航空：航空公司大数据与机上互联

旺季高峰前,航空仍有超额收益。航空业作为少数中报确定高增长的行业,其旺季前的超额收益仍是大概率事件。近期高频需求数据略低于预期,我们判断对全年盈利预测影响不大,但是会加深市场对于航空需求不可预测性的认识,并影响旺季上行空间。结合近期估值变化,我们的推荐次序从6月初的南航、国航和东航,修改为当下的南航、海航和东航,并维持这三家公司的“增持”评级。

航空公司数据资产的质量与应用分析。我们采用阿里首席数据运营官车品觉的数据分析框架,从“识别与串联价值、描述价值、时间价值、产出数据价值和预测价值”五个纬度,判断航空公司高价值数据资产具有较高的业务品质。同时,我们提出了金融交叉销售与机票精准营销两个情景案例,探索短期大数据应用的可行性。

机上互联技术可行,远未成熟。从技术经济角度,局域网WIFI、地面基站和卫星通讯三种技术都各有利弊,且均不成熟。机上互联最为成熟的北美主要由两大技术提供商占据市场,Row44模式最早应用于西南航空并占据廉价航空市场,但受制于带宽而体验不佳。Gogo模式采用ATG与卫星通讯结合的模式,成为北美主流全服务航空公司的选择,推广多年但使用比率仅7%,收入贡献甚微。

国内航空公司数据挖掘与机上互联应用现状与前景。国内航空公司数据挖掘目前处起步阶段,客户隐私以及数据交换边界是探索数据挖掘应用的挑战。我们看好航空数据挖掘在交叉销售领域的应用。机上互联方面,尽管有航空公司已经在试验机型上获得了适航证,但是政策、技术以及商业模式的探索仍处于初级阶段。我们预计中国机上互联或将探索与海外不同的盈利模式,但是其对公司价值的影响,或将与海外航空业相似,影响甚微。

风险分析。航空需求具有天然的不可预测性,意外波动属常态。航空公司外币负债带来汇兑风险,此外外币负债隐含利率风险,尤其是美元利率变动期间,利率与汇率往往容易出现同向变动的风险。(国泰君安)