一种航旅运价动态生成方法及系统与流程

1.本发明涉及电子数字数据处理设备领域，尤其涉及一种航旅运价动态生成方法及系统。


背景技术：

2.国内航旅企业现有的国内运价结构是产品运价与使用规则高耦合结构，类似“钢筋混凝土房屋”，基于此架构的运价计算只能实现静态计算，而不能实现基于客户需求与市场供给情况的运价动态计算；通常的场景是，当一个运价一旦生成后，就不能改动、删除与重新组合，运价更新维护成本极高，如果航司想对价格或使用规则做调整，如果想做局部改动，只能重新再生成一条运价，给航旅运价工作人员造成大量工作，工作效率极低。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种航旅运价动态生成方法及系统，旨在可以动态定价以满足客户要求，同时提高航空公司的生产效率。
4.为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种航旅运价动态生成方法，包括：用户输入购票请求；
5.基于购票请求获取目标座位；
6.基于目标座位得到相应的静态价格；
7.基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格；
8.基于动态价格或静态价格进行出票。
9.其中，所述购票请求包括起始地与目的地、出行日期和选择的舱位信息。
10.其中，所述基于购票请求获取目标座位的具体步骤是：
11.基于购票请求检索航班列表，得到目标航班；
12.基于所述舱位信息在目标航班中查询得到目标座位。
13.其中，所述基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型的具体步骤是：
14.基于用户画像获取用户行为偏好值；
15.基于环境模型生成环境影响值；
16.基于用户行为偏好值和环境影响值生成动态定价判断模型。
17.其中，所述基于用户画像获取用户行为偏好值的具体步骤是：
18.获取用户数据，所述用户数据包括年龄、性别和常驻地；
19.基于用户数据获取历史消费记录，所述历史消费记录包括机票总金额，飞行次数，升舱次数，付费选座、常用目标地；
20.基于历史消费记录生成用户行为偏好值。
21.其中，所述基于环境模型生成环境影响值的具体步骤是：
22.获取除目标公司外所有满足购票请求的余票信息；
23.基于购买请求获取目标公司余票库存，并求得和所述余票信息的比值；
24.获取购票请求提交时刻和出行时间的时间差值；
25.基于比值、时间差值和订单渠道生成环境模型；
26.在环境模型中输入当前购票请求信息得到环境影响值。
27.其中，所述若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格的具体方式是：设置判断阈值，将当前购票请求输入动态定价判断模型中得到判断值，若判断值大于所述判断阈值则启动动态定价，若小于则读取静态价格。
28.第二方面，本发明还提供一种航旅运价动态生成系统，包括：输入模块、航班查询模块、价格模块、动态定价判断模块和出票模块，所述输入模块，用于户输入购票请求；
29.所述航班查询模块，用于基于购票请求获取目标座位；
30.所述价格模块，用于基于目标座位得到相应的静态价格；
31.所述动态定价判断模块，用于基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格；
32.所述出票模块，基于动态价格或静态价格进行出票。
33.本发明的一种航旅运价动态生成方法及系统，通过用户输入购票请求；基于购票请求获取目标座位；基于目标座位得到相应的静态价格；基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格；基于动态价格或静态价格进行出票。从而可以方便地基于用户的情况进行动态定价判断，当满足动态定价的要求后可以对用户实行动态定价，从而可以在满足用户需求的同时提高航空公司的收益，可扩展性强。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本发明的一种航旅运价动态生成方法的流程图。
36.图2是本发明的基于购票请求获取目标座位的流程图。
37.图3是本发明的基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型的流程图。
38.图4是本发明的基于用户画像获取用户行为偏好值的流程图。
39.图5是本发明的基于环境模型生成环境影响值的流程图。
40.图6是本发明的定价模型的生成方式图。
41.图7是本发明的一种航旅运价动态生成系统的结构图。
42.1-输入模块、2-航班查询模块、3-价格模块、4-动态定价判断模块、5-出票模块。
具体实施方式
43.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终
相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
44.请参阅图1～图6，第一方面，本发明提供一种航旅运价动态生成方法，包括：
45.s101用户输入购票请求；
46.所述购票请求包括起始地与目的地、出行日期和选择的舱位信息。
47.s102基于购票请求获取目标座位；
48.具体步骤是：
49.s201基于购票请求检索航班列表，得到目标航班；
50.s202基于所述舱位信息在目标航班中查询得到目标座位。
51.s103基于目标座位得到相应的静态价格；
52.静态价格是航司基于起始地、目的地、不同的旅客客群、不同的舱位规则而预先设置好的，这里的静态价格计算就是根据输入条件而查询出静态价格。
53.s104基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格。
54.为了可以根据实时市场需求与供给情况以及旅客的接受度，每次针对旅客与场景的实时定价、调价不需要经过传统的定价、审批与发布流程，建立新的定价/调价/发布体系，将机票与辅营服务变成真正的零售产品，通过ndc方式来连接渠道与旅客，实时向旅客提供差异化、个性化的商品与服务，从而可以进行动态定价，以提高航空公司的收益以及客户的满意度。
55.其中基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型的具体步骤是：
56.s301基于用户画像获取用户行为偏好值；
57.具体步骤是：
58.s401获取用户数据，所述用户数据包括年龄、性别和常驻地；
59.另外除开上述几个必要的数据之外，考虑国际航班的还可以设置国籍以及会员等级等参数。
60.s402基于用户数据获取历史消费记录，所述历史消费记录包括机票总金额，飞行次数，升舱次数，付费选座、常用目标地；
61.此处的历史消费记录可以代表用户的消费偏好，因此基于这些历史消费记录可以成为动态定价的参考数据。
62.s403基于历史消费记录生成用户行为偏好值。
63.在各项历史消费记录前分别乘以一个相应的偏好因子，就可以将各个历史消费记录相加以生成用户画像值，然后可以输入具体的用户数据进行计算以得到用户行为偏好值。
64.s302基于环境模型生成环境影响值；
65.此处环境模型主要考虑市场需求与供应(竞争价格)状态、出行与停留时间、库存量等对用户购买需求的影响，具体步骤是：
66.s501获取除目标公司外所有满足购票请求的余票信息；
67.在互联网上抓取满足购票需求的其他航空公司的余票信息以形成参考。
68.s502基于购买请求获取目标公司余票库存，并求得和所述余票信息的比值；
69.将目标公司满足购买请求的余票库存和所述余票信息求得比值，从而可以得到占比信息，此比值越小，则说明客户的购买欲望越强。
70.s503获取购票请求提交时刻和出行时间的时间差值；
71.基于提交时刻和出行时间得到的时间差值可以衡量客户的可选择程度，时间差值越小则客户的可选择程度就越高，购买需求也就更加强烈。
72.s504基于比值、时间差值和订单渠道生成环境模型；
73.其中不同的订单渠道可以设置不同的标签以适应性地生成不同的价格。
74.因此可以基于比值、时间差值以及订单渠道，然后分别添加不同的权重因子，从而可以生成环境模型以对环境影响值进行判断。
75.s505在环境模型中输入当前购票请求信息得到环境影响值。
76.在上述生成的环境模型中，输入当前时刻的用户的购票请求信息，从而可以得到环境影响值。
77.所述若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格的具体方式是：设置判断阈值，将当前购票请求输入动态定价判断模型中得到判断值，若判断值大于所述判断阈值则启动动态定价，若小于则读取静态价格。根据历史数据库设置判断阈值，从而可以将所述动态定价判断模型得到的判断值和所述判断预置进行比较。
78.s303基于用户行为偏好值和环境影响值生成动态定价判断模型。
79.最后结合环境影响值和用户行为偏好值就可以得到判断值。
80.所述定价模型的生成方式为：
81.s601设置座位价值特征组；
82.此处的价值特征组包括座位提供的舒适性、座位的价格、飞行历程或者时长、航班时刻等作为可选的价值特征组进行处理。
83.s602基于价值特征组生成各个座位基本价值；
84.在各个价值特征上乘以一个比例因子，并将各个价格特征相加就可以得到各个座位的基本价值。
85.s603基于座位基本价值生成选择概率；
86.将各个座位的基本价值相加得到总座位价值，然后可以将每个座位的基本价值与用户的历史选择座位次数的比值之和与总座位价值相比，得到选择概率。由于考虑了各个用户的爱好偏好，从而可以使得选择概率更加个性化和更加准确。
87.s604对航班价格进行连续定价，得到价格序列以及相应的选择概率；
88.可以在静态价格的基础上以每次增减相同价格的方式，比如每次3元、5元、10元等进行连续定价，然后通过上述的选择概率的计算方式重新进行概率的计算。
89.s605采用机器学习算法对价格序列进行选择得到目标价格。
90.通过监督或无监督机器学习等算法对价格序列进行选择，采用的算法包括lasso回归、ridge回归、elasticnet和随机森林等，从而可以得到预测的目标价格，然后在客户最终做出选择之后，可以通过和预测结果的比较对机器学习算法进行修正。
91.s105基于动态价格或静态价格进行出票。
92.然后在实际的运营过程中，还会推出联程、通程、辅营产品、积分里程、套票产品等
费用增减项，可以直接叠加到所述座位基本价值上重新进行定价，使得本发明的方案的定价模型扩展性更强。
93.第二方面，请参阅图7，本发明还提供一种航旅运价动态生成系统，包括：输入模块1、航班查询模块2、价格模块3、动态定价判断模块4和出票模块5，所述输入模块1，用于户输入购票请求；
94.所述航班查询模块2，用于基于购票请求获取目标座位；
95.所述价格模块3，用于基于目标座位得到相应的静态价格；
96.所述动态定价判断模块4，用于基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格；
97.所述出票模块5，基于动态价格或静态价格进行出票。
98.本发明的一种航旅运价动态生成方法及系统，通过用户输入购票请求；基于购票请求获取目标座位；基于目标座位得到相应的静态价格；基于用户画像和环境模型生成动态定价判断模型，并基于所述动态定价判断模型对是否启动动态定价进行判断，若启动动态定价，则基于定价模型生成动态价格，否则读取静态价格；基于动态价格或静态价格进行出票。从而可以方便地基于用户的情况进行动态定价判断，当满足动态定价的要求后可以对用户实行动态定价，从而可以在满足用户需求的同时提高航空公司的收益，可扩展性强。
99.以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。