基于行为分析的航空旅客精准细分模型

本文研究主要关注于解决航空公司旅客细分的精度问题，针对传统旅客划分模型的局限性，提出了一种创新的旅客价值评价模型。该模型的核心在于运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）对旅客的行为偏好进行量化评估，以实现更精准的细分。 首先，文章指出随着中国经济的快速发展，民航业的旅客数量剧增，各航空公司面临激烈竞争，迫切需要针对不同行为偏好的旅客提供个性化服务和营销策略。这表明了旅客细分在航空业中的重要性，因为它直接影响到客户满意度和企业的市场竞争力。 在构建旅客细分模型过程中，传统的做法可能存在不足，例如依赖于静态的客户数据或简单的分类方法。作者提出通过旅客购票信息的深入分析，捕捉旅客在与航空公司系统交互中的行为模式，这些行为数据包括但不限于购票频率、选择座位偏好、消费习惯等。层次分析法在此发挥了关键作用，它是一种多准则决策工具，用于确定各个影响因素的相对重要性。 然而，层次分析法在实践中面临挑战，即如何构造出完全一致的判断矩阵。为了解决这一问题，文中提出了一种改进的判断矩阵一致性算法，简化了调整过程，并确保了结果的有效性和可靠性。这种改进旨在减少人为误差，提高模型的客观性和准确性。 通过对旅客购票信息的处理和模型权重的确定，该模型能够将旅客划分为不同的细分群体，每个群体具有独特的行为特征。航空公司可以根据这些细分结果，制定针对性的服务和营销策略，如优化航班时刻、提供定制化的旅行方案、推送相关优惠信息等，以满足不同旅客群体的需求，最终实现公司利润的最大化和客户满意度的提升。 这篇论文的研究成果对于航空公司的业务运营具有实际意义，提供了一种有效的方法论来精细化管理客户，提升服务质量，从而在激烈的市场竞争中占据优势。通过旅客行为的深入分析和细分，航空公司能够更好地理解其客户群体，实现个性化服务和精准营销，推动行业的持续发展。