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数据是业务的“倒影”,指标是“北斗星”

Aug 13, 2023 V2重写第一部分

喜乐君一直在推广“业务-数据-分析”的三层框架(business-data-analysis framework),其中分析层是整个框架中最为抽象的部分,它包含了业务主题、业务问题、可视化、指标等众多的内容。

在业务分析实践中,整个体系还可以进一步展开,比如把分析分为指标层(metrics)和可视化层(visualizations);把数据层分为物理层和逻辑层(数据关系模型),把业务层分为运营层面和管理层面,等等。

今天,喜乐君想借助于航空领域收益分析,来强调“分析指标”对于整个分析提纲挈领的重要性,甚至与公司的经营战略方向息息相关。

一、围绕“航空客票”的业务理解

理解业务和数据的关系,需要区分业务的过程及其构成要素、数据表的过程及其构成要素,然后加以对应。数据世界比宗教、政治简单的多,基督教认为“世界是上帝的倒影”,而佛教以为“世界是心的倒影”,我们无暇也无能分辨,但是在这个虚幻的、世俗的商业世界中,我们基本肯定的是,“数据世界是我们业务的倒影”

1、业务对象和业务过程

当我们在购买一张机票(ticket)的时候,我们其实是购买航空公司(airline)某个航班(flight)、某个航段(segment)、某个座位(seat)在特定时间的使用权,从而帮助我们完成特定行程。这里标记为英文单词的关键词,可以统称之为“业务对象”(operational objects)。旅客为此服务的费用,也是关键的业务对象,比如票价(price)、燃油费(oil fee)等。

整体来看,所有业务对象构成一个完整的过程,可以称之为“业务过程”(operational process)。从旅客角度看,他购买的是“旅行服务”(itinerary service),从航空公司角度看,它在出售特定座位的使用权。角度虽然不同,但业务对象相同,因此反映在数据表中,就是相同的结果。

一句话总结,航空公司销售客票服务的业务是:航空公司、在某个渠道、向特定旅客、提供了特定航班-航段-舱位的非特定座位,对应的票价多少、费用几何。不考虑数据库的范式结果,可以把这个过程直觉地记录为如下的数据宽表:

票号销售时间渠道代理旅客航班航班日期航段(起止)舱位票价tax
0021Aug 1, 2023去哪儿网喜乐君HU73202023/8/2SHAHAKY1000110
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数据表是对业务过程的完整记录(record)

当然,真实的业务过程表会有大量的编码字段,比如旅客身份证号码、渠道编码等;为了让讲解尽可能简洁,这里也忽略了很多属性字段,比如旅客类型(成人/儿童)、旅客联系电话,还忽略了客票状态等随着时间变化而动态变化的属性。

不过,我们依然能从上述介绍中概括几条普适性的业务分析真理:

  • 业务对象是业务过程的组合部分,其中数值是准确记录业务详情的关键(比如票价、数量、折扣等)
  • 数据是业务在虚拟世界中的“倒影”,包括数据字段、数据值、数据表、数据库等不同的表达方式
  • 数据表是对业务过程的反映(representation)和记录(record);所以数据表的一行称之为为“记录行”(a record)
  • 数据表字段列(column)是业务对象的反映,根据业务对象的不同,字段可以分为定性字段(如航班)和定量字段(如票价)两类

当然,残酷的商业世界远非这么简单。理解行业中业务对象、业务过程的一致性是起点,难点则在理解业务规则的差异性。

2、理解业务规则的复杂性

每个人都能凭借直接理解一家企业基本的业务过程,比如手机厂家卖手机、航空公司卖服务、酒店卖客房、微信卖广告。但是众多业务对象中却有万千组合,还有更多的逻辑对象夹杂其中(比如一次性销售飞机还是租赁飞机就大有不同),进一步演绎出不同的商业模式和业务模式,这就是共享航班、联程航班、空铁联运、国际航线、往返销售、常旅客计划等等内容。

这里从“中转航程”角度,理解多个业务对象的组合对业务分析的重大影响。

客票(ticket)是旅客行程座位的凭证,如果一个行程有多段构成怎么办?这就需要从不同视角理解业务的过程。从航线管理、飞机及机组调度角度看,一个航班可以有多个航节(leg),中转航班犹如人迈出去两步;从市场收益、客票销售的角度看,航空公司可以有三种售卖方式、三种出行服务,这就是航段(segment)。如下图所示。理解业务重点在于理解逻辑对象之间的关系,进而发现它们之间的不同。

这种情况下,如何合理地分配销售不同航段的可售座位,从而实现利益最大化,这就是一个深刻的问题。

假设我们把视角扩大,同时查看一家航司过去一年的客票数据,我们就会了解航空公司的经营情况,以及经营策略。何为经营策略?是主打满座率的廉价航空,还是强调收入的高票价、高服务策略?为了评估经营情况,我们就需要对明细表中的大量数据值做统计、汇总,以及组合分析,并涉及一些关键指标来描述销售规模、销售质量、销售策略等等。

这就是分析说要驾驭的内容。

二、指标是理解业务的“北斗星”

指标是理解业务的关键,根据抽象程度的不同,喜乐君常常区分为1类、2类和3类指标。

1、一类指标:描述规模

面对可能几千万行的客票数据,领导如何理解公司的经营规模及其效益?肯定不是每一行的数据值(value in cell),而是所有行数据值合计后的抽象指标(metric),典型如“客票收入金额总和”“客票费用收入总和”“客票张数”“旅客数量”等等。

  • 客票收入总和
  • 出行旅客数(PASSENGER CNT)
  • 客票张数(TICKET CNT)

但是,这些直接从明细表中聚合而来的指标,对业务的抽象程度(abstraction)还是太低了,它们只能帮助我们理解规模的程度,却难以衡量质量。领导即使知道了每天全航空公司有1000万的收入,他还是不知道运营情况如何,因为所有航班座位(seat)的最大收入可能是1100万,也可能是2000万,分别对应不同的利用率。此时,我们引入了座位(seat)的新视角。

由于航空公司销售的产品是座位(seat),因为理论上最大的产能就是所有座位的可销售价值,可以称之为“可售的座位收入”(Available Seat Revenue)。

  • 实际销售的客票收入 = ∑ (实际销售的客票 * 客票价格)
  • ASR“可售的座位收入” = ∑ (可销售的座位数 * 座位单价)

需要强调的是,不管是客票还是座位、客票价格,还是座位单价,都是在业务过程中真实存在、清晰可见的,是维护业务运营关键的业务对象。但是,我今天买的上海到北京的客票价格,不能代表下一次同航段的客票价格,也就是说,我们无法从真实的业务对象字段中,直接刻画业务的特征。

那如何帮助业务领导,在了解销售规模、可销售的最大规模之后,了解实际运营的情况?特别是,可以抽象地理解,明天的客票价格水平如何,明天的航班是否实现了最大的利用率?这个时候,第二类指标就呼之欲出了,它们致力于描述各类的“边际”,电信代表是(客票视角的)“平均票价”和(座位视角的)“客座率”。

2、二类指标(上):从抽象到更抽象

假设领导上班之后,看到公司昨日的收入水平是1000万元,平均票价1000元,客座率65%,那么他就会得出“公司目前的票价偏高”的初步假设,进而才导致客座率偏低,相当于航班产能没有获得充分的利用。基于这样的假设,领导甚至会判断1000万的收入偏低了。

  • 平价票价 = 过去一段时间的总收入 / 客票销售数量
  • 客座率 = 过去一段时间的成行旅客数量 / 可供利用的座位数量

有人会说,为什么65%的客座率就偏低了,这就需要更多潜在的行业知识和行业经验了。在疫情前五年,行业平均客座率83%,廉价航空代表春秋更是高达91.3%。2021年疫情之年,行业客座率也达到了72.4%。 (参考自网络)

在这个过程中,我们注意到,领导把“客座率”作为衡量的关键。那么,我们能否就把客座率作为公司的核心考核指标,尽可能追求每个航班的满座率呢?当然可以,这就是很多廉价航空早年所做的事情。廉价航空的客座率通常会在90%以上,也就是一架150个座位的航班,它平均要销售135个座位。

但是,客座率是一个追求利益最大化的指标吗?

不一定,因为供需曲线表明,追求客座率是以降低票价为基本手段的(正因为此,廉价航空票价低)。客座率提高所带来的边际收入增加,很可能不及平均票价下降所带来的边际收入递减,这就要求我们选择一个更加合适的指标作为公司利益最大化的指南。

(图片待补充)

3、二类指标:更抽象、更有诠释和指导意义

既然“客座率”和“平均票价”是两个具有明显相关性的指标,因此选择任意一个都是有失偏颇的。为了追求总收入的最大化,我们如何选择一个更优秀的“边际指标”,它既可能覆盖客座率的评价,又可以覆盖平均票价呢? 

这就需要我们观察业务的视角,从客票、座位,转向更微观的单位,然后再做出更抽象化的概括,从而避免单一视角的偏颇。比如旅客A和旅客B,分别花1000元买了一张机票,前者从上海去了北京,后者从上海去了伦敦。从边际角度看,二者票价的增加相同,座位的数量也一样(都是1个单位),但是二者对公司的成本、收入影响显然大不相同。因为两个客票所承载的“行程”(itinerary)距离大不一样。所以就有了一个新的“1类指标”:客公里数。

  • 客公里数= ∑ (载运乘客数*飞行公里数)

基于客公里数,基于旅客的总收入,就可以计算一个更有代表性的边际指标(单客、单公里,per passenger and kilometer),这就是航空业中广泛使用的“客公里收入”。

  • 客公里收入 = 总收入/ 客公里数 = 总收入/∑ (载运乘客数*飞行公里数)

假设公司领导在查看公司的经营分析时,看到 客公里收入 = 0.8 元,结合其他的信息,就可以延伸出更多的内容。比如A到B的飞行里程是1000公里,那么相对应的单旅客收入就是1000*0.8 =800元,某种意义上,我们可以把它视为“平均票价”的升级款——平均票价的分析对象是客票(tickek),却无法进一步区分北京到上海和北京到天津的差异,所以我们说“客公里收入”是比“平均票价”更加精细的运营边际指标。

以“客公里收入”作为公司的经营指标,就可以有效地指导航空公司的收益管理。比如一个航线的管理人员,在所管辖航段里程固定的前提下,为了追求“客公里收入”最大化,他需要对旅客做价值区分,从而让价格不敏感的旅客出更多的票价(当然也提供更多的服务),比如商务舱、公务舱旅客。特别是国际航线,商务和公务舱是盈利最大化的关键来源——毕竟每增加一个旅客的边际成本是微乎其微的。

这就是在定价理论中,被广泛使用的“分段票价机制”。

你看,不同的“边际指标”对企业经营决策是有显著的影响的。如果片面的追求“客座率”(因为简单、直观),航线管理员就会倾向于用更低的票价把客票卖出去,甚至于不能留下足够的座位给未来的价格不敏感旅客。 但是这样会无形损失很多可能的收入。 

航空公司具有很明显的高成本特征,而且固定成本占比很高,一个航班在规划之时它对应的燃油成本(通常占总成本的30%)、航站成本、机务成本等都基本确定了。每增加一个旅客的边际成本极低。基于此,航空公司就可以很清楚的计算每个航线的“座公里成本”,比如0.5元,代表每个座位飞行一公里的成本是0.5元。粗略的看,超过这个金额的部分,就是航空公司盈利的来源。

那是否可以说,航空公司就应该用“客公里收入”代替“客座率”作为评价的指标呢?

  • AU 销售的座位数
  • AC 可销售的座位数

Aug 9, 2023 Aug 9, 2023