収益管理

イールドマネジメント（YM）は、固定された時間制限のあるリソース（航空券、ホテルの客室予約、広告在庫など）からの収益または利益を最大化するために、消費者の行動を理解、予測、影響を与えることに基づく変動価格戦略です。 ^{[ 1 ]}収益管理の特定の在庫重視の分野として、イールドマネジメントは、適切な製品を適切な顧客に適切なタイミングで適切な価格で販売するための在庫の戦略的管理を伴います。^{[ 2 ]}このプロセスは、同一の商品またはサービスを消費する顧客に異なる価格を請求する価格差別につながる可能性があります。イールドマネジメントは、いくつかの主要産業にとって大きな収益源となっています。アメリカン航空の元会長兼CEOであるロバート・クランドールは、イールドマネジメントにその名前を付け、「規制緩和に入って以来、輸送管理における最も重要な技術開発」と呼んでいます。^{[ 3 ]}

イールドマネジメント^{[ 4 ]は}、過去15年から20年の間に主流のビジネス理論と実践の一部となりました。新興分野であろうと新しい経営科学であろうと（両方と呼ばれてきましたが）、イールドマネジメントは、特定のビジネスの収益性を向上させるための一連の収益最大化戦略と戦術です。料金管理、収益源管理、流通チャネル管理など、管理統制のいくつかの側面を含むため、複雑です。イールドマネジメントは、マーケティング、オペレーション、財務管理の要素を融合させた非常に成功した新しいアプローチであるため、学際的です。イールドマネジメント戦略担当者は、イールドマネジメント戦略を設計および実装する際に、1つ以上の他の部門と頻繁に協力する必要があります。^{[ 5 ]}

航空業界におけるイールドマネジメントの触媒として一般的に規制緩和が挙げられますが、これはグローバル流通システム（GDS）の役割を見落としがちです。固​​定価格制は、消費の分散化の結果として生まれたと言えるでしょう。大量生産によって価格設定は中央集権的な管理活動となり、顧客対応スタッフは顧客サービスに専念するようになりました。GDSが第一波となった電子商取引は、多数の顧客サービススタッフを必要とせずに大量の販売を管理できる環境を作り出しました。また、GDSは経営陣に消費時の価格への直接アクセスと、将来の意思決定に役立つ豊富なデータ収集を可能にしました。

1985年1月17日、アメリカン航空は格安航空会社ピープル・エクスプレス航空に対抗するため、アルティメット・スーパー・セーバー運賃を導入した。ピープル・エクスプレスのCEOドナルド・バーは、ロバート・G・クロス（レベニュー・アナリティクス会長兼CEO）の著書『レベニュー・マネジメント』の中で、「1981年から1985年までは活気があり収益性の高い会社だったが、その後、月5000万ドルの損失に転落した…アメリカン航空がアルティメット・スーパー・セーバーで攻めてくるまでは、創業当初から黒字だった」と述べている。アメリカン航空で開発されたイールドマネジメントシステムは、 INFORMSのエデルマン賞選考委員会により、3年間で14億ドルの収益増に貢献したとして評価された。

イールドマネジメントは、1990年代初頭に他の旅行・運輸会社にも広まりました。特に注目すべきは、ナショナル・カーレンタルでのイールドマネジメントの導入です。1993年、ゼネラルモーターズはナショナル・カーレンタルの所有に関連して、収益から7億4400万ドルの損失を計上せざるを得ませんでした。これに対し、ナショナルのプログラムは、キャパシティマネジメント、価格設定、予約管理を含むようにイールドマネジメントの定義を拡大しました。このプログラムの結果、ゼネラルモーターズはナショナル・カーレンタルを推定12億ドルで売却することができました。イールドマネジメントは、より一般的なレベニューマネジメントの実践に取って代わられました。レベニューマネジメントは、市場をセグメント化し、需要を予測し、さまざまなタイプの製品の価格を最適化することによって消費者の行動を予測することを含みますが、イールドマネジメントは、在庫管理を通じて収益を最大化することを具体的に指します。^{[ 3 ]}レベニューマネジメントの注目すべき導入例としては、1996年から2000年にかけて広告売上が2億ドル向上したと評価しているNBC 、 UPSのターゲット価格設定イニシアチブ、テキサス小児病院のレベニューマネジメントなどがあります。 2000年以降、 eコマースサイトの基盤となる動的価格設定、プロモーション管理、動的パッケージングの多くは、収益管理技術を活用している。2002年、GMACは金融サービス業界向けにウェブベースの収益管理をいち早く導入した。

また、注目を集めた失敗や失態もありました。Amazon.comは、収益管理ソフトウェアのバグが原因で不合理な価格変更を行ったとして批判されました。コカ・コーラ社のダイナミックプライシング自動販売機の計画は、消費者の否定的な反応を受けて保留されました。^{[ 6 ]}収益管理は、現在レガシーキャリアが経験している財政難の多くも原因とされています。大手キャリアが独占市場で高運賃に依存していることが、低コストキャリアが繁栄する条件を作り出したと言えるでしょう。

収量管理を適用するには、以下の3つの必須条件を満たす必要があります。

• 販売可能な資源の量が限られているということ。
• 販売される資源は腐敗しやすい（資源の販売には期限があり、期限を過ぎると価値がなくなる）。
• 顧客によって、同じ量の資源を利用する場合でも、支払う意思のある価格が異なるということ。

利用可能な資源が固定されておらず、腐敗しないものであれば、問題は物流、つまり在庫管理や生産管理に限定されます。すべての顧客が同じ量の資源に対して同じ価格を支払うのであれば、課題はおそらく、在庫保管コストなどを考慮した上で、いかに迅速に販売するかという点に限定されるでしょう。

イールドマネジメントは、変動費に比べて固定費が比較的高い場合に特に重要です。変動費が少なければ少ないほど、得られる追加収益が全体の利益に大きく貢献します。これは、イールドマネジメントが、特定の事業と計画期間における期待限界収益の最大化に焦点を当てているためです。イールドマネジメントは、最も高い純収益貢献が見込まれる顧客に在庫を確保し、顧客基盤全体から最大限の「支払意思」を引き出すことで、リソースの利用効率を最適化します。イールドマネジメントの実践者は、一般的に3%から7%の増収を主張しています。多くの業界では、これは100%を超える利益増加に相当します。

イールドマネジメントは、1980年代半ばの登場以来、旅行・ホスピタリティ業界を大きく変革してきました。市場動向を分析し、収益機会を捉えるために、高度な数学的手法を駆使する、市場に関する詳細な知識と高度なコンピューティングシステムを備えたアナリストが求められます。このシステムは、規制緩和への対応として航空会社が考案したもので、ホテル、レンタカー会社、クルーズ会社、メディア、通信、エネルギーなど、様々な業界に急速に普及しました。既存の事業と顧客基盤から増分収益を生み出す効果の高さから、人員削減やコスト削減よりも、収益成長と能力強化による収益創出を好む経営者にとって、特に魅力的なものとなっています。

収益管理と計量経済学は、限界収益機会の詳細な予測と数学的最適化を中心としています。これらの機会は、消費者の支払意思額の細分化から生じます。特定の商品の市場が、下図に示すような単純な直線的な価格／需要関係に従う場合、50ドルの固定価格では、50個の在庫を販売するのに十分な需要があります。これにより、2500ドルの収益が得られます。しかし、消費者に複数の価格が提示されると、同じ価格／需要関係でも4000ドルの収益が得られます。

実際には、セグメンテーションのアプローチは、消費者が最低価格で購入しないように、消費者の間に適切な境界線を設けることに依存しています。航空会社は購入時期を利用してこのセグメンテーションを行い、予約が遅い顧客はより高い運賃を支払います。ファッション業界は逆の方向で時間を利用し、商品が流行遅れになったり、季節に合わなくなったりすると、販売シーズンの後半に割引を行います。境界線を設ける他のアプローチとしては、販売者にとってほとんどまたは全くコストがかからず、消費者に大きな価値をもたらす属性があります。コンサートのバックステージパスはその良い例です。当初、イールドマネジメントは、予約クラスなどの価格の代替手段を使用することで、絶対価格と価格ポジションの相互作用によって生じる複雑さを回避していました。1990年代半ばまでに、ほとんどの実装で価格弾力性の何らかの指標が組み込まれました。この点では航空会社は例外で、O&D（出発地と目的地）システムを導入することで、より詳細なセグメンテーションに焦点を当てることを好みました。

イールドマネジメントの意思決定プロセスの核心は、同じ在庫をめぐって競合するセグメント間の限界収益のトレードオフです。キャパシティ制約のあるケースでは、在庫をより価値の高いセグメントで販売できることを期待して、収益の低い顧客を拒否せざるを得ないという、いわば「手の中の鳥」のような意思決定が生じます。このトレードオフは、競合するセグメントの限界収益曲線の交点で発生すると誤解されることがあります。これは、両セグメントへのアクセスが同等であるマーケティング上の意思決定を支援する場合には正確ですが、在庫管理の意思決定においては誤りです。このような場合、注目すべき点は、価値の高いセグメントの限界収益曲線と、価値の低いセグメントの実際の価値との交点です。

ここで示されているケースでは、レンタカー会社は、より価値の高いセグメントの保護レベルを設定する必要があります。高級車セグメントの限界収益曲線が中型車セグメントの実際のレンタル価値と交差する点を推定することで、同社は中型車レンタル客に何台の高級車を提供するかを決定できます。この交点から垂直線が需要（水平）軸と交差する点によって、真の高級車レンタル客のために保護すべき高級車の台数が決定されます。保護レベルを計算する必要性から、多くのヒューリスティックな解決策が生まれており、最も有名なのはEMSRaとEMSRbで、それぞれExpected Marginal Seat Revenueバージョンaとbを表します。関心のあるバランスポイントは、需要が${\displaystyle R_{2}}$受け入れられるべきである

${\displaystyle R}$₂${\displaystyle \geq R}$₁${\displaystyle *Prob(D)}$₁${\displaystyle >x)}$

どこ ${\displaystyle R_{2}}$値が低いセグメントの値 ${\displaystyle R_{1}}$より価値の高いセグメントの値 ${\displaystyle D_{1}}$高価値セグメントの需要と ${\displaystyle x}$残りの容量は

この方程式を整理すると、保護レベルを以下のように計算できます。

${\displaystyle y}$₁${\displaystyle =Prob}$⁻¹${\displaystyle (R}$₂${\displaystyle /R}$₁${\displaystyle )}$

言葉で言えば、売り手は保護したいのです${\displaystyle y}$より価値の高いセグメントの在庫_1単位${\displaystyle y}$_{1 は}、価値の低いセグメントの収益と価値の高いセグメントの収益の比率の逆確率に等しい。この式は、2 つのセグメントの場合を処理する EMSRa アルゴリズムを定義する。EMSRb はよりスマートで、価値の低いセグメントの収益を、価値の高いセグメントの収益の需要加重平均と比較することで、複数のセグメントを処理する。これらのヒューリスティックのどちらも正確な正解を生成するわけではないため、実装ではモンテカルロ シミュレーションを使用して最適な保護レベルを見つけることが増えている。

1990年代半ば以降、TalluriとVan Ryzin ^{[ 19 ]}が先駆的に開発した動的計画法などの高度な数学モデルが開発され、入札価格のより正確な推定が可能になった。入札価格は、売り手が在庫1点に対して受け入れるべき最低価格を表し、ホテルやレンタカー会社でよく使われる管理メカニズムである。金融工学の発展から派生したモデルは興味深いが、不安定で、パラメータを実際に設定するのが難しい。イールドマネジメントは、金融市場よりも非合理的な環境に焦点を当てる傾向がある。

収益管理を行う企業は、通常、コンピュータによる収益管理システムを利用しています。インターネットはこのプロセスを大幅に簡素化しました。

イールドマネジメントを採用している企業は、既に供給済みの商品やサービス、および将来供給予定の商品やサービスに関する取引を定期的に見直します。また、イベント（祝日などの既知の将来のイベント、テロ攻撃などの予期せぬ過去のイベント）、競合情報（価格を含む）、季節パターン、その他売上に影響を与える関連要因に関する情報（統計を含む）も見直すことがあります。これらのモデルは、市場セグメントと価格帯ごとに、自社が提供するすべての製品/サービスの総需要を予測しようとします。総需要は通常、その期間に企業が生産できる量を上回るため、モデルは企業の生産量を最適化して収益を最大化しようとします。

最適化は、「当社の事業上の制約を考慮した場合、期待収益を最大化するために、当該期間に生産・販売する製品および／またはサービスの最適な組み合わせは何か、また、その価格はいくらか？」という問いに答えようとするものです。

最適化は、企業が価格を調整し、市場セグメント間で生産能力を配分して期待収益を最大化するのに役立ちます。これは、さまざまな詳細レベルで実行できます。

• 商品（飛行機の座席やオペラ公演の座席など）による
• 商品グループごと（例えば、オペラハウス全体や飛行機の全座席など）
• 市場別（例えば、シアトル発ミネアポリス経由ボストン行きのフライトについて、シアトルとミネアポリスからの売上など）
• 全体として（航空会社が運航するすべての路線、またはオペラ公演期間中のすべての座席数）

イールドマネジメントは、生鮮食品、つまりある時点から販売できなくなる商品（例えば、飛行機が離陸した直後の航空券）を販売する場合に特に適しています。イールドマネジメントを採用している業界には、航空会社、ホテル、スタジアム、座席数が固定されているその他の会場、広告業界などがあります。需要の事前予測と価格設定の柔軟性により、購入者は価格感度（オフピーク時に電力消費量を増やす、平日に劇場に行くなど）、需要感度（早朝の割高なフライトを必ず予約する、土曜の夜のオペラを必ず観に行くなど）、または購入時期（通常は直前予約で割増料金を支払うなど）に基づいて、自ら選別を行います。

このように、イールドマネジメントの全体的な目的は、さまざまな価格帯、さまざまな時点、またはさまざまな機能の組み合わせにおいて、最適な商品構成を提供することです。システムは、バランスの取れた、かつ高い購入分布を時間的に維持しようとします。

優れたイールドマネジメントは、需要の高い時期と低い時期の予測を活用し、需要の高い時期から低い時期へと効果的に需要をシフトさせ、直前予約に対してプレミアム料金を設定することで、同じユニット数で収益を最大化（または少なくとも大幅に増加）します。イールドマネジメントシステムは収益の増加につながる傾向がありますが、プレミアム価格での直前販売のために多くのキャパシティが確保されるため、収益の流れは予約期間の後半に現れる傾向があります。

価格決定力に欠ける企業は、最後の手段としてイールドマネジメントに頼ることがあります。イールドマネジメントを1、2年導入した後、多くの企業は、オペラの座席やホテルの客室、その他の商品の大部分の価格が実際に下がっていることに気づいて驚きます。つまり、閑散期にはより頻繁に大幅な割引を提供し、繁忙期には価格をわずかに上げるだけで、結果として全体的な収益が増加するのです。

こうすることで、顧客の多様な関心や購買動機を理解し、それに対応しながら、より多くの価格帯を選択的に導入することで、実際に需要量を増加させている。

イールドマネジメントによって、どうしようもない状況で不利益を被る可能性があり、倫理的に問題があると懸念する消費者もいる。例えば、航空券の価格を決定する数式、アルゴリズム、ニューラルネットワークは、年齢や住所といった豊富な社会経済情報を含むマイレージ会員情報を考慮に入れる可能性がある。そうなると、航空会社は、特定の年齢層の消費者や、平均所得の高い地域に住む消費者に対して、たとえ貧困世帯も含まれていても、より高い価格を請求する可能性がある。イールドマネジメントを採用している航空会社で、このような価格差別を行えるところはごくわずか（あるいは皆無）である。なぜなら、価格は購入者の特性に基づいて設定されておらず、そもそも購入時点では購入者の特性が不明な場合が多いからである。

航空券など一部の商品を購入する際、イールドマネジメントをボイコットすることは不可能だと反論する消費者もいるかもしれない。

イールドマネジメントには、需要を反映させるために価格を時間とともに変動させるなど、議論の余地のない、より一般的な手法も数多く含まれます。航空業界におけるイールドマネジメントの大部分は、このレベルのイールドマネジメントです。例えば、航空会社は感謝祭後の日曜日の航空券価格を、その1週間後の日曜日よりも高く設定することがあります。あるいは、直前に購入した場合の価格を、6か月前に購入した場合よりも高く設定することもあります。このレベルのイールドマネジメントの目的は、基本的に需要を供給と同等かそれ以上にすることにあります。

1990年代初頭、主に航空業界でイールドマネジメントが導入された際、収益の即時的な増加は明らかであるものの、顧客満足度やロイヤルティを損ない、リレーションシップマーケティングを阻害し、イールドマネジメントを採用している企業から採用していない企業へと顧客を流出させる可能性があると多くの人が指摘した。こうした状況を受け、顧客ロイヤルティを取り戻し、頻繁に利用する高収益の乗客に報いるための対策として、マイレージプログラムが開発された。今日では、イールドマネジメントは航空業界を含む多くの業界でほぼ普遍的に採用されている。

理論上は収益の最適化につながるにもかかわらず、イールドマネジメントの導入は企業イメージの問題から、実際には必ずしもそれを達成できるとは限らない。2002年、ドイツ国鉄のドイツ鉄道は、頻繁にロイヤルティカードを利用する乗客向けにイールドマネジメントを試験的に導入した。^{[ 20 ]}数十年にわたって存在していた固定価格モデルは、より需要に応じた価格モデルに置き換えられたが、この改革は乗客に非常に不評で、広範な抗議と乗客数の減少につながった。^{[ 21 ] [ 22 ]}

近年、行動オペレーションズリサーチの分野で活動する人々は、実際の人間の意思決定者のイールドマネジメントの意思決定を研究し始めている。この研究が取り組む課題の一つは、価格決定を行う際に、経営者が自身の判断ではなくイールドマネジメントシステムに頼った場合、収益はどれだけ増加するかということである。実験経済学の手法を用いたこの研究は、イールドマネジメントシステムが収益を大幅に増加させる可能性が高いことを明らかにした。さらに、この研究は、イールドマネジメントの意思決定における「誤り」が非常に体系的である傾向があることも明らかにしている。例えば、Bearden、Murphy、およびRappaportは、期待収益最大化政策に関して、在庫水準が高いときは価格を高く設定しすぎ、在庫水準が低いときは価格を低く設定しすぎる傾向があることを示した。

• 地理（マーケティング）
• 変動価格
• 価格差別
• アルゴリズム価格設定
• 直前広告
• オペレーションズ・リサーチおよび経営科学研究所
• 行動オペレーションズリサーチ
• 収益不足
• 収益管理