项目名称: 航空公司客户价值识别

项目地址 https://git.nowcoder.com/8256312/customer_value_recognition

系统简介:

客户价值识别

1.挖掘目标

  • 根据客户信息,对客户进行分类。
  • 针对不同类型客户进行特征提取,分析不同类型客户的价值。
  • 采取个性化服务,根据客户类型,制定相应营销策略。

2.数据说明

属性名称 说明
会员卡号
入会时间 办理会员卡的开始的时间
第一次飞行日期
性别
会员卡级别
工作地城市
工作地所在省份
工作地所在国家
年龄
观测窗口的结束时间 选取样本的时间宽度,距离现在最近的时间。
飞行次数 频数
观测窗口总基本积分 航空公里的里程就相当于积分,积累一定分数可以兑换奖品和免费里程。
第一年精英资格积分
第二年精英资格积分
第一年总票价
第二年总票价
观测窗口总飞行公里数
观测窗口总加权飞行公里数(Σ舱位折扣×航段距离)
末次飞行日期 最后一次飞行时间
观测窗口季度平均飞行次数
观测窗口季度平均基本积分累积
观察窗口内第一次乘机时间至MAX(观察窗口始端,入会时间)时长
最后一次乘机时间至观察窗口末端时长
平均乘机时间间隔
观察窗口内最大乘机间隔
观测窗口中第1年其他积分(合作伙伴、促销、外航转入等)
观测窗口中第2年其他积分(合作伙伴、促销、外航转入等)
积分兑换次数
平均折扣率
第1年乘机次数
第2年乘机次数
第1年里程积分
第2年里程积分
观测窗口总精英积分
观测窗口中其他积分(合作伙伴、促销、外航转入等)
非乘机积分总和
第2年非乘机积分总和
总累计积分
第2年观测窗口总累计积分
第2年的乘机次数比率
第1年的乘机次数比率
第1年里程积分占最近两年积分比例
第2年里程积分占最近两年积分比例
非乘机的积分变动次数

3.数据预处理

  • 数据预分析
    对原始数据进行预分析,主要排查缺失值和异常值。分析原始数据的缺失值和异常值,根据分析结果,在数据处理阶段中进行相应处理。例如,属性值缺失,票价为0等。

统计每个属性的缺失值(空值)个数,并查找最大值和最小值,如下表。

缺失值个数 最大值 最小值
MEMBER_NO 0 62988 1
FFP_TIER 0 6 4
AGE 420 110 6
FLIGHT_COUNT 0 213 2
BP_SUM 0 505308 0
EP_SUM_YR_1 0 0 0
EP_SUM_YR_2 0 74460 0
SUM_YR_1 551 239560 0
SUM_YR_2 138 234188 0
SEG_KM_SUM 0 580717 368
WEIGHTED_SEG_KM 0 558440.1 0
AVG_FLIGHT_COUNT 0 26.625 0.25
AVG_BP_SUM 0 63163.5 0
BEGIN_TO_FIRST 0 729 0
LAST_TO_END 0 731 1
AVG_INTERVAL 0 728 0
MAX_INTERVAL 0 728 0
ADD_POINTS_SUM_YR_1 0 600000 0
ADD_POINTS_SUM_YR_2 0 728282 0
EXCHANGE_COUNT 0 46 0
avg_discount 0 1.5 0
P1Y_Flight_Count 0 118 0
L1Y_Flight_Count 0 111 0
P1Y_BP_SUM 0 246197 0
L1Y_BP_SUM 0 259111 0
EP_SUM 0 74460 0
ADD_Point_SUM 0 984938 0
Eli_Add_Point_Sum 0 984938 0
L1Y_ELi_Add_Points 0 728282 0
Points_Sum 0 985572 0
L1Y_Points_Sum 0 728282 0
Ration_L1Y_Flight_Count 0 1 0
Ration_P1Y_Flight_Count 0 1 0
Ration_P1Y_BPS 0 0.999989 0
Ration_L1Y_BPS 0 0.999993 0
Point_NotFlight 0 140 0
  • 数据清洗
    清洗条件:

    • 票价为空
    • 票价为0,平均折扣率不为0,总飞行公里数大于0
      处理方法:满足清洗条件的一行数据全部丢弃。
  • 数据标准化

    • 属性规约
      客户价值LRFMC模型:

      • L——会员入会时间距观测窗口结束的月数
      • R——客户最后一次乘坐飞机距观测窗口结束的月数
      • F——客户在观测窗口内乘坐飞机的次数
      • M——客户在观测窗口内的总飞行里程
      • C——客户在观测窗口内乘坐的舱位对应折扣系数的平均值

      根据模型,选择与LRFMC相关的属性,删除与之不相关的属性,保存属性规约后的数据集。

    • 属性构造
      构造LRFMC指标:

      • L=LOAD_TIME - FFP_DATE(观测窗口的结束时间 - 入会时间)
      • R=LAST_TO_END(最后一次乘坐飞机距观测窗口结束的时长)
      • F=FLIGHT_COUNT(观测窗口内的飞行次数)
      • M=SEG_KM_SUM(观测窗口内的总飞行里程)
      • C=AVG_DISCOUNT(平均折扣率)

      注:LOAD_TIME和FFP_DATE均为日期,LAST_TO_END单位为日。

    • 数据标准化
      LRFMC指标取值范围如下表。
      为不同指标数量级不同所带来的影响,对数据进行标准差标准化。标准化后的部分数据集如下表。

ZL ZR ZF ZM ZC
1.689882 0.140299 -0.63579 0.068794 -0.33719
1.689882 -0.32244 0.852453 0.843848 -0.55361
1.681743 -0.48771 -0.21058 0.158569 -1.09468
1.534185 -0.78518 0.00203 0.273091 -1.14879
0.890167 -0.42656 -0.63579 -0.68517 1.231909
-0.23262 -0.69098 -0.63579 -0.6039 -0.39129
-0.49695 1.996225 -0.70666 -0.66175 -1.31111
-0.8685 -0.26791 -0.28144 -0.26242 3.396178
-1.0748 0.024614 -0.42318 -0.52092 0.149775

构建模型

  • 客户聚类
    利用K-Means聚类算法对客户数据进行客户分群,聚成五类。客户聚类结果如下表。
ZL ZR ZF ZM ZC 类别数目
0 -0.70093 -0.41656 -0.15805 -0.157 -0.27236 24382
1 1.163297 -0.37798 -0.08549 -0.09327 -0.16087 15663
2 -0.3104 1.692093 -0.57473 -0.53671 -0.1833 12019
3 0.485654 -0.7999 2.483507 2.424729 0.314122 5337
4 -0.0014 0.001522 -0.24896 -0.25895 2.071229 4643

详细输出每一个客户所属类别,部分结果如下表。

ZL ZR ZF ZM ZC 聚类类别
0 1.689882 0.140299 -0.63579 0.068794 -0.33719 1
1 1.689882 -0.32244 0.852453 0.843848 -0.55361 1
2 1.681743 -0.48771 -0.21058 0.158569 -1.09468 1
3 1.534185 -0.78518 0.00203 0.273091 -1.14879 1
4 0.890167 -0.42656 -0.63579 -0.68517 1.231909 4
5 -0.23262 -0.69098 -0.63579 -0.6039 -0.39129 0
6 -0.49695 1.996225 -0.70666 -0.66175 -1.31111 2
7 -0.8685 -0.26791 -0.28144 -0.26242 3.396178 4
8 -1.0748 0.024614 -0.42318 -0.52092 0.149775 0
9 1.90715 -0.88434 2.978512 2.130285 0.366201 3
10 0.477571 -0.56538 0.852453 -0.06782 -0.66183 1
  • 客户价值分析
    依据聚类结果,对不同类型客户进行特征提取。从表中可以看出,客户群0的L、C属性均为最小,是最大客户群。客户群1的L属性为最大,属于大客户群。客户群2的R属性为最大,F、M属性均为最小,属于大客户群。客户群3的F、M属性均为最大,R属性为最小,属于小客户群。客户群4的C属性为最大,是最小客户群。

画出客户群体数目柱状图,如下。

客户群体数目柱状图

画出客户群体特征雷达图,如下。
出客户群体特征雷达图

通过比较不同客户群的各指标在群间的大小,对各客户群进行评价分析。各项指标中,R指标小为优,L、F、M、C指标大为优。则可以得到不同客户群的优势和劣势,得到下表。

数目 优势 劣势
客户群0 L C
客户群1 较大 L
客户群2 R F M
客户群3 R F M
客户群4 C

由表中可以看出,客户群0数量大,所乘航班折扣率很低,加入会员时间短,这类客户一般在机票打折时,才会乘坐公司航班,属于一般客户。客户群1数量较大,加入会员时间很长,但乘坐频率变小,属于重要挽留客户。客户群2数量中,乘坐次数很少,乘坐里程很小,很长时间没有乘坐公司航班,属于低价值客户。客户群3数量小,乘坐次数很多,乘坐里程很大,所乘航班折扣率较高,属于重要保持客户。客户群4数量小,所乘航班折扣率很高,属于重要发展客户。

客户价值排名:重要保持客户(3)>重要发展客户(4)>重要挽留客户(1)>一般客户(0),客户群2是低价值客户。

模型应用

  • 对于数量极少的客户群3,进行一对一精准营销。
  • 对于数量极少的客户群4,实行里程数兑换机票。
  • 对于数量较大的客户群1,提供会员升级提醒服务。
  • 积极和非航空类企业合作,顾客在合作企业消费也可获得本航空公司奖励,增加客户与公司的联系。
     
     

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