항공사 비즈니스 모델의 하이브리드화에 따른 군집화 연구 - 아시아 항공사를 중심으로 -
A Study on Airline Business Model Clustering Under Hybridization - Focusing on Asian Airlines -
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초록
항공 산업의 구조는 다수의 저비용 항공사(LCC) 등장 이후로 많은 변화를 거쳐 왔고, 코로나 팬데믹을 거치면서 또 한 번의 변혁을 겪고 있다. LCC의 진입이 먼저 이루어진 유럽이나 미주에서는 전통적인 풀서비스 항공사(FSC)와 저비용 항공사(LCC)가 서로의 특성을 부분적으로 수용하며 비즈니스 모델을 혼합시키는 양상을 보여왔으며, 기존의 연구들은 이 지역 항공사를 대상으로 실행되었다. 본 연구는 유럽과 미주의 장거리 운항을 기준으로 한 기존 문헌들과 달리 아시아 지역의 중거리 운항 항공사를 중심으로 FSC와 LCC 외의 중간 혼합 형태, 즉 하이브리드 항공사 비즈니스 모델 확장을 살펴보기 위해 군집화 분석을 실시하였다. 이를 위해 한국 지역을 운항하는 34개의 아시아 중거리 운항 항공사를 대상으로 네트워크 밀도, 운항빈도, 위탁수하물, 기내식, 법인우대프로그램, 상용마일리지, 공동운항, 항공동맹, 좌석밀도, 좌석배치, 기재수대비종업원수, 노동조합, HHI, 기령, 기재 구성, 요금을 변수로 k-평균 군집화 방법론을 사용하였다. 연구 결과, 기본 모델인 FSC와 LCC 모델 외에 2개의 추가적인 군집을 포함하여 4개의 군집이 확인되었다. 일반적으로 시장에서 인식되는 FSC 모델은 FSC 군집과 Hybrid1 군집에 집중되었고, LCC 모델은 LCC 군집과 Hybrid2 군집에 집중되었다. FSC 군집(10개 항공사)은 전통적인 풀서비스 항공사의 특징을 그대로 유지하고 있었으며, 규모가 크고 오랜 역사를 지닌 항공사들이 주로 이에 포함되었다. Hybrid1 군집(8개 항공사)은 부가서비스와 운영적 특성에서 FSC와 LCC의 혼합된 특징을 보여주었으며, FSC 군집의 항공사들보다 상대적으로 규모가 작은 전통적 풀서비스 항공사들이 포함되었다. Hybrid2 군집(5개 항공사)은 좌석 배치 및 기내 서비스와 같은 측면에서 강한 LCC 특성을 보였고, 마일리지 프로그램, 항공 동맹, 좌석밀도, 기재 대비 직원 수 등에서 FSC 특성을 보였으며, 시장점유율이 높은 제주항공, 진에어, 티웨이 등 국내 메이저 LCC들이 군집을 이루었다. LCC 군집(11개 항공사)은 대부분의 변수에서 명확한 저비용 항공사의 특성을 나타냈으며, 각 동남아 국가를 대표하는 LCC들이 포함되었다. 연구 결과는 아시아 항공사 사업 모델이 점점 혼합화 또는 하이브리드화되고 있음을 확인했으며, 각 비즈니스 모델의 조화로운 특성 수용, LCC 동맹체 도입 및 개선, 부가 서비스 강화 등 항공사 비즈니스 모델의 전략적 로드맵을 제시에 시사점이 있다.
Abstract
Airline industry structure has been transforming since the emergence of numerous Low-Cost Carriers (LCCs), and it is currently undergoing yet another alteration in the aftermath of the COVID-19 pandemic. In regions where LCCs first entered the market, such as Europe and North America, traditional full-service carriers (FSCs) and LCCs have increasingly adopted each other’s characteristics, leading to a blending of business models. Previous research has focused on airlines in these regions. Unlike the existing studies, which are based on long-haul operations in Europe and North America, this study conducts a cluster analysis to examine the expansion of hybrd airline business models which lie between the traditional FSC and LCC categories, focusing on medium-haul carriers in the Asian region based on Korean routes. For this purpose, the study analyzed 34 Asian medium-haul carriers operating in Korea using variables such as network density, flight frequency, checked baggage, in-flight meals, corporate loyalty programs, frequent flyer miles, codesharing, airline alliances, seat density, seat configuration, employee-to-aircraft ratio, labor unions, Herfindahl-Hirschman Index (HHI), aircraft age, fleet composition, and fares. The k-means clustering methodology was applied. The analysis identified four clusters, including two additional clusters beyond the basic FSC and LCC models. The FSC model, as generally recognized in the market, was concentrated in the FSC and Hybrid1 clusters, while the LCC model was focused in the LCC and Hybrid2 clusters. The FSC cluster (10 airlines) maintained the traditional characteristics of full-service carriers, comprising mainly large, established airlines with long histories. The Hybrid1 cluster (8 airlines) exhibited a mix of FSC and LCC characteristics in terms of ancillary services and operational features, including relatively smaller traditional full-service carriers compared to those in the FSC cluster. The Hybrid2 cluster (5 airlines) showed strong LCC traits, particularly in aspects such as seat configuration and in-flight service, but displayed more features in FSC including mileage programs, airline alliances, seat density, and employee-to-aircraft ratios, with major domestic LCCs such as Jeju Air, Jin Air, and T’way forming this cluster. The LCC cluster (11 airlines) clearly exhibited the typical characteristics of low-cost carriers across most variables, including leading LCCs from Southeast Asia. The results confirm that the business models of Asian airlines are increasingly hybridized, providing implications for the strategic development of airline business models such as integration of flexible attributes, introduction and improvement of LCC alliance, and reinforcement of ancillary strategy.
참고문헌 (27)
- 김효정, "국내 저가항공사의 지속적 경쟁우위 도출에대한 탐색적 연구-비즈니스 모델을 중심으로", 한국항공경영학회지, 13(2), pp.111~131 (2015)
- 이동희, "저비용항공사 서비스품질과 행동의도에 있어서 브랜드인지도의 매개효과검증", 한국항공경영학회지, 16(6), pp.75~96 (2018)
- 이상용, "저비용 항공사 모델진화와 취항노선 특성분석", 한국항공경영학회지, 14(1), pp.25~43 (2016)
- 조성우, "장거리 노선 우항 저비용항공사비지니스 모델에 관한 연구", 전자무역연구, 18(1), pp.119~138 (2020)
- 진성현, "국내 저비용항공사 장거리 운항 추세에 따른 장거리 저비용 비즈니스 모델 적합성 연구", 호텔관광연구, 20(4), pp.130~142 (2018)
- Adikariwattage, V., "Airport classification criteria based on passenger characteristics and terminal size", Journal of Air Transport Management, 24, pp.36~41 (2012)
- Azadian, F., "The blurring lines between full-service network carriers and low-cost carriers : A financial perspective on business model convergence", Transport Policy, 75, pp.19~26 (2019)
- Chen, J. H., "A practical approach to determining critical macroeconomic factors in air-traffic volume based on K-means clustering and decision-tree classification", Journal of Air Transport Management, 82, pp.101743~ (2020)
- Chiambaretto, P., "Business model hybridization but heterogeneous economic performance : Insights from low-cost and legacy carriers in Europe", Transport Policy, 136, pp.83~97 (2023)
- Corbo, L., "In search of business model configurations that work : Lessongs from the hybridization of Air Berlin and JetBlue", Journal of Air Transport Management, 64, pp.139~150 (2017)
- Daft, J., "A profitability analysis of low-cost long-haul flight operations", Journal of Air Transport Management, 19, pp.49~54 (2012)
- Dhanachandra, N., "Image segmentation using K-means clustering algorithm and subtractive clustering algorithm", Procedia Computer Science, 54, pp.764~771 (2015)
- Graham, B., "Carriers within carriers : A strategic response to low-cost airline competition", Transport Reviews, 26(1), pp.105~126 (2006)
- Hartigan, J. A., "Printer graphics for clustering", Journal of Statistical Computation and Simulation, 4(3), pp.187~213 (1975)
- Hunt, J., "Low-fare flights across the Atlantic : Impact of low-cost, long-haul trans-Atlantic flights on passenger choice of Carrier", Journal of Air Transport Management, 75, pp.170~184 (2019)
- "Air passenger market analysis" (2024)[URL]
- Jean, D. A., "Revisiting the airline business model spectrum: The influence of post global financial crisis and airline mergers in the US (2011-2013)", Research in Transportation Business &Management, 21, pp.76~83 (2016)
- Klophaus, R., "Low cost carriers going hybrid : Evidence from Europe", Journal of Air Transport Management, 23, pp.54~58 (2012)
- Liu, Q., "An improved K-means algorithm application in evaluating interactive mechanism of airline industry ecosystem stability", Journal of Digital Information Management, 15(4), pp.214~223 (2017)
- Lohmann, G., "The airline business model spectrum", Journal of Air Transport Management, 31, pp.7~9 (2013)
- Madas, M. A., "Airport capacity vs. demand : mismatch or mismanagement?", Transportation Research Part A : Policy and Practice, 42(1), pp.203~226 (2008)
- Magdalina, A., "An empirical investigation of European airline business models : Classification and hybridisation", Journal of Air Transport Management, 93, pp.102059~ (2021)
- Martinez-Garcia, E., "Segmentation of low-cost flights users at secondary airports", Journal of Air Transport Management, 16(4), pp.234~237 (2010)
- Pearson, J., "Airlines-within-airlines : a business model moving East", Journal of Air Transport Management, 38, pp.21~26 (2014)
- Peoples, J., "COVID-19 and Airline Performance in the Asia Pacific region", Emerald Open Research, 1(4) (2023)
- Shi, C., "A quantitative discriminant method of elbow point for the optimal number of clusters in clustering algorithm", EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 31, pp.1~16 (2021)
- Urban, M., "Airline categorisation by applying the business model canvas and clustering algorithms", Journal of Air Transport Management, 71, pp.175~192 (2018)