航空公司消费者流失行为分析

工作研究

航空公司消费者流失行为分析

王巡1

刘宇晟2

查)建立消费者流失模型,对不同消费者进行预测,并有助于公司及时采取营销措施,预防消费者流失。

本文主要围绕以下几个问题进行研究:①不同类别航空消费者需求价格弹性的特点以及对于特定航班消费者需求价格弹性的差异分析;②基于消费者订单数据主成分分析和聚类分析,消费者细分分组之后的有关结论;③航空消费者流失模型的建立以及消费者的流失预测。

一、数据来源

本文利用了中国南方航空公司(后简称“南航”)提供的2012年1月1日~6月30日直销、分销渠道所有订单的数据信息,包括航班日期,旅客人数,购票价格,折扣系数,始发地和目的地等信息。又选择南航2010年1月1日至2012年7月31日所有会员通过直销渠道购买的订单数据,数据信息包括会员号或大客户号,订单日期,航班飞行日期,购票价格,折扣系数,始发地和目的地。在获取以上数据的基础上,本文开始进行模型的建立以及数据的处理。

二、实证分析

摘要前的重要准备工作之一。本文通过消费者行为聚类分析和建模分析,研究消费者流失行为。研究发现:平均票价一定,消费者流失概率与其折扣率成反向趋势;折扣率一定,消费者流失概率预期平均票价成正向趋势;消费者乘机间隔越大,其流失的比例就越大;消费者活跃程度不是会员流失的标准;消费者市场的不成熟,在各个组别中都会有消费者流失行为,此种行为很可能取决于其他航空公司的市场竞争。

关键词:消费者行为;需求价格弹性;聚类分析;流失行为

Abstract:Consumerbehavioranalysishasbecomeonethesignificantpreparatoryworkforairlinecorpo-todevelopnewmarketsandmarketingstrate-Thepaperstudiesairlineconsumerlossbehaviorthecalculationofthepriceelasticityofde-andtheclusteranalysis.Finallyweestablishtheconclusionsasfollowing:ifaveragefaresofconsumerremainthesame,consumerlossprobabil-andthediscountratewillbeindifferenttrends;certaindiscountrate,theconsumerlossproba-andtheaveragefaresareinthesametrend;intervalsbetweeneachflightcouldresultinloss;consumeractivityhasnothingtodowithloss;consumermarketisstillnotmatureandlossexistsineachgroupofconsumers,suchislikelytodependonthemarketcompetitionotherairlinecompanies.

1.航空消费者价格需求弹性的计算

本文应用南航提供的2012年航班销售数据,其中包括航班日期,航班号,航班始发地、目的地,航班性质(包括国内和国际、地区),折扣系数,子舱位,登机数量,座位总投放数量,子舱位对应投放量,预测收入等真实数据。

经过需求价格弹性的计算,我们可以得到结论,在整体需求价格弹性水平在-2.14水平的时候,高端消费者(即折扣系数大于或等于1的消费者)的需求价格弹性非常低。这很可能是由于这一类消费者的需求比较固定,即价格的波动不会影响消费需求的形成。这种消费者一般是属于经济收入比较高的人群以及由于公务原因需要进行航空旅行的群体。对于这些高端消费者的市场营销,航空公司完全可以将注意力从降低票价转变为提高服务质量等营销策略,进而争夺更大的高端市场份额。

我们可以观察到,对于周末消费者和节假日消费者的需求价格弹性略高于整体需求价格弹性(分别为普通1.76,高端0.34),作者认为,这类群体对价格保持高度敏感。该类消费群体尽管由于消费能力限制、机票价格保持高度敏感,但同时具备了较好的出行规划习惯。平均购买时机均在航班起飞前15~45天。

本文进一步以北京———大连航线为例,通过需求价格弹性的测算,我们发现该航线需求价格弹性低于之前测算的整体航线弹

Keywords:consumerbehavior;priceelasticityofde-analysis;consumerloss

在中国民航市场高速发展的过程中,乘客流失行为分析以及消费者忠诚行为分析已经引起越来越多学者以及业内人士的关注。理解消费者流失行为,通过对其可能流失的原因进行数理建模,对不同消费者进行流失预测,采取补救措施,有效地帮助公司减少流失行为发生的可能性。从而达到帮助公司稳定客源,保持市场份额的目的。因此,航空公司消费者流失分析也成为本文关注的重点。

本文的创新点在于利用数据手段(弹性计算以及聚类分析)分析影响消费者选择航班的因素,并将借助订单对消费行为进行结果细分,对于不同消费群体提出不同的营销意见,有助于航空公司改进和完善营销措施。同时,通过消费者订单数据(非问卷调

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