Дипломная работа: Различия в бизнес-моделях авиакомпаний и воспринимаемый пассажирами уровень дифференциации услуг

- драйвер экосистемы - организатор координированной сети компаний, для которых их бизнес-модели и производственный процесс являются конечной точкой производства;

- поставщик - компания, которая предоставляющая услуги по обслуживанию или подготовке элементов итогового продукта драйвером экосистемы;

- омниканальный игрок - владелец отношений с клиентом, компания, которая интегрируется в общую цепочку обслуживания потребителя;

- модульный производитель - поставщик продуктов или технологических решений, которые в готовом виде включаются в общую продуктовую сеть экосистемы (Вайл, 2019).

Суммируя вышеназванное, отметим, что в рамках исследования, с одной стороны, под бизнес-моделью будем понимать порядок организации основного вида деятельности, в нашем случае, выполнения пассажирской авиаперевозки. С другой стороны, принимая во внимание количество контрагентов, как внутренних, так внешних, начиная от аэропортов и продолжая провайдерами отдельных услуг в цепочке обслуживания пассажиров, представляется правильным рассматривать бизнес-модель, через сетевое представление и, соответственно, влияние партнеров на состояние параметров основной услуги по авиаперевозке.

Дополнительно, следует отметить, что несмотря на различия в определении факторов, которые в исторической перспективе расширялись, а также отраслевые особенности описания бизнес-моделей, которые показаны выше, для всех публикаций прослеживается объединяющий параметр, связанный с ценностным предложением компании. В этой связи, говоря далее о бизнес-моделях авиакомпаний, в целях исследования, как это сделано в иных отраслевых работах, будем понимать ценностное предложение, как агрегирующий параметр элементов бизнес-модели, особенно, если рассматривать его комплексных набор услуг на наземных и летной стадии обслуживания, в которые вовлечен широкий пул организаций: аэропорты, провайдеры питания, системы развлечении на борту, хэндлинговые операторы и т.д.

Рассмотрев в общих чертах эволюцию подходов к определению бизнес-модели в целом, укажем разработанность темы. Наиболее релевантным вариантом подобного изучения видится обзор исследовательской литературы по теме, который на исторической перспективе воспроизводит развитие самих форм деятельности авиакомпаний. При проведении теоретического обзора литературы будем придерживаться общепринятой схемы рабочего процесса библиографического анализа: определение дизайна исследования, сбор данных, анализ данных, интерпретация (Zupic & Cater, 2015).

На первом этапе проведен пробный анализ поиска литературы по магистральным темам в базах данных научного цитирования Web of Science (далее - WoS) и Scopus по запросу «aviation» и категориях, связанных с бизнесом и менеджментом. Итого обнаружена 751 публикация в WoS и 3375 публикация в Scopus, соответственно. Подобная диспропорция позволяет сделать выводы, с одной стороны, о необходимости компаративного рассмотрения статей для составления максимально полного представления о спектре вариаций ценностного предложения в исторической перспективе (Falagas et al., 2008).

С другой стороны, о необходимости использования комплексных количественных методов библиографического анализа, позволяющих в различной степени детализации результатов сформировать представления о движении исследовательской мысли по теме и определить наиболее релевантные источники и фильтры для отбора литературы. Кроме этого, в пользу комплексного дизайна исследования говорит и цель теоретического обзора - идентификация на основании исторической перспективы вариаций в развития ценностного предложения авиакомпаний.

Итого, комплексный дизайн позволит, во-первых, определить базы и центры знаний в общем массиве публикаций, которые соответствуют критериям отбора наиболее релевантных публикаций, во-вторых, изучить концептуальную структуру публикаций и создать собственные сети (кластеры) статей по суб-направлениям, которые будут положены в основу создания общей модели развития ценностного предложения авиакомпаний.

На втором этапе анализа - сборе данных, определен перечень источников для анализа и фильтры, по которым будет отобрана исследовательская литература. Предварительное изучение общей структуры публикаций подтверждает факт не идентичности представленности статей, т.к. базы научного цитирования имеют различную «глубину» публикационной активности, тематическую специфику (Walmat, 2016). В той связи, во всем массиве вариантов баз, удовлетворяющими критериям мультидисциплинарности, хронологической глубины представленности статей, отобраны WoS и Scopus.

Принимая во внимание необходимость широкого охвата релевантных источников, поисковый запрос задан не только относительно ценностного предложения авиакомпаний, но и бизнес-модели в целом.

Формулировка запроса, по тематическим словам, состояла из следующих вариантов с оператором «или»: airline business model/airline business model transformation/airline business model evolution/airline service/airline service development. По категориям знаний для WoS установлены фильтры: transportation/management/economics or business; для Scopus: business, management and accounting/economics, econometrics and finance. Общее ограничение для всех баз установлено на тип научного документа - article. Итоговое количество публикаций в WoS - 492 с 1992 года, Scopus - 542 с 1984 года.

В целях дальнейшей количественной работы с массивом публикаций в формате BibTex и с использованием программных инструментов CiteSpace проведена компиляция баз данных на предмет формирования итоговой выборки единого формата и удаления дубликатов публикаций (Chen et al., 2010). Анализ дубликатов проводился по выходным данным статьи, ключевым словам, содержанию аннотаций и DOI (Digital Object Identificator) коду. Кроме этого, удалены неверное сформированные публикации (с некорректными выходными данными, не позволяющими в дальнейшем ознакомиться со статьей). Финализирующий массив включал в себя 902 статьи (удалено: 78 дубликатов; 54 неверно кодированных) c 1984 года. Описательная статистика по массиву представлена в табл. 1.

Таблица 1

Общая описательная статистика по массиву публикаций

Описательная статистика позволяет сформулировать некоторые выводы о характеристиках выборки. Во-первых, хронологическая широта публикаций соответствует эволюции развития бизнес-моделей авиакомпаний, начавшейся в конце 1970 - начале 1980-ых годов с процессов дерегуляции рынка и появления национальных перевозчиков. Временной лаг публикационной активности объясняется тем, что ввиду отсутствия широкой статистической базы, формировались методы кейс-изучения развития авиакомпаний, которые в дальнейшем и положены в основу определения этапов развития ценностного предложения.

Во-вторых, достаточно существенно выделяется количество источников в списках литературы, что, говорит о высоко связанной выборке и необходимости использования методов кластерного анализа для определения направлений развития исследовательской мысли и анализа взаимосвязей подходов авторов (Yang & Meho, 2006). Аналогичные выводы позволяет сделать и построенная коллаборационная сеть авторов (рис. 1).

На карте отражены 10% наиболее цитируемых авторов и взаимосвязи между ними (Aria and Cuccurullo, 2017). Анализ позволяет сделать вывод о том, что преимущественно, публикационная структура представлена замкнутыми тематическими коллаборациями авторов. Основания подобных разделений могут быть как по темам, так и по пику публикационной активности. В развитии данного предположения рассмотрим ключевые работы авторов в каждой из замкнутых сетей, пронумерованных от 1 до 5.

(1) Авторы первой группы рассматривают вопрос развития сервиса и бизнес-моделей авиакомпаний с технической точки зрения, через разработку систем управления эффективностью использования возможностей воздушного суда: предиктивная аналитика технического состояния отдельных систем самолета на основании использования «больших данных» и оптимизации распределения воздушных судов по направлениям полётов.

Представленная тема действительно поднимает вопрос качества сервиса на борту, не ввиду существенной технической состоящей обеспечения этого сервиса она не находится в фокусе нашего внимания. В этой связи, в целях дальнейшего анализа авторы, попавшие в данную сеть, были исключены из анализа, как нерелевантные (Soumis, 2006).

(2) Вторая группа авторов в своем исследовательском внимании сфокусирована на изучении уровня конкуренции по маршрутам и качеству сервиса перевозчиков, что также позволяет сформулировать некоторые особенности для эмпирического исследования, например, связанные с тем, что уровень сервиса и предлагаемый набор услуг для пассажиров будет меняться в зависимости от уровня конкуренции на маршрутах, а, следовательно, для анализа восприятия различий авиакомпаний необходимо рассматривать авиакомпании на схожих маршрутах (даже несмотря на то, что вне зависимости от уровня конкуренции по маршруту, флот перевозчика является одинаковым) (Nenem et al., 2020).

Рис. 1 Коллаборационная карта

(3) Третья группа авторов является релевантной для анализа и анализирует факторы потребительского выбора авиакомпании на международных маршрутах в странах Азиатско-Тихоокеанского региона. Работы в группе разделяют пассажиров по целям полетов, в совокупности всех маршрутов эконометрическими методами определяют значимость заранее определенного набора факторов сервиса авиакомпаний. Представленные работы отчасти созвучны теме исследования, и позволяют, с одной стороны, отметить некоторые существенные детали для дизайна будущего эмпирического исследования, например, о необходимости разделения пассажиропотока по целям полетов, с другой стороны, увидеть возможные направления дифференциации ценностного предложения, что, возможно, дополнительно будет объединено в едином кластере (Zhou et al., 2019).

(4) Группа представлена статьями, изучающими европейский рынок пассажирских авиаперевозок 2000-ых годов, характеризующийся значительным ростов лоу-кост перевозчиков, и рассматривает это явление во взаимосвязи с предложением кресельных емкостей на маршрутах. Выделение в качестве основной, публикации, рассматривающей в большей степени уровень конкуренции и не связанной с качеством сервиса непосредственно на борту позволяет считать данный набор публикаций как нерелевантный и, совместно с публикациями первой группы они были исключены из дальнейшего анализа (Suau-Sanchez, 2011).

(5) Статьи пятой группы рассматривают лоу-кост перевозки в направлении изучения целевых пассажиров авиакомпаний и маркетинга услуг, т.к., по мнению авторов, лоу-кост перевозки создали революционную бизнес-модель и условия для создания и расширения перечня платных услуг на всех стадиях обслуживания, что подтверждает ранее высказанные предположения (Mason, 2001).

В качестве результатов, построение коллаборационной карты стоит отметить то, что обнаружены нерелевантные цели исследования авторы и статьи, которые для дальнейшего кластерного деления публикаций удалены. Кроме того, рассмотрение основных работ в каждой их групп позволило сформировать предположения относительно будущего дизайна эмпирического исследования и формирования выборки.

1.2 Кластерный контент-анализ публикаций

В качестве базы для проведения кластерного анализа использовалась техника «co-words», которая на основании иерархической кластеризации позволяет рассматривать набор ключевых слов каждой статьи как класс и сопоставлять их с ключевыми словами всего массива публикаций, где при обнаружении высокой степени сходства наборов, объединяет их в кластеры первого порядка. По окончанию процедуры кластеризации первого порядка кластеры объединяются в более высокие уровни до тех пор, пока индексы модулярности и силуэта между кластерами не позволят сказать об их полной тематической непохожести (Glanzel, 1999, 2001).

Первым этапом в программной среде R Bibliometrix проведен множественный анализ соответствия (Multiple Correspondence Analysis) позволяющий массив переменных сжать до низкоразмерных латентных пространств (в нашем случае, двумерных) с целью формирования графика, для которого расстояние на плоскости между объектами отражает сходство или различие между ключевыми словами (Cuccurullo et al., 2016). Ключевые слова, которые приближаются в кластере к центральной точке указывают на повышенное внимание исследователей к данной теме. Чем ближе к краям кластеров размешено ключевое слово, тем более частовстречающимся выглядит слово, а, следовательно, более изученным. (рис. 2).