WEBVTT

00:00:06.553 --> 00:00:08.883
คุณเคยต้องนั่งรอพบแพทย์
นานหลายชั่วโมง

00:00:08.883 --> 00:00:12.083
ถึงแม้ว่าจะนัดหมายเวลาไว้แล้วก็ตามไหม

00:00:12.083 --> 00:00:16.253
คุณเคยถูกโรงแรมยกเลิกการจอง
เพราะว่าห้องเต็มหรือเปล่า

00:00:16.253 --> 00:00:20.264
หรือคุณเคยไม่ได้ขึ้นเครื่องบิน
ทั้ง ๆ ที่คุณจ่ายเงินแล้วหรือไม่

00:00:20.264 --> 00:00:22.803
เรื่องทั้งหมดนี้เกิดขึ้น
จากการจองเกินกำหนด

00:00:22.803 --> 00:00:25.015
ซึ่งเป็นการที่บริษัทหรือองค์กร

00:00:25.015 --> 00:00:29.034
ขายหรือรับจองเกินขีดจำกัดของตนเอง

00:00:29.034 --> 00:00:31.264
ในขณะที่มันมักจะทำให้ลูกค้าขุ่นเคืองใจ

00:00:31.264 --> 00:00:33.715
การจองเกินนั้นเกิดขึ้นเพราะว่า
จริง ๆ แล้วมันเพิ่มกำไร

00:00:33.715 --> 00:00:37.805
รวมถึงทำให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์
จากทรัพยากรที่มีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

00:00:37.805 --> 00:00:40.786
พวกเขารู้ว่าจะมีคนที่ไม่มาตามนัด

00:00:40.786 --> 00:00:41.565
ตามการจอง

00:00:41.565 --> 00:00:42.525
และตามเที่ยวบิน

00:00:42.525 --> 00:00:46.667
ดังนั้นพวกเขาจึงขาย
มากกว่าที่พวกเขามีอยู่จริง

00:00:46.667 --> 00:00:51.455
สายการบินต่าง ๆ นั้นคือตัวอย่างสุดคลาสสิค
ส่วนหนึ่งก็เพราะมันเกิดขึ้นบ่อยมาก

00:00:51.455 --> 00:00:55.407
คนประมาณ 50,000 คน
ถูกปฏิเสธไม่ให้ขึ้นเครื่องในแต่ละปี

00:00:55.407 --> 00:00:59.426
ตัวเลขนี้ไม่ได้น่าประหลาดใจเท่าใดนัก
สำหรับสายการบินทั้งหลาย

00:00:59.426 --> 00:01:04.207
ที่ใช้สถิติในการกำหนดว่า
จะขายตั๋วทั้งหมดกี่ใบ

00:01:04.207 --> 00:01:05.607
มันเป็นขั้นตอนที่ละเอียดอ่อน

00:01:05.607 --> 00:01:08.886
ขายน้อยไป พวกเขาก็ปล่อยให้ที่นั่งเสียเปล่า

00:01:08.886 --> 00:01:12.507
ขายมากไป พวกเขาก็ต้องจ่ายค่าปรับ

00:01:12.507 --> 00:01:17.727
ไม่ว่าจะเป็นเงิน ตั๋วฟรี ค่าโรงแรม
รวมถึงทำให้ลูกค้าไม่พอใจอีกด้วย

00:01:17.727 --> 00:01:21.556
และนี่ก็คือตัวอย่างวิธีการคำนวณ
แบบง่าย ๆ ของพวกเขา

00:01:21.556 --> 00:01:24.268
สายการบินจะเก็บข้อมูลเป็นเวลาหลายปี

00:01:24.268 --> 00:01:28.389
ว่ามีใครบ้างที่มาขึ้นเครื่องและไม่มา
ในเที่ยวบินบางเที่ยว

00:01:28.389 --> 00:01:31.047
ตัวอย่างเช่น พวกเขารู้ว่า
ในเที่ยวบิน ๆ หนึ่ง

00:01:31.047 --> 00:01:37.047
ความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะขึ้นเครื่อง
ตรงเวลานั้นอยู่ที่ 90%

00:01:37.051 --> 00:01:38.513
เพื่อให้เข้าใจง่ายยิ่งขึ้น

00:01:38.513 --> 00:01:41.372
เราจะเหมารวมว่าลูกค้าทุกคนเดินทางคนเดียว

00:01:41.372 --> 00:01:44.182
แทนที่จะเดินทางเป็นครอบครัวหรือเป็นกลุ่ม

00:01:44.182 --> 00:01:49.652
ดังนั้น ถ้าเครื่องบินลำนั้นมีทั้งหมด 180 ที่นั่ง
และพวกเขาขายตั๋วไป 180 ใบ

00:01:49.652 --> 00:01:54.832
ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดก็คือว่า
จะมีคนทั้งหมด 162 คนที่มาขึ้นเครื่อง

00:01:54.832 --> 00:01:58.132
แต่แน่นอนว่า ในท้ายที่สุดผู้โดยสาร
อาจมีมากกว่านี้

00:01:58.132 --> 00:02:00.121
หรือน้อยกว่านี้

00:02:00.121 --> 00:02:02.773
ความน่าจะเป็นของแต่ละค่านั้น
ได้มาจากสิ่งที่เรียกว่า

00:02:02.773 --> 00:02:04.976
การแจกแจงทวินาม

00:02:04.976 --> 00:02:07.783
ซึ่งมีจุดยอดอยู่ที่ผลลัพธ์
ที่เป็นไปได้มากที่สุด

00:02:07.783 --> 00:02:09.764
ทีนี้ เรามาดูที่รายได้กัน

00:02:09.764 --> 00:02:11.913
สายการบินได้เงินจากผู้ซื้อตั๋วแต่ละคน

00:02:11.913 --> 00:02:15.095
และเสียเงินให้กับผู้ที่ไม่ได้ขึ้นเครื่อง

00:02:15.095 --> 00:02:20.984
สมมติว่าตั๋วใบหนึ่งมีราคา $250 
และไม่สามารถเปลี่ยนเป็นเที่ยวบินถัดไปได้

00:02:20.984 --> 00:02:24.834
และค่าใช้จ่ายในการที่ผู้โดยสารหนึ่งคน
ไม่ได้ขึ้นเครื่องนั้นอยู่ที่ $800

00:02:24.834 --> 00:02:27.084
ตัวเลขพวกนี้เป็นเพียงแค่ตัวอย่างเท่านั้น

00:02:27.084 --> 00:02:29.654
จำนวนที่แท้จริงนั้นผันผวนมากกว่านี้มาก

00:02:29.654 --> 00:02:36.084
ดังนั้น ถ้าคุณไม่ได้ขายตั๋วเพิ่มเลย
แม้แต่ใบเดียว คุณจะได้เงิน $45,000

00:02:36.084 --> 00:02:40.396
แต่ถ้าคุณขายตั๋วเกิน 15 ใบ และ
มีผู้โดยสารอย่างน้อยที่สุด 15 คนที่ไม่มา

00:02:40.396 --> 00:02:44.056
คุณจะได้เงิน $48,750

00:02:44.056 --> 00:02:46.115
นั่นคือกรณีที่ดีที่สุด

00:02:46.115 --> 00:02:48.845
ในกรณีที่แย่ที่สุด
ก็คือทุกคนมาขึ้นเครื่องหมด

00:02:48.845 --> 00:02:55.669
ผู้โดยสารที่โชคร้าย 15 คนจะไม่ได้ขึ้นเครื่อง
และรายได้จะเหลือแค่ $36,750

00:02:55.669 --> 00:02:59.777
และจะยิ่งน้อยลงไปอีกถ้าคุณขายตั๋ว
ไปแค่ 180 ใบในตอนแรก

00:02:59.777 --> 00:03:03.928
แต่สิ่งสำคัญนั้นไม่ใช่แค่เรื่องที่ว่า
เหตุการณ์นั้นส่งผลทางการเงินอย่างไร

00:03:03.928 --> 00:03:06.776
แต่ยังรวมไปถึงโอกาสที่มันจะเกิดขึ้นด้วย

00:03:06.776 --> 00:03:09.596
แล้วแต่ละเหตุการณ์มี
โอกาสเกิดขึ้นมากแค่ไหนล่ะ

00:03:09.596 --> 00:03:13.116
เราสามารถหาคำตอบได้จาก
การแจกแจงแบบทวินาม

00:03:13.116 --> 00:03:18.517
ในตัวอย่างนี้ ความน่าจะเป็นที่จะมี
ผู้โดยสารทั้งหมด 195 คนมาขึ้นเครื่อง

00:03:18.517 --> 00:03:21.167
นั้นเกือบเป็น 0%

00:03:21.167 --> 00:03:28.738
ความน่าจะเป็นที่ผู้โดยสาร 184 คน
จะมานั้นอยู่ที่ 1.1% และอื่น ๆ

00:03:28.738 --> 00:03:32.437
ให้คุณคูณความน่าจะเป็นเหล่านี้
ด้วยรายได้ในแต่ละกรณี

00:03:32.437 --> 00:03:33.839
รวมผลลัพธ์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน

00:03:33.839 --> 00:03:38.117
จากนั้นนำรายได้ทั้งหมดจากการขายตั๋ว 
195 ใบไปลบกับผลรวมที่ได้

00:03:38.117 --> 00:03:43.616
แล้วคุณก็จะได้รายได้ที่คาดว่าจะได้
จากการขายตั๋ว 195 ใบ

00:03:43.616 --> 00:03:47.038
เมื่อคำนวนแบบนี้ซ้ำ ๆ โดยใช้
จำนวนตั๋วที่ขายเกินต่าง ๆ กัน

00:03:47.038 --> 00:03:51.087
สายการบินจะสามารถหาจำนวนตั๋วที่มีแนวโน้ม
ที่จะก่อให้เกิดได้รายได้ที่สูงที่สุดได้

00:03:51.087 --> 00:03:54.527
ในตัวอย่างนี้ ตั๋วนั้นมีอยู่ทั้งหมด 198 ใบ

00:03:54.527 --> 00:03:59.977
ซึ่งจะทำให้สายการบินมี
รายได้ประมาณ $48,774

00:03:59.977 --> 00:04:03.448
ซึ่งมากกว่ากรณีที่
ไม่ขายตั๋วเกินเกือบ $4,000

00:04:03.448 --> 00:04:05.857
และนั่นแค่สำหรับเที่ยวบินเดียวเท่านั้น

00:04:05.857 --> 00:04:09.137
เมื่อคูณจำนวนนี้กับเที่ยวบินกว่าล้านครั้ง
ต่อหนึ่งสายการบินต่อปี

00:04:09.137 --> 00:04:12.012
รายได้จากการขายตั๋วเกิน
ก็จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

00:04:12.012 --> 00:04:15.763
แน่นอนว่า การคำนวนในความเป็นจริงนั้น
ซับซ้อนกว่านี้มาก

00:04:15.763 --> 00:04:19.694
สายการบินต่าง ๆ ใช้ปัจจัยหลายอย่าง
เพื่อให้ได้ค่าที่แม่นยำมากยิ่งขึ้นไปอีก

00:04:19.694 --> 00:04:21.709
ว่าแต่พวกเขาสมควรทำหรือไม่

00:04:21.709 --> 00:04:24.559
บางคนบอกว่าการจองตั๋วเกินนั้นผิดจรรณยาบรรณ

00:04:24.559 --> 00:04:28.259
คุณกำลังเก็บเงินจากคนสองคน
สำหรับสิ่งเดียวกัน

00:04:28.259 --> 00:04:31.069
แน่นอนว่า หากคุณมั่นใจ 100% 
ว่าจะมีบางคนที่ไม่มา

00:04:31.069 --> 00:04:33.430
การขายที่นั่งของพวกเขาซ้ำ
ก็เป็นเรื่องที่รับได้

00:04:33.430 --> 00:04:36.520
แต่จะเป็นอย่างไรล่ะถ้าคุณมั่นใจแค่ 95%

00:04:36.520 --> 00:04:38.719
หรือแค่ 75%

00:04:38.719 --> 00:04:43.754
มีตัวเลขไหนไหมที่จะแบ่งแยกได้ว่า แบบไหน
คือผิดจรรยาบรรณและแบบไหนคือความเหมาะสม