1989
–1998, Operations Research, 2003, 52(1): p. 1– 13.
[7] Smith, B., Leimkuhler, J., & Darrow, R., Yield
Management at American Airlines. Interfaces. 1992. 22(1): p. 8-31.
[8] Barnhart, C., Airline Schedule Optimization, The
Global Airline Industry, 2009, London: John Wiley & Sons.
[9] Phillips, R. Pricing and Revenue Optimization,
2005, Stanford University Press.
[10] Cooper, W. L., Homem-de-Mello, T., &
Kleywegt, A. J. Models of the Spiral-Down Effect in Revenue Management, Operations Research. 2006, 54(5): p.
968-987.
[11] Tsa, W.-H., & Kuo, L., Operating costs and
capacity in the airline industry. Journal
of Air Transport Management, 2004, 10(4): p. 269-275.
[12] Belobaba, P. P., Fundamentals of Pricing and
Revenue Management, In P. P. Belobaba, A. Odoni, & C. Barnhart, The global
airline industry, 2009, p. 84-87, UK: John Wiley and Sons.
[13] Alderighi, M. et al. (2019). Is low-cost
carriers’ revenue management a firm capability? Journal of Air Transport Management, 78, 15-22.
[14] Mohd, S. et al. (2019). Autonomous Airline
Revenue Management: A Deep Reinforcement Learning Approach to Seat Inventory
Control and Overbooking.
[15] Büsing, C., Kadatz, D., & Cleophas, C. Capacity
Uncertainty in Airline Revenue Management: Models, Algorithms, and
Computations, 2019. Transportation
Science, 53, 2, 383-400.
[16] Liu, M., Hou, Y., Chu, F., & Huo, J. Revenue
management of airline alliances with integral planning strategy, 2017. 14th International Conference on Service Systems
and Service Management (ICSSSM) 1-6.
[17] Zaki, H. Forecasting for Airline Revenue
Management, 2000. Journal of Business
Forecasting Methods and Systems, 19, 2-7.
[18] Netessine, S., & Shumsky, R. A. Revenue
Management Games: Horizontal and Vertical Competition, 2005. Management Science, 51, 5, 813.
[19] Grauberger, W., & Kimms, A. Revenue
management under horizontal and vertical competition within airline alliances,
2016. Omega, 59, 228-237.
[20] Gao, J. & Le, M. Mathematical programming of
airline revenue management with passenger choice behavior, 2018. 14th International Conference on Natural
Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). 669-676.
[21] Arslan, A. M., Frenk, J. B. G., & Sezer, S.
O. On the single-leg airline revenue management problem in continuous time,
2015. Mathematical Methods of Operations
Research, 81, 1, 27-52.
[22] Mohd, S. et al. Autonomous Airline Revenue
Management: A Deep Reinforcement Learning Approach to Seat Inventory Control
and Overbooking, 2019.
[23] Conventz,
S., In Derudder, B., In Thierstein, A., & In Witlox, F. Hub cities in
the knowledge economy: Seaports, airports, brainports. 2016
[24] Appold,
S. J., & Kasarda, J. D. The airport city phenomenon: Evidence from large US
airports, 2016. Urban Studies, 50, 1239-1259.
[25] Leeuw,
P. Airport city development at mature airports: Structural, strategic and
commercial aspects along the path of a massive change process, 2019. Journal
of Airport Management, 13, 2, 122-132.
[1] Universidad del Pacífico, alvarezada@alum.up.edu.pe
. ORCID 0000-0002-4846-2605
[2]
Universidad del Pacífico r.quilichealtamirano@up.edu.pe
. ORCID 0000-0001-7937-5929
[3]
Universidad del Pacífico, m.chong@up.edu.pe
. ORCID 0000-0002-1231-0992