Иван Спресов

Еще дополнительный контекст по 6%:Д ля базового сценария мы приняли относительный прирост 6%. Это не фактический показатель Emirates, а сценарный параметр, выбранный с опорой на опубликованные отраслевые исследования и кейсы. Например, BCG приводит диапазон роста выручки от персонализации 6–10%, а в кейсе airBaltic опубликован результат +6% выручки от предварительного выбора места на пассажира после внедрения интеллектуальной оптимизации. При этом механика этих кейсов не идентична нашей, поэтому 6% мы не выдаём за доказанный эффект — в нашей модели это ориентир, который должен быть проверен экспериментом.

Спасибо за вопрос. Здесь, похоже, смешались два разных параметра, которые у нас оба оказались равны 6%, поэтому действительно можно запутаться.

Первые 6% использовались на более раннем этапе нашей аналитической модели для оценки общего объема рынка. У нас были данные о количестве наблюдаемых предложений по маршрутам, и для перехода от этого показателя к оценке пассажиропотока мы использовали коэффициент 6%. Это именно модельное допущение, а не конверсия покупки дополнительных услуг.

При этом расчет пассажиропотока Emirates, который приведен уже в статье, на этих 6% вообще не держится. Для статьи мы пошли другим путем: взяли опубликованное расписание Emirates, количество рейсов, типы и вместимость самолетов и средний опубликованный коэффициент загрузки кресел 78,4%. Так получили оценку примерно 1 483 пассажира в день на DXB–BOM и 833 на DXB–RUH, или около 208 тыс. пассажиров за 90 дней. То есть если в первой аналитической модели вместо 6% поставить 4%, это изменит оценку рынка, но не пересчитает автоматически эти 208 тыс. пассажиров Emirates.

Вторые 6% в статье — уже совершенно другой показатель. Это наше предположение о том, насколько персонализация может относительно увеличить долю пассажиров, покупающих дополнительную услугу.

Здесь мы сначала определяем исходный уровень покупок. Публичных данных Emirates по доле пассажиров, покупающих платный выбор места и дополнительный багаж, мы не нашли. Есть открытые отраслевые данные AncillaryOffers: около 29% для выбора места и 24% для багажа. Но напрямую переносить их на Emirates мы посчитали некорректным — там другая выборка авиакомпаний, методика и может отличаться база расчета. Поэтому эти цифры используем только как ориентир, а в модели приняли более консервативные предположения: 15% для платного выбора места и 20% для дополнительного багажа.

И уже к этим 15% и 20% применяется наше предположение о 6% относительного прироста. Поэтому 15% превращаются не в 21%, а в 15,9%, а 20% — в 21,2%. Именно эта разница затем дает примерно 375 дополнительных покупок места и 500 покупок багажа в экспериментальной группе.

А вот замечание про покупку места перед регистрацией абсолютно по делу. Мы как раз не должны считать покупку дополнительной, если пассажир и без персонализации купил бы это место позже.

Поэтому эксперимент и предполагается проводить с контрольной группой. У нас примерно 83 тыс. подходящих для эксперимента пассажиров делятся 50/50: около 41,7 тыс. получают новую механику персонализированных предложений, остальные остаются на существующей механике.

Дальше мы должны смотреть не на то, в какой момент конкретный пассажир купил место, а на итоговую долю покупателей в обеих группах за одинаковый период — например, от бронирования до вылета.

Условно, если в контрольной группе из 10 000 пассажиров 1 500 в итоге купили место — кто при покупке билета, кто позже, кто перед регистрацией — это наши 15%. Если в группе с персонализацией купили 1 590, то дополнительный результат составляет не 1 590 покупок, а только разницу — 90 покупок.

Поэтому покупки, которые и так произошли бы перед регистрацией, отдельно «вычитать» не нужно: они должны проявиться и в контрольной группе. Собственно, в этом и смысл эксперимента — попытаться отделить эффект новой механики от естественного поведения пассажиров.

Более того, здесь есть еще один интересный эффект, который нам надо будет учитывать дальше. Персонализация может не только создать новую покупку, но и просто перенести существующую покупку на более ранний этап. Например, человек всё равно купил бы место перед регистрацией, но после персонализированного предложения сделал это сразу после бронирования. Для выручки авиакомпании это не обязательно дополнительный эффект. Поэтому в итоговой модели основной показатель должен считаться по завершенному циклу поездки, а не по отдельной точке контакта.

Так что вопрос правильный. Просто в текущем расчете есть три разных показателя, которые важно не смешивать: 6% для оценки рынка в первоначальной аналитической модели, исходная доля покупателей дополнительных услуг 15%/20% и предполагаемый относительный прирост от персонализации 6%. Последний как раз и предстоит проверить экспериментом, а не принять за доказанный факт.