CN108985911A - 一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，首先航空公司根据大数据分析结果判断航班会否发生超售并设置航班竞价策略，然后通知客户参与竞拍；如果竞拍成功，则航空公司根据乘客出价进行补偿，本流程结束；如果竞拍没有成功，则乘客行程不变，本流程结束。本发明基于国内市场形势和用户习惯分析，改变航空公司传统模式，竞价策略灵活，将航空公司定价转变为乘客出价，补偿价格由市场自发调节，找到能被乘客接受的最低价格，优化航空公司服务流程，提升客户体验，填补国内该领域空白。

Description

一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法

技术领域

本发明属于大数据分析技术领域，涉及一种针对航空公司超售问题的解决方法，尤其是应用到大数据分析算法自动分析超售发生概率、设置保留价以及乘客竞拍成功率的竞价方法。

背景技术

截至目前，国内超售竞拍业务仍然是空白，国内航空公司当前处理机票超售的方式主要有两种：为晚到的乘客免费升舱(两舱有空座的前提下)，这就丧失了一部分潜在的升舱收入；在值机柜台征询志愿者，给予一定补偿并改签后续航班。但补偿的标准各大航空公司并不十分明确，容易引发纠纷，损害航空公司的品牌形象和旅客的忠诚度。

国外已有超售竞拍成功案例：达美航空在实施超售竞拍的7年时间，在旅客处理上的表现远远好于其主要竞争对手美联航和美利坚航空，达美的旅客自愿候补率高，而非自愿签转率则远远低于竞争对手。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种针对航空公司超售问题的竞价方法。

当飞机距离起飞N小时前，N为预设阈值，乘客尚未全部到达机场，航空公司无法直接确定超售座位数时；所述方法包括以下步骤：

步骤1：实时获取到实时的航空公司的航班数据；

步骤2：更新航班的售卖和值机情况；

步骤3：大数据预测分析超售发生概率；

当超售发生概率高于某一预设的阈值，则自动启动航班超售竞拍活动，或发送消息提醒航空公司专员准备超售竞拍活动；

步骤4：设置航班竞价策略；

航空公司首先进行竞拍策略设置，管理员用户登录后台管理系统，对需要竞拍的航班设置竞拍启动时间、超售座位个数、选择竞拍算法，航空公司可根据超售政策选择最适合的竞拍方法，或在不同航班采用不同竞拍方式。

竞拍算法包括但不限于以下几种：

第一价竞拍：用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜(根据超售座位数可以有多个胜出者)，补偿金额为乘客的竞拍价。

Vickrey竞拍：用户出价方式同上，胜出者也是出价最低的竞拍者(根据超售座位数可以有多个胜出者)。但是，获胜者收到的补偿款是所有投标价格中的第二低价(当有n个获胜者时，补偿款为排名第n+1个乘客的出价金额)，所以它也被称为第二价拍卖。

策略设置完成，航空公司在竞拍开始前进行活动推送，通过App、微信公众号以及短信方式通知已购买经济舱机票的乘客；

步骤5：乘客参与竞拍；

步骤6：判断；

如果乘客竞拍成功，则由航空公司支付补偿款，乘客直接在App或公众号查看补偿款处理进度，本流程结束；

如果乘客竞拍失败，则行程不变或由航空公司进行协调，本流程结束；

如果航空公司确认最终未发生超售，则所有乘客行程不变，本流程结束。

航空公司后台管理端收到用户竞拍列表，确定超售座位数后即时启动竞拍算法，并告知乘客竞拍结果，并为竞拍成功的乘客安排后续航班及退款相关事宜。

乘客收到通知，访问航空公司客户端或微信公众号，进入超售竞拍页面，确认身份后可选择是否参加此次竞拍活动，同意竞拍协议及了解竞拍规则后进入出价页面，输入价格并提交，此时会收到出价成功的通知，待竞拍活动结束后可再次登录查看竞拍结果。

当飞机在距离起飞N小时内，N为预设阈值，航空公司已经确定超售座位数时，直接启动竞拍；所述方法包括以下步骤：

步骤1：实时获取到实时的航空公司的航班数据；

步骤2：更新航班的售卖和值机情况；

步骤3：设置航班竞价策略；

航空公司首先进行竞拍策略设置，管理员用户登录后台管理系统，对需要竞拍的航班设置竞拍启动时间、超售座位个数、选择竞拍算法，航空公司可根据超售政策选择最适合的竞拍方法，或在不同航班采用不同竞拍方式。

竞拍算法包括但不限于以下几种：

第一价竞拍：用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜(根据超售座位数可以有多个胜出者)，补偿金额为乘客的竞拍价。

Vickrey竞拍：用户出价方式同上，胜出者也是出价最低的竞拍者(根据超售座位数可以有多个胜出者)。但是，获胜者收到的补偿款是所有投标价格中的第二低价(当有n个获胜者时，补偿款为排名第n+1个乘客的出价金额)，所以它也被称为第二价拍卖。

在线竞拍法：用户根据自己的意愿出价，航空公司即时做出判断，出价低于航空公司设置的保留价即获胜，补偿金额为竞拍价。同时可根据成交价格和剩余超售座位数量动态调整保留价。

策略设置完成，航空公司在竞拍开始前进行活动推送，通过App、微信公众号以及短信方式通知已购买经济舱机票的乘客；

步骤4：乘客参与竞拍；

方式一：用户下载航空公司App或关注其公众号，通过身份认证，进入超售竞拍页面，查找可竞拍行程，参与竞拍，根据自己的意愿出价；

方式二：用户办理值机时页面可选择是否愿意放弃订座，以及可接受的补偿金额。

出价完成后，用户会收到航空公司发送的出价成功信息，在倒计时结束后查看竞拍结果，航空公司通过短信、App或公众号推送竞拍结果给用户。

步骤5：判断；

如果乘客竞拍成功，则由航空公司支付补偿款，乘客可直接在App或公众号查看补偿款处理进度，本流程结束；

如果乘客竞拍失败，则行程不变或由航空公司进行协调，本流程结束。

本发明的有益效果是，基于国内市场形势和用户习惯分析，改变航空公司传统超售处理模式，竞价策略更灵活，将航空公司定价转变为乘客根据自己的时间价值自愿出价，成交价格由市场自发调节，找到乘客愿意接受的最低价格，补偿方式，优化航空公司收入，让乘客在机票超售时感受到尊重，减少纠纷，该技术填补了国内该领域空白。

附图说明

图1为本发明实施例的当飞机距离起飞N小时前竞价方法流程图；

图2为本发明实施例的当飞机距离起飞N小时内竞价方法流程图；

图3为本发明实施例的服务器逻辑流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例的超售竞拍采用云服务器端，分布式数据库，PC控制端，用户手机客户端来实现，服务端部署后台服务，PC端Web应用用来管理航空公司竞拍策略，乘客采用安卓、苹果手机客户端或短信通知获取推送消息，进入竞拍页面，通过主动出价来完成竞拍操作；本发明的后台管理系统是基于Web端，可在PC上运行。乘客使用的客户端可在Android和iOS手机上运行。

请见图1和图2，本实施例包含两种场景：场景一为距离起飞数小时前，乘客尚未全部到达机场，航空公司无法直接确定超售座位数时，采用大数据分析预测可能发生超售从而触发超售竞拍；场景二为接近起飞时间或值机即将关闭，航空公司已经确定超售座位数，直接启动竞拍。

请见图3，本发明提供的一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，包括以下步骤：

步骤1：经由航空公司信息系统授权允许，通过安全的API获取到实时的航空公司的航班数据，并存储到云端服务器，方便后续数据分析和数据处理，同时将航班信息以列表化的形式展示在Web管理页面，主要包括航班号、航班日期、机型、起飞时间、降落时间、起飞地、目的地的信息。

步骤2：系统持续更新航班的售卖和值机情况，针对不同场景采用不同方式启动竞拍。

场景一：基于历史数据和当前环境因素构建的模型，通过大数据判定该航班将出现超售的概率；当这一数值高于某一预设的阈值，系统将自动根据预置配置启动此航班的超售竞拍活动，或发送消息提醒航空公司专员准备超售竞拍活动。

场景二：航空公司专员直接从航班列表中选取航班，通过手动管理API来设置并开启航班的超售竞拍活动。

步骤3：设置航班竞价策略；

其中航班竞价策略，是航空公司对需要竞拍的航班设置竞拍启动时间、超售座位个数、选择竞拍方法，航空公司根据超售政策选择竞拍方法，不同航班可采用不同竞拍方式。

竞拍方法包括第一价竞拍法、Vickrey竞拍法、在线竞拍法等；

第一价竞拍：用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜(根据超售座位数可以有多个胜出者)，补偿金额为乘客的竞拍价。

Vickrey竞拍：用户出价方式同上，胜出者也是出价最低的竞拍者(根据超售座位数可以有多个胜出者)。但是，获胜者收到的补偿款是所有竞拍价格中的第二低价(当有n个获胜者时，补偿款为排名第n+1个乘客的出价金额)，所以它也被称为第二价拍卖。

在线竞拍法：用户根据自己的意愿出价，航空公司即时做出判断，出价低于航空公司设置的保留价即获胜，补偿金额为竞拍价。同时可根据成交价格和剩余超售座位数量动态调整保留价。

策略设置完成，航空公司在竞拍开始前进行活动推送，通过App、微信公众号以及短信方式通知已购买经济舱机票的乘客。

每个超售竞拍活动在服务器端会被具体量化为一个带特定参数的任务，便于修改和监控。而且在竞拍的进行过程中，专员可以根据实际情况来随时调整竞拍的参数，来应对不同时刻的需要，而不打断整个竞拍流程。而且竞拍流程中的参加竞拍者实时出价的统计信息也会以列表化、图形化的方式显示在Web管理页面。

步骤4：在竞拍被开启之后，服务器会自动、智能地对目标用户发送邀请(通过短信或微信的方式)。具体方式是通过安全的API向航空公司信息系统即时地获取乘客订票信息，对所有预定过该趟航班的乘客进行推送，并引导其参加竞拍。对于已经接收过推送的和已经参加了该趟航班上竞拍的乘客不会重复推送。

步骤5：所有的竞拍活动均可由定时任务自动完成，无需人为终止。结束时，服务器会通过API向航空公司信息系统获取值机情况，判定最终是否需要产生超售竞拍结果。如此时已出现超售，服务器会根据所设置的竞拍规则以及算法来确定竞价胜出的人选，并将结果自动返回到Web管理页面。

步骤6：竞拍得出结果之后，服务器会针对每个人的竞拍结果即时推送相应的短信通知(或微信通知)，竞拍的用户会收到航空公司补偿的相关详细说明；随后，航空公司工作人员将为优胜者完成退票或改签工作，并兑付对应补偿。

步骤7：在每轮竞拍结束之后，将竞拍中所有乘客的出价信息以及竞拍最终结果存储在云端服务器，通过大数据框架下的数据处理和分析，结合一定的机器学习算法，可以智能地预估未来同类型竞拍的结果，从而给航空公司提供预估的最佳竞拍策略，也可以给竞拍用户提供预估的最佳出价选择。

如果竞拍成功，则航空公司支付乘客补偿款，本流程结束，航空公司负责后续问题处理；

如果竞拍失败，则行程不变或由航空公司进行协调，本流程结束；

如果最终未发生超售，则所有乘客行程不变，本流程结束。

本实施例提供了一种基于大数据和深度学习的保留价设定方法；

在运营过程中收集得到不同场景下乘客的出价意愿，并整理成便于大数据分析的结构化数据。将每轮超售竞拍的航班信息，如始发地，目的地，时间，时长，上座率，平均票价，天气等，与乘客出价数据对应并整理成数据集。使用深度学习模型(一个多层全连接神经网络)拟合上述数据。随机选取数据集中80％的数据作为训练集用于训练神经网络，使用其余20％数据作为验证集进行模型验证。

具体而言，对于每一轮拍卖，将上述不同类型的航班信息合并，使用一个统一形式的高维向量x表示，将前n个出价最低的乘客的出价分别用p_i表示，其中i∈{1,2,…,n}表示出价排名(由低到高)为i的乘客，使用p表示所有p_i组成的向量，即p＝[p₁,p₂,…,p_n]。使用p＝f(x)表示待拟合函数，向量θ表示待训练的神经网络参数，D表示训练数据集，神经网络的训练目标即为

式中，为神经网络对函数p＝f(x)的预测值。此式的意义为最小化乘客出价预测值与真实乘客出价p之间的均方误差。神经网络的具体结构，规模，以及其他超参数(如学习速率)根据模型在验证数据集上的表现进行调整优化。

使用经过训练的神经网络帮助设定拍卖保留价时，首先将航班信息向量x输入神经网络，以得到对乘客出价的预测值假设超售座位数量为k，根据成本(此成本指为乘客办理退票、食宿等一系列补偿及人力成本)设定的最高座位回购价格为此轮拍卖的保留价将设为

即取排名为k的乘客出价的预测值和最高价格两者的较大值为拍卖保留价。此策略在确保拍卖成交价低于成本的前提下，使用预测的清出价格(将所有超售座位成功回购的最低价格)作为保留价以达到供求平衡，同时鼓励乘客给出尽可能低的出价。

乘客出价完毕后，可使用两种不同的策略确定最终成交价。策略一，取被拒绝乘客中的最低出价p_k+1为最终价格，并给予所有中标乘客同样价格。如参与竞价乘客数量小于或等于k，则取为最终成交价。策略二，分别取各中标乘客出价为其最终成交价，不同乘客可给予不同价格。其中，策略一的优势为所有乘客可得到相同回购价格，公平性强于策略二。同时，因最终成交价与中标乘客出价无关，乘客倾向于给出真实出价意愿，因而出价数据可被收集继续用于大数据分析。策略二的优势为，对接受价格更低的乘客可给予更低补偿，因而短期收益可能高于策略一。然而，竞价乘客会倾向于报出高于真实出价意愿的报价，以提高自己得到的最终补偿，使竞拍成交价显著高于用户实际可接受价格。同时，由于公平性不如策略一，可能使乘客参与竞拍的积极性受到不利影响。实际运营中，可通过实验确定两种策略在不同场景下的收益，以便选择最优策略。

本实施例提供了一种竞价乘客实时出价建议方法；

乘客参与竞价时，希望实时了解自己的当前出价竞争力，为反馈此信息给竞价乘客，我们提出以下算法。假设某乘客当前出价为p，定义其在出价排名前n的乘客中的竞争力为：

当p>p_n时，

C(p；n)＝0.

当p_n≥p≥p₁时，设p_i≥p≥p_i-1，

当p≤p₁时，

C(p；n)＝1.

假设大数据预测或已经确定的超售座位数量为k，当前竞价乘客数量为n。当n<k时，对于任意n<i≤k，令因而对于任意n，均可定义当前出价竞争力为C(p；k)。在竞拍开始阶段，由于参与竞拍乘客数量较少，计算得到的竞争力与拍卖接近结束时的计算值可能偏差较大，因而可使用前述用于预测用户出价意愿的深度学习模型对竞争力计算值进行修正。竞拍开始后，使用深度学习模型预测出价排名前k的用户出价，即并根据上述公式得到乘客当前出价竞争力预测值，假设拍卖进行总时长为T，已进行时长为t，则实时修正后的竞争力为

使用上式可随拍卖进行平滑修正竞争力的计算值，以给予乘客准确的反馈信息。

本发明的创新性在于，结合了业界领先的竞价算法、云计算、大数据分析、移动应用以及移动支付技术，实现目前最先进的超售竞拍方法，主要包含以下几个方面：

1)超售发生概率分析：根据航空公司历史数据进行大数据分析，计算航班发生超售的概率，从而指导航空公司进行竞拍；

2)竞拍成功率分析：根据竞拍历史进行大数据分析，生成竞拍成功率趋势图供竞拍乘客参考出价；

3)保留价分析：从航空公司订票系统或航信接口获取航班销售数据，分析航班特征，给出最适合本次航班的保留价参考；

4)服务器资源优化：乘客发送竞拍请求至云服务器，根据请求数量，云端服务器可实现资源的动态缩放，从而节省服务器资源；

5)分布式云存储：通过该技术来获取不同云服务器及物理服务器的竞拍数据、航空公司机票信息、乘客信息等。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：当飞机距离起飞N小时前，N为预设阈值，乘客尚未全部到达机场，航空公司无法直接确定超售座位数时；

所述方法包括以下步骤：

步骤1：实时获取到实时的航空公司的航班数据；

步骤2：更新航班的售卖和值机情况；

步骤3：大数据预测分析超售发生概率；

当超售发生概率高于某一预设的阈值，则自动启动航班超售竞拍活动，或发送消息提醒航空公司专员准备超售竞拍活动；

步骤4：设置航班竞价策略；

步骤5：乘客参与竞拍；

步骤6：判断；

如果竞拍成功，则乘客收到航空公司的补偿，本流程结束；

如果竞拍没有成功，则用户行程不变，本流程结束。

2.根据权利要求1所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：步骤4中所述设置航班竞价策略，是航空公司对需要竞拍的航班设置竞拍启动时间、超售座位个数、选择竞拍方法，航空公司根据超售政策选择竞拍方法，不同航班可采用不同竞拍方式。

3.根据权利要求2所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：所述竞拍方法包括第一价竞拍法、Vickrey竞拍法、在线竞拍法；

所述第一价竞拍法，是用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜，根据超售座位数可以有多个胜出者；一旦超售发生，航空公司补偿金额为竞拍价，并安排后续换乘航班；

所述Vickrey竞拍法，是用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜，根据超售座位数可以有多个胜出者；一旦超售发生，获胜者收到的补偿款是所有投标价格中的第二低价，当有n个获胜者时，补偿款为排名第n+1个乘客的出价金额；

所述在线竞拍法，是用户根据自己的意愿出价，航空公司即时做出判断，出价低于航空公司设置的保留价即获胜，补偿金额为竞拍价；同时可根据成交价格和剩余超售座位数量动态调整保留价。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：在竞拍的进行过程中，管理人员能根据实际情况来随时调整竞拍的参数，来应对不同时刻的需要，而不打断整个竞拍流程；而且竞拍流程中的参加竞拍者实时出价的统计信息也会以列表化、图形化的方式显示在Web管理页面。

5.一种基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：当飞机在距离起飞N小时内，N为预设阈值，航空公司已经确定超售座位数时，直接启动竞拍；

所述方法包括以下步骤：

步骤1：实时获取到实时的航空公司的航班数据；

步骤2：更新航班的售卖和值机情况；

步骤3：设置航班竞价策略；

步骤4：乘客参与竞拍；

步骤5：判断；

如果竞拍成功，则乘客收到航空公司的补偿，本流程结束；

如果竞拍没有成功，则用户行程不变，本流程结束。

6.根据权利要求5所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：步骤3中所述设置航班竞价策略，是航空公司对需要竞拍的航班设置竞拍启动时间、超售座位个数、选择竞拍方法，航空公司根据超售政策选择竞拍方法，不同航班可采用不同竞拍方式。

7.根据权利要求6所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：所述竞拍方法包括第一价竞拍法、Vickrey竞拍法、在线竞拍法等；

所述第一价竞拍法，是用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜，根据超售座位数可以有多个胜出者；一旦超售发生，航空公司补偿金额为竞拍价，并安排后续换乘航班；

所述Vickrey竞拍法，是用户根据自己的意愿出价且只能一次出价，最终出价最低者获胜，根据超售座位数可以有多个胜出者；一旦超售发生，获胜者收到的补偿款是所有投标价格中的第二低价，当有n个获胜者时，补偿款为排名第n+1个乘客的出价金额；

所述在线竞拍法，是用户根据自己的意愿出价，航空公司即时做出判断，出价低于航空公司设置的保留价即获胜，补偿金额为竞拍价；同时可根据成交价格和剩余超售座位数量动态调整保留价。

8.根据权利要求5-7任意一项所述的基于反向竞价模式的航空超售竞价方法，其特征在于：在竞拍的进行过程中，管理人员能根据实际情况来随时调整竞拍的参数，来应对不同时刻的需要，而不打断整个竞拍流程；而且竞拍流程中的参加竞拍者实时出价的统计信息也会以列表化、图形化的方式显示在Web管理页面。