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Enregistrement W644910545

Tapping the Ancillary Revenue Well

2009· article· en· W644910545 sur OpenAlexaboutno aff
Michele Mcdonald

Notice bibliographique

RevueAir transport world · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueRentingBusinessService (business)MarketingFinanceAdvertisingEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes some of the opportunities, as well as the potential pitfalls, in generating ancillary services to boost airline revenues without incurring large operational costs. United Airline says that baggage fees and other add-on charges for meals and seat selection will generate an additional $700 million in revenue in 2009. Usually, these ancillary services are tested on the airline’s Web site. For instance, customers may be able to pay a fee for access to the lounge. But if the added service requires operational changes, it is important to make sure the service is feasible and will not interfere with core efficiencies. It is also important to avoid alienating the upper-tier flyer by offering the same “elite” experience to anyone willing to pay an extra fee. Air Canada invented the term for un-bundled services with extra fees, “a la carte” pricing. One approach is to offer layers of service, from no-frills Economy, through Classic and Classic Plus, which are the terms developed by Frontier Airlines for its new “AirFairs” ticketing program. With a high percentage of airline customers buying tickets directly from airlines’ Web sites in the belief that the carriers’ sites offer the best deals, there is a move to add more services to them, for items such as hotels and rental cars. Deciding how to include suppliers and how many to include will affect conversion rates, especially if customers don’t find the rental company they personally prefer. Airlines are also using other booking engines and commercial sites to add new offerings without having to administer them themselves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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