Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

항공사는 왜 티켓을 너무 많이 판매하는가? - 니나 클리치(Nina Klietsch)

번역: Hyunsu Chae 검토: 은지 고

Have you ever sat in a doctor's office for hours

병원에서 진료를 위해 장시간 대기한 적이 있나요?

despite having an appointment at a specific time?

미리 진료 시간을 예약해 두었는데도 말이죠.

호텔에서 방이 가득찼다며 예약이 취소된 적이 있나요?

Has a hotel turned down your reservation because it's full?

Or have you been bumped off a flight that you paid for?

아니면 이미 결제를 한 항공편에 탑승을 거절당한 적이 있나요?

이것은 모두 초과예약의 결과입니다.

These are all symptoms of overbooking,

a practice where businesses and institutions

기업과 기관이 전체 한도 이상으로 판매하거나 예약을 받는 관행이죠.

sell or book more than their full capacity.

종종 고객을 화나게 할 수도 있지만

While often infuriating for the customer,

overbooking happens because it increases profits

이러한 초과예약은 기업이 자원을 최적화하는 동시에

while also letting businesses optimize their resources.

이익을 증가시키기 위한 것입니다.

They know that not everyone will show up to their appointments,

그들은 모든 사람이 시간 약속을 지키거나

reservations,

예약 장소와 항공편에 나타나지 않음을 알기에

and flights,

so they make more available than they actually have to offer.

자신들이 실제로 제공할 수 있는 것보다 더 많이 이용하도록 합니다.

Airlines are the classical example, partially because it happens so often.

항공사가 그 대표적인 예입니다.

그런 일이 가장 빈번하게 일어나기 때문이죠.

About 50,000 people get bumped off their flights each year.

매년 약 50,000명이 자신이 예약한 비행편에 거절당합니다.

That figure comes at little surprise to the airlines themselves,

이 통계가 항공사들에게는 그다지 놀랍지도 않은 것이

which use statistics to determine exactly how many tickets to sell.

항공사는 이 통계를 이용하여 몇 장의 티켓을 판매할지 결정하죠.

이 과정은 섬세하게 이루어집니다.

It's a delicate operation.

Sell too few, and they're wasting seats.

표를 적게 판매한다면 자리를 낭비하게 됩니다.

Sell too many, and they pay penalties -

표를 많이 팔면 대가를 치러야 하죠.

money, free flights, hotel stays, and annoyed customers.

돈, 공짜표, 호텔 숙박비, 그리고 고객의 짜증이 뒤따릅니다.

So here's a simplified version of how their calculations work.

지금부터 계산방법을 간단히 설명하겠습니다.

Airlines have collected years worth of information

항공사들은 장기간에 걸쳐 정보를 수집합니다.

about who does and doesn't show up for certain flights.

누가 특정한 항공편에 실제로 나타나고 나타나지 않는지를 조사하죠.

They know, for example, that on a particular route,

예를 들어, 그들은 어떤 특정한 경로에서

the probability that each individual customer will show up on time is 90%.

각각의 승객이 제 시간에 나타날 확률은 90%라는 것을 알고 있습니다.

이해를 돕기 위해

For the sake of simplicity,

we'll assume that every customer is traveling individually

각각의 승객이 혼자 여행한다고 가정합시다.

rather than as families or groups.

가족 단위나 단체가 아니고요.

Then, if there are 180 seats on the plane and they sell 180 tickets,

그렇다면, 만약 비행기에 180개의 자리가 있고

180장의 항공권를 판다면

the most likely result is that 162 passengers will board.

162명의 승객이 탑승할 가능성이 가장 높습니다.

But, of course, you could also end up with more passengers,

물론 더 많은 승객이 탑승할 수도 있고

or fewer.

더 적을 수도 있죠.

이러한 값들은 각각 확률을 갖게 되는데 이것을 이항분포라고 부릅니다.

The probability for each value is given by what's called

a binomial distribution,

which peaks at the most likely outcome.

이 분포는 가장 확률이 높은 결과에서 최대치를 보이죠.

Now let's look at the revenue.

그럼 이제 수익을 살펴볼까요.

The airline makes money from each ticket buyer

항공사는 항공권을 구매하는 각각의 승객으로부터 수입을 얻고

and loses money for each person who gets bumped.

항공권을 취소하는 승객으로부터 손실을 입죠.

만약, 항공권 한 장당 250달러이고

Let's say a ticket costs $250 and isn't exchangeable for a later flight.

이 항공권은 시간 변경이 불가능하다고 합시다.

And the cost of bumping a passenger is $800.

그리고 승객의 탑승을 거부하면 800달러의 비용이 든다고 치죠.

These numbers are just for the sake of example.

이 숫자들은 단순히 예를 들기 위한 것입니다.

실제 금액은 굉장히 다양하죠.

Actual amounts vary considerably.

So here, if you don't sell any extra tickets, you make $45,000.

이 예의 경우, 만약 추가적으로 항공권을 한 장도 팔지 않는다면

45,000달러를 벌게 됩니다.

만약 15장을 추가로 판매하고

If you sell 15 extras and at least 15 people are no shows,

적어도 15명이 제시간에 나타나지 않으면

you make $48,750.

48,750달러를 벌게 됩니다.

이 상황이 최선의 경우입니다.

That's the best case.

최악의 상황은 모든 승객들이 제시간에 나타나는 거겠죠.

In the worst case, everyone shows up.

15 unlucky passengers get bumped, and the revenue will only be $36,750,

15명의 불행한 승객들은 취소를 당하고

항공사의 수익은 겨우 36,750달러 밖에 되지 않습니다.

even less than if you only sold 180 tickets in the first place.

이는 애초에 180장만 파는 경우보다 훨씬 적은 수익이죠.

But what matters isn't just how good or bad a scenario is financially,

하지만 중요한 것은 이러한 상황들이 재정적으로 좋고 나쁨이 아니라

but how likely it is to happen.

이러한 상황들이 일어날 확률입니다.

So how likely is each scenario?

그렇다면, 각각의 상황이 발생할 확률은 어느 정도일까요?

We can find out by using the binomial distribution.

우리는 이것을 이항분포를 이용해 알 수 있습니다.

In this example, the probability of exactly 195 passengers boarding

이 경우, 정확히 195명의 승객이 탑승할 확률은 거의 0%입니다.

is almost 0%.

The probability of exactly 184 passengers boarding is 1.11%, and so on.

정확히 184명의 승객이 탑승할 확률은 1.11%이고

이런 식으로 계속됩니다.

Multiply these probabilities by the revenue for each case,

이들 확률값에 각각의 경우에 발생하는 수익을 곱하고

add them all up,

그 결과들을 모두 더한 값을 195장의 항공권 판매 금액에서 빼면

and subtract the sum from the earnings by 195 sold tickets,

and you get the expected revenue for selling 195 tickets.

195장의 항공권을 모두 팔았을 때의 예상 수익을 구할 수 있습니다.

By repeating this calculation for various numbers of extra tickets,

추가 판매 항공권의 수량을 달리해서 이 계산 과정을 반복하면

가장 높은 수익을 낼 가능성이 있는 경우를 찾을 수 있죠.

the airline can find the one likely to yield the highest revenue.

이 예에서는, 198장의 항공권을 파는 경우이고

In this example, that's 198 tickets,

from which the airline will probably make $48,774,

항공사는 48,774달러의 수익을 내게 됩니다.

almost 4,000 more than without overbooking.

초과 예약을 하지 않았을 때보다 약 4,000달러가 더 많습니다.

And that's just for one flight.

단지 하나의 항공편에 대해서만 그렇다는 거죠.

Multiply that by a million flights per airline per year,

이 값을 항공사당 연간 100만 개의 노선에 대해 곱하면

and overbooking adds up fast.

초과 예약의 수익은 빠르게 더해집니다.

Of course, the actual calculation is much more complicated.

물론, 실제 계산은 훨씬 더 복잡합니다.

Airlines apply many factors to create even more accurate models.

항공사들은 더 정확한 계산 모델을 만들기 위해 여러가지 변수를 추가하죠.

But should they?

그런데 초과예약을 꼭 해야 할까요?

Some argue that overbooking is unethical.

초과예약이 비윤리적이라고 말하는 사람들도 있습니다.

You're charging two people for the same resource.

하나의 자원을 가지고 두 명에게 요금을 청구하는 셈이니까요.

Of course, if you're 100% sure someone won't show up,

물론, 누군가가 나타나지 않을 거라고 100% 확신한다면

it's fine to sell their seat.

그들의 자리를 판매해도 되겠죠.

But what if you're only 95% sure?

그런데 만약 95%만 확신한다면요?

75%?

75%라면요?

Is there a number that separates being unethical from being practical?

실용성과 비윤리성을 구분하는 특정한 숫자가 존재하는 것일까요?