二八定律：20%的客戶，為企業(yè)帶來(lái)約80%的利益。在企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，對(duì)客戶分類，區(qū)分不同價(jià)值的客戶。針對(duì)不同價(jià)值的客戶提供個(gè)性化服務(wù)方案，采取不同營(yíng)銷策略，將有限營(yíng)銷資源集中于高價(jià)值客戶，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤(rùn)最大化目標(biāo)。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的航空市場(chǎng)里，很多航空公司都推出了優(yōu)惠的營(yíng)銷方式來(lái)吸引更多的客戶。在此種環(huán)境下，如何將公司有限的資源充分利用，提示企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，為企業(yè)帶來(lái)更多的利益。案例背景廣泛用于分析客戶價(jià)值的是RFM模型，它是通過(guò)三個(gè)指標(biāo)（最近消費(fèi)時(shí)間間隔(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額(Monetary)）來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分，識(shí)別出高價(jià)值的客戶。如果分析航空公司客戶價(jià)值，此模型不再適用，存在一些缺陷和不足：二：傳統(tǒng)模型分析是利用屬性分箱方法進(jìn)行分析如圖，但是此方法細(xì)分的客戶群太多，需要一一識(shí)別客戶特征和行為,提高了針對(duì)性營(yíng)銷的成本。一：在模型中，消費(fèi)金額表示在一段時(shí)間內(nèi)，客業(yè)產(chǎn)品金額的總和。因航空票價(jià)受到運(yùn)輸距離、艙位等級(jí)等多種因素影響，同樣消費(fèi)金額的不同旅客對(duì)航空公司的價(jià)值是不同的。因此這個(gè)指標(biāo)并不適合用于航空公司的客戶價(jià)值分析。傳統(tǒng)方法存在的缺陷客戶信息屬性說(shuō)明航空客戶信息數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)情況原始數(shù)據(jù)情況客戶信息屬性說(shuō)明，針對(duì)航空客戶的信息，對(duì)每個(gè)屬性進(jìn)行相應(yīng)說(shuō)明。以過(guò)去某個(gè)時(shí)間點(diǎn)為結(jié)束時(shí)間，某一時(shí)間長(zhǎng)度作為寬度，得到歷史時(shí)間范圍內(nèi)的一個(gè)時(shí)間段。原始數(shù)據(jù)情況航空客戶信息，其中已經(jīng)包含會(huì)員檔案信息和其乘坐航班記錄等挖掘目標(biāo)借助航空公司客戶數(shù)據(jù)，對(duì)客戶進(jìn)行分類；對(duì)不同的客戶類別進(jìn)行特征分析，比較不同類客戶的客戶價(jià)值；對(duì)不同價(jià)值的客戶類別提供個(gè)性化服務(wù)，制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。分析方法與過(guò)程因消費(fèi)金額指標(biāo)在航空公司中不適用，故選擇客戶在一定時(shí)間內(nèi)累積的飛行里程M和客戶乘坐艙位折扣系數(shù)的平均值C兩個(gè)指標(biāo)代替消費(fèi)金額。此外，考慮航空公司會(huì)員加入時(shí)間在一定程度上能夠影響客戶價(jià)值，所以在模型中增加客戶關(guān)系長(zhǎng)度L，作為區(qū)分客戶的另一指標(biāo)，因此構(gòu)建出LRPFMC模型。采用聚類的方法對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，并分析每個(gè)客戶群的特征，識(shí)別其客戶價(jià)值。初步分析：提出適用航空公司的LRPFMC模型分析方法與過(guò)程總體流程：分析方法與過(guò)程以2014-03-31為結(jié)束時(shí)間，選取寬度為兩年的時(shí)間段作為分析觀測(cè)窗口，抽取觀測(cè)窗口內(nèi)有乘機(jī)記錄的所有客戶的詳細(xì)數(shù)據(jù)形成歷史數(shù)據(jù)。對(duì)于后續(xù)新增的客戶詳細(xì)信息，利用其數(shù)據(jù)中最大的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為結(jié)束時(shí)間，采用上述同樣的方法進(jìn)行抽取，形成增量數(shù)據(jù)。根據(jù)末次飛行日期，從航空公司系統(tǒng)內(nèi)抽取2012-04-01至2014-03-31內(nèi)所有乘客的詳細(xì)數(shù)據(jù)，總共62988條記錄。第1步：數(shù)據(jù)抽取分析方法與過(guò)程第2步：探索分析原始數(shù)據(jù)中存在票價(jià)為空值，票價(jià)為空值的數(shù)據(jù)可能是客戶不存在乘機(jī)記錄造成。票價(jià)最小值為0、折扣率最小值為0、總飛行公里數(shù)大于0的數(shù)據(jù)。其可能是客戶乘坐0折機(jī)票或者積分兌換造成。編程練習(xí)分析方法與過(guò)程數(shù)據(jù)清洗：從業(yè)務(wù)以及建模的相關(guān)需要方面考慮，篩選出需要的數(shù)據(jù)丟棄票價(jià)為空的數(shù)據(jù)。丟棄票價(jià)為0、平均折扣率不為0、總飛行公里數(shù)大于0的數(shù)據(jù)。第3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理編程練習(xí)分析方法與過(guò)程屬性規(guī)約：原始數(shù)據(jù)中屬性太多，根據(jù)LRFMC模型，選擇與其相關(guān)的六個(gè)屬性，刪除不相關(guān)、弱相關(guān)或冗余的屬性。第3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理分析方法與過(guò)程數(shù)據(jù)變換屬性構(gòu)造數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化第3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理分析方法與過(guò)程數(shù)據(jù)變換屬性構(gòu)造：因原始數(shù)據(jù)中并沒(méi)有直接給出LRPFMC六個(gè)指標(biāo)，需要構(gòu)造這五個(gè)指標(biāo)。第3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理L=LOAD_TIME-FFP_DATE會(huì)員入會(huì)時(shí)間距觀測(cè)窗口結(jié)束的月數(shù)=觀測(cè)窗口的結(jié)束時(shí)間-入會(huì)時(shí)間[單位：月R=LAST_TO_END客戶最近一次乘坐公司飛機(jī)距觀測(cè)窗口結(jié)束的月數(shù)=最后一次乘機(jī)時(shí)間至觀察窗口末端時(shí)長(zhǎng)[單位：月]F=FLIGHT_COUNT客戶在觀測(cè)窗口內(nèi)乘坐公司飛機(jī)的次數(shù)=觀測(cè)窗口的飛行次數(shù)[單位：次]M=SEG_KM_SUM客戶在觀測(cè)時(shí)間內(nèi)在公司累計(jì)的飛行里程=觀測(cè)窗口總飛行公里數(shù)[單位：公里]C=AVG_DISCOUNT客戶在觀測(cè)時(shí)間內(nèi)乘坐艙位所對(duì)應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值=平均折扣率[單位：無(wú)]分析方法與過(guò)程數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：因五個(gè)指標(biāo)的取值范圍數(shù)據(jù)差異較大，為了消除數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。第3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性名稱LRFMC最小值12.230.0323680.14最大值114.6324.372135807171.5編程練習(xí)分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型構(gòu)建航空客戶價(jià)值分析模型客戶K-Means聚類客戶價(jià)值分析模型應(yīng)用分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型客戶K-Means聚類采用K-Means聚類算法對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分群，將其聚成五類（需要結(jié)合業(yè)務(wù)的理解與分析來(lái)確定客戶的類別數(shù)量）。編程練習(xí)分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型客戶價(jià)值分析對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行特征分析，其中客戶群1在F、M屬性最大，在R屬性最?。豢蛻羧?在L屬性上最大；客戶群3在R屬性上最大，在F、M屬性最??；客戶群4在L、C屬性上最小；客戶群5在C屬性上最大。分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型客戶價(jià)值分析根據(jù)業(yè)務(wù)定義五個(gè)等級(jí)的客戶類別：重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般客戶、低價(jià)值客戶。分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型客戶價(jià)值分析客戶群價(jià)值排名：根據(jù)每種客戶類型的特征，對(duì)各類客戶群行客戶價(jià)值排名，獲取高價(jià)值客戶信息。分析方法與過(guò)程第5步：構(gòu)建模型模型應(yīng)用：根據(jù)各個(gè)客戶群的特征，可采取一些營(yíng)銷手段和策略。會(huì)員的升級(jí)與保級(jí)。首次兌換。交叉銷售。拓展思考在國(guó)內(nèi)航空市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，客戶流失問(wèn)題是影響公司利益的重要因素之一。如何如何改善流失問(wèn)題，繼而提高客戶滿意度、忠誠(chéng)度，維護(hù)自身的市場(chǎng)和利益？客戶流失分析可以針對(duì)目前老客戶進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。針對(duì)航空公司客戶信息數(shù)據(jù)附件（見(jiàn)：/示例程序/air_data.csv）可以進(jìn)行老客戶以及客戶類型的定義（例如：將其中將飛行次數(shù)大于6次的客戶定義為老客戶，已流失客戶定義為：第二年飛行