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