Các hãng hàng không Việt định giá vé thế nào để thích ứng sự tăng giảm liên tục của các loại chi phí ?

Khi việc vận hành các chuyến bay chịu nhiều áp lực chi phí như giá nhiên liệu tăng cao đột biến thời gian qua, việc các hãng hàng không định giá vé như thế nào ảnh hưởng tới khả năng kích cầu thị trường, tối ưu hệ số ghế và đảm bảo hiệu quả doanh thu.

Từ quản trị doanh thu truyền thống đến mô hình “định giá liên tục”

Trao đổi với Tạp chí Hàng không, nhiều đại lý vé máy bay tại TP.HCM cho biết, những ngày qua, câu chuyện giá vé máy bay không chỉ là mối bận tâm của khách bay mà cả hầu hết các đại lý vé và tour du lịch.

Giá nhiên liệu tăng đột biến chỉ trong vòng chưa đầy một tháng khiến các hãng hàng không phải cơ cấu lại mạng bay, tần suất khai thác… Nhiều hãng bay đã bắt đầu điều chỉnh giá vé nhằm giảm bớt áp lực về chi phí nhiên liệu trong quá trình khai thác.

Theo các đại lý, cách các hãng hàng không định giá vé có tác động trực tiếp đến hành vi chi tiêu của hành khách, qua đó ảnh hưởng đến nhu cầu thị trường và tốc độ tiêu thụ ghế. Từ đó, phần nào quyết định kết quả doanh thu của hãng bay.

Trước đó, trong nhiều thập niên, ngành hàng không vận hành dựa trên mô hình phân chia thành các hạng vé khác nhau (fare buckets). Mô hình này chia giá vé thành các hạng cố định và điều chỉnh theo chu kỳ nhằm tối ưu hệ số ghế và doanh thu. Đây là nền tảng của hệ thống quản trị doanh thu (Revenue Management) được áp dụng rộng rãi từ cuối thế kỷ XX đến nay của ngành hàng không.

Thế nhưng, từ năm 2025 đến nay, cùng với những biến động không ngừng của thị trường hàng không thế giới, mô hình này đang dần được thay thế bởi định giá liên tục (continuous pricing) dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Theo PROS, các hãng hàng không đã bắt đầu triển khai hệ thống cho phép tạo ra gần như vô hạn mức giá giữa các hạng vé truyền thống, thay vì giới hạn trong vài chục mức giá cố định.

Cốt lõi của chuyển đổi này nằm ở khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Các thuật toán AI có thể đồng thời phân tích nhu cầu thị trường, hành vi tìm kiếm, đặt chỗ, giá của đối thủ và tình trạng tải cung ứng để điều chỉnh giá vé ngay lập tức.

Phân tích từ Harvard Law School cho thấy, việc định giá linh động - “dynamic pricing” trong hàng không đã tiến hóa từ mô hình phản ứng theo cung - cầu sang mô hình dự báo hành vi tiêu dùng theo xác suất.

Tại Việt Nam, từ giữa năm 2025, Vietnam Airlines đã chính thức triển khai thành công Hệ thống Quản trị doanh thu mới (NRMS). Hệ thống này cho phép quản lý mở bán theo điểm khởi hành và điểm đến (O&D), đồng thời ứng dụng AI và “Machine Learning” để tối ưu hóa giá vé dựa trên nhu cầu cá nhân hóa của khách hàng.

Đây là bước đệm quan trọng để tiến tới mô hình định giá liên tục, giúp hãng không còn bị giới hạn bởi các khung giá cố định (RBD) truyền thống.

Theo đó, Vietnam Airlines ký kết hợp tác với Amadeus trong việc phối hợp triển khai mô hình điều chỉnh giá vé tự động dựa trên ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Bên cạnh thời gian thực, các yếu tố để xác định giá vé bao gồm nhu cầu khách hàng, điều kiện thị trường, hành vi của khách hàng, giá cả của đối thủ cạnh tranh và các xu hướng lịch sử…

Ở phân khúc hàng không giá rẻ, Vietjet Air vận hành theo mô hình tối ưu chi phí và doanh thu phụ trợ, trong đó định giá vé chủ yếu dựa trên hệ thống quản trị doanh thu truyền thống.

Giá vé được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu thị trường, thời điểm đặt chỗ và tải cung ứng, nhưng vẫn nằm trong cấu trúc các hạng giá vé (fare buckets).

Điều này phản ánh một mô hình định giá động (dynamic pricing) điển hình, nơi công nghệ hỗ trợ ra quyết định nhưng chưa đạt tới mức tự động hóa hoàn toàn bằng AI.

Cơ hội tăng doanh thu từ mô hình cá nhân hóa giá vé

Cùng với việc định giá liên tục, theo các chuyên gia, AI đang đưa việc định giá vé máy bay lên một cấp độ mới: cá nhân hóa giá vé (personalized pricing).

Các nền tảng công nghệ như Fetcherr nhận định, hệ thống AI hiện có thể dự đoán mức giá tối đa mà từng khách hàng sẵn sàng chi trả, dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi theo thời gian thực.

Các phân tích cho thấy, việc áp dụng AI vào định giá có thể giúp tăng doanh thu từ 3-10%, đồng thời cải thiện các chỉ số như doanh thu trên mỗi ghế (RASK) và tỷ lệ bán kèm dịch vụ. Đây là một trong những động lực chính khiến các hãng đẩy nhanh đầu tư vào hệ thống định giá thế hệ mới.

Trong khi đó, Vietnam Airlines cho biết, các mô hình AI được sử dụng để dự đoán biến động nhu cầu và tối ưu hóa giá cả nhằm tối đa hóa doanh thu, cải thiện tỷ lệ sử dụng ghế và nâng cao sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp giá cả cạnh tranh, cá nhân hóa.

Nhờ đó, khách hàng của hãng bay này có cơ hội trải nghiệm dịch vụ đã được cá nhân hóa bao gồm các ưu đãi riêng biệt cho từng khách hàng, thông tin liên lạc mục tiêu, dịch vụ tùy chỉnh dựa trên sở thích của khách hàng, lịch sử đi lại và các thông tin dữ liệu khác…

Mặc dù vậy, xu hướng này cũng làm dấy lên nhiều tranh cãi. Theo Northeastern University News, việc sử dụng dữ liệu cá nhân để xác định “mức sẵn sàng chi trả” có thể dẫn tới nguy cơ phân biệt giá và làm giảm tính minh bạch của thị trường.

Một số bang tại Mỹ cũng đã bắt đầu xem xét các biện pháp hạn chế “dynamic pricing” trong du lịch, phản ánh áp lực chính sách ngày càng lớn đối với mô hình này.

Điều này đặt ngành hàng không vào thế cân bằng nhạy cảm giữa hai mục tiêu, gồm tối ưu hóa doanh thu và duy trì niềm tin của hành khách - yếu tố cốt lõi trong một ngành dịch vụ có tính cạnh tranh cao như hàng không.

Ngoài ra, với sự hỗ trợ của AI trong việc thay đổi cách định giá, mô hình kinh doanh của ngành hàng không hiện nay cũng đang dần thay đổi theo. Trong khi trước đây các hãng chủ yếu bán “ghế bay” với mức giá cố định, thì hiện nay họ đang chuyển sang mô hình “bán lẻ hàng không” (airline retailing), nơi mỗi khách hàng nhận được một “offer” cá nhân hóa bao gồm giá vé và các dịch vụ đi kèm.

Theo Airline Distribution, phần lớn tăng trưởng doanh thu trong giai đoạn tới sẽ đến từ khả năng tối ưu hóa giá trị trên mỗi hành khách, thay vì chỉ mở rộng quy mô vận chuyển. Điều này đặc biệt rõ trong phân khúc khách doanh nghiệp và kênh B2B, nơi AI cho phép thiết kế mức giá linh hoạt thay cho hợp đồng cố định.

Ở cấp độ toàn ngành, Boston Consulting Group nhận định rằng doanh thu hàng không đang tăng song song với chi phí, nhưng biên lợi nhuận được cải thiện nhờ các công cụ định giá thông minh và chiến lược cao cấp hóa sản phẩm. Điều này cho thấy AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đang trở thành yếu tố cấu trúc trong hiệu quả tài chính của ngành.

Mặc dù đang dần tiến tới mô hình định giá liên tục và cá nhân hóa cho từng khách bay, giá vé máy bay tại Việt Nam không hoàn toàn thả nổi mà được quản lý theo cơ chế giá trần do Cục Hàng không Việt Nam ban hành theo từng nhóm cự ly.

Trong khung này, các hãng được linh hoạt điều chỉnh giá tùy theo nhu cầu và chiến lược kinh doanh, nhưng không được vượt trần. Cơ chế này giúp kiểm soát biến động giá trong mùa cao điểm, đồng thời duy trì cạnh tranh thị trường, đảm bảo lợi ích hài hòa giữa hãng bay và người tiêu dùng.

Nam Bình