Digital cooperation as a quality improvement factor in passenger air transportation services

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article focuses on digital cooperation in the field of passenger air transport. The main idea is to bring together all the participants in the passenger air transport process and related services on a single digital platform, with the aim of improving passenger service quality and increasing the competitiveness of air transport. The study targets to develop interaction schemes between participants in digital cooperation within the passenger air transport market. The authors present the results of a content analysis reflecting the current state of, and trends in, the air transport market, using the activities and number of aviation and non-aviation partners of Russian airlines such as Russia, KrasAvia, RusLine and the 2nd Arkhangelsk United Air Squadron as an example. A significant number of airline partners were identified, confirming the relevance of digital cooperation in improving interaction quality between market participants and air passengers. In regions where air travel plays a key role in citizens' mobility, implementing digital cooperation makes travel planning and execution more convenient and raises awareness of related services. This contributes to the entrepreneurial and infrastructural development of regions in the Russian Federation. The authors propose discussing the potential impact of digital cooperation on improving quality of life, using regions where air transport is key to citizens' mobility as an example.

About the authors

K. K. Lavskaya

Institute of Industrial Management and Trade, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: kristinalavskay@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6372-4282
SPIN-code: 3484-8977

Candidate for the degree of Candidate of Economic Sciences

Russian Federation, Novorossiyskaya street, 50, St. Petersburg, Russia, 195251

S. E. Barykin

Institute of Industrial Management and Trade, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: sbe@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-9048-009X
SPIN-code: 9382-2074

Doctor of Economics, Professor

Russian Federation, Novorossiyskaya street, 50, St. Petersburg, Russia, 195251

S. G. Bozhuk

Institute of Industrial Management and Trade, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: bojuk_svetlana@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8179-5882
SPIN-code: 3021-5480

Doctor of Economics, Professor

Russian Federation, Novorossiyskaya street, 50, St. Petersburg, Russia, 195251

E. A. Makarenko

Institute of Industrial Management and Trade of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University; Institute of Entrepreneurship Technologies and Law of the St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Author for correspondence.
Email: ss300@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3461-3166
SPIN-code: 8363-8144

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Novorossiyskaya street, 50, St. Petersburg, Russia, 195251; Bolshaya Morskaya street, 67, St. Petersburg, Russia, 190000

References

  1. Bai C., Quayson M., Sarkis J. COVID-19 pandemic digitization lessons for sustainable development of micro-and small-enterprises. Sustain. Prod. Consum. 2021. Vol. 27. Pp. 1989–2001. doi: 10.1016/j.spc.2021.04.035
  2. Donida B., da Costa C.A., Scherer J.N. Making the COVID-19 pandemic a driver for digital health: brazilian strategies. JMIR Public Health Surveill. 2021. Vol. 7. No. 6. P. e28643. doi: 10.2196/28643
  3. Erokhin D.F., Zaitseva I.V. Innovative solutions for airlines in the context of an epidemiological crisis. Strategicheskoye razvitiye innovatsionnogo potentsiala otrasley, kompleksov i organizatsiy [Strategic development of the innovative potential of industries, complexes and organizations]: Sbornik statey IX Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, Penza, 22–23 oktyabrya 2021 g. Penza: Penzenskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet, 2021. Pp. 32–35. EDN: DCKKWZ. (In Russian)
  4. Booyse W., Wilke D.N., Heyns S. Deep digital twins for detection, diagnostics and prognostics. Mechanical Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 140. P. 106612. doi: 10.1016/j.ymssp.2019.106612
  5. Marmolejo-Saucedo J.A. Design and development of digital twins: a case study in supply chains. Mobile Networks and Applications. 2020. Vol. 25. No. 6. Pp. 2141–2160. doi: 10.1007/s11036-020-01557-9
  6. Lu Y., Liu C., Wang K. I.-K. et al. Digital twin-driven smart manufacturing: connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2020. Vol. 61. P. 101837. doi: 10.1016/j.rcim.2019.101837
  7. Sacks R., Brilakis I., Pikas E. et al. Construction with digital twin information systems. Data-Centric Engineering. 2020. Vol. 1. P. e14. doi: 10.1017/dce.2020.16
  8. Hossain T.M.T., Akter S., Kattiyapornpong U., Dwivedi Y. Reconceptualizing integration quality dynamics for omnichannel marketing. Industrial Marketing Management. 2020. Vol. 87. No. 4. Pp. 225–241. doi: 10.1016/j.indmarman.2019.12.006
  9. Cui T.H., Ghose A., Halaburda H. et al. Informational challenges in omnichannel marketing: remedies and future research. Journal of Marketing. 2021. Vol. 85. No. 2. P. 002224292096881. doi: 10.1177/0022242920968810
  10. Lee W.-J. Unravelling consumer responses to omni-channel approach. Journal of theoretical and applied electronic commerce research. 2020. Vol. 15. No. 3. Pp. 37–49. doi: 10.4067/S0718-18762020000300104
  11. Gao W., Fan H. Omni-channel customer experience (in) consistency and service success: a study based on polynomial regression analysis. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. 2021. Vol. 16. No. 6. Pp. 1997–2013. doi: 10.3390/jtaer16060112
  12. Hajdas M., Radomska J., Silva S.C. The omni-channel approach: a utopia for companies? Journal of Retailing and Consumer Services. 2020. Vol. 65. P. 102131. doi: 10.1016/j.jretconser.2020.102131
  13. Saghiri S., Wilding R., Mena C., Bourlakis M. Toward a three dimensional framework for omni-channel. Journal of Business Research. 2017. Vol. 77. No. 2. Pp. 53–67. doi: 10.1016/j.jbusres.2017.03.025
  14. Verhoef P.C., Kannan P.K., Inman J.J. From multi-channel retailing to omni-channel retailing: introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing. 2015. Vol. 91. No. 2. Pp. 174–181. doi: 10.1016/j.jretai.2015.02.005
  15. Lavskaya K.K., Barykin S.E., Kapustina I.V., Karmanova A.E. The role of digital platforms in improving the quality of life: prospects for the introduction of digital cooperation. Global'nyye vyzovy tsifrovoy transformatsii rynkov [Global challenges of digital transformation of markets]. St. Petersburg: Polytech Press, 2023. Pp. 192–208. EDN: GHMRYK. (In Russian)
  16. Lavskaya K.K. Digital cooperation in passenger air transportation. Issledovaniya i innovatsii v nauke 2024 [Research and Innovation in Science]: Sbornik materialov III mezhdunarodnoy ochno-zaochnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, Moskva, 12 marta 2024 goda. Moscow: Nauchnyy tsentr «Izdaniye», 2024. Pp. 41–45. EDN: GKKQAC. (In Russian)
  17. An J., Mikhaylov A., Jung S.-U. A linear programming approach for robust network revenue management in the airline industry. Journal of Air Transport Management. 2021. Vol. 91. No. 4. P. 101979. doi: 10.1016/j.jairtraman.2020.101979
  18. Zaitseva I.V., Pankratova A.R. Development of the passenger air transportation market between the Northwestern and Far Eastern Federal districts. Sovremennyy uchenyy [A modern scientist]. 2017. No. 5. Pp. 185–189. EDN: ZSJMFP. (In Russian)
  19. Zaitseva I.V., Borodulina S.A. Research of the aviation system of the Arctic zone of the Russian Federation. Transportnoye delo Rossii [Transport business of Russia]. 2022. No. 1. Pp. 159–161. doi: 10.52375/20728689_2022_1_159. EDN: HOJJXE. (In Russian)
  20. Ablyazov T., Asaul V. Development of the Arctic transport infrastructure in the digital economy. Transportation Research Procedia. 2021. Vol. 57. No. 1. Pp. 1–8. doi: 10.1016/j.trpro.2021.09.018
  21. Pugachev I., Kulikov Yu., Markelov G., Ostapenko A. Peculiarities of strategic transport development in the Russian Far East and the Arctic. Transportation Research Procedia. 2021. Vol. 57. No. 1. Pp. 511–517. doi: 10.1016/j.trpro.2021.09.079
  22. Tabunkov E.V., Slivinsky D.V. Approaches to determining the effectiveness of commercial activities of airport enterprises. Ekonomika i biznes: teoriya i praktika [Economics and business: theory and practice]. 2022. No. 4-2. Pp. 158–163. doi: 10.24412/2411-0450-2022-4-2-158-163. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Lavskaya K.K., Barykin S.E., Bozhuk S.G., Makarenko E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».