唐維萍,洪萬福

（1.廈門華廈職業(yè)學(xué)院，福建廈門361024；2.廈門淵亭信息科技有限公司，福建廈門361000）

基于RFX模型的航空公司客戶市場細(xì)分方法

唐維萍1,洪萬福2

（1.廈門華廈職業(yè)學(xué)院，福建廈門361024；2.廈門淵亭信息科技有限公司，福建廈門361000）

隨著國內(nèi)民航市場競爭的日益激烈，客戶成為各家航空公司競爭焦點(diǎn)，如何發(fā)展高價(jià)值客戶，對(duì)客戶進(jìn)行分類精細(xì)化管理，成為航空公司面對(duì)的首要問題。本文在傳統(tǒng)客戶分類RFM模型基礎(chǔ)上，綜合更多的影響因素，提出更為靈活的RFX模型進(jìn)行航空公司客戶市場細(xì)分，更好地將服務(wù)產(chǎn)品有針對(duì)性地提供給不同的客戶群,以實(shí)現(xiàn)客戶資產(chǎn)價(jià)值最大化。

RFM模型；RFX模型；客戶細(xì)分

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程不斷加快，企業(yè)管理已經(jīng)打破了地域的限制，競爭日趨激烈。對(duì)于航空公司而言，旅客成為競爭的焦點(diǎn)。這就要求各大航空公司對(duì)客戶進(jìn)行分類管理，通過針對(duì)性的策略吸引客戶，形成長期購買行為，提高客戶忠誠度。

對(duì)于客戶市場細(xì)分方法，RFM模型是被普遍使用的一種。本文在傳統(tǒng)RFM模型基礎(chǔ)上，綜合更多的影響因素，提出更為靈活的RFX模型進(jìn)行航空公司客戶市場細(xì)分，更好地將服務(wù)產(chǎn)品有針對(duì)性地提供給不同的客戶群，以實(shí)現(xiàn)客戶資產(chǎn)價(jià)值最大化。

一、傳統(tǒng)RFM模型

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過一個(gè)客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)來判斷該客戶的價(jià)值狀況。

1.RFM模型關(guān)鍵指標(biāo)及計(jì)算

（1）最近一次消費(fèi)（Recency）

在指定的時(shí)期內(nèi)，用戶最近一次消費(fèi)的時(shí)間距離。

計(jì)算方式：指定終止時(shí)間-Max(客戶消費(fèi)時(shí)間)。

（2）消費(fèi)頻率（Frequency）

用戶在指定的期間內(nèi)所購買的次數(shù)。

計(jì)算方式：Count(*)in(起始時(shí)間,終止時(shí)間)。

（3）消費(fèi)金額（Monetary）

在指定的時(shí)期內(nèi)，用戶的消費(fèi)總金額。

計(jì)算方式：Sum(單次消費(fèi)金額)in(起始時(shí)間,終止時(shí)間)。

2.RFM模型的應(yīng)用意義

RFM模型較為動(dòng)態(tài)地顯示了一個(gè)客戶的全部輪廓，這對(duì)個(gè)性化的溝通和服務(wù)提供了依據(jù)。同時(shí)，如果與該客戶打交道的時(shí)間足夠長，也能夠較為精確地判斷該客戶的長期價(jià)值(甚至是終身價(jià)值)，通過改善三項(xiàng)指標(biāo)的狀況，從而為更多的營銷決策提供支持。

二、基于RFX模型的客戶分類原理分析

在航空公司的實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中，除了上述的三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)外，還存在更多的其他影響營銷的因素，例如旅客的折扣、商品的多樣性等等。因此，本文基于RFM模型，設(shè)計(jì)一個(gè)更為靈活的客戶市場細(xì)分模型RFX模型。RFX模型中X表示靈活調(diào)整的部分，可以是一個(gè)或者多個(gè)指標(biāo)的組合，以滿足企業(yè)對(duì)于客戶數(shù)據(jù)庫營銷指標(biāo)的不同解讀。

1.RFX模型關(guān)鍵指標(biāo)及計(jì)算

RFX模型中的關(guān)鍵指標(biāo)除了RFM模型中的三個(gè)指標(biāo)以外，還包括以下關(guān)鍵指標(biāo)。

（1）平均消費(fèi)（AverageConsumption）

在指定的時(shí)期內(nèi)，用戶的平均消費(fèi)金額。

計(jì)算方式：消費(fèi)金額/消費(fèi)頻率

（2）折扣率（Discount）

在指定的時(shí)期內(nèi)，用戶購買機(jī)票的平均折扣率。

計(jì)算方式：消費(fèi)金額/(Sum(機(jī)票對(duì)外銷售價(jià)格)in (起始時(shí)間,終止時(shí)間）

（3）利潤率（Profit）

在指定的時(shí)期內(nèi)，某個(gè)用戶消費(fèi)創(chuàng)造的利潤率，即銷售利潤率。

計(jì)算方式：利潤總額/消費(fèi)總額（如果能拿到利潤數(shù)值的話）。

（4）多樣性（Variety）

在指定的時(shí)期內(nèi)，用戶購買產(chǎn)品的多樣性。例如，購買不同類型的機(jī)票。

計(jì)算方式：Distinct(類型)in(起始時(shí)間,終止時(shí)間)

2.RFX權(quán)重分析

在RFX模型中，X表示靈活調(diào)整的部分，可以是一個(gè)或者多個(gè)指標(biāo)。理論上，所有指標(biāo)是可以任意組合的，在系統(tǒng)中以權(quán)重的方式體現(xiàn)。例如：RFMD權(quán)重為：4：3：3：0，那么這個(gè)模型就變成RFM了。

對(duì)于RFX模型中變量指標(biāo)的權(quán)重問題，不同的專家有不同的看法。本文認(rèn)為，對(duì)于不同的公司或不同的行業(yè)，根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重存在一定的差異，因此需要采取科學(xué)的方法進(jìn)行分析，結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，綜合專家意見解決權(quán)重的確定問題。

3.基于k-means聚類法的客戶分類

（1）指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。由于RFX模型中各指標(biāo)量綱各有不同，數(shù)據(jù)的取值的差異也很大。為了消除量綱不同和分布差異較大的影響，在對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)之前，需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

對(duì)于與客戶價(jià)值正相關(guān)影響的指標(biāo)，使用公式（1）進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。

(X-Score-Min(X-Score))/(Max(X-Score)-Min(Score))（1）

對(duì)于與客戶價(jià)值負(fù)相關(guān)影響的指標(biāo)，使用公式（2）進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。

(Max(X-Score)-X-Score)/(Max(X-Score)-Min(Score))（2）

X-Score表示對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值；Min(X-Score)表示最小指標(biāo)值；Max(X-Score)表示最大指標(biāo)值。

（2）確定聚類的類別數(shù)m。

（3）應(yīng)用k-means聚類法對(duì)加權(quán)后的指標(biāo)進(jìn)行聚類，得到m類客戶。

（4）將各類客戶的RFX平均值與總RFX平均值比較，結(jié)果有兩種情況：大于等于總平均值或小于平均值，通過比較得出各類客戶RFX的變動(dòng)情況。

（5）將各類客戶標(biāo)準(zhǔn)化后的各個(gè)指標(biāo)取平均，將平均值加權(quán)求和，得到各類客戶的客戶終身價(jià)值總分，分析各類客戶終身價(jià)值的差異。

RFX綜合評(píng)分采取以下的計(jì)算方式：

Sum(X'-Score*X-Weight)（3）

X'-Score表示標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，X-Weight表示指標(biāo)的權(quán)重值。

利用公式（3）計(jì)算各類客戶的綜合RFX值，以此作為各類客戶價(jià)值排序的依據(jù)。

三、某航空公司客戶RFX模型分析實(shí)例

本文從某航空公司2014上半年度的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取了10000名客戶的記錄，進(jìn)行基于RFX模型進(jìn)行客戶市場細(xì)分。該航空公司認(rèn)為，旅客的最近一次消費(fèi)（Recency）、消費(fèi)頻率（Frequency）、消費(fèi)金額（Monetary）、折扣率（Discount）最能體現(xiàn)客戶的價(jià)值狀況，因此基于這四個(gè)指標(biāo)建立RFMD模型。

1.指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

對(duì)于RFMD中的四個(gè)指標(biāo)，其中“R”與客戶價(jià)值存在負(fù)相關(guān)的關(guān)系，“F”、“M”和“D”與客戶價(jià)值存在正相關(guān)關(guān)系，因此標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

式中：R＇、F＇、M＇、D＇為各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值；RL、FL、ML、DL為各指標(biāo)最大變量值；RS、FS、MS、DS為各指標(biāo)最小變量值。

2.指標(biāo)權(quán)重確定

對(duì)于RFMD模型中變量指標(biāo)的權(quán)重問題，該航空公司根據(jù)公司業(yè)務(wù)特點(diǎn)，結(jié)合專家咨詢結(jié)果，確定變量指標(biāo)權(quán)重?！癛”的權(quán)重為0.3，“F”權(quán)重為0.3.“M”權(quán)重為0.2，“D”的權(quán)重為0.2。

3.客戶分類

利用k-means聚類法時(shí)，首先要判斷聚類的類別數(shù)m。該航空公司將k-means聚類的類別數(shù)定為4,即m=4。標(biāo)準(zhǔn)化和確定聚類類別數(shù)后，進(jìn)行k-means聚類分析，得到4類客戶。將4類客戶的RFMD平均值與總RFMD平均值比較，結(jié)果如表1所示。

這4類客戶分別為中高端旅客、一般價(jià)值旅客、成長型旅客及價(jià)格敏感型旅客。中高端旅客為購買頻率、金額及折扣率都比較高的客戶；一般價(jià)值旅客為最近一次消費(fèi)時(shí)間久、購買金額及折扣率都比較低的客戶；成長型旅客為購買次數(shù)不多但金額和折扣率都比較高的客戶；價(jià)格敏感型旅客為購買次數(shù)多，但購買都是特價(jià)機(jī)票的客戶。

表1 聚類分析后產(chǎn)生的4個(gè)客戶類別

4.客戶終身價(jià)值比較分析

利用k-means聚類分析將客戶分成4類后，并不知道每類客戶的價(jià)值是多少，對(duì)于企業(yè)重要性如何。因此，我們將每一類客戶標(biāo)準(zhǔn)化后的各個(gè)指標(biāo)取平均，通過權(quán)值分配，利用公式（3）計(jì)算航空公司每類客戶的綜合評(píng)分，將綜合評(píng)分進(jìn)行大小排序可進(jìn)一步對(duì)4類客戶的價(jià)值進(jìn)行比較。比較結(jié)果為中高端旅客綜合評(píng)分最高，價(jià)格敏感型旅客次之，成長型旅客略低，一般價(jià)值旅客分支最低（如表2）。由于企業(yè)資源有限，航空公司應(yīng)根據(jù)各類客戶終身價(jià)值的比較分析結(jié)果，優(yōu)先將資源投放到得分較高的客戶類別中去。

本文中RFX模型較傳統(tǒng)的RFM模型更具有靈活性，可綜合考慮更多影響銷售的因素，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行客戶市場細(xì)分，并在客戶分類基礎(chǔ)上計(jì)算每類客戶終身價(jià)值，從而指導(dǎo)航空公司作出針對(duì)性的營銷策略，將有限的資源投放到價(jià)值更高的客戶身上，有針對(duì)性地制定不同的營銷策略，吸引客戶購買行為，提高企業(yè)利潤。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化的RFMD加權(quán)分類

[1]王正磊.航空公司客戶關(guān)系管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題的研究[D].南京航空航天大學(xué)，2007:1-2.

[2]徐翔斌,王佳強(qiáng),涂歡,穆明.基于改進(jìn)RFM模型的電子商務(wù)客戶細(xì)分[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012（5）:1139-1142.

[3]帥斌，鄧紹蔚，黃麗霞.基于改進(jìn)RFM模型的鐵路快捷貨運(yùn)客戶市場細(xì)分方法[J].鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào),2014（2）:112-117.

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1673-0046（2015）4-0180-02