基于数据挖掘技术的航空公司会员客户价值研究

• 作 者: 陈延杰
• 出 处: 福州大学
• 发表日期: 2015年01期
• 关键词: 数据挖掘 客户价值 客户细分 客户流失

随着我国经济的发展与科技水平的不断提高,近年来,高铁动车的线路逐渐扩张并保持良好的发展势头,压缩了航空公司的市场份额。此外,市场的开放性程度进一步增大,一些世界级的航空公司也加入到我国航空客户的争夺战中。中国民航业正处在一个前所未有的、日益激烈的竞争环境中。在这样的背景下,各大航空公司对客户市场的维持与发展面临着越来越大的挑战。会员客户作为航空公司的生命线,对航空公司的发展是至关重要的。如果只是简单片面地对客户进行分析,将导致航空公司在市场竞争中举步维艰。利用数据挖掘技术对客户进行区分,并评估其价值和状态,将有助于航空公司保持竞争优势。因此,利用数据挖掘技术对航空公司会员客户价值的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文首先对客户价值以及航空业的客户分析研究现状进行了介绍,指出当前研究的不足之处,在此基础上提出本文的研究思路和主要内容。其次,简要介绍了客户价值相关理论和数据挖掘的概念、过程等基本理论,并针对本文所涉及的四种数据挖掘算法进行了简要的理论阐述。再次,结合航空公司的特点,从客户的当前价值、潜在价值、忠诚度价值三个方面出发,建立了航空公司会员客户价值评价指标体系。在此基础上,构建了客户细分模型和客户流失预测综合模型。其中,客户细分模型首先对客户进行分群,然后根据改进的客户价值细分维度进一步细分客户,并对每个客户群进行价值比较;客户流失预测综合模型是基于决策树客户流失预测模型和神经网络客户流失预测模型的预测结果与置信度建立的。最后,将各个模型用于某航空公司会员客户价值的实证研究,结果表明模型和方法均有效,能较好地识别不同客户群体、价值和状态,并具备较强的可操作性和可检验性。本研究结果有助于航空公司在以“客户为导向”的营销理念下进行营销和服务决策,优化企业资源配置,实现企业利润最大化。