航空公司客運信息挖掘

1、 挖掘目標的提出 分析方法與過程 建模仿真 很多人都聽說過馬來西亞的亞洲航空、美國的西南航空等公司的大名。這些公司成功的秘訣就是擅于提高上座率。為了爭到客源，有些公司甚至提出了與長途巴士進行價格競爭的口號。如此看來，國內(nèi)航空公司并不是把其它航空公司當作主要競爭對象，主要對手應(yīng)當是火車或長途汽車。適當?shù)牡推眱r，將使航空資源得到充分利用，如果空座率居高不下，哪怕票價賣得很高，本身就已經(jīng)出現(xiàn)了資源性虧損。因此，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如客戶流失預(yù)測、客戶細分和客戶價值評估等）進行客戶分析并制定相應(yīng)的客戶策略，以提升航空客運的上座率？ 挖掘目標： 借助航空公司客戶數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶進行分群，

2、分析比較不同客戶群的客戶價值，對不同的客戶群提供個性化的客戶服務(wù)，加深對客戶的理解，制定相應(yīng)的營銷策略。 預(yù)測出潛在的流失客戶，保留住老客戶，提高航空客運的上座率，防止因客戶流失而引發(fā)的經(jīng)營危機，提高航空公司的競爭力。 航空客運信息挖掘主要步驟： 對航空公司的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)規(guī)約形成兩個樣本集，訓練樣本集和檢測樣本集。 對1）形成的兩個樣本集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括缺失值處理，離群值處理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換，特征維度提取。 利用2）形成的已完成數(shù)據(jù)預(yù)處理的訓練樣本，基于旅客價值進行客戶分群，建立客戶細分模型，分析比較不同客戶群的價值，建立客戶價值評估模型，建立客戶流失模型，對建立好的模型進行解釋與

3、評價，利用第二步形成的已完成數(shù)據(jù)預(yù)處理的檢測樣本集，對模型進行檢測。 利用3）形成的模型診斷結(jié)果對模型進行優(yōu)化。 1. 數(shù)據(jù)抽?。汉娇展究蛻粜畔⑼诰蛐枰紤]的指標主要有會員入會時間距今月數(shù)、客戶最后一次乘機時間距今月數(shù)、客戶在觀測窗口內(nèi)乘機次數(shù)、客戶在觀測窗口內(nèi)累計飛行里程、客戶在觀測窗口內(nèi)乘坐艙位所對應(yīng)的折扣系數(shù)平均值、會員卡級別、觀測窗口總基本積分、總票價、觀測窗口總加權(quán)飛行公里數(shù)（艙位折扣航段距離）、平均乘機時間間隔、觀察窗口內(nèi)最大乘機間隔、觀測窗口中其他積分（合作伙伴、促銷、外航轉(zhuǎn)入等）、非乘機積分總和、非乘機的積分變動次數(shù)。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)變換 2.

4、 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)規(guī)約：在大量數(shù)據(jù)上進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)⑿枰荛L的時間，數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)可以用來得到原始數(shù)據(jù)的規(guī)約表示。規(guī)約表示小得多，但仍接近地保持原數(shù)據(jù)的完整性。在規(guī)約后得到的數(shù)據(jù)集上挖掘?qū)⒏行?，并產(chǎn)生相同或幾乎相同的分析結(jié)果。通過數(shù)據(jù)規(guī)約，可以達到的效果：降低無效、錯誤數(shù)據(jù)對建模的影響，提高建模的準確性。挑選少量且具代表性的數(shù)據(jù)將大幅縮減數(shù)據(jù)挖掘所需的時間。降低儲存數(shù)據(jù)的成本。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗：對表中的空缺值做丟棄處理。名稱錯誤糾正，主要是處理多余的附加字符，如“#”、“+”、“*”、“&”、“#”等多余的輸入，另外還有一些顯而易見的輸入錯誤，如澳門寫成了澳?等。檢測

5、和處理沖突值。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)集成：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。實體識別。冗余屬性識別。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)變換：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成“適當?shù)摹备袷剑赃m應(yīng)挖掘任務(wù)及算法的需要。根據(jù)給定樣本的數(shù)據(jù)特點，從已知的屬性提煉出了L（會員入會時間距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)）、R（客戶最近一次乘坐公司飛機距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)）、F（客戶在觀測時間內(nèi)乘坐公司飛機的次數(shù)）、M（客戶在觀測時間內(nèi)在公司累計的飛行里程）、C（客戶在觀測時間內(nèi)乘坐艙位所對應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值）五個屬性維。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)變換：五個屬性的具體計算方法： L=LOAD_TIME-FFP_DATE 會員入會時間距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)=觀測窗口

6、的結(jié)束時間-入會時間單位：月 R=DAYS_FROM_LAST_TO_END 客戶最近一次乘坐公司飛機距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)=最后一次乘機時間至觀察窗口末端時長單位：月 F=FLIGHT_COUNT 客戶在觀測時間內(nèi)乘坐公司飛機的次數(shù)=飛行次數(shù)單位：次 M=SEG_KM_SUM 客戶在觀測時間內(nèi)在公司累計的飛行里程=觀測窗口總飛行公里數(shù)單位：公里 C=AVG_DISCOUNT 客戶在觀測時間內(nèi)乘坐艙位所對應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值=平均折扣率單位：無 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理預(yù)處理后結(jié)果： 3. 航空信息挖掘基于聚類分析的航空常旅客價值客戶分群基于主成分分析的客戶價值分析客戶流失分析 3. 航空信息挖掘通過挖

7、掘建模，可以采取如下營銷策略：對于重要保持客戶，航空公司應(yīng)該優(yōu)先將資源投放到他們身上，提高這類客戶的忠誠度與滿意度，盡可能延長這類客戶的高水平消費。對于重要挽留客戶采取一定的營銷手段，以最有效的方式防范客戶流失，重新贏得客戶的心，延長客戶的生命周期。對于重要發(fā)展客戶航空公司要努力促使這類客戶增加在本公司的乘機消費和合作伙伴處的消費。通過客戶價值的提升，加強這類客戶的滿意度，提高他們轉(zhuǎn)向競爭對手的轉(zhuǎn)移成本，使他們逐漸成為公司的忠誠客戶。對于乘機時間間隔較小的老客戶應(yīng)該注重會員卡與非乘機積分的推銷，比如增加會員卡的推銷力度，增大乘機積分的獲取機會。對于乘機時間間隔較大的老客戶應(yīng)該注重平均折扣，給這

8、類客戶更多的短期內(nèi)可以提現(xiàn)的優(yōu)惠。 1. 基于聚類分析的航空常旅客價值客戶分群航空公司的各種資源是有限的，面對數(shù)量眾多的常旅客，如何對這些客戶進行細分，更有效地判斷有價值客戶，了解他們的特征和實際需求，對不同價值的客戶采取不同的營銷策略，將有限的資源投放到最有價值的客戶身上，實現(xiàn)精準化營銷。哪些是最有價值的？哪些是最需要關(guān)注的？哪些對企業(yè)貢獻度最低？通過客戶分群，得到了的客戶的不同貢獻及不同的消費特征，在客戶分群基礎(chǔ)上下一步工作就是營銷活動的設(shè)計與執(zhí)行。RFM 細分，通過三項變量，即最近消費時間間隔(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)來細分客戶，用于

9、識別最有價值的客戶。RFM 指標高的客戶可能更愿意并更有興趣與企業(yè)進行交易，因此具備更高的客戶價值。RFM 指標較差的客戶代表了較少的業(yè)務(wù)機會，表明該客戶價值較低。根據(jù)航空公司獨有的特點，對傳統(tǒng)的RFM 指標做了適當?shù)恼{(diào)整，確定了L、R、F、M、C 五個指標作為航空公司客戶細分的參數(shù)（聚類變量）。 客戶分群過程： 航空常旅客價值細分矩陣重要發(fā)展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶這三類重要客戶分別可以歸入客戶生命周期管理的發(fā)展期、穩(wěn)定期、衰退期三個階段。根據(jù)各階段的特點，可以制定完整的航空公司常旅客管理策略，為不同類型的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務(wù)，提升重要發(fā)展客戶的價值、穩(wěn)定和延長重要保持客戶的高水

10、平消費、防范重要挽留客戶的流失并積極進行關(guān)系恢復(fù)。 各類客戶特征分析： 重要發(fā)展客戶：這類客戶一般所乘航班的艙位等級（C）較高，最近乘坐過本公司航班（R 低），但乘坐頻率（F）或乘坐里程（M）較低。這類客戶中有的是才成為會員時間不長（L 低），有的雖然是老會員但不經(jīng)常乘坐本公司航班。他們是航空公司的潛價值客戶，占有較高的客戶比例。雖然這類客戶的當前價值并不是很高，但卻有很大的發(fā)展?jié)摿?。航空公司要努力促使這類客戶增加在本公司的乘機消費和合作伙伴處的消費，也就是增加客戶的錢包份額。通過客戶價值的提升，加強這類客戶的滿意度，提高他們轉(zhuǎn)向競爭對手的轉(zhuǎn)移成本，使他們逐漸成為公司的忠誠客戶。 各類客戶特征

11、分析： 重要保持客戶：這類客戶一般所乘航班的艙位等級（C）較高，最近乘坐過本公司航班（R 低），乘坐的頻率（F）或里程（M）也較高。他們是航空公司的價值客戶，是最為理想的客戶類型，對航空公司的貢獻最大，所占比例卻比較小。航空公司應(yīng)該優(yōu)先將資源投放到他們身上，對他們進行差異化管理和一對一營銷，提高這類客戶的忠誠度與滿意度，盡可能延長這類客戶的高水平消費。 各類客戶特征分析： 重要挽留客戶：這類客戶過去所乘航班的艙位等級（C）、乘坐頻率（F）或者里程（M）較高，但是較長時間已經(jīng)沒有乘坐本公司的航班（R 高）或是乘坐頻率明顯下降。他們客戶價值變化的不確定性很高。由于這些客戶衰退的原因各不相同，對常旅

12、客數(shù)據(jù)庫經(jīng)常進行清洗、掌握客戶的最新信息、維持與客戶的互動就顯得尤為重要。航空公司應(yīng)該根據(jù)這些客戶的最近消費時間、消費頻率的變化情況，推測客戶消費的異動狀況，根據(jù)客戶流失的可能性，列出客戶名單，重點拜訪或聯(lián)系，采取一定的營銷手段，以最有效的方式防范客戶流失，重新贏得客戶的心，延長客戶的生命周期。 客戶類別及其類型特點： 航空常旅客聚類分群分析客戶分類后，并不知道劃分出的每一組客戶的價值差別有多大，相對航空公司的重要性怎樣。利用 AHP 法分析得到的 LRFMC 各指標權(quán)重，結(jié)合各組客戶的 LRFMC 指標值，可以計算每一組客戶的客戶價值。根據(jù)航空公司資源的情況，可按照客戶價值的得分，將重要客戶

13、的比例進行適當調(diào)整。但是，不論這一比例怎么調(diào)整，資源都應(yīng)該優(yōu)先分配給價值最高的那部分客戶 模型評價及分析：結(jié)合航空公司客戶的特點，使用了對傳統(tǒng)RFM指標進行改進的LRFMC指標作為航空公司客戶分群的參數(shù)，并建立了客戶分群模型。并使用層次分析法，量化各指標的權(quán)重，為細分提供了可靠依據(jù)。影響細分的因素有很多，考慮到實用性、易操作性等原則，本例只是從客戶行為和客戶價值的角度來考慮航空公司常旅客的客戶分群問題。 營銷策略： 1. 會員的升級與保級 航空公司可在對會員升級或保級進行評價的時間點之前，對那些接近但尚未達到要求的較高消費客戶進行適當提醒甚至采取一些促銷活動，刺激他們通過消費達到相應(yīng)標準。 2

14、. 首次兌換 對接近但尚未達到首次兌換標準的會員，對他們進行提醒或促銷。 3. 交叉銷售 通過發(fā)行聯(lián)名卡等與非航空類企業(yè)的合作，使客戶在其他企業(yè)的消費過程中獲得本公司的積分，增強與公司的聯(lián)系，提高他們的忠誠度。 1. 基于聚類分析的航空常旅客價值客戶分群 2. 基于主成分分析的客戶價值分析 3. 客戶流失模型獲得一個新客戶，要在銷售、市場、廣告和人員工資上花費很多的費用，并且大多數(shù)新客戶產(chǎn)生的利潤還不如那些流失的老客戶多。客戶流失對利潤增長造成的負面影響非常大。應(yīng)用決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行航空公司客戶流失分析，找出有較高流失傾向的最有價值客戶群體，得出客戶流失規(guī)則。 航空老客戶流失狀態(tài)：流失、準流失、未流失 兩年乘機次數(shù)比小于0.5的客戶為流失，0.50.9則為準流失，大于0.9的客戶為未流失。 樣本選擇 覆蓋兩年內(nèi)多個航空公司老客戶的流失情況；以兩年內(nèi)老客戶情況的80%為訓練樣本，20%數(shù)據(jù)作為檢測樣本，建立客戶流失模型。 航空客戶流失模型總體流程 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 決策樹結(jié)構(gòu) 客戶流失評價矩陣 判斷一個流失預(yù)測模型是否可接受，通?？筛鶕?jù)其主要的性能指標如確認流失命中率、確認流失準確率來衡量。本問題中，經(jīng)銷商最感興趣的是流失客戶，其次是準流失客戶。一個未流失的客戶被分類為準流失或確認流失并