基于改进RFM模型的航空公司顾客分级研究

新冠疫情的全球爆发和疫情防控措施的常态化给航空业带来了严重利润损失和顾客流失等问题,航空企业迫切需要新的营销策略和顾客管理方案。针对以上问题,本文通过对传统顾客分级模型进行研究和改进,为航空企业的精准营销策略提供理论支持和模型工具。为了更加贴合航空企业的特征以及计算更加精确,本文在经典RFM模型基础上进行改进和创新,考虑航空企业在服务、管理和保留顾客过程中付出的服务成本,构建RFMC模型,重新评估顾客价值。本文采用SOM神经网络算法将顾客分为:核心顾客、机会主义顾客、服务流失顾客和边缘顾客4个级别,根据不同顾客群的特征和价值,改变营销策略,提供差异化服务,降低服务成本,最大化企业利润,提高航空企业竞争力。