如何建立“航空公司新型会员管理系统”?

航旅IT圈 解开颜 2017-05-24 14:56:01

作为客户关系管理的发明者,航空公司们已经落后于时代,并没有跟上创新的步伐。那么,航空公司如何建立“新型会员管理系统”?

早在上个世纪80年代,国外先进的航空公司就推出了“常旅客”计划来提高客户忠诚度,从此一种新的营销手段应运而生,到现在它已经成为更加广为人知的“客户关系管理”(CRM)。在当今的商业环境中,客户关系管理计划已被广泛地运用在各个行业,它可以帮助企业识别和保留有价值的客户,抓住有重大消费倾向的客户,并削减耗费在低价值客户身上的服务成本。然而,客户关系管理的发明者——航空公司们并没有跟上创新的步伐(“麦肯锡高层管理论丛”语)。

在之前对全球17家大型航空公司展开的一项调查显示,对于如哪一部分是(或可能成为)最有价值的客户、影响这些客户购买行为的因素有哪些以及哪些客户关系管理手段最能有效的维持客户忠诚度等问题,即便是全球最大的几家航空公司在认识上也相当肤浅。航空公司在客户关系管理方面落后于时代的原因在于他们居功自傲,不重视非运营类系统和非核心系统,或者没有正确的方式抓财务效益,所以直到前几年航空公司对于自己的客户都知之甚少,和十年甚至更早相比没有多少变化。

然而根据麦肯锡的调查,客户关系管理计划如果执行得法,每年可为航空公司带来2.4%的收入增长,对于一家大型航空公司而言这意味着每年净增1至2.5亿美元的利润(图1)。而且经验表明,这部分利润增长中的25%能够唾手可得,如采取有针对性的营销抢回客户或瞄准发展空间较大的旅客,有可能在一年之内就将其纳入囊中(图2)。


图一


图二


图三

目前很多航空公司的客户数据不是不完整就是不一致。比如,经过航空公司与客户联络的方式除了电话、互联网之外,还包括移动设备、机场、客户服务台和飞行途中等多个渠道,但在任何一个交互环节,数据的采集要么不完整、要么不准确。而在很多情况下,这些数据都散落在无数个内部系统和外部系统中,把分散的数据整合起来十分困难,也容易出错。

本人近期因工作原因对航空公司客户关系管理系统(还有其他叫法,如常旅客系统、忠诚度计划系统、会员管理系统、电商会员管理系统等等,下文中统称为CRM)深入研究,因此提出了一些对在国内创建和运营CRM的具体做法的见解,请行业专家指正。

首先,利用20/80原则在建立和运营CRM全过程中抓重点客户,提升资源利用效率。一家中等规模航空公司每年的旅客量可能超过2000万人次,而国内民航的年旅客量早已超过5亿人次,采用大数据分析手段从中获取客户数据后,必须有重点的使用这些数据,否则一方面技术投入会非常巨大,另一方面由于数据过于分散会使CRM的效果不佳。本人的团队在数据分析过程中发现,一家年旅客2000万以上人次的航空公司,清洗出来的人头数大约为600至700万,而其中确实有超过80%的旅客1年内只乘坐过一个或两个(往返)航班。对于如此规模的航空公司,在各种资源有限的情况下,确实应当把营销和服务的重心放到其余200万左右多次乘坐或购买的客户身上。当然,在数据处理时已经整理出的旅客记录会全部保留以备后用。

第二,建立合理、全面的客户模型,并确保数据安全和隐私保密。一个简单的客户数据模型如下:简单的客户画像模型,客户画像模型分为基本客户个人数据与具体信息数据两个方面,其中基本客户数据,包括:①基本信息——姓名(隐去)、通讯地址、电子邮件、移动电话、固定电话、微信号、身份证号、护照号(如有)、性别、国籍;②客户价值信息——客户静态价值,客户等级(重要保持、重要待发展等7个等级),会员红包余额,客户喜好标签集合。而具体的客户信息数据包括:①客户历史消费情况——总消费金额,消费的平均客公里收入,最近一次消费,平均每年消费次数;②客户乘机情况——总乘机金额,乘机的平均客公里收入,最近一次乘机,平均每年的乘机次数;③客户行为数据——客户购买渠道及次数,客户购买航线列表及次数,客户购买辅营产品类型、相关航线及次数,平均预订提前天数,平均出票提前天数,自愿改签次数及航线清单,Noshow次数及航线清单,GoShow次数及航线清单;④客户服务数据——沟通情况(方式/网站、QQ微信、电话、邮件,沟通类型/投诉、咨询、购买等,沟通结果),客户满意度等信息。

第三,采用经典RFM模型对旅客进行画像建模,并计算旅客静态(从旅客成行数据中获得的)价值,采用以下5个维度,针对两类(针对单纯购买和实际成行)旅客进行建模:

① Recency:最近一次消费与乘机;

② Frequency:消费和乘机频度,使用购买订单数,以及成行航段数维度;

③ Monetary:购买金额和成行金额,使用总消费金额以及平均客公里收入两个维度。采用机器学习的方法训练模型对数据进行聚类,最终可以得到客户画像(标签)、客户静态价值、客户满意度等数据。

此外,上述CRM的结果可用于以下领域(但不限于以下领域):

① 优化营销效果

② 顾客获取、交叉销售、向上销售、客户保持

③ 通过客户行为分析,促进产品和服务决策(如产品定价、新品开发)

④ 帮助管理决策,如收益预测、客户满意度分析

⑤ 客户流失可能性分析

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