基于大数据技术发掘航空服务质量与客户满意度之间的关系

赵祎晨， 唐登月

(中国建筑设计研究院有限公司，北京 100044)

0 引言

近年来，随着居民收入水平不断提升，国民对交通工具的要求也越来越高，航空运输成为了现代出行重要的选择之一。 在巨大的市场需求条件下，我国航空运输行业发展迅速，各种航空公司快速崛起。 但是，近年来航空运输市场也面临着激烈的竞争环境。

作为服务行业，不断提升服务质量、提高客户满意度是航空运输行业保持稳定发展的必然要求。航空运输业每时每刻都在产生着大量数据，这也为大数据技术在提升航空服务质量与客户满意度中的应用打下了基础。

1 航空服务质量与客户满意度现状

航空服务的内容可以定义为航空公司等航空运输机构相互协作，为客户提供安全、便捷的空中运输服务。 客户从路途开始到结束，过程中享受到的由航空运输机构提供的服务均可以称为航空服务。 航空服务可以分为核心服务与附加服务两块内容。 核心服务是指最基本的服务(指航空公司为客户带来的空间位移服务)，通常是无差别的，铁路、公路运输也可以提供。 附加服务内容决定了航空服务的特性，是航空服务取得竞争优势的重要内容，包括售票、行李托运、机上服务等一系列服务内容。

客户满意度是服务质量的集中体现，是指客户对于自身期望被满足程度的感知。 当客户感知到的服务绩效超出服务预期时，客户满意度较高；反之，当客户对服务的感知程度低于对服务的预期，则客户满意度较低。

2 大数据技术在航空服务中的应用

航空服务过程中会产生海量的数据，在这些海量的数据中隐藏着大量有价值的信息，比如顾客喜好、季节性出行规律等。 在大数据技术成熟之前，这些数据往往因为体量大、类型繁多等特点很难被加以利用。 传统的数据分析在处理体量较大的数据时往往会有时滞性，但大数据发掘技术可以在极短时间内完成数据分析。 根据这些数据分析，可以快速做出判断和决策，安排出最优的后续实施方案。 其次，大数据发掘技术可以获取更加真实可靠的信息，比如在航空服务中心，服务人员为方便顾客办理升舱手续，会先办理退票再进行购票。 传统数据统计可能会将这一次升舱服务识别成为一次退票和一次临时购票业务。 这样就夸大了临时购票业务发生的可能性，而低估顾客升舱的可能性。大数据发掘技术提供的更加真实可靠的信息可以让航空公司更加科学规范地管理服务流程，提升航空服务质量与顾客满意度。

航空业近几年得到了空前的发展，而航空的服务对象也扩展到了多个领域，如农业、海洋监测、救灾等。 航空系统正常运作，需要其各子项相互协作，如机场、顾客、航空公司、飞机制造商和地面站等。 而这些子项均能产生可用性极强的大数据信息，从行业角度，具有保密性；从空间角度，可来自空、天、地三个维度；从时间角度，航空系统的动态性和高安全性需求使其具有高实时性。 航空大数据来源多样，且易受环境和人为因素的影响，表现出的超复杂性为建设平台做数据分析带来一定困难。 平台建设与数据处理技术和航空大数据的应用属于一个完整的体系，分为基础架构层、资源层、解析层、分析层、可视化管理层。

充分利用大数据技术，掌握历史数据规律，对未来做出合理预测，是大数据技术价值的重要体现。 航空公司应充分利用这些数据，在航班安排、航线调度、处理突发事件、降低维修成本等方面做出最优规划方案。

2.1 优化航班安排方案

过去，航空公司往往只能根据历史常规数据进行航班安排调度。 大数据技术应用以后，航空公司可以充分利用其他平台(如新闻网络、移动运营商等)的信息，甄别可能会对航空服务需求产生影响的重大事件(如大型国际会议的举行等)。 根据这些信息，航空公司可以对航线、航班时间、价格等作出相应调整。

此外，各种旅游信息平台的数据也可以用来预测民众的旅游出行路线。 如根据移动运营商的数据获知旅游人群季节性地出行规律，一个旅游城市每日有多少游客、游客来自何地、选择何种交通工具等，帮助航空公司优化航班安排，避免不必要的资源浪费。

2.2 为顾客制定个性化出行方案

不同的人群喜好不同，出行目的也不同。 大数据分析显示商务出行的男性要多于女性，而购物胜地则更得女性青睐。 航空公司可以结合一些旅游平台数据，分析不同人群出行的不同爱好，为顾客制定个性化出行方案。 如航空公司可以为旅游爱好者设置个性化旅游套餐，而不仅仅是靠里程奖励这种单一的方式。 或可了解到顾客生日等特殊日期，为其送上特别惊喜。

2.3 及时调查收集客户满意度

大数据技术还可以在服务事件结束后进行客户满意度调查。 除了传统的市场调研方法，航空公司可以通过微博、论坛、贴吧等与客户互动，及时获得客户反馈信息。 这种方式与传统调研方法相比，收集信息更加及时、全面且真实。 真实的客户满意度调查有利于航空公司更加直观地认识到自身服务存在的不足，从而更加准确地采取整改措施，提升服务质量。

2.4 突发事件处理

在航空服务过程中不可避免会出现一些突发事件，如不能及时妥善处理会给航空公司带来声誉损失。 口碑对于服务行业是至关重要的，航空公司可以利用大数据技术监测网络舆论，及时发现突发事件，做出妥善处理。

2.5 降低维修成本

航空公司可以利用以往维修记录数据建立故障模型。 通过大数据分析，航空公司可以提前对飞机进行维护，降低飞机出现故障的概率。 同时，在飞机出现故障时也可以有效降低寻找故障的时间。

3 航空大数据的收集与延伸价值

航空大数据分析离不开数据收集。 目前，收集大数据有两种方式:(1)通过供应商直接购买。 此种方式获取数据方便，但各公司容易数据雷同，且长期购买第三方数据，容易受制于人，不利于公司在市场的竞争；也容易导致数据分析不及时，成本相应增高。 (2)通过各公司自己打造的平台获取。企业与客户可直接建立联系，得到的数据更加精准，也更容易实现产品化。 从而宣传自己的企业文化。

大数据分析还能决定航空公司的关联性企业和产业链的发展趋势，比如机场酒店的设计方向、餐厅的品牌引进及排布位置、道路交通建设等，这是航空大数据分析的延伸价值。

4 结束语

大数据技术的发展必将为各行各业带来新的发展机遇。 在竞争日益激烈的环境下，航空公司应该紧跟时代的步伐，积极探索大数据技术的使用，不断通过创新谋取新发展，培养专业的大数据团队，完善大数据基础设施建设。 只有这样航空公司才能在大数据技术的帮助下大有可为。