航空客户价值分析

1、背景与挖掘目标

随着信息时代的到来，企业的营销重心逐渐由产品导向转向以客户为核心，而客户关系管理中的核心议题在于如何对客户进行有效分类。

在当前市场激烈竞争的环境下，构建科学合理的客户价值评估体系，对客户群体进行划分，并深入分析各类客户的价值差异，从而制定针对性的营销策略并提供个性化服务已成为必要且有效的手段。目前该航空公司已收集了大量会员档案信息及航班乘坐记录，并已完成数据的初步处理工作。基于这些数据，需实现以下目标：

1）依托航空公司的客户数据资源，开展客户分类工作。

2）针对不同类别的客户群体进行特征分析，比较其价值差异。

3）依据客户的实际价值水平，为不同类别客户提供定制化服务，并设计相应的营销方案。

2、分析方法与过程

本案例选取了五个关键指标作为航空公司识别客户价值的依据：客户关系持续时间L、消费间隔R、消费频次F、飞行里程M以及折扣系数的平均值C，并将这些指标统称为LRFMC模型。对于航空公司的LRFMC模型而言，若采用传统RFM模型中常用的属性分箱方法虽可识别出高价值客户群体，但会导致细分层级过多，进而增加精准营销的成本。因此，在本案例中选择聚类方法来识别客户的实际价值。通过对LRFMC模型中的五个指标实施K-Means聚类分析，从而准确识别出最具价值的客户服务对象。

3、航空客运信息挖掘主要步骤：

1）从航空公司的原始数据库中分别提取历史数据