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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汇报人：XXX
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
航空业的客户行为分析
航空业的客户行为分析在现代社会，航空业成为了人们出行的重要方式之一。
随着航空业的快速发展，对于客户行为的研究变得愈发重要。
本文将对航空业的客户行为进行分析，以期深入了解客户的需求和行为特点。
一、消费决策过程消费决策过程是客户在选择航空服务时所经历的五个阶段，即需求觉察、信息搜索、评价和判断、购买决策以及后购买行为。
首先，需求觉察阶段是指客户对旅行需求的意识，例如出差、度假或探亲等。
然后，客户会进行信息搜索，主要通过互联网、口碑传播和航空公司官方渠道获取相关信息。
在评价和判断阶段，客户会考虑价格、航班安排、服务质量等因素。
接下来是购买决策，客户会根据之前的评价和判断做出购买航空服务的决策。
最后，在后购买行为阶段，客户会评估他们的购买决策是否符合预期，从而对航空公司的服务质量和满意度进行反馈。
二、客户偏好和需求了解客户的偏好和需求是航空公司提供个性化服务的关键。
客户的偏好可以通过收集和分析大数据得出，包括目的地选择、航班时间、座位类型等。
此外，客户的需求也是航空公司需要重视的因素，例如空中餐食、座椅舒适度、娱乐设施等。
航空公司可以通过调查问卷、用户反馈等方式获取客户的偏好和需求，并针对性地改进产品和服务。
三、客户忠诚度客户忠诚度是航空公司衡量客户关系强弱的指标，也是客户继续选择航空服务的重要因素。
忠诚的客户会频繁选择同一家航空公司的服务，给予正面的反馈和口碑传播，从而对航空公司形成良好的品牌形象。
航空公司可以通过提供优质的服务、个性化的营销和忠诚度计划等方式增加客户忠诚度。
四、影响因素航空行业的客户行为受到诸多因素的影响。
首先是个人因素，包括客户的性别、年龄、职业等。
不同的人群会对航空服务有不同的需求和偏好。
其次是社会因素，如家庭、同伴和社会文化背景等。
社会因素会影响客户的旅行动机和选择。
最后是市场因素，包括价格、竞争对手、促销活动等。
市场因素会对客户的购买决策产生重要影响。
五、客户满意度客户满意度是航空公司评估服务质量的重要指标。
基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略
基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略航空公司作为服务性行业，客户需求差异化明显且竞争激烈。
为了满足不同客户群体的需求，并制定针对性的营销策略，航空公司可以利用聚类分析对客户进行细分。
本文将探讨基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略。
首先，航空公司需要收集大量的客户数据，包括个人信息、消费行为、航班偏好等。
接下来，将这些数据输入到聚类分析模型中，通过聚类算法将客户划分为具有相似特征的群体。
常用的聚类算法包括K-means和层次聚类等。
基于聚类分析的结果，我们可以将客户细分为不同的群体。
例如，可以将客户分为商务旅客和休闲旅客两大类。
商务旅客通常需要频繁出差，对航班时间和服务质量要求较高；而休闲旅客则更注重价格和行程的灵活性。
此外，还可以根据客户的购买力和消费水平进行细分，例如高消费客户和低消费客户。
在细分客户群体的基础上，航空公司可以制定相应的营销策略。
以商务旅客为例，可以通过提供更多的商务舱座位、灵活的航班时间和优质的服务来吸引他们。
与此同时，还可以加强与高端酒店的合作，提供一站式的商务旅行服务。
对于休闲旅客，航空公司可以通过降低票价、推出旅游套餐和增加航班频次等方式来吸引他们。
此外，还可以针对不同的休闲旅客群体提供不同的促销活动，例如针对家庭旅客的亲子优惠、针对情侣旅客的情侣套餐等。
对于高消费客户，航空公司可以推出会员制度，给予他们更多的积分和专属服务。
与此同时，还可以通过提供豪华的机舱设施、个性化的餐食和增值服务等方式来满足他们的需求。
对于低消费客户，航空公司可以通过降低票价、提供经济舱折扣或增加航班频次等方式来吸引他们。
此外，还可以通过与合作伙伴（如租车公司、酒店等）的联动促销、增值服务等方式增加其购买意愿。
在制定营销策略时，航空公司还应考虑客户的生命周期价值，即客户在整个购买过程中的潜在价值。
在推出促销活动时，应结合客户的购买习惯和偏好，采用精准的定向营销策略，提高客户的忠诚度和转化率。
基于大数据的航空客户细分与精准营销研究
基于大数据的航空客户细分与精准营销研究航空公司是一个具有庞大客户基础的行业，在市场竞争激烈的环境中，如何有效地细分和精准地营销航空客户成为了航空公司争夺市场份额的关键。
随着大数据技术的发展和应用，基于大数据的航空客户细分与精准营销研究变得更加重要和可行。
航空公司通过对大数据进行分析，可以了解到客户的出行习惯、偏好、需求和价值，从而将客户细分成不同的群体，实施精准化的营销策略。
以下将从航空客户细分和精准营销两个方面进行研究与探讨。
首先，基于大数据的航空客户细分是实现精准营销的基础。
航空公司可以通过大数据分析客户的交易记录、出行情况、购票渠道、消费行为等多方面的数据，从中挖掘客户的特征和需求。
对于商务旅客，航空公司可以根据其经常出行的目的地和舱位需求，提供特殊的服务和优惠政策，以增加其忠诚度和满意度。
对于度假旅客，可以根据其出行偏好和心理需求，提供相应的产品和服务，如景点门票优惠、酒店推荐等。
对于经济旅客，航空公司可以通过定价和机位分配等方式，满足其价格敏感度和需求稳定性。
其次，基于大数据的航空客户精准营销可以提升航空公司的市场竞争力和盈利能力。
通过大数据分析客户的特征和需求，航空公司可以精准地推送个性化的营销活动和服务，增加客户的转化率和忠诚度。
例如，航空公司可以根据客户的购票的时间、地点和个人偏好进行个性化的价格优惠，吸引客户购买机票。
再如，航空公司可以通过积分兑换、会员专属服务等方式增加客户的粘性和满意度，使其成为忠实的重复消费者。
同时，通过大数据分析客户的价值和潜力，航空公司可以对不同客户群体制定不同的市场策略和投资方向，从而提高客户的价值和公司的盈利能力。
然而，在基于大数据的航空客户细分与精准营销中，也存在一些挑战与问题需要解决。
首先，大数据的采集、整理和分析需要大量的计算资源和技术手段，航空公司需要建立完善的数据采集和管理体系，培养专业的数据分析人才。
其次，保护客户的隐私和数据安全是一个重要的问题，航空公司需要加强数据安全管理和法律合规，确保客户的个人信息不被滥用或泄露。
航空市场细分了解航空业中不同市场细分的商机和挑战
航空市场细分了解航空业中不同市场细分的商机和挑战航空业作为一项关键的交通运输行业，涉及到各个方面的市场细分。
了解航空业中不同市场细分的商机和挑战对于相关行业从业者以及投资者都至关重要。
本文将探讨航空市场的几个主要细分领域，并分析其中的商机和挑战。
一、国内航空市场国内航空市场是指航空公司在国内经营的市场，主要服务于国内旅客和货物的运输需求。
随着中国经济的快速增长和人们生活水平的提高，国内航空市场迅速扩大。
这为航空公司带来了巨大的商机。
商机：1. 客运需求增加：随着人们对旅游和出行的需求不断增加，国内航空市场逐渐成为主要的交通工具之一。
航空公司可以通过增加航线、机队扩容等方式满足不断增长的客运需求。
2. 货运需求潜力巨大：随着电商的发展和消费者需求的变化，货运需求也在不断增加。
航空货运能够提供快捷、安全的物流服务，航空公司可通过开辟更多的货运航线来满足市场需求。
挑战：1. 市场竞争激烈：国内航空市场竞争激烈，涉及到了多家航空公司的竞争。
航空公司需要提供更加优质的服务和更具竞争力的票价，同时还要保持盈利能力。
2. 航空安全问题：航空业作为一项高风险行业，航空安全问题一直是行业面临的重要挑战。
航空公司需要加强安全管理，不断提高安全水平，以确保航班的安全度过可能的危机。
二、国际航空市场国际航空市场是指航空公司在境外经营的市场，主要为国际旅客和货物提供服务。
国际航空市场的发展受到国际政治、经济等因素的影响，同时也存在着独特的商机和挑战。
商机：1. 国际旅游需求增加：随着全球化和人民生活水平的提高，国际旅游需求有着稳定的增长。
航空公司可以通过开辟更多的国际航线，提供多样化的旅游服务，满足旅客的需求。
2. 国际货运增长：全球贸易的发展带来了国际航空货运的增长。
航空公司可以通过与跨国公司合作、开辟贸易航线等方式提供专业的国际货运服务。
挑战：1. 国际法规和政策限制：不同国家之间的法规和政策差异，对国际航空公司的经营提出了一定挑战。
模型-基于旅客行为的航空旅客细分模型研究及其实现
December, 2011承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进 行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致 谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位 或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部 分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本承诺书）
customerbehaviorcustomersegmentationclusteringdbscankernelparallelclustering南京航空航天大学硕士学位论文iii目录第一章绪论11研究背景12研究目的和意义13国内外研究现状131客户细分的研究现状132客户细分的应用现状133航空旅客细分的研究现状14课题来源15本论文的主要内容和结构安排第二章航空旅客细分理论和方法研究21客户细分211客户细分理论概述212客户细分方法概述213基于客户行为的客户细分方法比较22数据挖掘技术在客户细分中的应用23航空业现有的细分方法及问题1024基于旅客行为的航空旅客细分模型构建11241航空旅客细分流程11242基于航空旅客行为的航空旅客细分模型设计12243基于航空旅客行为细分模型的算法确定1325小结14第三章基于核的dbscan算法1531dbscan算法1532核函数的基本特征16321特征空间核及积特征16322mercer定理与再生核1833核聚类方法1934航空旅客相似性度量1935基于核的dbscan算法描述20基于旅客行为的航空旅客细分模型研究及其实现iv36实验分析
Keywords: Customer Behavior, Customer Segmentation, Clustering, DBSCAN, Kernel, Parallel Clustering
基于数据挖掘的航空公司客户关系管理研究
基于数据挖掘的航空公司客户关系管理研究一、绪论航空公司作为服务行业的代表，客户关系管理一直是其重要的管理领域。
随着数字化时代的到来，航空公司已经开始将数据挖掘技术应用于客户关系管理中，以优化客户体验、提升运营效率和降低成本。
本文将围绕航空公司客户关系管理的数据挖掘应用展开探讨。
二、基于数据挖掘的航空公司客户关系管理模型航空公司客户关系管理模型通常包括客户细分、客户预测和客户开发三个环节。
数据挖掘技术可以帮助航空公司更精确地完成这些环节中的任务。
1.客户细分航空公司常用的客户分群方法有基于消费行为的、基于社会经济因素的、基于运营数据的等。
基于消费行为的客户分群是一种较为常见的方法，该方法可以将客户按照其消费行为（如飞行里程、消费金额、旅行频率等）进行分类，确定客户的价值，以便为其提供个性化的服务。
2.客户预测利用数据挖掘技术可以预测客户行为，如客户是否会购买某个产品、是否会放弃某个服务等。
基于这些预测可以制定针对性的营销策略，提高销售额和客户忠诚度。
3.客户开发数据挖掘技术可以帮助航空公司发现具有潜力的客户并制定开发计划。
一种常见的方法是基于关联规则挖掘，根据购买行为发现相关产品或服务之间的关联性，为客户推荐相关产品或服务。
三、基于数据挖掘的客户关系管理案例分析以某航空公司为例，该公司将数据挖掘技术应用于客户关系管理中，取得了良好的效果。
该公司先对客户进行细分，将客户分为高价值客户、普通客户和低价值客户三类。
然后针对不同类别的客户设计了不同的服务和优惠，比如对高价值客户提供积分累计和升级服务等；对普通客户提供早餐赠送等优惠；对低价值客户则通过推送打折信息等方式尝试提高客户忠诚度。
此外，该公司还通过数据挖掘预测了部分客户可能会出现流失的情况，并采取相应措施争取挽留客户。
同时，该公司还通过挖掘客户航班时刻和日期信息，为客户推荐符合其行程的产品和服务。
四、结论与展望随着数据挖掘技术的不断发展，航空公司客户关系管理也将更加精准和细致，为客户提供更加优质的服务。
基于机器学习的航空客户分群研究
基于机器学习的航空客户分群研究航空行业是现代化社会不可或缺的一部分，快速发展的航空业需要精准的客户分析和细分，以便更好地满足不同客户群体的需求。
机器学习技术在这方面发挥着重要的作用，可以帮助航空公司进行客户分群研究，提高市场竞争力和客户满意度。
本文将介绍基于机器学习的航空客户分群研究的方法和应用，并讨论其意义和挑战。
机器学习是一种通过数据训练和学习的人工智能技术，它可以自动发现数据中的模式和规律。
在航空客户分群研究中，机器学习可以利用大量的客户数据进行训练和分析，实现客户的细分和个性化推荐。
具体而言，基于机器学习的航空客户分群研究包括以下几个步骤。
首先，需要收集大量的客户数据，包括客户的个人信息、购买记录、行为偏好等。
这些数据可以通过航空公司的会员系统、购票系统等进行获取。
获取的数据应该包含多个维度的信息，以便更全面地了解客户的特征和行为。
然后，需要对收集到的数据进行预处理和清洗。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，并进行数据转换和标准化。
清洗后的数据能够更好地反映客户的实际情况，减少了噪声和错误的干扰。
接下来，需要选择合适的机器学习算法进行客户分群。
常见的算法包括K-means聚类算法、层次聚类算法和DBSCAN密度聚类算法等。
这些算法可以根据客户的特征和行为将其划分到不同的群组中。
选择合适的算法要考虑算法的计算复杂度、聚类结果的可解释性和效果评估等因素。
在进行机器学习算法之前，还需要对数据进行特征选择和降维。
这可以通过统计分析、相关性分析和主成分分析等方法来实现。
特征选择和降维可以减少数据的维度，提高算法的效率和准确性。
在选择了合适的机器学习算法并进行特征选择和降维之后，可以开始进行模型训练和客户分群。
在训练过程中，机器学习算法将根据已有的客户数据学习到模式和规律，并生成客户群组。
生成的客户群组可以根据不同的目标和需求进行调整和优化，以便更好地满足航空公司的市场定位和运营策略。
最后，需要对客户群组进行评估和验证。
浅谈民航业顾客的特点和分类
浅谈民航业顾客的特点和分类引言民航业作为现代交通运输的重要组成部分，一直以来受到广大顾客的关注和利用。
然而，不同的顾客在其旅行需求、服务要求和行为特点上存在较大差异。
本文将从顾客的角度出发，对民航业的顾客特点和分类进行浅谈。
顾客特点1. 多样化需求民航业顾客的需求是多样化的。
部分顾客主要追求便捷与效率，希望能够快速准时地到达目的地；而另一些顾客则更加注重舒适度和服务质量，更倾向于享受高端服务和舒适的旅行体验。
此外，一些顾客可能还有特殊需求，如携带宠物、需要特殊饮食等。
2. 差异性消费能力民航业顾客的消费能力存在差异。
一方面，有些顾客拥有较高的消费能力，可以选择高端的头等舱或商务舱服务；另一方面，也有许多消费能力较低的顾客，只能选择经济舱或廉价航班。
3. 偏好多样性不同的顾客在航班偏好方面也存在多样性。
有些顾客更喜欢直达航班，以减少中转时间和飞行里程；而另一些顾客则更喜欢选择价格较低的转机航班。
此外，有些顾客对航空公司品牌和声誉有较高的关注度，而另一些顾客则更加注重票价和促销活动。
顾客分类1. 商务旅客商务旅客通常是指那些出差或商务目的出行的顾客。
他们通常具备较高的消费能力，对舒适度和服务质量要求较高。
商务旅客通常会选择商务舱或头等舱服务，以满足其专业需求和身份地位。
2. 旅游度假者旅游度假者是指那些出于休闲度假目的而进行航空旅行的顾客。
他们通常关注旅行体验和舒适度，更注重景点选择和旅游服务。
旅游度假者选择经济舱或舒适型舱位，对机票价格和航班的时间灵活性较为敏感。
3. 探亲访友者探亲访友者指那些因家庭原因而进行航空旅行的顾客。
他们通常对航程的时间灵活性有较高的要求，以满足返乡探亲的需求。
探亲访友者的消费能力和对服务质量的要求各不相同，有些顾客可能会选择经济舱，而有些则会选择更加舒适的服务。
4. 学生和青年旅客学生和青年旅客是指那些正在求学或青年时期进行航空旅行的顾客。
他们通常对机票价格较为敏感，倾向于选择高性价比的航班。
基于常旅客数据库的航空公司客户细分方法研究
基于常旅客数据库的 航空公司客户细分方法研 究
较少的业务机会 ，表 明该 客户 价值 较低。 因 此 ，ＲＦ 模 型 可 以 帮 助 企 业 决 定 向谁 Ｍ 促销，采用最 优化的营销手段来获取和保 留最有 价值的客户，避 免投 资到效果 很差 罗亮生 张文欣 南京航空航天大学 民航 学院 江苏南京 ２ Ｏ １ １ Ｏ ６ 的 客户 身上 ，吸 引高 价 值 客 户 ，并 以此来 增 进 客 户忠 诚 。 Ｌｕ和 Ｓ ｉ ｉ ｈ ｈ提 出了 运 用 ＡＨＰ （ 次 层 中 国 民航 总 局科 技 基金 资助 项 目，编 号 ：２ ０ Ｍ Ｈ ０ ２ ０６ ｇ Ｄ ６３ 分 析法 ） 型 预测 ＲＦ 权 重 并 应 用 Ｋ一均 模 Ｍ 值 聚类 法 对 客 户 进 行分 类 ，分 析 各 类 客户 费方面 简单明了地区分客户等级 。但是 ， 的 等级 ，并结 合 指 标权 重 对 各 类 客户 进行 【 文章摘要 】 这样的细分方式比较粗糙 ，不能明确各级 客 户价 值 比较 分析 。国 内的 许 多学 者 借 鉴 根据 航 空 公 司服 务 营销 的具 体 特 点 客 户 的 不 同特 征 和需 求 ，不 利于 实现 更 加 此 方法 ，结 合各 行 业 的 不 同特 点 ，在 电信 及其常旅客数据库 的信 息，本文探讨 了 等 几个 行 业 建 立 了客 户 细分 的模 型 。研 究 适 用于航 空公 司客 户细 分的 方法和 参 精 准 化 的营 销 。 证 明 ，基 于 权 重 的 Ｒ Ｍ 方法 是 一 种 有 效 Ｆ 数 ，并 对航 空 公 司客 户 细 分的 具体 步骤
四 、航 空公司客 户细 分的具 体步骤
１ 主 要 分 析 方 法 （） 次 分 析 法 。层 次分 析 法 （ ａｙ １层 Ａｎ ｌ ｔ ｉ Ｈｉｒ ｒｈ ｒｃｓ ，简 称 ＡＨＰ法） ｃ ｅａｃ ｙ Ｐ ｏ ｅｓ 是 美 国运 筹 学 家 、 匹 兹 堡 大 学 教 授 Ｔ ． ． Ｌ Ｓ ａｙ ２ 世 纪 ７ 年 代提 出来 的 ， 是 一种 ａｔ于 ０ ０ 它 对较为模糊或较为复杂的决策问题使用定 性与定量分析相结合的手段做出决策的简 易方法 。特别是将决策者的经验判断给予 量 化 ，它 将 人们 的思 维 过程 层 次 化 ， 逐层 比较相 关 因素 ，逐 层 检验 比较 结 果 的合 理 性 ，由此提 供 较有 说服 力 的依 据 。ＡＨＰ法 是 一 种 比较 成 熟 的理 论 ，有 大 量 的 实践 经 验 可 以借 鉴 。ＡＨＰ 具 有 思 路清 晰 、 法 法 方 简 单 、适 用面 广 、系统 性 强 、比较 成 熟 等 优点， 因此可以选择ＡＨＰ 法作为确定权重 的 主要 方 法 。 （ ）Ｋ 一均值 聚 类 法 。Ｋ 一均值 聚 类 ２ 法 又称 快 速 聚 类法 ，可 以用 于大 量 数 据 进
聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用
聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用随着航空业的快速发展，客户细分研究成为越来越重要的任务。
为了更好地理解客户需求和提供更好的服务，航空公司需要对客户进行分组和细分。
聚类分析算法是一种非常有效的方式，可以自动将客户分类，从而更好地理解他们的需求和喜好，提供更优质的服务。
聚类分析算法是一种机器学习技术，其目标是通过将数据分为相似性较高的组，从而将数据分组。
航空客户细分研究中，聚类分析可以将客户细分为多个组，每个组中的客户具有相似的特征和需求。
例如，可以将客户按照旅行目的、出行时间、目的地等特征分为几个不同的群体。
然后，根据不同群体的需求，针对性地提供更好的服务。
航空客户细分研究中的聚类分析可以使用多种不同的算法。
其中包括层次聚类算法、K均值聚类算法等。
这些算法都有自己的优缺点，选择合适的算法将是研究成功的重要因素。
层次聚类算法是一种自上而下的方式构建聚类。
该算法首先将每个样本作为一个聚类，然后将相似的聚类组合成更大的聚类，直到所有数据都归为一个类为止。
这种算法的优点是对于不同样本的距离计算非常灵活，能够适应不同的数据分布。
但是，由于该算法是自上而下的，因此当数据量较大时，效率会有所下降。
K均值聚类算法是另一种非常流行的算法。
该算法通过不断迭代不同的初始聚类中心来找到最优的聚类。
在K均值聚类算法中，必须预先定义需要分组的数量。
该算法的优点是速度非常快且易于实现。
但是，该算法有一些局限性，例如对于不同尺寸和密度的聚类可能不够灵活，而且如果初始聚类中心不够准确，可能会导致聚类结果不佳。
无论使用哪种聚类算法，航空客户细分研究都需要注意许多问题。
例如，如何选择要分组的特征、样本的数量、聚类数量、距离计算的方法等。
此外，一些特殊情况也需要考虑，例如如何处理异常值以及如何评估聚类结果的质量等。
总之，聚类分析算法是航空客户细分研究中非常有用的工具。
它可以帮助航空公司更好地理解客户需求和喜好，提供更好的服务。
选择合适的算法，并且解决该问题的种种特殊问题，才能取得好结果，并逐渐地使该工具利用率大大提高。
南方航空公司客户价值细分方法
南方航空公司客户价值细分方法
客户价值分析是以客户为中心，从客户需求出发，搞清楚客户需要什么，他们有怎样的一个特征，需要什么样的产品，然后设计相应的产品，通过对客户分群从而满足客户的需求。
进行客户价值分析，可以避免商家闭门造车以及主观臆断客户的需求。
本项目的目标客户是公众客户（分为公众客户、商业客户即公司、大客户），因而只对公众客户进行分群。
初步的目标是中高端用户、中端用户、趋势用户、其他需求用户。
但这是经验而言，最终结果需要看模型的运行结果，不能主观臆断。
客户价值划分主要分为以下几种：
重要保持客户：R（最近乘坐航班）低，F（乘坐次数）、C（平均折扣率高，舱位较高）、M（里程数）高。
最优先的目标，进行差异化管理，提高满意度。
重要发展客户：R低，C高，F或M较低，潜在价值客户。
虽然说，当前价值不高，但是却有很大的发展潜力，促使这类客户在本公司消费和合作伙伴处消费。
重要挽留客户：C、F、M较高，但是较长时间没有乘坐（R）小。
增加与这类客户的互动，了解情况，采取一定手段，延长客户生命周期。
一般与低价值客户：C、F、M、L低，R高。
他们可能是在公司打折促销时才会乘坐本公司航班。
A007-L-林惠洁_关于航空公司客户流失和客户细分客户...
、客户价值的研究于航空公司客户流失和客户细分、关于航空公司客户流失和客户细分摘要：本文针对目前航空公司的客运情况，进行客户细分，客户流失模型研究。
通过国内某航空公司的会员数据，建立客户细分模型，客户价值评估模型和客户流失模型。
以国内某航空公司2006年到2008中会员的数据为依据，使用统计分析和数据挖掘的技术，对客户流失主题与客户细分，价值评估主题进行了较为完善、深入的分析与研究，为航空公司的决策分析系统和销售系统作了有益的尝试与探索。
本文使用了SQL server，excel软件，对数据进行了处理，便于数据挖掘与建模，然后选择clementine挖掘工具再深一步对数据进行预处理与建模。
通过对大量相关技术的和统计方法的研究，最终确定了clementine的神经网络模型来分析客户的流失模型，k-means聚类分析作为客户细分的模型。
实践证明，本论文整体的技术路线是可行的，对航空公司的运作有一定的推动作用。
关键词：：关键词数据挖掘、Clementine、聚类分析、神经网络模型Research about airline customer segmentation andcustomer churn, customer valueAbstract:According to the present passenger airline, customer segmentation, customer churn model research. Through the member data of a domestic airline, establish the model of customer segmentation, customer value assessment model and customer churn model. In a domestic airline in 2006 to 2008 in the membership data, using statistical analysis and data mining technology, the loss of theme and customer segmentation to the customer, value evaluation subject has carried on the analysis and research of perfect, in-depth, makes an attempt to explore the airline decision analysis system and marketing system. In this paper, the use of SQL server, Excel software, the data were processed, to facilitate data mining and modeling, and then deep step of data preprocessing and modeling of Clementine mining tools. Through the research on the relevant technology and statistical methods, and ultimately determine the Clementine neural network model to analyze the model of the loss of customers, K-means clustering analysis as a customer segmentation model. Practice has proved, the technical route of the thesis is feasible, to a certain role in promoting the airline operation.Key words:Data mining, Clementine, cluster analysis, neural network model目 录1.研究目标 (4)2.分析方法与过程 (4)2.1.总体流程 (6)2.2.具体步骤 (7)2.3.结果分析 (13)3.结论 (25)4.参考文献 (25)1.研究目标本次建模目标是利用某航空公司积累下来的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析票价与客户积分之间，地域、性别年龄和客户乘机次数等之间的相互关系，发现不同属性之间的内部关联，构建出客户流失模型、以及对客户进行细分得到不同类型客户的价值模型。
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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
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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