0:00:06.553,0:00:08.883
Приходилось ли вам[br]сидеть у доктора часами,

0:00:08.883,0:00:12.083
несмотря на то, что были записаны[br]на определённое время?

0:00:12.083,0:00:16.253
Отменял ли отель вашу бронь,[br]потому что не было мест?

0:00:16.253,0:00:20.264
Или отказывали ли вам когда-нибудь[br]в посадке на уже оплаченный рейс?

0:00:20.264,0:00:22.803
Всё это — признаки[br]избыточного бронирования,

0:00:22.803,0:00:25.015
практики, при которой компании[br]и учреждения

0:00:25.015,0:00:29.034
продают или бронируют больше[br]своих возможностей.

0:00:29.034,0:00:31.264
Приводя порой клиентов в ярость,

0:00:31.264,0:00:33.715
избыточное бронирование[br]позволяет увеличить прибыль

0:00:33.715,0:00:37.805
и помогает компаниям[br]оптимизировать свои ресурсы.

0:00:37.805,0:00:40.786
Они знают, что не все[br]придут в назначенное время,

0:00:40.786,0:00:41.565
подтвердят бронь

0:00:41.565,0:00:42.525
или успеют на рейс;

0:00:42.525,0:00:46.667
поэтому они предлагают больше мест,[br]чем могут реально предоставить.

0:00:46.667,0:00:51.455
Авиакомпании — классический[br]пример, где такое случается часто.

0:00:51.455,0:00:55.407
Около 50 000 человек в год[br]не попадают на свои рейсы.

0:00:55.407,0:00:59.426
Эта цифра — вовсе не сюрприз[br]для самих авиакомпаний,

0:00:59.426,0:01:04.207
применяющих статистику, чтобы точно[br]определить, сколько билетов продать.

0:01:04.207,0:01:05.607
Это тонкое дело.

0:01:05.607,0:01:08.886
Если продадут слишком мало —[br]местá пропадут зря.

0:01:08.886,0:01:12.507
Если продадут слишком много —[br]сами заплатят штраф:

0:01:12.507,0:01:17.727
деньги, бесплатные полёты, ночи[br]в отелях и возмущённые клиенты.

0:01:17.727,0:01:21.556
Вот упрощённая версия того,[br]как они строят свои расчёты.

0:01:21.556,0:01:24.268
Авиакомпании годами собирали[br]ценную информацию о том,

0:01:24.268,0:01:28.389
кто приходит и не приходит[br]на определённые рейсы.

0:01:28.389,0:01:31.047
Они знают, к примеру,[br]что на определённом маршруте

0:01:31.047,0:01:37.047
вероятность, что все пассажиры[br]придут вовремя, равна 90%.

0:01:37.051,0:01:38.513
Для простоты предположим,

0:01:38.513,0:01:41.372
что каждый клиент [br]путешествует в одиночку,

0:01:41.372,0:01:44.182
нежели семьями или группами.

0:01:44.182,0:01:49.652
Поэтому если в самолёте 180 мест[br]и 180 билетов будут проданы,

0:01:49.652,0:01:54.832
наиболее вероятный сход —[br]на борту окажется 162 пассажира.

0:01:54.832,0:01:58.132
Но, разумеется, пассажиров[br]может оказаться больше

0:01:58.132,0:02:00.121
или меньше.

0:02:00.121,0:02:02.773
Вероятность каждого значения[br]получаем из так называемого

0:02:02.773,0:02:04.976
биномиального распределения,

0:02:04.976,0:02:07.783
которое достигает максимума[br]при наиболее вероятном случае.

0:02:07.783,0:02:09.764
Теперь давайте посмотрим на выручку.

0:02:09.764,0:02:11.913
Авиакомпания получает прибыль[br]с каждого билета

0:02:11.913,0:02:15.095
и теряет деньги с каждого,[br]кого снимают с рейса.

0:02:15.095,0:02:20.984
Скажем, билет стоит $250, и его[br]нельзя поменять на более поздний рейс.

0:02:20.984,0:02:24.834
А стоимость снятия пассажира [br]с рейса — $800.

0:02:24.834,0:02:27.084
Эти числа взяты просто для примера.

0:02:27.084,0:02:29.654
Настоящие цены значительно варьируются.

0:02:29.654,0:02:36.084
В нашем случае, если вы не продаёте[br]лишних билетов, заработаете $45 000.

0:02:36.084,0:02:40.396
Если вы продадите 15 лишних билетов[br]и хотя бы 15 человек не придут,

0:02:40.396,0:02:44.056
вы заработаете $48 750.

0:02:44.056,0:02:46.115
Это наилучший вариант.

0:02:46.115,0:02:48.845
В худшем случае, все придут.

0:02:48.845,0:02:55.669
15 невезучих пассажиров снимут[br]с рейса и доход будет лишь $36 750,

0:02:55.669,0:02:59.777
даже меньше, чем если бы продали [br]лишь 180 билетов с самого начала.

0:02:59.777,0:03:03.928
Но важно не то, хороший или плохой[br]данный сценарий материально,

0:03:03.928,0:03:06.776
а важна вероятность такого случая.

0:03:06.776,0:03:09.596
Итак, насколько вероятен каждый сценарий?

0:03:09.596,0:03:13.116
Мы можем выяснить это с помощью [br]биномиального распределения.

0:03:13.116,0:03:18.517
В этом примере вероятность посадки[br]ровно 195 пассажиров

0:03:18.517,0:03:21.167
приближается к 0%.

0:03:21.167,0:03:28.738
Вероятность посадки точно[br]184 пассажиров — 1.11% и так далее.

0:03:28.738,0:03:32.437
Умножьте эти вероятности[br]на выручку в каждом случае,

0:03:32.437,0:03:33.839
сложи́те их все,

0:03:33.839,0:03:38.117
вычтите сумму доходов[br]от продажи 195 билетов,

0:03:38.117,0:03:43.616
и вы получите ожидаемую выручку[br]от продажи 195 билетов.

0:03:43.616,0:03:47.038
Повторяя эти расчёты для различного[br]числа лишних билетов,

0:03:47.038,0:03:51.087
авиакомпания может найти одно,[br]несущее наибольшую прибыль.

0:03:51.087,0:03:54.527
В данном примере это 198 билетов,

0:03:54.527,0:03:59.977
с которых авиакомпания, вероятно,[br]заработает $48 774,

0:03:59.977,0:04:03.448
почти на 4 000 больше,[br]чем без избыточного бронирования.

0:04:03.448,0:04:05.857
И это только за один полёт.

0:04:05.857,0:04:09.137
Умножьте это на миллион полётов[br]каждой авиакомпании в год,

0:04:09.137,0:04:12.012
и прибыль от избыточного бронирования[br]вырастет на глазах.

0:04:12.012,0:04:15.763
Конечно, настоящие расчёты[br]намного сложнее.

0:04:15.763,0:04:19.694
Авиакомпании используют много[br]факторов, чтобы создать точные модели.

0:04:19.694,0:04:21.709
Но хорошо ли это?

0:04:21.709,0:04:24.559
Многие считают, что избыточное [br]бронирование — неэтично.

0:04:24.559,0:04:28.259
Вы продаёте двум людям[br]один и тот же ресурс.

0:04:28.259,0:04:31.069
Конечно, если вы на 100% уверены,[br]что кто-то не придёт,

0:04:31.069,0:04:33.430
можно продать их место.

0:04:33.430,0:04:36.520
Но как быть, если вы [br]уверены только на 95%?

0:04:36.520,0:04:38.719
75%?

0:04:38.719,0:04:43.754
Существует ли число, при котором[br]практичность перерастает в неэтичность?