大数据与航空企业用户细分

大数据与航空企业用户细分

早在2011年，IBM公司就发表了《2020年的航空业：替代化与商品化——全球航空业不能忽视的两个发展趋势》的报告，其在报告中提出，替代化与商品化是未来航空业的两大趋势。

替代化，即随着其它旅行方式的出现，尤其是高速铁路的扩张，旅客可以选择更廉价、时间损失更少的出行方式代替航空旅行；商品化，即旅客会发现不同航空公司的产品几乎没有差异，或者不愿意为他们已知的微小差异额外支付。

在这两种趋势下，航空企业必须使自己的产品和服务保持同竞争者之间的差异性，并将这种差异性传递给旅客，让其感知到并且愿意为差异化的体验买单甚至是支付高价格。

为了实现这种差异化，航空企业需要有针对性地细分旅客的特定需求，使产品和服务尽可能针对特定的目标客户，甚至是提供完全定制化的个体服务。

在过去，航空企业往往采用数据分析和专家评定结合的方法，对用户进行分群，构建出大致可以区分旅客群体的模型结构。这种方法在过去不失为一种有效的解决办法。但是它不可避免存在一定的缺陷，例如数据样本小，无法反应动态的旅客行为（旅客价值成长及旅客流失）以及无法做到精准定位到个体等。

但是在大数据时代，航空企业的旅客细分，会有质的飞跃。首先，航空业电子直销渠道，可以保留用户的访问记录，记录旅客的购买时间、购买频次、购买舱位以及浏览习惯等行为信息；用户的信息数据库，可以收集和存储用户的年龄、爱好、职业甚至是社交圈子等人口统计学信息；如果航空企业还能做到保留用户的态度信息（用户评价、用户抱怨、用户投诉、用户满意度参评等），那基本上可以做到对用户的精准刻画，并且能够在动态的数据中，监控旅客的价值成长并做出流失预警。

总之，通过对旅客购买数据、行为数据、态度数据以及人口统计学数据的收集、存储、动态监控和可视化分析，航空企业完全可以做到实现对旅客的特征描述，可以做到细分群体，可以做到个性化定制服务。

另外，如果航空企业善于把握异业合作，可以通过第三方，例如和银行发行联名卡并且共享用户的刷卡消费数据，可以对用户的价值定位以及生活形态做更加细致的区分，并且能够更加准确地为其做产品的定制化服务。

当然用大数据分析实现客户的分群也有自身的局限，它需要航空企业在各个渠道间打通环节，共享数据，更需要大力发展电子直销渠道。因为电子直销渠道的旅客有自己的特点，和传统渠道旅客的购买习惯及行为方式会存在一定的差异，所以用电子直销渠道的用户信息分析出的结果，不一定适用于其他渠道的旅客。当然如果电子直销比例较高，用户群体庞大，并且新用户增长较快，那么直销渠道的客户特征分析和客户细分结果，可以对其他渠道旅客行为分析提供很大的借鉴。

总之，大数据背景下，航空企业旅客细分，有更多科学的方法和手段，也能实现动态化的客户关系管理，可以将客户生命周期、客户价值管理、客户流失预警等先进管理理念落到实处，并能实现精确定位个体用户。尽管大数据实现的过程比较复杂，对分析工具要求以及分析人员专业要求比较高，但是其价值不容忽视，前提投入和建设的回报比一定是会令人惊讶的。