航空業(yè)如何在紛擾的市場中擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

新冠疫情給社會運作及經(jīng)濟發(fā)展帶來巨大影響，而新數(shù)字化戰(zhàn)線的爆發(fā)為航空公司和全球旅游業(yè)變革提供了絕佳的機會。伴隨經(jīng)濟復蘇及消費需求的增長，消費者比以往更依賴數(shù)字化渠道，航空公司正處于重新制定戰(zhàn)略和規(guī)劃未來的最佳契機。航空公司應該如何應對行業(yè)的挑戰(zhàn)，制定最有力的長期成功的策略呢？

支持多種支付渠道

在支付方面，航空公司需要平衡現(xiàn)金流、風險和客戶體驗。據(jù)調(diào)查，三分之一的消費者希望旅行供應商能提供多種支付方式。而當為新支付方式開發(fā)商業(yè)案例時，59%的航空公司會考慮引入它的直接成本。遺憾的是，純粹以成本為中心的觀點可能會使航空公司在客戶旅程中停滯。

數(shù)據(jù)表明，自2020年4月以來，移動應用程序和網(wǎng)絡旅行訂單的份額顯著增加。靈活的支付方式使那些可能被阻止或拒絕的客戶能購買更多商品。比如“先買后付“對低收入客戶便很具有吸引力，因為它使人們可以多次分期付款。而近四分之一的后期交易減少與買家的不信任或有限的支付選擇有關。然而對航空公司而言，增加新的支付方式往往會帶來新的風險，比如欺詐與拒付。更何況，網(wǎng)上旅行訂票一直是騙子們追逐的目標。

（圖片來源：riskified）

風險不是靜態(tài)的，而是隨著購物模式的變化不斷變化。通過適應性強的反欺詐系統(tǒng)將旅行訂單與更廣泛的行業(yè)趨勢聯(lián)系起來，航空公司可以跨市場、航線和支付方式，準確地確定風險基準。

數(shù)據(jù)洞察鑒別欺詐攻擊

靈活的政策有利于促進消費，但航空公司需要在對消費者提供友好政策和保護收入之間取得恰當?shù)钠胶?。旅行訂票是一項重大的承諾。而顧客準備完成最終交易時，消極的付款體驗則可能帶來令人失望的結果。數(shù)據(jù)表明，航空公司購物車舍棄率高達87.87%。

考慮到人們對旅行計劃越來越猶豫，一些思維敏捷的航空公司即時調(diào)整了他們的政策。忠誠度賬戶是在關鍵時期建立信任的一種方式，選擇許多航空公司開始允許旅客在取消航班時將里程重新存入他們的忠誠度賬戶。

然而，隨著商戶提升其忠誠度計劃以保持參與度，回頭客賬戶也成為詐騙者的一個有吸引力的目標。在過去的幾個月里，賬戶劫持攻擊（ATO）一直在穩(wěn)步上升。43%的美國商戶表示，去年有超過10%的拒付是由賬戶劫持導致的。

這些攻擊是如何發(fā)生的？最常見的情況是個人賬戶資料因數(shù)據(jù)泄露或是網(wǎng)絡釣魚而被泄露。數(shù)據(jù)表明，每個月公布的新釣魚網(wǎng)站數(shù)量高達150萬個。然而由于客戶忠誠度來之不易，商戶往往不愿拒絕客戶的訂單。

航空公司只能對潛在欺詐者坐以待斃了嗎？

Riskified的策略是通過正確的數(shù)據(jù)點來幫助決策。來看看我們?nèi)绾舞b別這個買家的訂單是否屬于欺詐情況：

乍一看，情況沒有那么糟糕。這是國內(nèi)航班，而且是提前預訂，信用卡的BIN信息和賬單信息也能夠匹配。但它仍然存在著會話數(shù)據(jù)不能與之前任何的可信訂單相對應的破綻。除了具有風險的瀏覽行為外，我們還因為懷疑賬戶遭到劫持而拒絕了結賬。

在當前沒有頻繁的商務旅行和長途飛行的情況下，航空公司需要找到繼續(xù)向旅客證明?？椭艺\計劃價值的方法。而在這種情況下，賬戶劫持可能會給公司的扭虧為盈計劃帶來重大挫折

機器學習助力訂單自動化審核

疫情暴露了航空公司系統(tǒng)中存在的運營瓶頸。航空公司呼叫中心的工作人員不得不處理前所未有之多的航班取消和預訂更改。據(jù)統(tǒng)計，就一家特定航空公司而言，可能有多達50%的客戶來電無人接聽。

而自動化訂單審查有助于簡化運營，使數(shù)字平臺更具彈性。自動化運營的優(yōu)越之處亦可以體現(xiàn)在以下兩個方面：

（1）打擊拒付濫用

在過去的一年里，因客戶濫用政策而造成的拒付給航空公司帶來了沉重打擊。隨著疫情蔓延，顧客紛紛取消旅行計劃，結果卻發(fā)現(xiàn)自己被卡在不可退款的機票上。而且，許多人比以往任何時候都更缺現(xiàn)金，這樣的結果是對購買產(chǎn)生爭議的顧客數(shù)量激增。

對航空公司來說，就這些拒付進行爭論代價高昂，因為每一個案件都需要時間和資源來解決。通過規(guī)?；芾碓撨^程，航空公司可以減少關于搜集有說服力的證據(jù)所需的大量人工工作，從而為相關團隊節(jié)省資金和時間。

（2）推出新產(chǎn)品

一些航空公司已經(jīng)開始加大對直接渠道的投資，根據(jù)航班信息為顧客的整個旅程提供個性化產(chǎn)品。但當涉及到批準率和欺詐成本時，商戶很可能會忽視市場和產(chǎn)品的差異。

具體而言，一些防止欺詐的解決方案可以為航班提供出色的績效，但缺乏專業(yè)知識或數(shù)據(jù)庫，卻無法為住宿等部門提供類似的績效。

忽略市場和產(chǎn)品差異的影響是什么？

既然現(xiàn)有的規(guī)則可能不適用于新產(chǎn)品，那么在制定出合適的新規(guī)則之前，商戶將面臨很高的欺詐風險。因此在航空公司推出新產(chǎn)品時，規(guī)則需要再次調(diào)整和更新。

而機器學習模型可以通過捕捉訂單的“截圖”來實時降低風險，誰購買了什么？在哪里？使用哪些設備？通過對比統(tǒng)計行業(yè)或市場獨有的數(shù)據(jù)，模型可以提供高水平的準確判斷，同時無需耗費大量的時間和資源。

疫情導致的旅游業(yè)的低迷，給予了航空公司時間去用靈活的技術堆棧來取代傳統(tǒng)技術。航空公司通過適應最新的電子商務和支付趨勢，調(diào)整政策以滿足當今旅行者的復雜需求，并自動化流程以規(guī)?；\營，以實現(xiàn)業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從而引導更多忠實客戶無縫購票，為自己的長期成功打好基礎。

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（編輯：江同）

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