基于客户价值的航空旅客细分研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究思路及方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13页 |
| 1.4 研究创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 文献综述 | 第15-28页 |
| 2.1 客户价值的相关研究 | 第15-21页 |
| 2.1.1 客户价值的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 客户价值的评估模型 | 第16-21页 |
| 2.2 客户细分的相关研究 | 第21-26页 |
| 2.2.1 客户细分概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 客户细分方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于价值的客户细分研究 | 第23-26页 |
| 2.3 航空旅客的客户价值及细分研究现状 | 第26-27页 |
| 2.3.1 航空旅客的客户价值研究 | 第26页 |
| 2.3.2 航空旅客的客户细分研究 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 航空旅客的价值评估及细分模型 | 第28-44页 |
| 3.1 研究设计 | 第28-29页 |
| 3.2 航空旅客的客户价值评估模型构建 | 第29-39页 |
| 3.2.1 指标体系的构建原则 | 第29-30页 |
| 3.2.2 客户价值评估指标体系构建 | 第30-34页 |
| 3.2.3 评价指标的数据获取及计算 | 第34-36页 |
| 3.2.4 层次分析法确定指标权重 | 第36-39页 |
| 3.2.5 航空旅客价值计算 | 第39页 |
| 3.3 基于客户价值的航空旅客细分模型 | 第39-41页 |
| 3.3.1 基于客户价值的航空旅客细分流程 | 第39页 |
| 3.3.2 聚类分析算法的选择 | 第39-41页 |
| 3.4 基于客户画像的旅客特征分析 | 第41-43页 |
| 3.4.1 构建航空旅客的客户画像 | 第41-42页 |
| 3.4.2 基于客户画像的客户细分 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 M航客户细分实证研究 | 第44-59页 |
| 4.1 M航基本情况概述 | 第44页 |
| 4.2 数据采集及预处理 | 第44-46页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第44-45页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第45-46页 |
| 4.3 数据样本构成分析 | 第46-47页 |
| 4.4 价值指标权重确定 | 第47-49页 |
| 4.5 客户价值计算 | 第49页 |
| 4.6 客户分类结果 | 第49-52页 |
| 4.7 基于客户画像的特征分析及营销建议 | 第52-58页 |
| 4.7.1 不同价值客户的特征分析 | 第52-53页 |
| 4.7.2 基于旅客特征构建客户画像 | 第53-56页 |
| 4.7.3 基于客户画像细分结果的营销措施 | 第56-58页 |
| 4.8 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论及展望 | 第59-62页 |
| 5.1 研究结论 | 第59-60页 |
| 5.2 研究不足及展望 | 第60-62页 |
| 5.2.1 研究不足 | 第60页 |
| 5.2.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
| 附录1: BG/NBD模型的Matlab计算代码 | 第66-67页 |
| 附录2: 最优K值的R语言计算代码 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
