CRM系統(tǒng)：基于SAS 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的航空CRM系統(tǒng)分析

5 　CRM 系統(tǒng)功能設(shè)計 根據(jù)分析和航空系統(tǒng)需求,我們將系統(tǒng)劃分為三大應(yīng)用模 塊:系統(tǒng)管理模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊、查詢分析模塊。 　5. 1 　系統(tǒng)管理模塊 5. 1. 1 　系統(tǒng)資源管理功能。系統(tǒng)資源管理功能提供對業(yè) 務(wù)人員的調(diào)度、授權(quán)、統(tǒng)計、授權(quán)管理等功能。系統(tǒng)資源定義是 對應(yīng)用系統(tǒng)的所有環(huán)境資源進(jìn)行定義和注冊。系統(tǒng)的環(huán)境資 源包括業(yè)務(wù)資源、安全資源和流程資源。 5. 1. 2 　任務(wù)調(diào)度管理功能。任務(wù)調(diào)度功能主要是完成對 需要按一定的周期和頻率,由計算機(jī)自動執(zhí)行的任務(wù)的調(diào)度。 在任務(wù)調(diào)度模塊主要完成以下幾種任務(wù)的調(diào)度:a. 數(shù)據(jù)采集任 務(wù)調(diào)度。通過設(shè)置數(shù)據(jù)采集周期頻率實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的任務(wù)自 動化。b. 數(shù)據(jù)挖掘批量計算調(diào)度。對于復(fù)雜的大批量的數(shù)據(jù) 挖掘分析模型的計算,安排在非上班時間進(jìn)行。批量計算的人 物調(diào)度,通過設(shè)置批量計算的周期頻率來實現(xiàn)批量計算任務(wù)的 自動化。c. 報表/ 報告更新任務(wù)調(diào)度。通過設(shè)置Web 發(fā)布信息 更新的周期頻率,實現(xiàn)Web 信息更新的任務(wù)自動化。 5. 1. 3 　輔助管理。輔助管理功能包括系統(tǒng)的基本維護(hù)和 管理,主要包括通知功能、日志管理功能。用戶的每一次有意 義的操作都會記錄在系統(tǒng)的日志里,管理員可以對日志進(jìn)行查 看、刪除等操作。 5. 1. 4 　數(shù)據(jù)管理功能。數(shù)據(jù)管理平臺以數(shù)據(jù)為中心,包 括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)重整等功能,主要完成各種數(shù) 據(jù)信息的收集、處理、定義、積累,并能處理大容量數(shù)據(jù),所有的 數(shù)據(jù)最后會形成客戶信息數(shù)據(jù)集市。系統(tǒng)采用大型數(shù)據(jù)庫的 建設(shè)技術(shù),統(tǒng)一歸納和管理現(xiàn)有各系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),建立起一套 較為完整的客戶信息管理平臺,解決現(xiàn)有的“信息孤島”問題。 通過數(shù)據(jù)管理平臺建立的客戶信息數(shù)據(jù)集市,可以成為其它應(yīng) 用系統(tǒng)完整的數(shù)據(jù)后臺。同時,一方面可以支持現(xiàn)有及可能的 客戶分析業(yè)務(wù)要求;另一方面,通過此平臺的建立,也為航空公 司CRM 的建設(shè)和市場營銷決策系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 　5. 2 　數(shù)據(jù)挖掘模塊　數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)的深加工過程,是 從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值 的知識和規(guī)則,并能夠根據(jù)已有的信息對未發(fā)生行為做出結(jié)果 預(yù)測,為企業(yè)經(jīng)營決策、市場策劃提供依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是實施 客戶關(guān)系管理強(qiáng)有力的手段,經(jīng)過分析研究,航空客戶關(guān)系管 理系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘模塊主要體現(xiàn)在以下幾個分析模型中: 5. 2. 1 　響應(yīng)率分析模型。分析客戶的行為習(xí)慣等因素, 定位對某一特定的服務(wù)與產(chǎn)品最可能感興趣的消費群體。建 立客戶相應(yīng)分析模型,可以通過提高營銷活動客戶的響應(yīng)率來 降低營銷成本,提高銷售收入。當(dāng)企業(yè)不進(jìn)行任何建模分析 時,盲目進(jìn)行營銷活動(包括市場調(diào)查/ 營銷推廣等) ,其客戶響 應(yīng)率一般都相當(dāng)?shù)?這樣既浪費了人力、財力和時間,又不便于 對營銷活動的結(jié)果進(jìn)行分析。通過客戶響應(yīng)分析模型,找出具 有某種傾向性(客戶對某種產(chǎn)品的愛好程度) 客戶的特征,有目 的地進(jìn)行營銷活動,提高活動的效率,減低營銷的成本。 論文對某實例利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出響應(yīng)率分析,當(dāng)企業(yè) 不進(jìn)行任何建模分析時,盲目地將調(diào)查表發(fā)出,其響應(yīng)率約為 23. 9 %。這樣既浪費了人力、才力和時間,又不能對調(diào)查者進(jìn) 行分析,我們并不知道具有什么特征的客戶喜歡這個產(chǎn)品并將 調(diào)查表提交。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集的分布特征自動地發(fā) 現(xiàn)規(guī)律,并以權(quán)值表示之。這些權(quán)值實際上表征并隱藏著客戶 的特征,如年齡在30～45 歲之間的大多數(shù)客戶喜歡該產(chǎn)品并 樂意將調(diào)查表提交。如果企業(yè)將調(diào)查表減少為原來的30 % ,并 按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值隱含的規(guī)則散發(fā)調(diào)查表,其響應(yīng)率可望達(dá)到 33 %。如果企業(yè)將調(diào)查表減少為原來的10 % ,并按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值隱含的規(guī)則散發(fā)調(diào)查表,其響應(yīng)率可望達(dá)到51 %。 5. 2. 2 　客戶分類/ 市場細(xì)分模型。將具有不同行為的客 戶分組,便于建立與相應(yīng)客戶有針對性地服務(wù);能更好地理解 客戶的需求;將客戶從一個行為組變?yōu)榱硪恍袨榻M;細(xì)致地分 析客戶的群組模式,確認(rèn)刻劃這些模式的可定義的屬性。通過 客戶細(xì)分,能夠充分掌握客戶的狀況和行為,并針對不同特點 的客戶群體,可以實施差異性的、高效率的營銷策略和客戶服 務(wù)。 客戶細(xì)分不同于客戶分群,主要包括兩大類:一類是直接 以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對大量的客戶行為數(shù)據(jù)(包括消費、金融等交 易數(shù)據(jù)) 進(jìn)行分析和探索,從而發(fā)現(xiàn)某些具有相同行為特征的 客戶群,這種細(xì)分又稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶細(xì)分;另一類是根據(jù) 市場部門制定明確的商業(yè)目標(biāo),尋找具有該類性質(zhì)的客戶群及 其背景和行為偏好,進(jìn)而有效地開展市場營銷,準(zhǔn)確地進(jìn)行產(chǎn) 品定位。 5. 2. 3 　客戶流失分析預(yù)測模型。根據(jù)已有的客戶流失數(shù) 據(jù),建立人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)客戶屬性、服務(wù)屬性、客戶消費情況等數(shù) 據(jù)與客戶流失概率相關(guān)聯(lián)的數(shù)學(xué)模型,找出這些數(shù)據(jù)之間的關(guān) 系,并給出明確的數(shù)學(xué)公式。然后根據(jù)此模型來監(jiān)控客戶流失 的可能性,對于具有不同流失可能性的客戶,采用不同的營銷 策略等手段來提高客戶忠誠度,防止客戶流失的發(fā)生,同時對 客戶進(jìn)行客戶流失監(jiān)控、有效實現(xiàn)客戶關(guān)懷等策略。 5. 2. 4 　交叉銷售分析模型。交叉銷售是一種發(fā)現(xiàn)顧客多 種需求,并滿足其多種需求的營銷方式,從橫向角度開發(fā)產(chǎn)品 市場。例如,一個高爾夫俱樂部會員卡的購買者,可能也是一 個轎車購買者,并且是一位健康服務(wù)購買者。如果了解這個顧 客的消費屬性和興趣愛好,我們就可以有更多的客觀參考因素 來判斷這樣一個事實。客戶分類和客戶群分析將帶動交叉銷 售的機(jī)會,而交叉銷售對提高航空公司利潤率具有重要作用。 交叉銷售可以使航空增加每個用戶的平均收入,基于航空 目前所提供的產(chǎn)品和服務(wù)種類,通過分析系統(tǒng)所內(nèi)嵌的數(shù)據(jù)挖 掘模型,主動、預(yù)先地發(fā)現(xiàn)深入銷售和交叉銷售的機(jī)會,預(yù)測旅 客購買某一特定產(chǎn)品或套件產(chǎn)品的可能性,進(jìn)而做到有針對性 的設(shè)計銷售活動和服務(wù)方式,以此達(dá)到最大的銷售利潤。交叉 銷售分析包括產(chǎn)品相關(guān)性分析、銷售對象分析和優(yōu)化產(chǎn)品/ 服 務(wù)組合(套餐) ,設(shè)計合理的營銷策略。 5. 2. 5 　超售分析模型。由于航空公司存在不同的部門, 所以具有不同的利益。這些利益常常導(dǎo)致隱性成本的上升。 如航班不正常成本和超售成本。航班不正常包括延誤、取消、 返航和改航等。航班不正常成本包括銷售損失、食宿交通支 出、航務(wù)支出等費用。國際上統(tǒng)計出的數(shù)據(jù)是按每小時(每次) 每座位成本計算的。而超售也帶來兩面性,在一定程度上銷售 市場部門會高興地匯報超售帶來了多少額外的收入,而客運服 務(wù)部門可能會面對超售旅客的抱怨、喝罵甚至毆打。過多的投 訴會損壞航空公司的品牌形象。即使沒有投訴,表面上各方皆 大歡喜,但實際從閉環(huán)控制來說,下次旅客不會選擇一家“為了 自己利益,損壞旅客行程利益的公司”。而那些因為超售而被 拉下飛機(jī)的旅客會產(chǎn)生吃飯住宿索賠等額外費用。 5. 2. 6 　航線結(jié)構(gòu)和機(jī)隊結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。機(jī)隊規(guī)劃和航線 規(guī)劃是航空公司重要的戰(zhàn)略決策之一,規(guī)劃成敗關(guān)系到成本的 數(shù)額特別巨大。航線結(jié)構(gòu)要與優(yōu)化機(jī)隊結(jié)構(gòu)結(jié)合進(jìn)行,可以根 據(jù)航線結(jié)構(gòu)狀況優(yōu)化機(jī)隊結(jié)構(gòu),也可以根據(jù)機(jī)隊結(jié)構(gòu)來調(diào)整航 線、航班。一般情況下,兩個方面要同時考慮、同時進(jìn)行。因為 航線、飛機(jī)是航空公司進(jìn)行運輸生產(chǎn)的最重要的資源,應(yīng)采用 科學(xué)的方法進(jìn)行優(yōu)化配置,力求成本最小化。否則,機(jī)型與航 線航班不匹配,飛機(jī)利用率、客座率和載運率低,這種浪費是最 大的浪費。需要著重強(qiáng)調(diào)的是,必須通過詳細(xì)的成本測算與分 析,來確定機(jī)型與航線的搭配。 5. 2. 7 　升級銷售預(yù)測模型。向上銷售可能更好的理解應(yīng) 該是追加銷售,是指向顧客銷售某一特定產(chǎn)品或服務(wù)的升級 品、附加品,或者其它用以加強(qiáng)其原有功能或者用途的產(chǎn)品或 服務(wù)。這里的特定產(chǎn)品或者服務(wù)必須具有可延展性,追加的銷 售標(biāo)的與原產(chǎn)品或者服務(wù)相關(guān)甚至相同,有補充或者加強(qiáng)或者 升級的作用。向上銷售基于顧客終生價值(Life Time Value) 理 念,從長遠(yuǎn)來看,一個顧客的價值是他終生購買量的折現(xiàn)價值, 企業(yè)要留住顧客,并不斷實現(xiàn)他們的產(chǎn)品購買。企業(yè)的產(chǎn)品策 略會根據(jù)顧客需求而不斷升級,這些產(chǎn)品與原來的產(chǎn)品有很大 的相關(guān)度,企業(yè)也可以運用向上銷售策略向顧客銷售這些升級 或者附加產(chǎn)品。 5. 2. 8 　客戶價值評價模型。多方位地定量評估客戶的價 值,并根據(jù)許多特征屬性預(yù)測特定客戶群組的價值。客戶價值 的趨勢預(yù)測模型對特定群組的客戶做時間序列分析,以便了解 該群組客戶對公司的收入貢獻(xiàn)度。建立收入模型,預(yù)測公司下 一年度的銷售收入。 客戶價值評價分析包括:a. 常客貢獻(xiàn)比例分析。根據(jù)乘客 行為的不同劃分為不同的群體,各個群體有著明顯的行為特 征。通過分組,可以更好地理解乘客,發(fā)現(xiàn)群體乘客的行為規(guī) 律,從而為公司在確定市場活動的時間、地點、合作商等方面提 供確鑿的依據(jù)。b. 常客收益比較。分航程分航線分航班計算 客公里收益,與平均客公里收益比較,從而得出常客的含金量; 計算兩者比值,得到一個常客的收益等于多少個一般旅客的收 益,以說明常客的重要性,可以進(jìn)一步按行業(yè)地區(qū)分析。c. 顧客 忠誠度分析。(長期) 利潤= 客戶價值×客戶數(shù)量×客戶忠誠 度,可見及時識別忠誠乘客是十分重要的。對不同忠誠度的乘 客推出不同的忠誠計劃,挑選真正有價值的忠誠乘客。而對常 客忠誠度分析的一個重要作用就是在與乘客交易時,能及時地 識別乘客的特殊身份,從而給予相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)。同時常客 數(shù)據(jù)庫警示乘客異常行為的功能,如一位常客的乘機(jī)周期和乘 機(jī)頻率出現(xiàn)顯著變化時,都是潛在的乘客流失跡象,表明忠誠 度下降,需要采取相應(yīng)的措施。通過忠誠度調(diào)查可以預(yù)測乘客 最需要什么樣的服務(wù),什么時候乘機(jī)、乘機(jī)頻率等,可以作為乘 客未來行為的可靠預(yù)測。 5. 2. 9 　客戶未來預(yù)測分析模型。在客戶分群、客戶行為、 貢獻(xiàn)度及客戶忠誠度等分析中,產(chǎn)生一個相對應(yīng)的預(yù)測模型, 在營銷計劃尚未付諸執(zhí)行前,由系統(tǒng)先行預(yù)測可能發(fā)生的成 效,以提升銷售活動的成效。客戶未來分析包括:a. 客戶資料分 析。對客戶在消費終端產(chǎn)生的信息進(jìn)行統(tǒng)一收集、規(guī)劃、管理、 處理分析,建立統(tǒng)一客戶數(shù)據(jù)平