学习笔记Hive(九)—— 实例:航空客户价值分析数据预处理

本文探讨了航空行业客户价值分析的重要性,指出传统的RFM模型在航空领域的局限性,提出了一种改进的LRFMC模型,该模型考虑了客户关系长度、消费时间间隔、消费频率、飞行里程和舱位折扣平均值。通过数据预处理去除异常值,然后利用LRFMC指标构造新的特征,以识别不同价值的客户群体,为航空公司制定个性化服务和营销策略提供依据。

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一、背景与目标

1.1、背景

1.、行业内竞争
民航的竞争除了三大航空公司之间的竞争之外,还将加入新崛起的各类小型航空公司、民营航空公司,甚至国外航空巨头。航空产品生产过剩,产品同质化特征愈加明显,于是航空公司从价格、服务间的竞争逐渐转向对客户的竞争。

2.、行业外竞争
随着高铁、动车等铁路运输的兴建,航空公司受到巨大冲击。

客户营销战略倡导者Jay & Adam Curry从国外数百家公司进行了客户营销实施的经验中提炼了如下经验:

  • 公司收入的80%来自顶端的20%的客户。
  • 20%的客户其利润率100%。
  • 90%以上的收入来自现有客户。
  • 大部分的营销预算经常被用在非现有客户上。
  • 5%至30%的客户在客户金字塔中具有升级潜力。
  • 客户金字塔中客户升级2%,意味着销售收入增加10%,利润增加50%。

这些经验也许并不完全准确,但是它揭示了新时代客户分化的趋势,也说明了对客户价值分析的迫切性和必要性。


1.2、目标

航空公司数据特征说明

目前航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班记录。

以2014-03-31为结束时间,选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口,抽取观测窗口内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据,44个特征,总共62988条记录。数据特征及其说明如表所示。

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