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航空公司客户价值分析模型模型体验

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航空公司客户价值分析

一、模型应用

    信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心,客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类,通过客户分类,区分无价值客户、高价值客户,企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案,采取不同营销策略,将有限营销资源集中于高价值客户,实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据,客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。

    面对激烈的市场竞争,各个航空公司都推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户,国内某航空公司面临着常旅客流失、竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。通过建立合理的客户价值评估模型,对客户进行分群,分析比较不同客户群的客户价值,并制定相应的营销策略,对不同的客户群提供个性化的客户服务是必须的和有效的。

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二、实现流程

    这个用例的目标是客户价值识别,即通过航空公司客户数据识别不同价值的客户。识别客户价值应用最广泛的模型是通过三个指标(最近消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出高价值的客户,简称RFM模型。

    在RFM模型中,消费金额表示在一段时间内,客户购买该企业产品金额的总和。由于航空票价受到运输距离、舱位等级等多种因素影响,同样消费金额的不同旅客对航空公司的价值是不同的,比如一位购买长航线、低等级舱位票的旅客与一位购买短航线、高等级舱位票的旅客相比,后者对于航空公司而言价值可能更高。因此这个指标并不适合用于航空公司的客户价值分析。我们选择客户在一定时间内累积的飞行里程M和客户在一定时间内乘坐舱位所对应的折扣系数的平均值C两个指标代替消费金额。此外,考虑航空公司会员入会时间的长短在一定程度上能够影响客户价值,所以在模型中增加客户关系长度L,作为区分客户的另一指标。

本用例将客户关系长度L、消费时间间隔R、消费频率F、飞行里程M 和折扣系数的平均值C五个指标作为航空公司识别客户价值指标,记为LRFMC模型。航空客运信息挖掘主要包括以下步骤:

  1. 从航空公司的数据源中选择性抽取与新增数据抽取分别形成历史数据和增量数据。

  2. 对1)形成的两个数据集进行数据探索分析与预处理,包括数据缺失值与异常值的探索分析,数据的属性规约、清洗和变换。

  3. 利用2)形成的已完成数据预处理的建模数据,基于旅客价值LRFMC模型进行客户分群,对各个客户群进行特征分析,识别出有价值的客户。

  4. 针对模型结果得到不同价值的客户,采用不同的营销手段,提供定制化的服务。

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三、核心技术

  • LRFMC模型

  • K-Means聚类

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将改进后的RFM模型与具体行业应用结合,为科学研究提供素材。

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:客户分群

五、运行环境

  • Windows/Linux/mac OS,64位操作系统,CPU:4GB(GPU更好)

  • Python3.6或以上

六、资源展示


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