Приходилось ли вам сидеть у доктора часами,
несмотря на то, что были записаны на определённое время?
Отменял ли отель вашу бронь, потому что не было мест?
Или отказывали ли вам когда-нибудь в посадке на уже оплаченный рейс?
Всё это — признаки избыточного бронирования,
практики, при которой компании и учреждения
продают или бронируют больше своих возможностей.
Приводя порой клиентов в ярость,
избыточное бронирование позволяет увеличить прибыль
и помогает компаниям оптимизировать свои ресурсы.
Они знают, что не все придут в назначенное время,
подтвердят бронь
или успеют на рейс;
поэтому они предлагают больше мест, чем могут реально предоставить.
Авиакомпании — классический пример, где такое случается часто.
Около 50 000 человек в год не попадают на свои рейсы.
Эта цифра — вовсе не сюрприз для самих авиакомпаний,
применяющих статистику, чтобы точно определить, сколько билетов продать.
Это тонкое дело.
Если продадут слишком мало — местá пропадут зря.
Если продадут слишком много — сами заплатят штраф:
деньги, бесплатные полёты, ночи в отелях и возмущённые клиенты.
Вот упрощённая версия того, как они строят свои расчёты.
Авиакомпании годами собирали ценную информацию о том,
кто приходит и не приходит на определённые рейсы.
Они знают, к примеру, что на определённом маршруте
вероятность, что все пассажиры придут вовремя, равна 90%.
Для простоты предположим,
что каждый клиент путешествует в одиночку,
нежели семьями или группами.
Поэтому если в самолёте 180 мест и 180 билетов будут проданы,
наиболее вероятный сход — на борту окажется 162 пассажира.
Но, разумеется, пассажиров может оказаться больше
или меньше.
Вероятность каждого значения получаем из так называемого
биномиального распределения,
которое достигает максимума при наиболее вероятном случае.
Теперь давайте посмотрим на выручку.
Авиакомпания получает прибыль с каждого билета
и теряет деньги с каждого, кого снимают с рейса.
Скажем, билет стоит $250, и его нельзя поменять на более поздний рейс.
А стоимость снятия пассажира с рейса — $800.
Эти числа взяты просто для примера.
Настоящие цены значительно варьируются.
В нашем случае, если вы не продаёте лишних билетов, заработаете $45 000.
Если вы продадите 15 лишних билетов и хотя бы 15 человек не придут,
вы заработаете $48 750.
Это наилучший вариант.
В худшем случае, все придут.
15 невезучих пассажиров снимут с рейса и доход будет лишь $36 750,
даже меньше, чем если бы продали лишь 180 билетов с самого начала.
Но важно не то, хороший или плохой данный сценарий материально,
а важна вероятность такого случая.
Итак, насколько вероятен каждый сценарий?
Мы можем выяснить это с помощью биномиального распределения.
В этом примере вероятность посадки ровно 195 пассажиров
приближается к 0%.
Вероятность посадки точно 184 пассажиров — 1.11% и так далее.
Умножьте эти вероятности на выручку в каждом случае,
сложи́те их все,
вычтите сумму доходов от продажи 195 билетов,
и вы получите ожидаемую выручку от продажи 195 билетов.
Повторяя эти расчёты для различного числа лишних билетов,
авиакомпания может найти одно, несущее наибольшую прибыль.
В данном примере это 198 билетов,
с которых авиакомпания, вероятно, заработает $48 774,
почти на 4 000 больше, чем без избыточного бронирования.
И это только за один полёт.
Умножьте это на миллион полётов каждой авиакомпании в год,
и прибыль от избыточного бронирования вырастет на глазах.
Конечно, настоящие расчёты намного сложнее.
Авиакомпании используют много факторов, чтобы создать точные модели.
Но хорошо ли это?
Многие считают, что избыточное бронирование — неэтично.
Вы продаёте двум людям один и тот же ресурс.
Конечно, если вы на 100% уверены, что кто-то не придёт,
можно продать их место.
Но как быть, если вы уверены только на 95%?
75%?
Существует ли число, при котором практичность перерастает в неэтичность?