早在上個(gè)世紀80年代，國外先進(jìn)的航空公司就推出了“常旅客”計劃來(lái)提高客戶(hù)忠誠度，從此一種新的營(yíng)銷(xiāo)手段應運而生，到現在它已經(jīng)成為更加廣為人知的“客戶(hù)關(guān)系管理”（CRM）。在當今的商業(yè)環(huán)境中，客戶(hù)關(guān)系管理計劃已被廣泛地運用在各個(gè)行業(yè)，它可以幫助企業(yè)識別和保留有價(jià)值的客戶(hù)，抓住有重大消費傾向的客戶(hù)，并削減耗費在低價(jià)值客戶(hù)身上的服務(wù)成本。然而，客戶(hù)關(guān)系管理的發(fā)明者——航空公司們并沒(méi)有跟上創(chuàng )新的步伐（“麥肯錫高層管理論叢”語(yǔ)）。

在之前對全球17家大型航空公司展開(kāi)的一項調查顯示，對于如哪一部分是（或可能成為）最有價(jià)值的客戶(hù)、影響這些客戶(hù)購買(mǎi)行為的因素有哪些以及哪些客戶(hù)關(guān)系管理手段最能有效的維持客戶(hù)忠誠度等問(wèn)題，即便是全球最大的幾家航空公司在認識上也相當膚淺。航空公司在客戶(hù)關(guān)系管理方面落后于時(shí)代的原因在于他們居功自傲，不重視非運營(yíng)類(lèi)系統和非核心系統，或者沒(méi)有正確的方式抓財務(wù)效益，所以直到前幾年航空公司對于自己的客戶(hù)都知之甚少，和十年甚至更早相比沒(méi)有多少變化。

然而根據麥肯錫的調查，客戶(hù)關(guān)系管理計劃如果執行得法，每年可為航空公司帶來(lái)2.4%的收入增長(cháng)，對于一家大型航空公司而言這意味著(zhù)每年凈增1至2.5億美元的利潤（圖1）。而且經(jīng)驗表明，這部分利潤增長(cháng)中的25%能夠唾手可得，如采取有針對性的營(yíng)銷(xiāo)搶回客戶(hù)或瞄準發(fā)展空間較大的旅客，有可能在一年之內就將其納入囊中（圖2）。

圖一

圖二

圖三

目前很多航空公司的客戶(hù)數據不是不完整就是不一致。比如，經(jīng)過(guò)航空公司與客戶(hù)聯(lián)絡(luò )的方式除了電話(huà)、互聯(lián)網(wǎng)之外，還包括移動(dòng)設備、機場(chǎng)、客戶(hù)服務(wù)臺和飛行途中等多個(gè)渠道，但在任何一個(gè)交互環(huán)節，數據的采集要么不完整、要么不準確。而在很多情況下，這些數據都散落在無(wú)數個(gè)內部系統和外部系統中，把分散的數據整合起來(lái)十分困難，也容易出錯。

本人近期因工作原因對航空公司客戶(hù)關(guān)系管理系統（還有其他叫法，如常旅客系統、忠誠度計劃系統、會(huì )員管理系統、電商會(huì )員管理系統等等，下文中統稱(chēng)為CRM）深入研究，因此提出了一些對在國內創(chuàng )建和運營(yíng)CRM的具體做法的見(jiàn)解，請行業(yè)專(zhuān)家指正。

首先，利用20/80原則在建立和運營(yíng)CRM全過(guò)程中抓重點(diǎn)客戶(hù)，提升資源利用效率。一家中等規模航空公司每年的旅客量可能超過(guò)2000萬(wàn)人次，而國內民航的年旅客量早已超過(guò)5億人次，采用大數據分析手段從中獲取客戶(hù)數據后，必須有重點(diǎn)的使用這些數據，否則一方面技術(shù)投入會(huì )非常巨大，另一方面由于數據過(guò)于分散會(huì )使CRM的效果不佳。本人的團隊在數據分析過(guò)程中發(fā)現，一家年旅客2000萬(wàn)以上人次的航空公司，清洗出來(lái)的人頭數大約為600至700萬(wàn)，而其中確實(shí)有超過(guò)80%的旅客1年內只乘坐過(guò)一個(gè)或兩個(gè)（往返）航班。對于如此規模的航空公司，在各種資源有限的情況下，確實(shí)應當把營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)的重心放到其余200萬(wàn)左右多次乘坐或購買(mǎi)的客戶(hù)身上。當然，在數據處理時(shí)已經(jīng)整理出的旅客記錄會(huì )全部保留以備后用。

第二，建立合理、全面的客戶(hù)模型，并確保數據安全和隱私保密。一個(gè)簡(jiǎn)單的客戶(hù)數據模型如下：簡(jiǎn)單的客戶(hù)畫(huà)像模型，客戶(hù)畫(huà)像模型分為基本客戶(hù)個(gè)人數據與具體信息數據兩個(gè)方面，其中基本客戶(hù)數據，包括：①基本信息——姓名（隱去）、通訊地址、電子郵件、移動(dòng)電話(huà)、固定電話(huà)、微信號、身份證號、護照號（如有）、性別、國籍；②客戶(hù)價(jià)值信息——客戶(hù)靜態(tài)價(jià)值，客戶(hù)等級（重要保持、重要待發(fā)展等7個(gè)等級），會(huì )員紅包余額，客戶(hù)喜好標簽集合。而具體的客戶(hù)信息數據包括：①客戶(hù)歷史消費情況——總消費金額，消費的平均客公里收入，最近一次消費，平均每年消費次數；②客戶(hù)乘機情況——總乘機金額，乘機的平均客公里收入，最近一次乘機，平均每年的乘機次數；③客戶(hù)行為數據——客戶(hù)購買(mǎi)渠道及次數，客戶(hù)購買(mǎi)航線(xiàn)列表及次數，客戶(hù)購買(mǎi)輔營(yíng)產(chǎn)品類(lèi)型、相關(guān)航線(xiàn)及次數，平均預訂提前天數，平均出票提前天數，自愿改簽次數及航線(xiàn)清單，Noshow次數及航線(xiàn)清單，GoShow次數及航線(xiàn)清單；④客戶(hù)服務(wù)數據——溝通情況（方式/網(wǎng)站、QQ微信、電話(huà)、郵件，溝通類(lèi)型/投訴、咨詢(xún)、購買(mǎi)等，溝通結果），客戶(hù)滿(mǎn)意度等信息。

第三，采用經(jīng)典RFM模型對旅客進(jìn)行畫(huà)像建模，并計算旅客靜態(tài)（從旅客成行數據中獲得的）價(jià)值，采用以下5個(gè)維度，針對兩類(lèi)（針對單純購買(mǎi)和實(shí)際成行）旅客進(jìn)行建模：

① Recency：最近一次消費與乘機；
② Frequency：消費和乘機頻度，使用購買(mǎi)訂單數，以及成行航段數維度；
③ Monetary：購買(mǎi)金額和成行金額，使用總消費金額以及平均客公里收入兩個(gè)維度。采用機器學(xué)習的方法訓練模型對數據進(jìn)行聚類(lèi)，最終可以得到客戶(hù)畫(huà)像（標簽）、客戶(hù)靜態(tài)價(jià)值、客戶(hù)滿(mǎn)意度等數據。

此外，上述CRM的結果可用于以下領(lǐng)域（但不限于以下領(lǐng)域）：

① 優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)效果
② 顧客獲取、交叉銷(xiāo)售、向上銷(xiāo)售、客戶(hù)保持
③ 通過(guò)客戶(hù)行為分析，促進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)決策（如產(chǎn)品定價(jià)、新品開(kāi)發(fā)）
④ 幫助管理決策，如收益預測、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析
⑤ 客戶(hù)流失可能性分析

*本文來(lái)源：航空IT圈，作者：解開(kāi)顏，原標題：《如何建立“航空公司新型會(huì )員管理系統”？》

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