商务大数据分析导论课件：RFM模型与应用.pptx

RFM模型与应用

目录01.分析方法与过程02.模型构建03.模型应用

分析方法与过程PARTONE

信息时代的客户关系管理01随着信息时代的进步，企业的营销战略已经从以产品为中心转向以客户为中心。这种转变促使企业更关注客户的需求和体验，进而增强客户的忠诚度和品牌价值。营销焦点转变02客户关系管理的关键在于客户分类，这有助于企业根据客户的价值制定个性化服务和营销策略，实现资源优化配置，从而提高整体营销效率。客户分类的必要性03通过有效的客户分类，企业能够清晰地区分无价值客户与高价值客户，以便针对性地调整市场策略，将宝贵资源聚焦于更有潜力的客户群体。无价值客户与高价值客户

航空公司的经营危机01旅客流失现象当前市场竞争愈演愈烈，某航空公司面临严重的旅客流失问题，导致乘客忠诚度下降和整体运营效率降低，亟需采取有效措施纠正。02竞争力下降市场的激烈竞争迫使众多航空公司纷纷推出优惠措施，这直接造成了该航空公司市场份额的下降，危及了其长期盈利模式。03营销资源优化需求为了应对经营危机，该航空公司迫切需要实施更为合理的营销资源分配机制，尤其是针对高价值客户提供更优质的服务，以增强客户黏性。

数据来源与属性乘机记录与积分信息乘机信息和积分数据记录了客户的乘机频率和消费金额，结合乘机次数、航班记录等指标，为客户价值评估提供参考。会员档案信息本案例利用该航空公司丰富的会员档案信息，包括会员号、入会时间、性别、工作城市等，为客户分析奠定了基础。数据处理方法采用数据清洗、属性规约、变换等方法处理收集的数据，确保数据的准确性和可用性，从而为后续分析提供可靠依据。

目标与需求01客户分类目标通过对客户数据的深入分析，目标是明确识别不同类型的客户，以便进行更细分的服务和营销活动。02特征分析需求客户特征分析有助于比较不同客户类别的价值，指导企业进行资源配置并优化营销策略，以提升整体业绩。03个性化服务与营销策略针对不同价值的客户类别，制定个性化的服务方案和营销策略，使得客户能够感受到差异化体验，从而提升客户满意度与忠诚度。

RFM模型介绍消费时间间隔（Recency）是指客户上次消费与当前时间的时间差，反映客户的活跃程度，是重要的客户价值指标之一。消费时间间隔消费频率（Frequency）指客户在特定时间内的消费次数，是判断客户忠诚度和价值取向的重要依据，频率越高说明客户越活跃。消费频率消费金额（Monetary）在交通领域的应用需要谨慎，因为它受到票价、舱位等多因素影响，不能单纯依据其金额来衡量客户价值。消费金额的分析010203

RFM模型介绍

LRFMC模型构建本案采用LRFMC模型，包括客户关系长度（L），最近消费时间间隔（R），消费频率（F），飞行里程（M）和折扣系数（C）五个指标，旨在全面评估客户价值。指标选择与定义LRFMC模型的优势LRFMC模型综合考虑多维度的客户行为数据，可以更有效地区分客户类型，识别潜在的高价值客户，优化营销策略。影响客户价值的因素客户价值受多种因素影响，包括入会时间、最近消费时间、消费频率等，理解这些因素有助于更精准地制定营销策略。

LRFMC模型构建通过对航空公司客户价值的LRFMC模型的五个指标进行K-Means聚类，识别出最有价值客户。本案例航空客户价值分析的总体流程如图所示。

分析方法与过程航空客运信息挖掘主要包括以下步骤。i.从航空公司的数据源中进行选择性抽取与新增数据抽取分别形成历史数据和增量数据。ii.对步骤1中形成的两个数据集进行数据探索分析与预处理，包括数据缺失值与异常值的探索分析，数据的属性规约、清洗和变换。iii.利用步骤2中形成的已完成数据预处理的建模数据.基于旅客价值LRFMC模型进行客户分群，对各个客户群进行特征分析，识别出有价值的客户。iv.针对模型结果得到不同价值的客户，采用不同的营销手段，提供定制化的服务。

1．数据抽取数据抽取方法设定分析时间窗口，抽取特定时间范围内的乘机记录，形成历史数据，保证数据的全面性与代表性，有助于分析客户行为。01以2020-03-31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。对于后续新增的客户详细信息，以后续新增数据中最新的时间点作为结束时间，采用上述同样的方法进行抽取，形成增量数据。

2．数据探索分析数据探索与异常分析对收集的数据进行探索性分析，识别数据缺失值和异常值，确保在后续分析中使用的数据是准确可靠的，提高分析结果的有效性。02本案例的探索分析是对数据进行缺失值分析与异常值分析，分析出数据的规律以及异常值。通过对数据观察发现原始数据中存在票价为空值，票价最小值为0、折扣率最小值为0、总飞行公里数大于0的记录。票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成，其他