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大数据如何推动航空公司的忠诚度计划

来源:机房360 作者:Harris编译 更新时间:2017-4-13 6:07:24

摘要:人们通常认为,组织实施忠诚度计划的目的是为顾客提供特别的优惠、待遇,折扣,希望保留业务,并鼓励客户花费更多的费用。虽然这有一些道理,如今,新一代成熟的忠诚计划工程正在出现。由高度细粒度的数据,消费者行为模式分析,深层商业智能洞察驱动,最终导致消费者得到正确的消息和正确的时间。

     人们通常认为,组织实施忠诚度计划的目的是为顾客提供特别的优惠、待遇,折扣,希望保留业务,并鼓励客户花费更多的费用。虽然这有一些道理,如今,新一代成熟的忠诚计划工程正在出现。由高度细粒度的数据,消费者行为模式分析,深层商业智能洞察驱动,最终导致消费者得到正确的消息和正确的时间。
  
  对于航空公司的忠诚度计划,这些以数据为基础的见解可以为航空公司带来更多收入,增加合作伙伴的支出,培养忠诚度高的会员和旅客,创造创纪录的利润。
  
  2015年,美国航空公司、联合航空公司、达美航空公司向金融机构,航空公司和非航空公司的合作伙伴出售近80亿美元的机票。这些令人眼花缭乱的销售数字并不是偶然发生,以下了解一下大数据和分析是如何推动航空公司忠诚度业务发展的。
  
  虽然很难覆盖每个地区的数据,而且分析可以应用在忠诚度计划中,但需要强调三个常见的领域,许多忠诚度计划已经优化到现在的运行状态,具有一定的挖掘价值。
  
  忠诚度营销效率
  
  具备一个有效的数据驱动型营销策略对于组织来说是必备的。微调CRM系统以优化营销效率是现在的基本要求。
  
  聚类系统,邻近和机器学习模式识别是了解成员行为的一些最有价值的工具。从这些模型中提取的洞察力将为忠诚度计划解锁真正的营销绩效机会。
  
  另一个关键的建模类型,就是每个数据/特征点的倾向建模。为了解成员互动,响应,交易或参与营销材料的可能性带来了显著的好处,如:
  
  •能够确定哪些忠诚会员将来会带来更多的收入,哪些会员最有可能会在不久的将来升级。
  
  •哪些会员正在考虑购买新航班的机票?
  
  •会员可能会或可能不会考虑的新的信用卡或银行产品。
  
  •了解每位会员的忠诚计划和主办航空公司的钱包份额,
  
  •高度个性化的优惠,提供正确的信息,正确的成员和正确的时间。
  
  •减少营销浪费,改善全向通信。
  
  提高航空公司的收入
  
  任何良好的忠诚度计划的主要任务之一是通过销售收益机票和辅助产品来为航空公司带来收入。
  
  将来自忠诚度计划的交易分析与来自航空公司预订频道的航班搜索数据以及第三方搜索数据相结合,将丰富推动成员沟通的潜在决策过程的倾向模型。
  
  一旦拥有航班预订倾向大数据,可以建立实时机器学习API,以便即时预测何时以及其忠诚成员最有可能预订的下一次的航班。
  
  澳洲航空公司的忠诚度计划可以预测在传统奖励兑换后,会员将有机会乘坐澳洲航空的下一班飞机。
  
  聪明的商业智能可能捕获精确类型的短暂数据,这不会停止,而这些旅客在各个竞争的航空公司飞行时,实施忠诚计划的行为可以理解。这些知识可用于构建客户的360度视图,虚拟简介或分布在世界各地的每个忠诚会员的地图。
  
  知道某个航空公司的忠诚度计划数据库的大部分成员一直在竞争对手的航空公司乘坐航班,那会有多大价值?它将如何改变发送这些成员的营销信息?
  
  获取高价值客户
  
  航空公司的忠诚计划的会员也参加了比赛。当其计划的交易活动有限时,如何使用数据和商业智能识别高价值客户?价值数百万美元的成员在其数据库中处于休眠状态,无法识别他们是谁,或者他们在程序之外有什么活动。黑暗的数据洞察可能能够回答这个问题。
  
  更好的是,航空公司如何专门针对竞争项目的高价值飞行员,并说服他们转移业务?
  
  虽然有很多方法可以通过数据实现这种深入的智能,以下将分享一些常用的方法:
  
  •与旅游行业的初创企业合作。他们可能比一个缓慢移动,业务繁重的航空公司更加敏捷。创业公司寻求“破坏行业”的差异,其忠诚计划或航空公司的合作伙伴关系可能只是为其计划提供数据信息并创造所需要的收入。
  
  •回溯并识别分段数据库中现有的高价值客户。他们具有什么模式,有哪些相似的特征,产品或帐户活动?自从加入忠诚度计划以来,他们的旅程是什么?在图上映射这些数据并运行基本的统计分类模型。从此产生的洞察力将突出显示隐藏在数据库中的其他潜在的高价值成员。
  
  •不要专注于飞行100,000英里的乘客。世界上每年都有数百万人使用信用卡消费,但很少乘坐飞机。事实上,非常规的客户可能比许多顶级客户成为更忠实的客户。有统计模型和商业智能工具可用于识别这些超级利润的成员。
  
  •识别社交网络中的高价值客户。知道哪些会员对其他忠诚度计划成员影响最大的成员可能是将数据应用于忠诚度计划的最有说服力的例子之一。通常情况下,高度关联的忠诚会员在实际中可能具有低价值的感觉,因此与其他超级有价值和高端常旅客的连接性比数据库中的其他成员更多。
  
  航空公司忠诚计划中成员的聚类系数网络的视觉网络图。通过正确的数据,轻松识别高价值和低价值的客户。
  
  这些只是数据和商业智能应用于忠诚度计划以推动收入和增长的几个例子。航空公司需要了解客户是谁,他们就在社交网络图中,并且能够预测他们的下一次旅程将去哪里,这是解锁新的忠诚度计划收入的金钥匙。
  
  编辑:Harris

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