客户细分模型构建流程及相关人员

基于K-means聚类算法的民航客户细分模型构建 问题背景 客户关系管理中，客户价值评估是关键环节。通过分析航空公司数据仓库中的客户信息，构建精准的客户细分模型，可以有效提升客户价值。 方法与模型 本研究采用数据挖掘技术中的K-means聚类算法，对民航客户进行细分。通过实验分析，将客户划分为3个类别，并针对每类客户制定相应的营销策略。 结果与结论 实验结果表明，K-means聚类算法能够有效识别客户行为特征差异，实现精准的客户细分。基于细分结果制定的营销策略，可将客户价值提升约30%。 模型优势 精准识别客户行为差异 有效提升客户价值 指导制定差异化营销策略 应用领域 民航客户关系管理 客户价值评估 精准营销策略制定

建立模型——客户细分模型采用SPSS数据挖掘工具进行电信业客户群体划分。

第四步：通过因子分析寻找变量之间的关系，并优化变量组合。分析模型结果时，依据群间差距最大、群内差距最小的标准进行调整，逐步优化模型。数据探索和建模过程中，重点在于分析因子之间的关系。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。

从年龄分布图来看，短信零使用群的平均年龄为35.9岁，与全球通用户的年龄分布基本一致，表明没有特定年龄段对短信业务的特别排斥。

乐山市场显示出短信零使用群的平均ARPU为126.94元，略低于全球通平均ARPU的158.17元。此外，WAP的平均使用费为0.003元，GPRS为0.193元，IP为1.289元，分别为总体平均的15.8%、62.5%和41.6%。这一类不使用短信的群体通常消费水平较低，对新技术不太敏感。

指数模型的公式为：其中，c0和c与前相同，但a不是变程。 当h=3a时，指数模型的变程约为。 当c0=0，c=1时，称为标准指数模型。

6% 低使用率组客户占全体客户的比例 平均年龄：30.99 岁 ARPU：68 元 在网时间：27 个月 女性比例：29% 预付费比例：81% VIP 比例：7% 基本功能使用、通话需求低 主要在本地活动，与市内用户沟通 与小灵通联系较多 每通电话时长较长，但通话次数最少 优惠时段通话次数占比最高（5%） 短信使用量较其他低端人群多 IP 通话比例高（28%），对资费敏感 主叫行为明显高于被叫，可能是受资费因素抑制 营业厅访问次数少 频繁拨打话费查询电话（1861）

深入了解客户：客户细分模型的重要性 客户细分是产品开发和市场营销的基石。通过将客户划分为不同的群体，企业能够更好地理解客户需求，并制定更有针对性的策略。中国移动客户细分模型就是一个很好的例子，它能够帮助企业实现： 产品/服务差异化: 洞察客户对产品的偏好，开发满足特定需求的产品和服务。 渠道优化: 了解客户对销售和服务的要求，设计高效的销售渠道。 精准营销: 分析客户对市场活动的反应，制定精准的推广策略。 价格策略制定: 评估客户的价格敏感度，制定合理的价格策略。 利用客户细分模型，企业可以实现资源的优化配置，提升产品竞争力，实现市场营销目标。