基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

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1、基于数据挖掘的航空公司客户价值分析　　摘要：伴随着航空公司的竞争日益剧烈，怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据，传统的统计办法弊病浮现，笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴，可以实现对航空公司现有数据资源深度挖掘，为航空公司针对不同的客户群采取个性化的营销方案提供科学依据。本文的创新之处在于将数据挖掘技术应用于解决航空公司具体问题之中，目的在于提高客户价值分析的准确性和高效性，提高信息化应用水平。　　关键词：数据挖掘；客户价值分析

2、；K-Means聚类分析　　DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.04.248　　1绪论　　体验经济时代消费趋势主要有以下六个方面：体验化、情感化、个性化、主动化、休闲化和求美化。[1]第三次工业革命以来，现代信息技术得到迅猛发展，各行各业意识到数据的重要性，建立了无数的数据库，面对数以亿计的数据，传统的统计方法的弊端日益显现。人们面对海量的数据，却不能挖掘出有用的信息，随着“数据爆炸”困惑的增加，人们迫切需要新的数据处理技术，因而数据挖掘技术应运而生。法国著名雕塑家罗丹说，生活中从

3、不缺少美，而是缺少发现美的眼睛。如今，企业从不缺少数据，而是缺少挖掘数据价值的能力。通过对现有数据的挖掘，发现隐藏在数据里的模式，有用信息，指导航空公司作出决策，增加顾客的满意度，是航空公司必须解决的问题。自从1989年举行的第十一届国际联合公认学术会上首次提出数据库中发现知识（KDD），到目前为止，美国人工智能协会曾经举办了9次KDD全球研讨会。规模从原来的专题讨论会到策略和技术的集成以及多学科跨领域融合。数据挖掘技术迅速在航空电子领域，航空安全领域，航空维修等等航空领域得到较好的应用与发展。我国在上世纪90年代

4、的时候就已经开始的对数据挖掘的研究，经过多年的研究，我国已经形成数据挖掘基础理论的框架，并且越来越多的学者投入数据挖掘的研究之中。不过相对于国外来说，我国的数据挖掘应用并没有得到较高的发展，依然面临着严重的挑战，仍旧有很多问题等待着研究人员去探索和发现。　　2数据挖掘技术　　数据挖掘有三大步骤：第一数据筹备，第二数据挖掘，第三结果表达和解释[5]。　　数据筹备包含数据集成，数据选择，目标数据预处理。　　数据挖掘主要是对预处理后的数据进行挖掘。　　结果表达和解释即我们所说的结果可视化。　　3航空公司客户价值分析　　3

5、.1传统客户价值分析方法　　传统的客户价值分析使用RFM方法（Recency--最近购买日期，Frequency--各时期购买频率，Monetary一段时间内消费总和）在多数领域中的多数情况下能有效地预测老顾客今后可能的消费行为和费用，之后对销售毛利率、关系营销费用进行预测，就能按不同时间段分析出今后短期内的客户价值。[6]说明，在这种分析方法中，客户价值是指CRM毛利。CRM毛利=购买金额-产品成本-关系营销费用。[7]　　RFM模型以Recency为X轴，Frequency为Y轴，Monetary为Z轴做一个三

6、维立体模型，可以把客户价值分为八种：重要发展客户、重要价值客户、一般发展客户、一般价值客户、一般保持客户、一般挽留客户、重要保护客户、重要挽留客户。　　由于航空公司客户的独特性，RFM方法分析航空公司客户价值存在多种弊端和不足，造成分析结果的不准确和实用性降低。　　（1）在RFM模型中，消费金额是一段时间内客户消费总和，由于航空票价受到运输距离，舱位等级，闲忙时，天气等众多因素的影响，同样消费金额的客户对于航空公司的价值是不同的。所以用这个指标分析航空公司客户价值存在不妥。　　（2）RFM是使用属性分箱法分析客户价

7、值的，这种方法细分客户群较多，需要逐个识别客户特征和行为，大大提高的针对性营销的成本。　　（3）RFM方法在处理大量数据时由于模型的限制需要的成本较高。　　3.2航空公司客户数据分析方法与步骤　　航空客户信息，包含会员档案信息和其他乘坐航班记录信息等　　（1）因为消费金额总和这一指标在航空公司客户价值分析过程中不太实用，所以我们可以选择航空客户在一段时间内积累的乘坐距离M和乘坐舱位折扣系数平均值C来替代消费金额总和。同时，因为航空公司会员的加入时间一定程度上可以影响客户价值，所以我们在航空公司客户价值分析模型中添加

8、客户关系长度L，当做区分客户价值的另一个指标，所以我们构建出LRFMC模型。　　（2）使用聚类分析的方法把客户进行分类，并且分析客户群的特征，分析客户价值。　　第1步数据抽取。　　（1）以2014年3月31为结束日期，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口，抽取观测窗口内有乘机记录的所有顾客的详细资料形成历史数据。对于后来新增客户信息利用数据中最大的某个时间