在航空业内有一个玩笑，称旅客对于航空公司来说就是会自动上下飞机的货物。这个玩笑的根源在于航空公司通常对于其常旅客计划外的旅客所知甚少，但这部分旅客却在整个旅客数量中占据了很大的比例。出现这种情况很大程度上是因为航空公司每天要运送大量的旅客，因此根本不可能仔细去了解每一位乘客，所以他们选择只关注那些忠诚度高的或者是高端舱位的客人。另外一个问题就是尽管航空公司有含有大量旅客信息的数据库，但是这些数据只被用于支持特定的运营程序，并不会被用于商业智能的开发。
大数据（Big Data）
　　正如其名字听起来一样，大数据能够处理大量的数据。此外，其同时还能对各种结构化及非结构化数据源进行数据分析，并且其分析速度远远超过传统的数据库工具。航空公司逐渐开始意识到它们或许能实现与常旅客计划外的每一位普通旅客进行交流互动，而这也能极大的推动航空公司的附加收入。除此之外，航空公司还可以不必被动的等待一位旅客变成它们的客人，它们可以让每一位访问其官网的网友都获得个性化的体验，从而增大这些潜在客户变成其真正的客户的几率。
　　在零售业中，这种个性化的购物方式已经是一种惯例。零售商们使用大数据分析的方式来追踪和分析消费者留下的各种痕迹，这使得它们可以为每一位消费者建立一个单独且细致的档案。接下来零售商们就可以根据这些信息向每一位顾客推荐商品以及提供个性化的服务，当然前提是向顾客展示更符合其品味的商品有利于加大其购买的可能性。
　　亚马逊（Amazon）一直是这种销售模式的先驱，其能根据顾客先前的购买记录为每一位顾客创造一个独有的视觉体验。零售行业内的一些评论员估计，亚马逊的销售额中的30%都得益于其推荐引擎。
商店购物体验
　　仅仅依靠消费者先前的购买记录也可能造成一个问题，那就是得到过时的结果。然而最新的技术却可以不参考之前的记录，而是根据消费者在互联网上的行为并使用情境感知算法来进行实时的学习及预测，进而在消费者浏览不同网页时，相关的推荐商品也会随之产生动态变化。例如，当一个顾客开始查询前往海滨地区的航班时，网页上就会推荐海滨度假区的一些特殊优惠产品。这种个性化的服务和消费者在实体店内体验非常类似。在实体店内，消费者会告诉导购他们的需求，进而导购会向其推荐符合其需求的商品。
动态套餐交易
　　动态套餐交易对于航空公司来说也是一个新的机会。航空公司不仅可以销售客票，还可以为旅客提供动态创建的旅游套餐。对于旅客来说，搜索客票价格和客票数量通常只是一个开始。而航空公司在其中则拥有巨大的优势，它们可以通过旅客订购的客票了解其行程，进而为旅客提供一站式的个性化旅游套餐。
　　提供这项服务对于航空公司来说有许多好处。首先，动态生成的旅游套餐可以让客票价格变得更为模糊。这对于飞机即将起飞前剩余空座的销售尤其有用，并且可以减少旅客等到最后一分钟才订购机票的情况。其次，这项服务还能增加航空公司官网的用户粘性，进而有助于追加销售和交叉销售。第三，航空客票单独来看只是一件普通的商品，而将其变为旅游套餐中的一部分则使得航空公司可以为旅客创造一次特别的体验，进而增加旅客的忠诚度。最后，提供动态套餐交易还可以让航空公司的官网与Expedia、Priceline及Orbitz等在线旅游网站进行公平的竞争。
全新的移动体验
　　移动电子设备也能带来一种全新的体验。移动电子设备使得航空公司可以根据旅客所处的位置来为其提供高度个性化的体验。除了电脑网页版的官网能提供的个性体验之外，移动电子设备使得航空公司可以了解到旅客当前的地理位置、起飞前的等待时间以及是否独自出行等地理定位相关的信息，进而提供进一步的服务。
　　这使得旅客可以注意到许多他们之前没有考虑到的东西，例如与其航班及目的地相关的产品，以及航空公司的合作伙伴提供的独家产品，例如机场附近的餐厅以及候机楼内的各零售店。此外，航空公司还可以考虑提供其他特殊产品，例如Wi-Fi服务或者是为候机时间较长的旅客提供候机楼内一日的“通票”。通过地理定位服务，这些在旅客的移动电子设备上显示出来的推荐产品还可以根据旅客所处的环境的变化而发生改变。
更高的忠诚度
　　随着数据来源的增多，航空公司将可以使用大数据分析来为旅客创建更复杂且更完整的信息。例如，低成本航企可以在距离旅客的目的地城市较远的机场进行降落，进而将后续高昂的火车票或者出租车的花费留给旅客自己去计算。然而如果旅客在搜索机票价格时就能看到这些信息，那么他们就能根据该航班客票价格的真实竞争力做出更好的抉择。
　　零售商们早已开始借助外部数据源来填补与顾客之间的空隙。例如，eBay在2011年末收购了推荐网站。Hunch的技术能够挖掘消费者在社交网络上的信息以及其他的数据来源，从而使得eBay能够超越传统的商品推荐，进而根据消费者的品味和兴趣为其提供更广泛的商品推荐。
　　为了赢得未来数字化程度更高的旅客群体的忠诚度，航空公司能否建立正确的大数据合作伙伴关系与其能否和其他航企建立合作伙伴关系一样至关重要。
　　——编译自Air Transport IT Review 2013年第2期
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相关评论 　 []　[ ]
15:20:43.0
&见血，点穴
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“大数据”风靡　考验航空公司大智慧
14:29 作者:admin
在今天数字化的网络世界里，海量数据甚为可观，其处理问题也日益凸显，引起了业内专家的普遍关注。由此，&大数据&成为热门词汇。虽然航空业对大数据的热度递增，但收集数据和使用数据是两个完全不同的概念。航空公司拥有其中一些数据已经数十年了，但他们真正充分地利用这些数据了吗？
大数据风靡
　　&大数据&这个词早在2001年就被美国信息技术研究和分析公司高德纳首次使用。不过，直到最近，这个词才日趋流行，频频在日常对话和会议研讨中出现。大多数科技公司都有专门负责处理大数据的部门，也会有相关的博客和社区，以及配套的软件、硬件设施来提供支持。
　　普惠企业服务公司旅游与交通部部长罗伯&多塔说：&我们自一年半前开始使用这个词，它非常形象地描述了数据在速度、种类、体量上的特点。&没错，大数据的特点要从速度、种类、体量三个层面看。多塔说：&关于数据的体量，并没有一个临界点，当数据量到达这个点时，我们就说它是大数据。也许，是像推特这样的社交工具激发了数据量的大幅增长。不过很重要的一点是，数据量在大到现有的工具很难处理的时候，这个词也就跃然纸上了。&
　　甲骨文公司也是一家对大数据很感兴趣的全球信息技术公司，其在航空领域的数据处理能力尤为突出。该公司旅游与交通部资深总监维贾伊&阿南德认为，社交媒体对大数据的出现至关重要。他还说：&以苹果手机为引领的智能手机的发展，也带来了数据量的大幅增长。&
　　2012年7月，甲骨文公司制作了一种&行业记分卡&，以调查各部门主管对大数据的看法。阿南德有了3个重要的发现：&94%的公司高管表示，他们部门处理的数据比两年前平均增长了86%；93%的高管认为，由于没有充分利用收集的数据，他们平均每年蒙受14%的经济损失；97%的高管认为，公司必须作出改变，以在未来两年内改善数据使用。&
　　旅游和酒店业策略咨询公司穿越哈德森公司航空分析师亨利&哈特福德一直坚持，旅行业必须重视数据分析。他认为，航空业首先推出了电子商务，却没能很好地运营它。&几十年来，航空业始终依赖数据监测旅客和航班。但是，我们充分利用这些数据了吗？&他问。
应用结构性数据
　　速度、种类、体量是我们讨论大数据的前提，结构性和非结构性数据的区分也是我们在说起大数据时绕不开的话题。结构性数据是指由航空公司控制并有明确使用目的的数据，非结构性数据则指所有其他类型的数据，从天气预报到旅客在推特上的发言都可算作此类。
　　惠普公司将&售票和预订、客户支持、交易数据、非常规运营、维修保养记录和机组人员信息&作为结构性数据的例子。有意思的是，票价并不在他们的界定范围内。多塔说：&在航空公司的层面上，票价是结构化的，有不同的规格和等级。但是，如何处理与附加产品和第三方合作者有关的非结构性票价更让我们感兴趣。航空公司可以从大数据中发掘新的增收渠道，他们可以采用前所未有的方式增加产品或者调整票价。&
　　然而，对于航空公司可以在多大程度上解决非结构性数据的问题，业内有很大的分歧。Boxever 是新成立的一家总部在都柏林的旅客信息服务公司，其首席执行官和创始人戴夫&奥&弗拉纳根认为，在投身于大数据研究之前，航空公司还需要作很多准备。他说：&我们在2011年创业的时候，原本计划帮助航空公司将所有结构性和非结构性数据整合为一个大数据库，以获得对旅客的全面了解。但是，我们很快就发现，很多航空公司依旧在设法使用他们已有的结构性数据，这也是我们目前的着眼点。&
　　旅游分销软件和解决方案供应商Datalex营销总监霍班表示：&大数据并非像想象的那样复杂，航空公司目前对大数据的定位主要还是围绕数据本身，而我们在考察哪些数据更有商业价值。整个行业应该更关注如何细化这些数据，实时应用这些数据，并从数据中获得经济效益，而不是仅仅满足于得到这些数据。&
　　&促销&和&副业收入&这些词汇的反复提及，意味着分销领域也在关注大数据的应用。那么，在国际航协颁布新的分销条例（NDC）后，大数据有哪些重要价值呢？哈特福德说：&NDC对大数据的信息流动非常有益，这将构建非常有价值的信息链条。长期以来，航空公司对旅客信息有了更详细的了解，他们应该利用这些数据创造合适的产品。如果信息可以自由交换，对航空公司来说，旅行社可以变得更加有用和富有效率。&
未来的技能需求
　　大数据已经在改变组织的架构模式，航空公司也需要重新思考他们的运作方式，而其中的一个核心问题就是：谁拥有这些数据？为了使用这些数据并实现商业化，需要哪些技能？弗拉纳根表示，在他眼里，最理想的应聘者将是具有编程经验的数据分析专家。在大公司里，处理大数据的部门显然是IT部门。不过，最显而易见的未必是最合适的。
　　霍班表示，Datalex在进行新的商业谈判的时候，总是会包含各色人等。但是，这种传统方式在大数据时代并不适用。哈特福德说，随着数据变得日益重要，一些新的工作岗位开始涌现，如有客户体验经验的副总裁。他认为，营销部门最需要这类人才。&这个部门可以带来收入，提高忠诚度，也可以评估哪些产品应进入或退出市场。&他说。
　　还有一个有争议的问题在于，大数据是否在降低成本或增加收入方面得到了最佳应用。有人认为，通过大数据可以看出航空公司成本结构中的弱点。比如，阿南德提到，通过分析飞机发动机传感器信息，可以帮助航空公司在事故发生前检测出问题，从而减少机械故障和航班延误。
　　不过，促进收入增长才是最大的机遇。甲骨文公司交通战略营销高级主管桑达&斯瓦米纳坦表示：&过去几十年来，航空公司一直非常关注成本问题，也发现缩减成本日益困难，而且缩减成本所带来的回报也越来越少。数据分析人员已经在公司运营、货运和票价的数据管理方面做了很多工作，但现在的重点是如何从旅客的数据中获益。这就是为什么每家航空公司都很坚持对旅客信息的使用。&
　　有一些大数据的倡导者将非结构性数据视为客户关系的一部分。甲骨文公司坚持认为，如果想要使大数据的潜力得到充分挖掘，评估和使用旅客的移动数据和社交数据至关重要。哈特福德指出：&旅客在任何公共空间发表的关于航空公司的评论，都应该纳入旅客信息档案中，因为他们的评价会影响其他人的购买行为。&
　　Boxever公司则建议航空公司一步一步来。弗拉纳根说：&在将社交信息商业化之前，还有其他一些挑战需要面对。我们建议航空公司先判断清楚自己在大数据方面的机遇，然后再行动。&Datalex公司也非常谨慎。霍班表示：&航空公司有充足的数据，但我们认为，航空公司更需要使用这些数据去倾听旅客的声音，并对其作出回应。&
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汉莎航空等公司在跨大西洋航线联营合作的案例分析
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3秒自动关闭窗口基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型CRM应用研究07-第4页
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基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型CRM应用研究07-4
基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型ＣＲＭ应用；１．４．２要解决的关键技术问题；本文提出了航空货运分析型ＣＲＭ的一个原型；１．５本章小结；由于受到我国航空货运业自身ＣＲＭ市场的不完善，以；ｌ、讨论了航空货运未来的发展与实施客户关系管理的；２、设计并构建了航空货运分析型ＣＲＭ数据仓库，并；３、把数据挖掘中的算法（如，关联规则挖掘Ａｐｒｉ；４、联机分析处理（Ｏ
基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型ＣＲＭ应用研究１．４．２要解决的关键技术问题本文提出了航空货运分析型ＣＲＭ的一个原型。无论是数据仓库的构建还是数据挖掘算法的研究，未来都将会有更广泛的发展的空间。随着数据仓库技术和数据挖掘算法研究的不断发展，客户关系管理与数据仓库、数据挖掘的结合也将不断深化。１．５本章小结由于受到我国航空货运业自身ＣＲＭ市场的不完善，以及航空公司信息化建设起步较晚的影响，目前我国航空公司的ＣＲＭ系统主要是操作型的ＣＲＭ；并不具有强大的业务智能和分析能力。本论文的目标就是要把ＣＲＭ与数据仓库、ＯＬＡＰ和数据挖掘三者结合起来进行航空货运分析型ＣＲＭ的研究，本论文的主要工作和创新点有以下几个方面：ｌ、讨论了航空货运未来的发展与实施客户关系管理的关系；２、设计并构建了航空货运分析型ＣＲＭ数据仓库，并在其上实现了多维分析；总结了航空货运ＣＲＭ中应用数据挖掘技术，要形成完整的视角，建立数据仓库，解决航空公司中存在的信息孤岛问题；３、把数据挖掘中的算法（如，关联规则挖掘Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其改进的ＡｐｒｉｏｒｉＴｉｄＬｉｓｔ算法）运用到了航空货运分析中，并得出了一些有用的结论；４、联机分析处理（ＯＬＡＰ）是数据库领域近几年涌现出新事物，是数据库系统在信息时代发展的产物。提出一个基于ＯＬＡＰ的ＣＲＭ模型，简称ＯＢ－ＣＲＭ模型。１０基于数据仓库与数据挖掘的航窄货运分析型ＣＲＭ应用研究２ＣＲＭ与数据挖掘研究综述２．１客户关系管理概述２．１．１客户关系管理的起源最早发展客户关系管理的国家是美国，在１９８０年初，就有所谓的接触管理（ｃｏｎｔａｃｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ），专门收集与公司联系的所有客户信息，到１９９０年则演变成包括电话服务中心和资料分析的客户关怀（ｃｕｓｔｏｍｅｒｃａｒｅ）。１９９９年，ＧａｒｔｎｅｒＧｒｏｕｐＩｎｃ公司提出了ＣＲＭ概念（ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）。Ｇｒｏｕｐ结合新经济的需求和新技术的发展，ＧａｒｔｎｅｒＩｎｃ提出了ＣＲＭ概念。从９０年代末期丌始，ＣＲＭ市场一直处于一种爆炸性增长的状态。２．１．２关系管理的概念关于ＣＲＭ的定义，不同的研究机构有着不同的表述。最早提出孩概念的ＧａｒｔｎｅｒＧｒｏｕｐ认为：所谓的客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角；赋予企业更完善的交流能力，最大化的收益率。从管理科学的角度来考察，客户关系管理（ＣＲＭ）源于市场营销理论；作为解决方案（Ｓｏｌｕｔｉｏｎ）的客户关系管理（ＣＲＭ），它集合了当今最新的信息技术，它们包括Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等。作为一个应用软件的客户关系管理（ＣＲＭ），凝聚了市场营销的管理理念。市场营销、销售管理、关怀、服务和支持构成了ＣＲＭ软件的基石。我们的理解足客户关系管理（ＣＲＭ）有三层含义：ｌ、体现为新念企业管理的指导思想和理念；２、是创新的企业管理模式和运营机制；３、是企业管理中信息技术、软硬件系统集成的管理方法和应用解决方案的总和。图２－１Ｃ跳的五个领域２．１．３航空公司ＣＲＭ体系结构。客户关系管理是一项综合的ＩＴ技术，也是一种新的运作模式，它源于“以客户为中心＂的新型商业模式，是一种旨在改善企业与关系的新型管理机制。是一项企业经营战略，企业据此赢得，并且留住客户，让客户满意。通过技术手段增强关系，进而创造价值，最终提高利润增长的上限和底线，是客户关系管理的焦点问题。当然ＣＲＭ系统是否能够真正发挥其应用的功效，还取决于企业是否真正理解“以客户为中心＂的ＣＲＭ理念，这一理念是否贯彻到了企业的业务流程中，是否真正提高了客户满意度等。客户关系管理的实施过程中包括了客户的分类、识别、发展、争取和保持阶段。针对航空业，通过建立大型的数据仓库，利用数据挖掘技术对航空公司数据进行分析，挖掘出在市场竞争中有利益的客户群，确定目标市场，通过多种指标将客户进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为其提供一对一式的、迎合其心理的服务。从体系结构角度看，整个航空公司客户关系管理架构可以分为三个关键部分：（１）分析层的客户关系管理：用于对实施操作的ＣＲＭ和互动产生的信息进行１２分析处理，通过基于数据仓库的数据挖掘，产生商业智能以支持企业战略战术的决策，包括：市场细分、服务支持、变动分析、接触最优化、垂直和交叉分析、新模型、广告分析、生命周期价值模型等；（２）操作层的客户关系管理：用于自动地集成的过程，包括对营销、销售和服务三部分流程的信息化，前后端的集成、接触点；（３）客户互动：关注接触点的交互，即与客户沟通所需要的行为（如ＱＱ、ＥＭＡＩＬ、电话等）的集成和自动化处理。现在航空公司的更多的要求得到“及时＂的服务。越多了解客户的信息，航空公司就越能快速的发现一些潜在客户的利益，随时为客户提供更多的服务。航空公司间的竞争，说到底就是争夺客户的竞争。掌握了信息就意味着控制了关系。通过引入ＣＲＭ，航空公司能够跟踪、预测客户的动向，最大程度的挖掘客户的潜在价值，提供更便捷、准确、有效的服务，提供航空公司的竞争能力。具体来讲，航空公司实施客户关系管理主要为了达到以下目标：１、分析客户真正的需求航空公司要了解客户的真正需求。需要航空公司人员礼貌周到的服务，他们希望自己得到尊重；需要方便、快捷的服务，他们希望能节约时间；希望航空公司能加快电子化的建设和创新，以此享受更好的服务。在进入买方市场的今天，客户完全可以自主选择服务好的航空公司。虽然，有的时候航空公司修正了对待客户的态度，但是客户的偏好已经发生了变化，他们提出了更高的要求，而航空公司并没有真正知晓。如何真正把握的需求，如何向客户提供一对一的优质服务，真正提高客户的满意程度，增加竞争力，便是航空公司客户关系管理需要做的一部分。２、辨别真正的盈利客户关系管理的基本原则是明确效益点，增加利润。但很多航空公司并不能辨识哪些客户具有价值，哪些客户在消耗成本，也不知道哪些客户即将离开，哪些客户会对某一营销行为有反应。此时，ＣＲＭ就要根据的成本／利润分析，找出一重点，并对目标市场进行细分，针对不同群体实施不同的策略。３、客户细分，提供差异化的商品和服务对于航空公司来说，分类是常有的行为。从客户的等级分类等一系列实际操作中都可以看到分类的广泛使用。在ＣＲＭ系统中，分类方法也起着很重要的作用。通过细分市场，针对不同的市场采取不同的营销策略，提供差异化的服务。基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型ＣＲＭ应用研究４、留住老客户，提高客户的忠诚度航空公司如何留住老客户，从而确定其不转向竞争对手，首先必须清楚老客户有哪些特征？他们的需要是什么？他们的行为习惯和偏好是什么？’导致老客户离开的原因是什么？怎么做才能挽留老客户？老客户对于航空公司很重要，因为吸引新客户的成本是保留现有客户的５倍，进攻性营销明显比防守性营销花费的更多，前者需要花更多的时间和成本。２．２数据仓库概述２．２．１数据仓库概念目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名数据仓库专家Ｗ．Ｈ．Ｉｎｍｏｎ在其著作《ＢｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ｝一书中给予如下描述：数据仓库（ＤａｔａＯｒｉｅｎｔｅｄ）、集成的（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ）、相Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）是一个面向主题的（Ｓｕｂｊｅｃｔ对稳定的（Ｎｏｎ－Ｖｏｌａｔｉｌｅ）、反映历史变化（ＴｉｍｅＶａｒｉａｎｔ）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库概念，我们可以从两个层次加以理解：首先，数据仓库是对多个异构的数据源有集成，然后按主题进行重组，存放在数据仓库中的数据一般不再修改；其次，数据仓库用支持决策，面向分析型数据处理。数据仓库可以将上面所提的各种数据整合在一个中央存储库中，为了便于分析，它还会重新整理和排列数据，这意味着新的数据库比传统的分散应用数据库更复杂。一般来说，控制程序会在非忙碌时间将数据批量转换到中央存储库，不过这个工作也可以实时进行。因此，数据仓库的构建是一个过程而不是一个项目。２．２．２数据仓库的体系结构数据仓库的结构如图２－２所示：１４包含各类专业文献、各类资格考试、生活休闲娱乐、中学教育、幼儿教育、小学教育、应用写作文书、基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析型CRM应用研究07等内容。　
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