航空公司客户价值分析
目录 一、背景 二、分析方法与过程 2.1数据抽取 2.2 数据探索分析 2.3 数据预处理 2.3.1 数据清洗 2.3.2 属性规约 2.3.3 数据变换 2.4 聚类分析 2.5特征分析 三、分析结果 四、模型应用 4.1会员的升级与保级 4.2首次兑换 4.3交叉销售 参考资料 一、背景 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客户流失、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服务是必须和必要的。目前该航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班积累,经加工后得到下图所示的部分数据属性定义信息。 需要根据这些数据实现以下目标。 对客户进行分类。 对不同的客户类别进行特征分析,比较不同类别客户的客户价值。 二、分析方法与过程 在客户分类中,RFM模型是一个经典的分类模型,模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体,从而分析不同群体的客户价值。在某些商业形态中,客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中,以上三项指标可以相应地变为下图中的三项:最近一次登录、登录频率、在线时长。