Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

Warum verkaufen Fluggesellschaften zu viele Tickets? - Nina Klietsch

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2016-12-20 ・ TED-Ed


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Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

Warum verkaufen Fluggesellschaften zu viele Tickets? - Nina Klietsch

2,526,381 views ・ 2016-12-20

TED-Ed


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

Übersetzung: Julian Klöss Lektorat: Antonia Dressel
00:06
Have you ever sat in a doctor's office for hours
0
6553
2330
Sind Sie schon einmal für Stunden in einem Wartezimmer gesessen,
00:08
despite having an appointment at a specific time?
1
8883
3200
obwohl Sie einen Termin hatten?
00:12
Has a hotel turned down your reservation because it's full?
2
12083
4170
Hat ein volles Hotel Sie abgewiesen, obwohl Sie reserviert hatten?
00:16
Or have you been bumped off a flight that you paid for?
3
16253
4011
Oder hat Sie ein Flugzeug stehengelassen, obwohl Sie ein bezahltes Ticket hatten?
00:20
These are all symptoms of overbooking,
4
20264
2539
Dies sind die Folgen von Überbuchungen.
00:22
a practice where businesses and institutions
5
22803
2212
Das bedeutet, dass Firmen oder Organisationen
00:25
sell or book more than their full capacity.
6
25015
4019
mehr verkaufen, als ihre Kapazitäten zulassen.
00:29
While often infuriating for the customer,
7
29034
2230
Obwohl es viele Kunden verärgert,
sind Überbuchungen gängige Praxis,
00:31
overbooking happens because it increases profits
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31264
2451
00:33
while also letting businesses optimize their resources.
9
33715
4090
weil sie Profit erzeugen und bessere Auslastungen erlauben.
00:37
They know that not everyone will show up to their appointments,
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37805
2981
Unternehmen wissen, dass nicht jeder zu Terminen,
00:40
reservations,
11
40786
779
Reservierungen,
00:41
and flights,
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41565
960
oder Flügen erscheint.
00:42
so they make more available than they actually have to offer.
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42525
4142
Also vergeben sie mehr Kapazitäten, als sie haben.
00:46
Airlines are the classical example, partially because it happens so often.
14
46667
4788
Airlines sind das klassische Beispiel, teilweise weil es so oft passiert.
00:51
About 50,000 people get bumped off their flights each year.
15
51455
3952
Etwa 50.000 Passagiere pro Jahr werden am Flughafen stehengelassen.
00:55
That figure comes at little surprise to the airlines themselves,
16
55407
4019
Diese Zahl dürfte die meisten Airlines nicht überraschen,
00:59
which use statistics to determine exactly how many tickets to sell.
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59426
4781
da sie durch Statistiken entscheiden, wie viele Tickets sie verkaufen.
01:04
It's a delicate operation.
18
64207
1400
Das ist eine heikle Sache.
01:05
Sell too few, and they're wasting seats.
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65607
3279
Verkaufen sie zu wenig, verschwenden sie Plätze.
01:08
Sell too many, and they pay penalties -
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68886
3621
Verkaufen sie zu viele, bezahlen sie Strafen --
01:12
money, free flights, hotel stays, and annoyed customers.
21
72507
5220
Geld, kostenlose Flüge, Übernachtungen und verärgerte Kunden.
01:17
So here's a simplified version of how their calculations work.
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77727
3829
Dies ist eine vereinfachtes Beispiel ihrer Berechnungen.
01:21
Airlines have collected years worth of information
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81556
2712
Airlines haben jahrelang Informationen darüber gesammelt,
01:24
about who does and doesn't show up for certain flights.
24
84268
4121
wer zu bestimmten Flügen erscheint und wer nicht.
01:28
They know, for example, that on a particular route,
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88389
2658
Zum Beispiel wissen sie, dass auf einer bestimmten Route
01:31
the probability that each individual customer will show up on time is 90%.
26
91047
6000
90 % der Kunden pünktlich sein werden.
01:37
For the sake of simplicity,
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97051
1462
Wir nehmen der Einfachheit halber
01:38
we'll assume that every customer is traveling individually
28
98513
2859
dass alle Passagiere einzeln reisen,
01:41
rather than as families or groups.
29
101372
2810
anstatt als Familien oder Gruppen.
01:44
Then, if there are 180 seats on the plane and they sell 180 tickets,
30
104182
5470
Wenn ein Flugzeug also 180 Sitze hat und 180 Tickets verkauft werden,
01:49
the most likely result is that 162 passengers will board.
31
109652
5180
dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass 162 Leute an Bord sein werden.
01:54
But, of course, you could also end up with more passengers,
32
114832
3300
Aber natürlich könnten es am Ende auch mehr werden,
01:58
or fewer.
33
118132
1989
oder weniger.
02:00
The probability for each value is given by what's called
34
120121
2652
Die Wahrscheinlichkeiten für jeden Wert
02:02
a binomial distribution,
35
122773
2203
werden von der Binomialverteilung vorgegeben,
02:04
which peaks at the most likely outcome.
36
124976
2807
mit einem Maximum beim wahrscheinlichsten Ereignis.
02:07
Now let's look at the revenue.
37
127783
1981
Sehen wir uns nun die Einnahmen an.
02:09
The airline makes money from each ticket buyer
38
129764
2149
Die Airline macht Gewinn mit jedem Ticket
02:11
and loses money for each person who gets bumped.
39
131913
3182
und Verluste mit jedem stehengelassenen Passagier.
02:15
Let's say a ticket costs $250 and isn't exchangeable for a later flight.
40
135095
5889
Sagen wir, ein Ticket kostet 250 $ und ist nicht umbuchbar.
02:20
And the cost of bumping a passenger is $800.
41
140984
3850
Und jeder stehangelassene Passagier kostet 800 $.
02:24
These numbers are just for the sake of example.
42
144834
2250
Diese Zahlen sind nur beispielhaft.
02:27
Actual amounts vary considerably.
43
147084
2570
Reale Zahlen variieren beträchtlich.
02:29
So here, if you don't sell any extra tickets, you make $45,000.
44
149654
6430
Ohne Überbuchungen würde die Airline in unserem Beispiel also 45 000 $ machen.
02:36
If you sell 15 extras and at least 15 people are no shows,
45
156084
4312
Wenn sie 15 Tickets mehr verkauft und mindestens 15 Passagiere nicht kommen,
02:40
you make $48,750.
46
160396
3660
dann macht sie 48 750 $.
02:44
That's the best case.
47
164056
2059
Das wäre der Idealfall.
02:46
In the worst case, everyone shows up.
48
166115
2730
Im schlimmsten Fall erscheinen alle Passagiere.
02:48
15 unlucky passengers get bumped, and the revenue will only be $36,750,
49
168845
6824
15 Passagiere werden stehen gelassen und der Gewinn liegt bei nur 36 750 $.
02:55
even less than if you only sold 180 tickets in the first place.
50
175669
4108
Das wäre weniger als ohne Überbuchungen.
02:59
But what matters isn't just how good or bad a scenario is financially,
51
179777
4151
Es zählt aber nicht nur, ob das Ergebnis finanziell gut oder schlecht ist,
03:03
but how likely it is to happen.
52
183928
2848
sondern wie wahrscheinlich es ist.
03:06
So how likely is each scenario?
53
186776
2820
Wie wahrscheinlich ist dieses Szenario also?
03:09
We can find out by using the binomial distribution.
54
189596
3520
Dies können wir anhand der Binomialverteilung herausfinden.
03:13
In this example, the probability of exactly 195 passengers boarding
55
193116
5401
Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass 195 Passagiere erscheinen,
03:18
is almost 0%.
56
198517
2650
liegt in unserem Beispiel bei fast 0 %.
03:21
The probability of exactly 184 passengers boarding is 1.11%, and so on.
57
201167
7571
Die Wahrscheinlichkeit für genau 184 Passagiere liegt bei 1,11% und so weiter.
03:28
Multiply these probabilities by the revenue for each case,
58
208738
3699
Multipliziert man Wahrscheinlichkeiten und Gewinn für jeden Fall,
03:32
add them all up,
59
212437
1402
zählt alles zusammen
03:33
and subtract the sum from the earnings by 195 sold tickets,
60
213839
4278
und zieht die Summe von den Einnahmen für 195 Tickets ab,
03:38
and you get the expected revenue for selling 195 tickets.
61
218117
5499
dann erhält man den erwarteten Gewinn aus 195 verkauften Tickets.
03:43
By repeating this calculation for various numbers of extra tickets,
62
223616
3422
Wiederholt man diese Berechnungen für verschieden viele Extra-Tickets,
03:47
the airline can find the one likely to yield the highest revenue.
63
227038
4049
dann erhält man die Zahl an Überbuchungen, die den höchsten Gewinn erzielen.
03:51
In this example, that's 198 tickets,
64
231087
3440
In unserem Beispiel wären das 198 Tickets.
03:54
from which the airline will probably make $48,774,
65
234527
5450
Damit würde die Airline vermutlich 48 774 $ Gewinn machen.
03:59
almost 4,000 more than without overbooking.
66
239977
3471
Fast 4 000 $ mehr als ohne Überbuchungen.
04:03
And that's just for one flight.
67
243448
2409
Und das ist nur auf einen Flug bezogen.
04:05
Multiply that by a million flights per airline per year,
68
245857
3280
Rechnet man das auf Millionen von Flügen pro Airline und Jahr,
04:09
and overbooking adds up fast.
69
249137
2875
und Überbuchungen rechnen sich schnell.
04:12
Of course, the actual calculation is much more complicated.
70
252012
3751
Natürlich ist die Realität viel kompliziereter.
04:15
Airlines apply many factors to create even more accurate models.
71
255763
3931
Airlines beachten viele andere Faktoren, um noch genauere Modelle zu erzeugen.
04:19
But should they?
72
259694
2015
Aber sollten sie das alles tun?
04:21
Some argue that overbooking is unethical.
73
261709
2850
Manche Leute meinen, dass Überbuchungen unethisch sind.
04:24
You're charging two people for the same resource.
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264559
3700
Zwei Leute bezahlen für die gleiche Recource.
04:28
Of course, if you're 100% sure someone won't show up,
75
268259
2810
Wenn man 100 % sicher ist, dass jemand nicht auftaucht,
04:31
it's fine to sell their seat.
76
271069
2361
dann ist das natürlich okay,
04:33
But what if you're only 95% sure?
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273430
3090
aber was wenn man nur zu 95 % sicher ist?
04:36
75%?
78
276520
2199
Oder zu 75 %?
04:38
Is there a number that separates being unethical from being practical?
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278719
5035
Gibt es eine Zahl, die unethnisch und praktisch trennt?
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