Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

Por que as companhias aéreas vendem passagens excedentes? - Nina Klietsch

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2016-12-20 ・ TED-Ed


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Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

Por que as companhias aéreas vendem passagens excedentes? - Nina Klietsch

2,523,531 views ・ 2016-12-20

TED-Ed


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Leonardo Silva Revisor: Raissa Mendes
00:06
Have you ever sat in a doctor's office for hours
0
6553
2330
Você já ficou esperando num consultório médico por horas,
00:08
despite having an appointment at a specific time?
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8883
3200
apesar de ter um outro compromisso marcado?
Algum hotel já cancelou sua reserva por não ter mais quartos disponíveis?
00:12
Has a hotel turned down your reservation because it's full?
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12083
4170
Você já foi excluído de um voo pelo qual pagou?
00:16
Or have you been bumped off a flight that you paid for?
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16253
4011
Todas essas são situações de overbooking,
00:20
These are all symptoms of overbooking,
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20264
2539
00:22
a practice where businesses and institutions
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22803
2212
uma prática em que instituições ou empresas
00:25
sell or book more than their full capacity.
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25015
4019
vendem ou reservam mais do que sua capacidade permite.
Embora isso geralmente deixe o cliente furioso,
00:29
While often infuriating for the customer,
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29034
2230
o overbooking acontece porque aumenta os lucros,
00:31
overbooking happens because it increases profits
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31264
2451
00:33
while also letting businesses optimize their resources.
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33715
4090
permitindo também que as empresas otimizem seus recursos.
00:37
They know that not everyone will show up to their appointments,
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37805
2981
Elas sabem que nem todos vão aparecer, usar suas reservas, seus voos,
00:40
reservations,
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40786
779
00:41
and flights,
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41565
960
00:42
so they make more available than they actually have to offer.
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42525
4142
e por isso põem à venda mais do que podem de fato oferecer.
00:46
Airlines are the classical example, partially because it happens so often.
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4788
Companhias aéreas são o exemplo clássico, em parte porque os casos são frequentes.
Cerca de 50 mil pessoas são excluídas de seus voos a cada ano por isso.
00:51
About 50,000 people get bumped off their flights each year.
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51455
3952
00:55
That figure comes at little surprise to the airlines themselves,
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55407
4019
Essa cifra não chega a surpreender as próprias companhias aéreas,
00:59
which use statistics to determine exactly how many tickets to sell.
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59426
4781
pois utilizam estatísticas para determinar exatamente quantas passagens devem vender.
É uma operação delicada.
01:04
It's a delicate operation.
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64207
1400
01:05
Sell too few, and they're wasting seats.
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65607
3279
Se venderem pouco, desperdiçam assentos.
01:08
Sell too many, and they pay penalties -
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68886
3621
Se venderem demais, são penalizadas:
01:12
money, free flights, hotel stays, and annoyed customers.
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72507
5220
em dinheiro, voos de graça, hospedagem, além de clientes insatisfeitos.
01:17
So here's a simplified version of how their calculations work.
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77727
3829
Então, eis uma versão simplificada de como são os cálculos que fazem.
01:21
Airlines have collected years worth of information
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81556
2712
Há anos, as companhias aéreas já coletam dados
sobre quem aparece e quem não aparece em alguns voos.
01:24
about who does and doesn't show up for certain flights.
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84268
4121
Por exemplo, elas sabem que, numa rota em particular,
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They know, for example, that on a particular route,
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88389
2658
a probabilidade de cada cliente aparecer na hora é de 90%.
01:31
the probability that each individual customer will show up on time is 90%.
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91047
6000
Pra sermos simples,
01:37
For the sake of simplicity,
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97051
1462
01:38
we'll assume that every customer is traveling individually
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98513
2859
vamos supor que todos os clientes estejam viajando sozinhos,
01:41
rather than as families or groups.
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101372
2810
em vez de em grupo ou com familiares.
Então, se existem 180 assentos no avião e elas venderem 180 passagens,
01:44
Then, if there are 180 seats on the plane and they sell 180 tickets,
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104182
5470
01:49
the most likely result is that 162 passengers will board.
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109652
5180
o resultado mais provável é que 162 passageiros de fato embarquem;
01:54
But, of course, you could also end up with more passengers,
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114832
3300
mas claro que também é possível que mais passageiros o façam,
ou menos.
01:58
or fewer.
33
118132
1989
A probabilidade de cada cenário é dada pelo que chamamos
02:00
The probability for each value is given by what's called
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120121
2652
02:02
a binomial distribution,
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122773
2203
de distribuição binomial,
02:04
which peaks at the most likely outcome.
36
124976
2807
que tem seu pico no resultado mais provável.
02:07
Now let's look at the revenue.
37
127783
1981
Vejamos agora a arrecadação.
02:09
The airline makes money from each ticket buyer
38
129764
2149
A companhia aérea arrecada com cada passagem comprada
02:11
and loses money for each person who gets bumped.
39
131913
3182
e perde dinheiro com cada passageiro excluído do voo.
Digamos que uma passagem custe US$ 250 e não possa ser aproveitada em outro voo,
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Let's say a ticket costs $250 and isn't exchangeable for a later flight.
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135095
5889
02:20
And the cost of bumping a passenger is $800.
41
140984
3850
e que o custo de dispensar um passageiro seja de US$ 800.
02:24
These numbers are just for the sake of example.
42
144834
2250
Esses números são apenas um exemplo.
Os valores reais variam consideravelmente.
02:27
Actual amounts vary considerably.
43
147084
2570
02:29
So here, if you don't sell any extra tickets, you make $45,000.
44
149654
6430
Assim, se não vender passagens extras, você arrecadará US$ 45 mil.
Se vender 15 passagens extras e ao menos 15 pessoas não aparecerem,
02:36
If you sell 15 extras and at least 15 people are no shows,
45
156084
4312
02:40
you make $48,750.
46
160396
3660
você arrecada US$ 48.750.
Esse é o melhor cenário.
02:44
That's the best case.
47
164056
2059
No pior dos cenários, todos aparecem,
02:46
In the worst case, everyone shows up.
48
166115
2730
02:48
15 unlucky passengers get bumped, and the revenue will only be $36,750,
49
168845
6824
15 passageiros sem sorte são excluídos e você vai arrecadar apenas US$ 36.750,
02:55
even less than if you only sold 180 tickets in the first place.
50
175669
4108
menos até do que se você tivesse vendido apenas 180 passagens.
02:59
But what matters isn't just how good or bad a scenario is financially,
51
179777
4151
Porém, o que importa não é o cenário ser bom ou ruim financeiramente,
03:03
but how likely it is to happen.
52
183928
2848
mas a probabilidade de cada cenário acontecer.
03:06
So how likely is each scenario?
53
186776
2820
Então, qual é a probabilidade de cada cenário acontecer?
03:09
We can find out by using the binomial distribution.
54
189596
3520
Podemos descobrir isso usando a distribuição binomial.
03:13
In this example, the probability of exactly 195 passengers boarding
55
193116
5401
Nesse exemplo, a probabilidade de todos os 195 passageiros aparecerem
03:18
is almost 0%.
56
198517
2650
é quase 0%.
A probabilidade de exatamente 184 aparecerem é de 1,11%, e por aí vai.
03:21
The probability of exactly 184 passengers boarding is 1.11%, and so on.
57
201167
7571
03:28
Multiply these probabilities by the revenue for each case,
58
208738
3699
Multiplicando essas probabilidades pelo total arrecadado em cada caso,
03:32
add them all up,
59
212437
1402
somando tudo e subtraindo a soma dos ganhos com as 195 passagens vendidas,
03:33
and subtract the sum from the earnings by 195 sold tickets,
60
213839
4278
03:38
and you get the expected revenue for selling 195 tickets.
61
218117
5499
você encontrará a arrecadação esperada por vender 195 passagens.
03:43
By repeating this calculation for various numbers of extra tickets,
62
223616
3422
Repetindo esse cálculo com diversas quantidades de passagens extras,
a companhia aérea consegue encontrar a quantidade que gerará maior arrecadação.
03:47
the airline can find the one likely to yield the highest revenue.
63
227038
4049
Nesse exemplo, são 198 passagens,
03:51
In this example, that's 198 tickets,
64
231087
3440
03:54
from which the airline will probably make $48,774,
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234527
5450
com as quais a companhia aérea provavelmente arrecadará US$ 48.774,
03:59
almost 4,000 more than without overbooking.
66
239977
3471
quase US$ 4 mil a mais do que sem o overbooking,
04:03
And that's just for one flight.
67
243448
2409
e isso com apenas um voo.
04:05
Multiply that by a million flights per airline per year,
68
245857
3280
Multiplicando isso por 1 milhão de voos por companhia aérea por ano,
04:09
and overbooking adds up fast.
69
249137
2875
o overbooking gera muita receita.
04:12
Of course, the actual calculation is much more complicated.
70
252012
3751
Claro, o cálculo real é bem mais complicado.
04:15
Airlines apply many factors to create even more accurate models.
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255763
3931
As companhias aéreas usam muitos fatores pra criar modelos ainda mais precisos.
04:19
But should they?
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259694
2015
Mas será que deveriam fazer isso?
04:21
Some argue that overbooking is unethical.
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261709
2850
Alguns acreditam que o overbooking é antiético,
04:24
You're charging two people for the same resource.
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264559
3700
porque duas pessoas são cobradas pelo mesmo assento.
Claro, se você tem 100% de certeza de que alguém não vai aparecer,
04:28
Of course, if you're 100% sure someone won't show up,
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268259
2810
não tem problema vender novamente seu assento,
04:31
it's fine to sell their seat.
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271069
2361
04:33
But what if you're only 95% sure?
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273430
3090
mas e se você tiver apenas 95% de certeza?
04:36
75%?
78
276520
2199
Ou 75%?
04:38
Is there a number that separates being unethical from being practical?
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278719
5035
Será que existe uma probabilidade que separa ser antiético de ser prático?
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