Theo nghiên cứu được đưa ra bởi FlightAPI, việc phân tích dữ liệu mang đến những thay đổi mạnh mẽ trong ngành hàng không thông qua 5 khía cạnh⁽¹⁾.

Tối đa hóa doanh thu

Phân tích dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có được những hiểu biết sâu sắc về nhu cầu, sở thích và điểm đau (painpoint) mà khách hàng đang gặp phải. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định xu hướng, dự đoán nhu cầu và cá nhân hóa các dịch vụ của mình để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của khách hàng. Cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm này thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng, nâng mức độ hài lòng, giữ chân khách hàng và gia tăng sự ủng hộ của khách hàng⁽²⁾.

Phân tích dữ liệu giúp các hãng hàng không thấu hiểu nhu cầu của khách hàng, từ đó giúp tối đa hóa doanh thu. Với lượng dữ liệu mở khổng lồ trong ngành hàng không như hiện nay, các phương pháp thống kê truyền thống đã không còn phát huy được hiệu quả tối đa. Tuy nhiên, với khoa học dữ liệu, mọi thứ sẽ được giải quyết một cách tương đối “nhẹ nhàng”.

Ví dụ dữ liệu về hành vi của khách du lịch có thể được sử dụng để xác định nhu cầu giải trí trên mỗi chuyến bay. Trong khi dữ liệu từ các trang thương mại điện tử, các bài review, check-in trên mạng xã hội có thể báo hiệu các điểm đến du lịch mới nổi. Mọi dữ liệu về hành vi của khách du lịch như: Điểm đi/đến, thời gian di chuyển/lưu trú, thói quen mua sắm… đều sẽ là những dữ liệu quý giá đối với các hãng hàng không. Hoặc việc phân tích dữ liệu giá vé máy bay trên các nền tảng, ứng dụng có thể giúp các hãng hàng không điều chỉnh giá vé sao cho phù hợp, vừa đảm bảo nhu cầu, vừa gia tăng tối đa hiệu quả cạnh tranh.

Xây dựng kế hoạch bay

Ứng dụng việc phân tích dữ liệu, các hãng hàng không có thể lập kế hoạch bay hiệu quả hơn, từ việc điều phối các chuyến bay tại sân bay cho đến việc sắp xếp các đường bay sao cho phù hợp. Điều này không chỉ giúp cho hành khách có được những trải nghiệm bay tốt hơn mà còn giúp các hãng hàng không tối ưu hoạt động, chi phí, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu…

Để thực hiện điều này, các hãng hàng không cần truy cập vào dữ liệu chuyến bay và thông tin tuyến đường theo thời gian thực – rất nhiều thông tin đã và đang được cung cấp “mở” bởi các hãng hàng không và nhà sản xuất tàu bay. Sau khi phân tích các dữ liệu thu thập được, họ sẽ có được câu trả lời cho mình.

Ước tính doanh số bán hàng và cung cấp thực phẩm trên chuyến bay

Việc sử dụng phần mềm dữ liệu lớn để phân tích trong ngành hàng không đã trở thành không thể thiếu, đặc biệt là trong việc ước tính doanh số bán hàng trên chuyến bay và cung cấp thực phẩm. Bằng cách đào sâu vào dữ liệu, các hãng hàng không có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc cung cấp thực phẩm và dự báo chính xác nhu cầu của khách hàng, điều này giúp tối ưu hóa hàng tồn kho và giảm thiểu lãng phí.

Các hãng hàng không có thể kiểm tra dữ liệu bán hàng, lịch sử mua hàng để xác định mặt hàng thực phẩm và đồ uống nào có nhiều khả năng bán trên các đường bay cụ thể vào các thời điểm khác nhau trong ngày. Thông tin này có thể giúp tổ phục vụ chuẩn bị trước những mặt hàng phổ biến nhất. Tương tự, việc phân tích dữ liệu từ các đường bay tương tự có thể giúp các hãng hàng không dự đoán nhu cầu thực phẩm cho các đường bay mới, giảm thiểu mọi tình trạng thiếu hoặc lãng phí thực phẩm có thể xảy ra.

Hơn nữa, dữ liệu thời gian thực từ hệ thống giải trí trên chuyến bay có thể giúp các hãng hàng không luôn nắm bắt được sở thích của hành khách và điều chỉnh các dịch vụ ăn nhẹ, đồ uống cũng như lựa chọn giải trí cho phù hợp.

Dự đoán lịch bảo dưỡng

Phân tích dữ liệu trong dự đoán lịch bảo dưỡng giúp ngành hàng không tiết kiệm chi phí và tăng dòng doanh thu bằng cách sử dụng Dữ liệu lớn, Internet vạn vật. Các hãng hàng không phân tích dữ liệu để dự đoán nhu cầu thay thế hoặc sửa chữa các bộ phận của tàu bay trước khi chúng hỏng hóc, giảm chi phí bảo dưỡng ngoài kế hoạch và sự chậm trễ liên quan.

Ngoài ra, các hãng hàng không sẽ theo dõi nhiệt độ động cơ, mức tiêu thụ nhiên liệu và đường bay để xác định xu hướng và cung cấp thông tin chuyên sâu về nhu cầu bảo dưỡng.

Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán bảo dưỡng, các công ty hàng không được hưởng lợi từ việc cải thiện độ an toàn, hiệu quả và lợi nhuận bằng cách hợp lý hóa lịch bảo dưỡng và tối ưu hóa thời gian hoạt động của máy bay, khiến cho điểm hài lòng của khách hàng cao hơn và tăng dòng doanh thu.

Quản lý rủi ro

Nhu cầu phân tích dữ liệu chuyến bay ngày càng gia tăng do các chuyên gia trong ngành nhận thức được tính hữu ích của việc quản lý rủi ro và ngăn ngừa tai nạn.

Các hãng hàng không sử dụng phân tích dữ liệu trong các chương trình bảo dưỡng tàu bay và quản lý phi hành đoàn để dự đoán và quản lý sức khỏe về mặt tinh thần của phi công, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo hoạt động an toàn.

Bằng cách phân tích các yếu tố liên quan đến lịch bay của phi công, các hãng hàng không có thể xác định những rủi ro tiềm ẩn và thực hiện các biện pháp ngăn ngừa tai nạn một cách chủ động, cải thiện độ an toàn và giảm chi phí khai thác.

Những lợi ích to lớn từ việc phân tích dữ liệu trong ngành hàng không là điều tất yếu. Tuy nhiên, vẫn có không ít những thách thức trong quá trình thực hiện, từ việc tích hợp, bảo mật cho đến phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó chất lượng dữ liệu cũng là một điều rất đáng lưu tâm. Nhưng dù thế nào, tận dụng lợi thế từ việc khai thác dữ liệu sẽ giúp các hãng hàng không liên tục nâng cao trải nghiệm khách hàng, hợp lý hóa hoạt động, tối ưu chi phí… qua đó gia tăng lợi thế cạnh tranh.

Hiện nay, việc sử dụng vé điện tử của Vietnam Airlines (VNA) chính là tiền đề quan trọng để hình thành Hạ tầng dữ liệu số của VNA. Qua đó, việc thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu một cách tự động và thông minh sẽ giúp lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Về định hướng chiến lược chuyển đổi số giai đoạn 2022 – 2026, VNA xác định dữ liệu số là tài sản “đặc biệt” càng dùng càng tạo ra giá trị. Vì thế việc xây dựng chiến lược quản lý khai thác sử dụng dữ liệu hiệu quả, bảo đảm an toàn, an ninh mạng là yếu tố then chốt để chuyển đổi số (CĐS) thành công và bền vững, đồng thời là phần xuyên suốt, không thể tách rời của CĐS⁽³⁾.

Hướng đến việc nâng cao hiệu quả khai thác và tối ưu chi phí bằng dữ liệu, VNA đặt mục tiêu Dữ liệu được quản trị và khai thác tập trung, VNA cơ bản trở thành tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu (data driven decision making): 100% lãnh đạo, các cơ quan đơn vị, các lĩnh vực có công cụ trực quan để xem báo cáo các chỉ số KPIs, báo cáo được cập nhật theo thời gian thực trên các thiết bị thông minh cho các cấp khai thác, sử dụng; Trong đó 80% lãnh đạo khai thác và sử dụng trực tiếp các báo cáo này không qua các cấp trung gian.

Bên cạnh đó VNA cũng đặt mục tiêu sử dụng nền tảng và dữ liệu số để tiếp tục mở rộng hệ sinh thái số về Aviation – Travel – Tourism nhằm cung cấp các dịch vụ mới mang lại giá trị cho VNA, khách hàng và đối tác thông qua nền tảng mở Open API.

Tham khảo

⁽¹⁾FlightAPI. 30/03/2023. The Usefulness of Data Analytics in the Airline Industry. Từ: https://www.flightapi.io/blog/data-analytics-in-the-airline-industry/

⁽²⁾Linkedin. 30/04/2023. Role of Data in Digital Business Transformation. Từ: https://www.linkedin.com/pulse/role-data-digital-business-transformation-sandeep-telu

⁽³⁾Vietnam Airlines. 2022. Chiến lược Chuyển đổi số của Tổng công ty Hàng không Việt Nam giai đoạn 2022 – 2026