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航空客户忠诚度价值模型:泰迪杯全国数据挖掘挑战赛案例研究
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更新于2024-08-03
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该论文《航空客户忠诚度与价值分析》参加的是泰迪杯全国数据挖掘挑战赛的第一届,由队长彭晨枫带领汕头大学计算机系的团队完成,时间为2013年4月5日。研究背景中强调了客户忠诚度对企业利润的重要影响,指出提高5%的客户忠诚度可以带来25.125%的利润增长,强调了维护老客户的重要性,因为这比获取新客户更为经济高效。 作者们基于国内某航空公司的大量会员数据(超过60000个),首先进行了数据预处理,然后运用数理统计的方法对样本属性进行相关性分析,目的是筛选出对构建客户行为忠诚度模型具有重大影响的因素。他们构建了客户忠诚度价值模型,这是研究的核心部分。 在客户价值评估方面,作者采用了RFM分析法,即Recency(最近一次交易)、Frequency(交易频率)和Monetary(消费金额)三个维度。他们分别构建了基于均值的RFM模型、基于聚类的RFM模型以及基于主成分分析(PCA)处理后的RFM模型,来对客户价值进行分类。这些模型旨在理解不同分类方法在揭示客户价值潜力方面的侧重。 论文的关键点包括客户管理策略、客户忠诚度的衡量与提升、RFM分析技术的应用、以及数据预处理和相关性分析的技巧。通过这些方法,研究者能够帮助企业更好地理解客户行为,优化客户服务策略,从而提升整体的商业效益。 这篇论文提供了数据驱动的实证研究,为航空行业的客户关系管理和价值挖掘提供了实用的工具和理论支持,对于参与数据挖掘竞赛的学生和业界人士来说,都是一份有价值的学习资料。
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
第
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页,共
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航空客户忠诚度与
航空客户忠诚度与航空客户忠诚度与
航空客户忠诚度与价值分析
价值分析价值分析
价值分析
摘
摘摘
摘
要
要要
要:
::
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根据对客户保持的研究表明“顾客忠诚度提高 5%,企业利润将增加 25.125%”,建立
新客户的难度是保持老客户的 5-10 倍,维系老客户的营销成本远远低于获取新客户的成本。本文基
于国内某航空公司超过 60000 个会员数据,结合现有成熟的客户管理模型,在对数据样本集进行预
处理后通过数理统计的方法对样本属性进行相关性分析,挑选出对构建行为忠诚度模型高影响的因
子,构建客户的忠诚度价值模型。同时基于客户价值区分 RFM 分析法,建立基于均值的 RFM 模型、
基于聚类的 RFM 模型和基于 PCA 处理后的 RFM 模型对客户价值水平分类,且评估三种不同的方法在
客户分类上的侧重点。
关键词
关键词关键词
关键词:
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客户管理;忠诚度;RFM;相关性分析;聚类;PCA;价值分类
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