В поиске вариантов различий авиакомпаний внимание обращено на смежные публикации для иных авиакомпаний, которые рассматривали различия в сервисах авиаперевозчиков. Здесь, одним из потенциально удовлетворяющих вариантов признаны работы, которые рассматривали уровень развитости IT-технологий в компании в направлении возможностей покупки авиабилета (Chao et al., 2013; Mason and Gray, 1995; Teichert et al., 2008). В развитии данного предположения для каждой из рассматриваемых авиакомпаний проведена процедура замера минимально необходимого количества кликов для покупки билета в одну сторону, как достаточно очевидная и понятная пассажиру метрика развитости IT-инфраструктуры. (Park et al., 2004, 2009). Полученные значения для представленных авиакомпаний составили: UTA - 5 кликов; SVR - 7 кликов; SSF - 7 кликов; RWZ - 8 кликов; NWS, AZO - 8 кликов; SBI - 11 кликов. Пробные покупки авиабилетов проводились для минимального класса тарифов и с минимальным набором услуг, однако, даже в этом случае, кажущаяся очевидной прямая связь с уровнем и набором услуг авиакомпаний, и количеством кликов для FSC не находит эмпирического подтверждения. Представленное разделение соотносится с визуализацией, полученной на графике многомерного шкалирования, что дает основания предполагать о корректном выборе переменной. Однако, считаем, что для формирования выводов о необходимости развития отдельных сервисов и услуг количество кликов является одним из частных, достаточно простых параметров более сложных элементов, например, удобства приложения и front-end интерфейса, которое при наличии значительного числа услуг может снижать уровень удовлетворенности пассажира качество модуля бронирования и авиакомпании в целом.
Измерение 2: В указанном измерении полярности занимают авиакомпании NWS и RWZ. Аналогично, рассматривая факторы сервиса авиакомпаний количество различий между перевозчиками несущественно, в особенности, если принимать во внимание факт того, что авиакомпании принадлежат одной конфигурации ценностного предложения - CC. При этом, одним из основных различий является программа лояльности, которая, однако, не подтверждается положением авиакомпании RWZ относительно других игроков, например, SVR, которая имеет более развитые параметры последней.
Рассматривая результаты факторного анализа, значимыми переменными, которые потенциально могут отражать различия здесь, являются наименование и количество дополнительных сервисов в аэропорту, дифференциация тарифов, наличие бизнес-класса и набор сервисов на борту. Представленные факторы, в единственном сопоставлении UTA и SSF, которые на графике имеют схожие параметры не подтверждаются и не могут быть основанием осей. Выбранные авиакомпании существенно различны между собой, что, продолжая рассуждения, не дает основания говорить о верификации гипотезы H2 о том, что различия в наборе доступных сервисов для пассажиров являются триггером потребительского выбора.
Единственной переменной, которая дает возможность более детально ее разобрать является наличие бизнес-класса. Начав разговор о внутреннем делении на классы салона воздушного судна и поиска количественного и, немаловажно, доступного критерия, отражающего эти различия, логично встает вопрос о проценте занятости пассажирских кресел. Развивая эту идею, были проанализированы соответствующие показатели, представляемые на ежемесячной основе Росавиацией в докризисный период - февраль. Так, наивысший процент занятости пассажирских кресел действительно принадлежит авиакомпании NWS - 84,1%. Авиакомпания SSF такие данные не предоставляла, однако, для других перевозчиков фактическое соотношение и репрезентация на графике совпадают. Так, визуальная интерпретация точек по второму измерению составляет следующую последовательность перевозчиков в порядке снижения процентов занятости пассажирских кресел: NWS (84,1%) - SSF(NA) - UTA(75,8%) - SBI(68,8%) - AZO(67,8%) - SVR(66,5%) - RWZ(66,1%). В скобках указаны проценты занятости пассажирских кресел на соответствующий месяц анализа. С учетом того, что Росавиация представляет данные, агрегированные по всем направлениями и типам рейсов, данные по каждому конкретному объекту анализа и кейсу-рейсам может существенно различаться, но тем не менее, представленная структура в соотношении с результатами MDS выглядит убедительно.
Вместе с этим, сам процент занятости пассажирских кресел не является фактором сервиса и услуг, кроме того, предполагаем, что этот показатель является прокси-переменной более существенных факторов, которые связаны с загрузкой воздушного судна и отражают тот уровень комфорта, который зависит у каждого конкретного пассажира от общего числа пассажиров на борту и связан с временем обслуживания на борту в таких направлениях, как подготовка рационов питания и его раздача, ожидание посадки и высадки из самолета, ожидания дополнительных удобств на борту по персональному запросу и т.д. Также, время обслуживания, к которому удалось прийти рассматривая содержание оси связан и с типами воздушных судов и компоновкой салона, что показывает, что чем меньше салон или занятость пассажирских кресел в самолете, тем выше уровень удовлетворенности клиента факторами сервиса и услуг перевозчиков. В визуальной интерпретации в этом контексте также есть некоторые объясняемые различия, связанные с тем, что в верхнюю часть графика попали авиакомпании с политиповым флотов, т.е., имеющие в своем воздушном парке самолеты различной вместимости, нижняя часть графика составлена авиакомпаниями имеющий монотиповой воздушный флот. однако, повторно отметим, что сам по себе флот авиакомпаний в данном случае мы не рассматриваем как переменную, описывающую содержание данной оси.
Измерение 3: В качестве одного из вариантов факторов возможно обратить внимание на развитость программы лояльности (количество доступных опций в работе с внутренней валютой), количество дополнительных сервисов и услуг в аэропорту, предоставляемых совместно с авиакомпанией и местонахождение аэропорта в МУДР. Наиболее нерелевантной к представленному распределению выглядит третий вариант, т.к. в схожие группы попали авиакомпании различных аэропортов базирования (для верхней группы - Шереметьево и Внуково). Вторая опция, связанная с дополнительными услугами в аэропорту, не поддерживается результатами построения цепочек обслуживания пассажиров, так как наиболее развитой в этой связи выглядит либо авиакомпания RWZ, либо NWS, для которых количество предоставляемых в базовых аэропортах услуг значительно меньше, чем, например, у SBI и UTA, которые в представленном разделении не выделяются значительными результатами.
Третья опция, связанная с уровнем развития программ лояльности, достаточно широко рассмотрена, как в цепочках, так и факторном анализе. Однако, разделение ее на общее, суммарно доступное вне зависимости от классов участия количество услуг по конвертации внутренней валюты на авиационные и неавиационные сервисы позволяет обнаружить соответствующие разделению результаты, что, в отличии от второго измерения частично, только в направлении анализа программ лояльности, подтверждает гипотезу H2. Так, верхняя группа репрезентации представляет авиакомпании с низким количеством опций, от нуля до единицы. При этом, как отмечено ранее, RWZ вообще не имеет программы поощрения частолетающих пассажиров, что хорошо отображено в его уникальном положении на графике по третьему измерению. Наиболее отдаленно в данной группе выглядит авиакомпания AZO, количество услуг которой в программе лояльности ограничивается возможностью оформления премиального авиабилета. Отдельный комментарий стоит дать по авиакомпании SSF, чья программа лояльности является общекорпоративной, в том числе, для материнской компании SSF. Поэтому, с одной стороны, в некотором виде эта программа лояльности существует, с другой стороны, она не является самостоятельной для авиакомпании.
Рассмотрим вторую группу перевозчиков с широким набором опций программы лояльности. Приблизительно равные значения занимают авиакомпании SBI/SVR/UTA. Выделяющиеся значения авиакомпании NWS возможно связаны с ее чартерной особенностью, когда в рамках единого туристического пакета пассажиру предлагается комбинированный набор услуг, которые в том числе учитывается и в программе лояльности.
Основная задача эмпирической оценки этой части работы состояла в определении степени восприятия пассажирами текущих различий между авиакомпаниями России на региональных маршрутах центральноевропейского региона. При этом, в отличии от иных методов, вопросы о паритете или дифференциации перевозчиков в восприятии пассажиров задавались без атрибутивно, что, значительно снижало эффект неверного кодирования ответов или проблему ложного оценивания признаков по латентным переменным.
Кроме этого, важное замечание работы состоит в том, что, разрабатывая шкалы оценки сервиса, например, цепочки обслуживания пассажиров, где подсчитывалось количество доступных сервисов, исследовательский фокус направлен на получение количественной оценки, нежели качественных различий перевозчиков.
В целом, выводы работы подтвердили гипотезу Н1 о том, что более дифференцированные наборы услуг привлекают более различные группы пассажиров, кроме этого, частично подтверждена гипотеза Н2 о том, что различия в восприятии сервисов авиакомпаний лежат в трех измерениях: программа поощрения частолетающих пассажиров - широта опций начисления и списания миль, уровень удобства и простоты в покупке, front-end IT-интерфейсы сайтов и мобильных приложений авиакомпаний; время предоставления услуг на борту, как прокси-переменная оценки комфорта размещения в салоне. Сравнение полученных при применении метода многомерного шкалирования результатов с построенными цепочками обслуживания пассажиров, а также кейс-стади позволяет сделать несколько дополнительных выводов. Во-первых, отсутствие в результатах измерений MDS таких существенных различий авиакомпаний, как широта тарифной линейки (3 опции для RWZ и 10 опций для SSF), количество уникальных услуг в тарифах (3 - RWZ и 12 - SBI), варианты оплаты (6 - SBI и 1 - SSF, RWZ), количество вариантов специального питания на борту (9 - UTA и 1 - SSF, RWZ), предметы персонального комфорта на борту (6 - UTA и 0 - AZO, SSF и RWZ), позволяет сказать о том, что указанные факторы не определяют восприятие различий между авиакомпаниями в глазах пассажира. Единственная опция, которая указана в цепочках обслуживания пассажиров, и которая стала основанием для измерения MDS - широта опций списания миль в программе лояльности, что позволяет говорить о том, что этот параметр является важным для пассажира и служит одним из оснований для восприятия разницы между различными авиакомпаниями.
Сравнивая результаты кейс-стади по изучению направлений развития ценностного предложения авиакомпаний с результатами многомерного шкалирования приводит к выводам о несопоставимости тех факторов, которые оказывают влияние на восприятие различий авиакомпаний и теми факторами, в которых авиакомпании видят направления расширения ценностного предложения.
В краткосрочной и долгосрочной перспективе представители перевозчиков говорили о том, что в качестве приоритетного направления развития видят кастомизацию услуг преимущественно на летной стадии обслуживания пассажиров через расширение услуг по продаже продовольственных и непродовольственных товаров на борту. Развитие услуг на наземных фазах обслуживания, в большей степени, определяется границами бизнеса, но при этом, с сохранением контроля над IT-инфраструктурой компании, где в двух из указанных временных перспективах перевозчики намерены работать на расширение информационной повестки и развитие возможностей приобрести как можно более широкий пул дополнительных услуг. Однако, результаты количественной верификации качественных выводов говорят об обратном, сама по себе кастомизация продукта, как расширения перечня доступных пассажиру опций - не приводит к восприятию различий между авиакомпаниями в глазах пассажиров.
Многомерное шкалирование, проведенное с перспективы пассажира говорит об обратном: ресурсы, которые авиакомпании тратят на расширение набора опций повышения комфорта на борту, а также специального обслуживания в аэропорту не создают уникального предложения авиакомпании на региональных направлениях и, в дальнейшем, не способствуют повышению уровня лояльности авиакомпании.
Суммируя, отметим, что в названном приближении, результаты исследования выглядят революционными, т.к., с одной стороны, представленная работа является первой публикацией, применивший метод многомерного шкалирования для определения различий авиакомпаний на российском рынке авиаперевозок. С другой стороны, характер полученных выводов с перспективы пассажиров и авиакомпаний, демонстрирует дисбаланс и информационную энтропию, связанную, с тем, что перевозчики недостаточно полно знают модели потребительского поведения и факторы выбора авиакомпании, а также оценках пассажиров уровня сервисов на борту с использованием атрибутивных шкал, т.е. содержащих конкретные практики и наименования услуг, что на самом деле не репрезентируют их реального отношения к авиакомпаниями.
Кроме этого, результататы российских ученых в сопоставлении с полученными данными верифицируются лишь в части развития программ лояльности. Опять же, та широта сервиса, о которой говорилось в иных публикациях, как о факторе более лучшего клиентского опыта не находит своего подтверждения. Фактор широты услуг не является панацеей для повышения лояльности пассажиров и восприятия различий между авиакомпаниями. Указанное предположение находит подтверждение в специализированной маркетинговой литературе, посвященной архитектуре потребительского выбора, рассматривающей ситуации принятия решений и изменения потребительского поведения под воздействием различного количества альтернатив (Thaler & Sunstein, 2008).