
提高延误航班索赔成功率?AirHelp利用的是大数据整合信息和自动化流程
AirHelp这家公司我们介绍过,是 Y Combinator Winter 2014 的毕业团队。他们帮助遭遇飞机延误的乘客向航空公司索赔,成功后收取25%的佣金作为回报。如果遇到飞机延误的话,你会考虑索赔吗?
通常情况下,遭遇航班延误的乘客都不会选择向航空公司索赔,一是由于信息不对称,无法得到航班具体延误原因和证据,使得乘客在索赔过程中处于劣势;二是法律程序复杂,大多数人会在没有把握真的要到钱的前提下,选择放弃。
为了解决这两个问题,过去两年,AirHelp耗费很多精力建立了一个及时更新的数据库,包含全球所有航班及其延误原因,补足用户对于飞机具体情况的盲点。获得航班的状况并不难,可以购买一些数据,但如何将与影响飞机状况的所有的数据点综合起来分析是比较困难的,比如某个具体故障、天气影响、其他航班的影响、机场罢工、政治事件等。这些信息的整合,非常有助于改善乘客与航空公司之间的信息不对称,提高索赔的成功率。
同时,AirHelp尽可能将索赔过程自动化,节约这中间耗费的成本。他们看待整个问题的角度是:AirHelp为航空业提供了一种依托于大数据的标准判断和流程简化工具,这种工具航空公司不大可能主动去开发,法律制定者也不会,由第三方公司去做最为合理。有了这个工具,乘客不用去管那些复杂流程,也无需承担风险,最后能够获得大部分的赔偿金;另一方面,对航空公司而言,AirHelp甚至可以是一个过滤器,将一部分的无效索赔挡在门外。
以此类推,这种大数据分析判断、简化流程的工具在其他行业也适用,尤其涉及到法律中一些普通人不熟悉、流程又比较固定的业务。除了可以扩展到其他大规模交通运输业以外,还有与气象、土壤、人为因素等综合数据相关的农业保险等。
最近,AirHelp新增了邮件扫描功能,如上图所示,从乘客三年内的乘机记录中挑出有索赔空间的班次,进行索赔。原先,乘客必须在其网站上输入出发地和目的地名称、航空公司和航班号码,AirHelp根据该班机的延误原因加以判断,给出预估索赔成功率。
目前,AirHelp已登陆17个国家,曾帮助超过14万来自世界各地的乘客拿回属于他们的延误赔偿金。除了单纯通过市场营销获得的C端用户,AirHelp还与一些旅行代理公司合作,通过邮件等向顾客推荐他们的服务。
根据德国区的AirHelp工作人员介绍,在欧洲地区,AirHelp其实有一些成立很早的竞争对手,如由律师组建的索赔代理公司,收取费用比例通常在赔款的18%到35%之间。他们case by case的模式比较难规模化,如果在各个国家都开分部,成本过高很难维持现金流。
在AirHelp团队内有一个15人的律师团队,负责代理目前这17个国家境内的法律案件。通常,航空公司在处理这类延误索赔是有一套成熟的流程的,在法律体系完善的国家,法律也无疑会保护消费者的权益。而如果航空公司拒绝索赔,就会被AirHelp告上法庭。
但对于AirHelp而言,实现迅速扩张还是有一定的难度。根据CMO Nicolas Michaelsen的介绍,下一步,AirHelp正在计划进入巴西和中国市场,比如正在与国内的几家旅行社谈合作事宜。除了营销策略上的本地化外,法律的差异性可能是另一个问题,这要求他们的律师团队对当地航空法和消费者权益保护有丰富的经验。为此,AirHelp正在开发一项新功能,主要是针对不同地区的法律,推出更加本地化的解决方案,将会在今年年末推出,具体的细节负责人拒绝披露。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23