航空客运的客户细分研究
商业航空公司的客户细分和市场定位策略研究
建立完善的客户 细分体系：根据 客户的需求和行 为特征，将客户 划分为不同的细 分市场，为不同 的客户提供个性 化的产品和服务。
精准的市场定位： 根据市场需求和 竞争情况，明确 自身的市场定位， 制定相应的营销 策略和推广活动。
提高服务质量： 通过提高服务质 量，提高客户满 意度和忠诚度， 增加客户的重复 购买率和口碑传 播。
客户细分和市场定位策略的持续优化 深入了解客户需求，提高客户满意度 加强与同行业的合作与交流，共同推动商业航空的发展 关注新兴市场和客户需求的变化，及时调整策略
汇报人：XXX
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CONTENTS
商业航空公司 的客户细分
商业航空公司 的市场定位策 略
商业航空公司 客户细分和市 场定位的实践 案例
商业航空公司 客户细分和市 场定位的挑战 与对策
结论与建议
PART ONE
高端商务客户：高收入、高消费、 高需求，追求高品质服务
货运客户：货物运输需求，关注运 输成本和效率
竞争对手分析： 识别主要竞争 对手，分析其
优势和劣势
市场细分：根 据客户的需求 和行为特征， 将市场划分为 不同的细分市
场
目标市场选择： 确定公司要进 入的目标市场， 并制定相应的 市场定位策略
市场定位：明 确公司在目标 市场中的定位， 包括产品、价 格、渠道和服
务等方面
品牌名称和标 识：选择易于 记忆和辨认的
建立客户忠诚度的重要性
提高客户忠诚度的策略和方 法
商业航空公司如何实施客户 忠诚度培养计划
PART TWO
目标客户群体：高端商务旅客、政府官员、旅游者等
目标市场区域：国内主要城市、国际航线覆盖的城市
航空运输市场调研详尽分析航空运输市场的细分领域和机会
航空运输市场调研详尽分析航空运输市场的细分领域和机会航空运输市场是一个迅速发展且竞争激烈的行业。
在这个全球化的时代，航空运输业的重要性不言而喻，它成为了连接世界各地的桥梁，促进了各国之间的经济、文化和人员交流。
如何更好地了解航空运输市场的细分领域和机会，将有助于企业制定有效的发展战略并抓住市场机遇。
1. 航空客运细分领域航空客运是航空运输市场的核心领域之一，涵盖了商务舱、经济舱、包机航班等多个细分市场。
商务舱以高端商务乘客为主要服务对象，提供豪华舒适的乘坐环境和全方位的个性化服务，适应了商务人士对于高品质航空服务的需求。
经济舱则以普通民众为主要服务对象，提供相对实惠的票价和基本的旅行需求满足。
包机航班可以根据客户需求进行定制，满足特定人群的定制化出行需求。
2. 应用技术的航空运输细分领域随着技术的不断进步，航空运输市场也逐渐应用新技术来提升服务质量和客户体验。
例如，无人机快递服务的崛起，将航空运输与电子商务结合，实现了快递业务的高效和智能化。
此外，虚拟现实和增强现实技术的应用，为航空旅行带来了更加身临其境的体验，提供了更多的航空旅游机会。
这些应用技术的细分领域为企业提供了更多创新和发展的空间。
3. 航空货运细分领域航空货运作为航空运输市场的重要组成部分，也有着独特的细分领域和机会。
其中，冷链物流是一个备受关注的细分市场，主要用于冷藏货物的运输，如医药、食品等。
随着人们对高品质生鲜食材和医疗物品需求的增加，冷链物流市场有着巨大的潜力。
此外，特种货物运输和高价值物品运输也是航空货运的细分领域，需求量相对较小但市场利润较高。
4. 航空支持服务细分领域航空运输市场的细分领域不仅局限于运输领域本身，还包括了与之相关的支持服务市场。
例如，航空维修服务是一个重要的细分市场，提供飞机维修和检查、备件供应等服务。
此外，航空地勤服务、机场设备供应等也是航空运输市场的细分领域之一。
这些支持服务细分市场的发展与航空运输市场的发展密切相关，为企业提供了更多的商机。
A002-C-陈健林_航空客运的客户细分研究
2.3. 结果分析 ................................................................................................................... 15 • • • 第一类： ................................................................................................................ 15 第二类： ................................................................................................................ 16 第三类： ................................................................................................................ 17
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
The research of Air passenger Customer Segmentation Segmentation
Abstract: In recent years, customer relationship management (CRM) in many industries such as finance, telecommunications, e-commerce has been taken more and more attentions. Necessary conditions on any field in the CRM is the customer classification, using different management strategies for different types of customers. Currently customer relationship management is mainly based on RFM (Recency Frequency Monetary) model with clustering method of customer segmentation in data mining technology, however, firstly, the method to select only customer attributes in R (a consumer), F (frequency of consumption), M (spend) the three attributes of customer classification, since the influencing factors of customer behavior is diverse, the method only for the customers value, and not according to customers other than the value of consumption features such as the behavioral characteristics of more accurate and detailed classification; Secondly, using traditional clustering method can classify similar customer groups with the only global features while can not find categorize similar customer groups with effective local features. To solve the above problem, this paper based on the chi-square statistic and association rules an efficient dual clustering method, the method based on the chi-square statistic analysis set of attributes, and then DBSCAN algorithm based on density polyethylene groups class customers generally divided into high, medium and low third-class, and finally by the feature clustering algorithm customer behavior. The algorithm uses an aviation actual member data experiments show that the results of the of dual clustering algorithm proposed in this paper can be accurate and detailed to classify the aviation members, and can mine and analyze information to propose appropriate marketing strategies. Key words: Customer segmentation; Data mining; Attribute selection; DBSCAN; FP-growth;apriori; Biclustering
基于AHP的航空货运客户价值细分方法研究
基于ＡＨＰ的航空货运客户价值细分方法研究摘要：在资源有限的条件下，企业必须将资源投放到那些有利可图的客户上，因此有必要进行客户细分,对于处在激烈竞争环境中的航空货运尤其如此。
本文借鉴客户价值细分理论，以客户的当前价值和增值价值为细分依据，提出基于层次分析法的航空货运客户价值细分方法。
关键词：客户细分，航空货运，客户价值，层次分析法（AHP）所谓客户关系管理是指对公司和客户之间的交互活动进行管理[1]。
公司通过实施CRM，可以了解客户的需求，开发满足其需求的产品，从而保持客户关系，提高客户忠诚度，获得客户的长期价值，最终实现公司的利润最大化。
Reichheld和Sasser（1990）对美国9个行业的调查数据表明，客户保持率提高5%，行业平均利润增加幅度在25%—85%之间。
可见提高客户保持率将成为公司成功的最关键因素之一。
然而客户保持的目标并不是追求客户的零流失，也不是说最大化的客户保持率就等同于最大化的企业利润[2]。
企业应该将其有限的资源投放到那些有利可图的客户上才能够确保获得最大的收益。
因此有必要对客户细分。
所谓客户细分是指将一个大的客户群体划分成一个个小的客户群体的过程[3]。
Suzanner Donner认为：正确的客户细分能够有效地降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透。
客户细分的依据有很多。
目前被广泛认可和采用的细分依据为客户价值。
虽然国内外学者对客户价值和依据客户价值的客户细分做了大量的研究和探讨。
但主要集中在理论层面上，很少针对专门的行业展开讨论。
一、客户价值细分理论与航空货运客户(1) 客户价值细分理论:客户价值细分理论是基于客户价值生命周期利润进行客户细分的[5]。
它既包括历史利润，即到目前为止客户为企业创造的利润总现值；又包括未来利润，即客户将来可能为企业创造的利润总现值。
而通常情况下，企业真正关注的是客户的未来利润。
所谓客户价值ustomer Value，简称CV）是指企业在与客户交往过程中，从客户那里获得的总客户价值（Total Enterprise Value，简称TEV）与企业支付的总客户成本（Total Enterprise Cost，简称TEC）的差额。
基于数据挖掘的航空公司客户细分分析
基于数据挖掘的航空公司客户细分分析一、引言随着数据爆炸式增长和数据处理技术的发展，数据挖掘越来越成为人们关注的热点。
而在航空业，客户细分分析则一直是航空公司经营管理中的重要领域。
航空公司通过客户细分分析，可以精细化地管理、服务自己的客户，提高客户满意度，降低客户流失率，从而更好地经营自己的企业。
二、数据挖掘在航空客户细分分析中的应用1. 数据挖掘技术在航空客户细分分析中的意义航空公司客户数量众多，这些客户往往有着不同的旅行习惯、消费偏好、性别、年龄、职业等特点。
如何通过大量的客户数据进行细分，区分不同客户类型，提供更准确、个性化的服务，是航空公司客户细分分析所面临的挑战。
通过数据挖掘技术，可以对海量客户数据进行快速、准确的分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和关系，从而对客户进行深入挖掘和细分，精准识别出不同客户类型，为航空公司提供更好的决策支持。
2. 数据挖掘技术在航空客户细分分析中的应用案例航空公司通常通过客户行为数据、个人信息数据、交易数据等多个角度的数据来进行客户细分分析。
例如，航空公司可以通过挖掘客户行为数据，如预订时间、路线选择等，识别出不同的客户类型（如商务客户、休闲客户等），制定相应的服务、促销等措施，提高客户满意度。
又如，航空公司可以通过分析客户个人信息数据，如年龄、性别、职业等，识别出不同的客户群体，提供更加个性化、针对性的服务，从而增加客户忠诚度。
三、航空公司客户细分分析实践案例航空公司客户细分分析的实践案例有很多，以下以某航空公司为例进行讲解。
该航空公司依托自己的大数据资源和数据挖掘技术，通过对客户行为数据进行分析，识别出了不同的客户类型和客户旅行偏好。
该航空公司发现，高频次、高价值的客户往往更为注重舒适度、服务品质和行程便利性，因此，该航空公司针对这一客户细分群体推出了“贵宾休息室”服务，并在VIP待遇、行李服务等方面进行了升级优化。
而对于一些购票价格敏感度较高的客户，该航空公司则根据其航程偏好及预订时间，制定出了专属的促销活动，吸引这一客群的关注和消费。
基于大数据的航空公司客户分类与分析
基于大数据的航空公司客户分类与分析航空公司作为服务行业的重要组成部分，其客户群体的分类和分析对于航空公司的市场定位、运营管理和营销策略制定具有重要意义。
在当今大数据时代，航空公司可以充分利用大数据技术和分析方法来对客户进行分类和分析，从而更好地满足客户需求，提升客户满意度和企业竞争力。
一、数据来源及采集航空公司客户分类和分析的首要任务是收集高质量的数据，并将其整合成可用于分析的数据集。
航空公司可以从以下途径获得客户数据：1.订票信息：通过航空公司的网站、手机应用或代理商平台，收集乘客订票的相关信息，例如乘客姓名、年龄、性别、联系方式、航班选择、出行目的等。
2.票价信息：根据不同航线、时间和舱位的票价数据，了解不同客户对于价格的敏感度和支付能力。
3.会员信息：对于有会员制度的航空公司，通过会员注册信息、积分记录、会员等级等数据，了解更多客户特征和消费偏好。
4.旅行行为信息：通过乘客登机信息、行李托运信息、乘客座位选择、机上购物餐饮消费记录等，了解客户的具体行为和消费习惯。
二、基于大数据的客户分类方法航空公司可以通过大数据分析技术，采用以下方法来对客户进行分类：1.基于消费行为的分类：通过分析客户的购票行为、消费金额、购票频次等指标，将客户划分为高消费客户、低消费客户和中等消费客户。
2.基于航班偏好的分类：通过分析客户选择的航班、出发地和目的地、舱位等信息，将客户划分为常旅客、商务旅客、度假旅客等不同类型。
3.基于乘客特征的分类：通过分析客户的年龄、性别、职业、国籍等特征，将客户划分为不同人群，例如家庭客户、商务客户、旅游客户等。
4.基于旅行目的的分类：通过分析客户的出差、旅游、探亲等目的，将客户划分为不同旅行目的的客户，为航空公司提供更加个性化的服务。
三、大数据客户分析的价值基于大数据的客户分类和分析具有以下价值：1.精准营销：通过对客户进行细分和分类，航空公司可以针对不同类型客户的需求和偏好制定相应的营销策略，推出个性化的产品和服务，提升客户满意度和市场份额。
基于机器学习的航空公司客户细分研究
基于机器学习的航空公司客户细分研究在当今数字化的时代，航空公司的客户细分变得日益重要。
客户细分是指根据客户的需求、习惯以及贡献度等因素，将客户分成不同的类别。
这样航空公司能够更好地满足客户需求，提高客户体验，从而提高市场份额和盈利能力。
传统的客户细分通常是基于人工经验，将客户分成几个主要类别，例如：商务旅客、度假旅客、团队旅客等等。
这种方法虽然简单易行，但是在面对数量庞大的客户时往往难以满足客户需求。
而基于机器学习的客户细分方法则可以更好地应对客户数量众多的情况。
机器学习是人工智能的一部分，其通过学习数据模式，自动分析数据，从而产生预测结果。
在航空公司客户细分中，机器学习可以自动识别客户群体和其需求模式。
在此过程中，机器学习的三个主要步骤是数据收集、数据清洗和数据分析。
第一步是数据收集。
在客户细分中，收集数据非常关键。
例如，我们可以收集客户的性别、年龄、地理位置、乘机频率、票价等数据。
这些数据能够帮助我们更好地识别客户需求，从而更好地进行客户细分。
第二步是数据清洗。
在机器学习过程中，数据质量非常重要。
如果数据存在噪声或者错误，就会导致机器学习的结果不准确。
因此，需要对数据进行清洗和预处理。
例如，我们可以通过数据异常检测、数据错误校验、数据缺失值处理等方式清洗数据。
第三步是数据分析。
在这一步中，需要选择合适的机器学习算法来进行分析。
常用的机器学习算法包括聚类算法、决策树算法、支持向量机算法等等。
这些算法能够将客户分成不同的类别，并提取客户需求模式，从而更好地实现客户细分。
在进行机器学习客户细分时，需要注意以下几个方面：1.数据质量：确保数据的准确性和完整性。
2.算法选择：选择适合的机器学习算法，根据不同的数据特征来选择算法。
3.模型训练：为了得到更好的结果，需要对数据进行模型训练和优化。
4.结果解释：机器学习的结果需要经过解释和实践验证，在进行决策时需要注意结果的可解释性。
使用机器学习进行客户细分可以帮助航空公司更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，进而转化为销售。
基于四维顾客价值的航空客运市场细分模型研究
Ｋ ｏ ｔ ｌ ｅ ｒ 四维顾 客总价值 角度构 建航 空客运 市场 细分模 型 ； 继 而形 成施 测 问卷 ， 获取样 本数据 ； 将 因子 分析 与经典 的 Ｋ — Ｍｅ ａ ｎ ｓ
相 结合 ， 最终获得 四类差距明显的子 市场 。研 究结果表 明 ， 依据构 建的市场细分模型能够获得较 为满意的市场细分结果 ， 验
成 为企 业 唯 一 的组 织 原则 ； Ｈ ｏ ￣ ｔ ｅ ｄ ｅ （ １ ９ ９ ９ ） 明确 认 为 ， 市 场 细分 过程 中 ， 以与顾 客 相关 的变量 为 市场 划 分
依据将会极大地增加营销策略 的有效程度口 ； 同时在 日 益 以顾客为导向的市场 中， 微观的市场细分变量（ 如 顾客行为变量等） 更具动态性也更能反映市场的变化 Ｈ ａ ｓ ｓ ａ ｎ 等， ２ ０ ０ ３ ） ］ 。 目前 ， 针 对航 空 客运 特定 市 场 的细 分 ， 最 为普 遍 的航 空客 运 市场 细分 方式 依 旧是 根据 传 统 的细分 变量
Hale Waihona Puke ｌ 市 场 细 分 方 法 简 介
随着市场结构 由卖方市场 向买方市场 的转变 ， 企业在产 品生产与营销过程中 日益青 睐并看重价值创 造与传递过程 ， 更为注重构建与顾客的长期关系（ Ｋ ｏ ｔ ｌ ｅ ｒ ， １ ９ ９ ４ ） …， Ｗｅ ｂ ｓ ｔ ｅ ｒ （ １ ９ ９ ７ ） 倡导合理的价值定位应当
（ １ ９ ９ ５ ） 指 出： 由于旅客偏好在某一群体内的差异性变大 ， 传统的航空客运市场细分方式已不再适用陋 。Ｔ ｅ ｉ — ｃ ｈ ｅ ｒ ｔ （ ２ ０ ０ ８ ） 等便对旅客市场根据座位等级划分为休 闲旅客和商务旅客的做法提出质疑 ， 利用潜在类别模
型 验证 该 方 法 的不 精 确性 。更 为新 近 的 国外 航 空客 运 市场 细 分 主要集 中于利 用 聚类 或 服务 量 表 的方法
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2.1. 总体流程 ..................................................................................................................... 6 2.2. 具体步骤 ..................................................................................................................... 7 • • • 步骤一：数据预处理 .............................................................................................. 7 步骤二：群体聚类 .................................................................................................. 9 步骤三：行为特征聚类 ........................................................................................ 15
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告目1. 2.录
挖掘目标 ........................................................................................... 6 分析方法与过程................................................................................ 6
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聚类，采用基于了基于 apriori 的双聚类和 FP-growth 的双聚类。 步骤四：结果分析，挖掘最终聚类结果中的信息并提出相应的营销策略。
2.2. 具体步骤
• 步骤一 步骤一：数据预处理
A. 数据简化
数据简化在对挖掘任务和数据本身内容理解的基础上，寻找依赖于挖掘目标的表达数据的 有用特征，以缩减数据规模，从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度地精简数据量。 针对数据库中的属性进行属性选择 .
[1]
B. 研究方向与分类 研究方向与分类属性选择 分类属性选择
针对不同的经营策略，评价标准往往是不同的，因而客户细分的结果也不同。本文以航 空公司营业额为研究背景，选择总售票价为分类属性 （为原始数据中提供第一年和第二年 的售票价的和） ，并基于此分类属性进行属性选择
评委签名： 评委签名：
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航空客运的客户细分研究
摘 要：近年来，客户关系管理（CRM）在金融、电信、电子商务等许多行业内受到了越 来越高的重视。而对 CRM 中任何领域的研究必需条件就是对客户进行分类，从而对不同类型 的客户分别采用不同的管理策略。当前的客户关系管理主要基于 RFM(Recency Frequency Monetary)模型用数据挖掘技术中的聚类方法对客户细分，但是，第一方面，该方法只选择客 户属性中的 R(最近一次消费)、F(消费频率) 、M(消费金额)这 3 个属性对客户进行分类，而 客户的消费行为的影响因素是多样的，所以该方法只能对客户进行价值分类，并不能根据价 值以外的客户消费特征比如行为特征进行更精确和细致的分类；第二方面，使用传统的聚类 方法只能对全局特征相似的客户群体进行分类，并不能有效对局部特征相似的客户群体进行 分类。针对以上问题，本文基于卡方统计量和关联规则提出了一种高效的双聚类方法，该方 法基于卡方统计量得到多个有分析意义的属性集，进而基于密度的 DBSCAN 算法进行群体聚类, 将客户大体上分为高，中，低三等，最后分别由算法进行客户行为特征聚类。该算法使用实 际的某航空会员数据进行实验，实验表明，本文提出的双聚类算法的结果能够精确和细致的 对航空会员进行分类，并挖掘和分析其中的信息提出相应的营销策略。 关键词： 关键词：客户细分；数据挖掘；属性选择；DBSCAN；FP-growth；apriori；双聚类
太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
题 队 成
目 长 员
航空客运的客户细分研究 陈健林 肖宇,吴晓声
学校(院系)华南师范大学物理与电信工程学院 指导教师 完成时间 薛云
2013 年 4 月 20 号
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综合评定成绩： 综合评定成绩：
评委评语： 评委评语：
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The research of Air passenger Customer Segmentation Segmentation
Abstract: In recent years, customer relationship management (CRM) in many industries such as finance, telecommunications, e-commerce has been taken more and more attentions. Necessary conditions on any field in the CRM is the customer classification, using different management strategies for different types of customers. Currently customer relationship management is mainly based on RFM (Recency Frequency Monetary) model with clustering method of customer segmentation in data mining technology, however, firstly, the method to select only customer attributes in R (a consumer), F (frequency of consumption), M (spend) the three attributes of customer classification, since the influencing factors of customer behavior is diverse, the method only for the customers value, and not according to customers other than the value of consumption features such as the behavioral characteristics of more accurate and detailed classification; Secondly, using traditional clustering method can classify similar customer groups with the only global features while can not find categorize similar customer groups with effective local features. To solve the above problem, this paper based on the chi-square statistic and association rules an efficient dual clustering method, the method based on the chi-square statistic analysis set of attributes, and then DBSCAN algorithm based on density polyethylene groups class customers generally divided into high, medium and low third-class, and finally by the feature clustering algorithm customer behavior. The algorithm uses an aviation actual member data experiments show that the results of the of dual clustering algorithm proposed in this paper can be accurate and detailed to classify the aviation members, and can mine and analyze information to propose appropriate marketing strategies. Key words: Customer segmentation; Data mining; Attribute selection; DBSCAN; FP-growth;apriori; Biclustering
2.3. 结果分析 ................................................................................................................... 17 • • • 第一类： ................................................................................................................ 17 第二类： ................................................................................................................ 18 第三类： ................................................................................................................ 19