Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78434
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Business Model Management of Low-Cost: in a Search for Impact-Factors of Performance (Case of AirAsia Group Airlines)
Other Titles Управління бізнес-моделлю перевізників "лоу-кост": у пошуках імпакт-факторів ефективності (кейс AisAsia Group Airlines)
Authors Wu, Chen-Yuh
Heiets, I.
Shvindina, Hanna Oleksandrivna  
ORCID http://orcid.org/0000-0003-0883-8361
Keywords бізнес-модель
управління
менеджмент
KPI
управління ефективністю
лоу-кост перевізник
авіакомпанія
група AirAsia
пасажиропотоки
business model
management
performance management
Low-Cost Carrier
airline
AirAsia group
passenger traffic
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78434
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Wu, C.-Y., Heiets, I., & Shvindina, H. (2020). Business Model Management of Low-Cost Carriers: in a Search for Impact-Factors of Performance (Case of AirAsia Group Airlines). Marketing and Management of Innovations, 2, 354-367. http://doi.org/10.21272/mmi.2020.2-26
Abstract Дослідження спрямовано на аналіз того, як показники соціального та економічного розвитку, глобальні та регіональні економічні показники впливають ефективність лоу-кост перевізників (LCC), зокрема AirAsia Group Berhad (AAGB). Важливо не лише визначити фактори впливу, а й закласти їх у структуру управління для подальшого прийняття рішень. Пасажирські перевезення є основним показником ефективності LCC, на відміну від мережевих перевізників повного обслуговування (FNSC), які використовують переваги як перевезення пасажирів, так і вантажних перевезень. Однак обидві категорії залежать від макросередовища та динаміки бізнес-середовища, і ключові показники ефективності (KPI) слід переглянути, щоб вирішити поточні глобальні виклики. Глобальний ВВП, ВВП на душу населення широко використовуються для вивчення економічних та соціальних трендів, кількість пасажирів на рік, рівень безробіття та інші використовуються для розуміння стану функціонування та ефективності управління лоу-костами. У цьому дослідженні розглядається декілька категорій, що пересікають один одну, такі як бізнес-модель лоу-костів, фактори впливу розвитку повітряного транспорту, глобальні тенденції розвитку декількох галузей. Методологія дослідження - це поєднання порівняльного аналізу, кореляційного аналізу, регресійного аналізу та прогнозування, на основі вторинних даних з річних та квартальних фінансових звітів. Порівняльний аналіз дав нам зрозуміти загальну тенденцію діяльності групи та дочірніх підприємств. Одним із компонентів дослідження є кореляційний аналіз, який виявив найбільш корельовані фактори економічного розвитку AAGB, такі як глобальний ВВП, регіональний ВВП, регіональний ВВП на душу населення, приріст населення. У дослідженні були представлені глобальний та регіональний аспекти, щоб виявити, що найбільше впливає на роботу авіакомпанії. Глобальний ВВП є найбільш корельованим показником для глобального та регіонального розвитку для AAGB, а регіональний ВВП на душу населення стає другим за своєю значимістю. Чисельність населення має великий вплив на показники ефективності (в усьому світі та на регіональному рівні), і якщо цей показник буде врахований для прогнозування, потенційний приріст очікується в найближчі п’ять років. Ці висновки та прогнози дають змогу більш точно розробити бізнес-модель для подальшого ефективного управління лоу-кост перевізниками, спрямовану на інноваційні рішення в області управління витратами.
The study is aimed at analysing how social and economic development indicators, global and regional economic indices are influencing low-cost carriers (LCC), AirAsia Group Berhad (AAGB) in particular. It is crucial not only to define the impact-factors, but to embed them in management framework for further decision-making. Passenger traffic is the main indicator of LCC performance, unlike the Full-Service Network Carriers (FNSC) that taking advantages on both passengers and freights. However, both categories depend on the macroenvironment and business environment dynamics, and KPIs should be reconsidered to face the current global challenges. The global GDP, GDP per capita are commonly used to access the economic and social development trends, the passenger numbers per annum, unemployment rate and else are used to understand the status of operations in LLC performance management. This study deals with several overlapped categories of research, such as low-cost carriers business model, impact-factors of air transport development, global trends in several industries. The research methodology is combination of comparative analysis, correlation analysis, regression analysis and forecasting, using secondary data from annual reports and quaternary financial reports. The comparative analysis gave us the understanding of the general performance trend of the group and subsidiaries. One of the study components is the correlation analysis that revealed the most correlated factors for the economic development of AAGB, such as global GDP, regional GDP, regional GDP per capita, population growth. The global and regional dimensions were presented in the research to reveal what affects the airline performance the most. Global GDP is the most correlated indicator for the global and regional development within AAGB, and the regional GDP per capita comes the second by its significance. The population size has a great influence on performance indicators (globally and regionally), and if this indicator is taken into account for forecasting the potential growth is expected in the next five years. These findings enable to design the business-model of LLC more accurate in accordance to the forecast analysis towards innovative costs decisions.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

Antigua & Barbuda Antigua & Barbuda
1
Australia Australia
-362489610
Austria Austria
1
Bahrain Bahrain
1
Belgium Belgium
1
Brazil Brazil
2121951720
Brunei Brunei
1681766439
Canada Canada
96611
Cayman Islands Cayman Islands
1
China China
506904179
Czechia Czechia
1
Eswatini Eswatini
1
France France
73343
Germany Germany
1463848450
Ghana Ghana
-1017319624
Greece Greece
1
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
1467876433
India India
-1017319614
Indonesia Indonesia
-2042836698
Iran Iran
174293
Ireland Ireland
-1017319611
Israel Israel
1
Italy Italy
1
Japan Japan
-362489593
Kenya Kenya
-838723272
Lithuania Lithuania
1
Malaysia Malaysia
-1017319591
Mauritius Mauritius
-838723261
Myanmar (Burma) Myanmar (Burma)
126599
Nepal Nepal
182329
Netherlands Netherlands
2101950091
New Zealand New Zealand
1
Nigeria Nigeria
1
Norway Norway
1609
Pakistan Pakistan
213763
Philippines Philippines
-1736429710
Qatar Qatar
-362489605
Romania Romania
180393
Russia Russia
18085
Saudi Arabia Saudi Arabia
76923644
Senegal Senegal
1
Seychelles Seychelles
1
Singapore Singapore
-236978987
South Africa South Africa
-362489513
South Korea South Korea
1
Sri Lanka Sri Lanka
2121951750
Sweden Sweden
1
Switzerland Switzerland
1
Taiwan Taiwan
512179330
Thailand Thailand
-1845884238
Turkey Turkey
-1017319618
Uganda Uganda
1
Ukraine Ukraine
1681766431
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
1467876443
United States United States
-1017319621
Unknown Country Unknown Country
-1267199363
Vietnam Vietnam
-362489539

Downloads

Armenia Armenia
1
Australia Australia
1376297920
Bangladesh Bangladesh
1
Bhutan Bhutan
-1017319619
Brazil Brazil
2121951721
Brunei Brunei
1681766435
Canada Canada
-1017319625
Cayman Islands Cayman Islands
1
China China
1376297919
Egypt Egypt
1
Ethiopia Ethiopia
1
France France
55207
Gambia Gambia
18021
Germany Germany
1376297919
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
-1084925807
India India
512179337
Indonesia Indonesia
-362489544
Ireland Ireland
76923618
Israel Israel
232760699
Italy Italy
1
Japan Japan
1695055829
Kenya Kenya
1695055848
Lithuania Lithuania
1
Malaysia Malaysia
-1017319593
Mexico Mexico
1
Netherlands Netherlands
2101950092
New Zealand New Zealand
1
Nigeria Nigeria
18034
Philippines Philippines
1183581718
Qatar Qatar
-362489621
Romania Romania
1
Singapore Singapore
59519
South Africa South Africa
76923646
South Korea South Korea
1
Sri Lanka Sri Lanka
1
Taiwan Taiwan
630991045
Thailand Thailand
204724
Trinidad & Tobago Trinidad & Tobago
1
Turkey Turkey
-1017319616
Ukraine Ukraine
-2042836701
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
-362489598
United States United States
-1845884200
Unknown Country Unknown Country
-2042836676
Vietnam Vietnam
-362489547

Files

File Size Format Downloads
Chen_Yuh_Wu_mmi_2_2020.pdf 877.57 kB Adobe PDF -692298178

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.