【摘 要】
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近年来,随着时代进步和科技发展带来了航空公司数量迅速增加,这也导致航空业内部竞争激烈,其中最关键的问题落在了客户资源方面。由于客户资源总数是有限的,若航空公司不能很好的把握住自身拥有的资源和新客源的引入,那么就会面临被同行业竞争者淘汰的风险。为了应对这一问题,航空公司必须能有效准确地对客户的价值进行识别,并且及时掌控客户的流失态势。本文以某航空客户行为数据为研究对象,对客户的价值分类以及客户流失进
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近年来,随着时代进步和科技发展带来了航空公司数量迅速增加,这也导致航空业内部竞争激烈,其中最关键的问题落在了客户资源方面。由于客户资源总数是有限的,若航空公司不能很好的把握住自身拥有的资源和新客源的引入,那么就会面临被同行业竞争者淘汰的风险。为了应对这一问题,航空公司必须能有效准确地对客户的价值进行识别,并且及时掌控客户的流失态势。本文以某航空客户行为数据为研究对象,对客户的价值分类以及客户流失进行了探究分析,主要研究内容如下:首先,对客户价值分类的研究,本文从客户的现有价值和潜在价值对指标进行选择,然后使用改进谱聚类算法将客户分为四类,再基于RFM拓展模型及主客观的比较分析将四类客户分别定义为:高价值、重要保持、重要挽留及低价值客户。其次,对客户流失预测的研究,本文先是利用多元回归将客户流失类型定义为三种:未流失、准流失和已流失客户,然后使用基于决策树的五个模型（CART决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、Light GBM）对客户的流失情况进行预测分析,并基于各评估指标进行模型对比。对比之下,XGBoost预测效果最好且各指标值均在0.9以上。最后,对客户分类和流失进行综合分析,一方面对每类价值客户的流失进行统计分析,发现高价值客户流失率较低,相对应的低价值客户流失率较高;另一方面是对每类价值客户的流失因素进行探究,发现影响每类客户流失的因素并不完全一致。本文旨在通过上述的研究分析,能为航空公司制定营销策略给到一定的理论建议,使其能用更合理有效的策略把握住客户,并将有限的资源针对性的分配给不同类型的客户,实现企业利润最大化。
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