[发明专利]客户价值发现方法有效
申请号: | 201711273799.1 | 申请日: | 2017-12-06 |
公开(公告)号: | CN107886372B | 公开(公告)日: | 2023-02-17 |
发明(设计)人: | 邱文辉;卢春;黄文强;彭向晖;程学龙 | 申请(专利权)人: | 中国南方航空股份有限公司 |
主分类号: | G06Q30/0201 | 分类号: | G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q50/30 |
代理公司: | 厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙) 35224 | 代理人: | 刘兆庆;陆庆红 |
地址: | 510000 广东省广州市黄埔区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 客户 价值 发现 方法 | ||
1.客户价值发现方法,用于评估航空旅客的价值得分,其特征在于,包括以下步骤:
S1、从航司的各系统中选择相应的数据库,为客户价值分析所需的数据源做准备,所述数据库包括离港系统和PNR系统;
S2、从所选择的数据库中抽取所需的数据,其包括:
S21、引入本航飞行占比P和里程消费情况M,根据LRFMCPM模型选择分析变量;
S22、从PNR数据和离港数据中提取构建客户社交网络的相关数据,所述相关数据满足以下3种链接规则的任意一种:
a、同航班相同购票码;
b、同航班3次及3次以上的客户;
c、根据同一航班安检和登机编号,同一航班且安检在同一通道先后安检并先后登机;
S3、对抽取的数据进行预处理,使其满足模型建立所需的数据格式与量纲;
S4、采用R或PYTHON建立分析模型,对模型进行训练与预测,输出客户个体价值得分与客户网络价值得分;
具体地,包括以下步骤:
S41、获得客户个体价值得分S1:
用PCA算法对模型变量进行降维,去除数据中的噪声,得到客户的个体价值得分PCA_SCORE1,将PCA_SCORE1得分转化为0-100之间,获得客户个体价值得分S1;
S42、获得客户网络价值S2,具体包括:
S421、计算客户关系得分Sij,则有,
Sij=ωpPij+ωfFij+ωdDij,ωp>ωd>ωf;
式中,ωp、ωf、ωd分别为同航班相同购票码、相同航班3次及3次以上的客户、同航班且安检在同一通道先后安检并先后登机的权重系数;Pij、Fij、Dij分别为同航班相同购票码、相同航班3次及3次以上的客户、同航班且安检在同一通道先后安检并先后登机的客户价值得分;
其中,
式中,m为求和公式Σ中的下界,N为求和公式Σ中的上界,在Pij中N为客户i和客户j同航班相同购票码的次数,在Fij中N为客户i和客户j同航班的次数且次数满足3次及3次以上,在Dij中N为客户i和客户j同航班且安检在同一通道先后安检并先后登机的次数;tij为客户i和客户j同航班时间;t0为时间窗起始时间;T为时间窗结束时间;Sa、Sd和Sseat分别为安检序号、登机序号和航班座位的距离;
S422、计算客户j到客户i的转移概率Mij,则有,
(其中Mij≥0,);
S423、使用改进的Pagerank算法计算Pagerank(pi)值,则有,
式中,a是阻尼系数,Q为所有页面的数量;
S424、将Pagerank(pi)值归一化得到客户网络价值S2;
S5、对客户个体价值得分S1与客户网络价值S2采用加权的方式进行模型组合,获得客户的最终价值得分。
2.如权利要求1所述的客户价值发现方法,其特征在于:步骤S41中,将PCA_SCORE1得分转化为0-100之间,具体为:
PCA得分=log(PCA_SCORE1-min(PCA_SCORE1)+0.0001);
S1=(PCA得分-min(PCA得分))/(max(PCA得分)-min(PCA得分))*100。
3.如权利要求1所述的客户价值发现方法,其特征在于:所述步骤S3具体包括:
S31、对数据的缺失值、异常值和离群值进行清洗;
S32、对清洗后的数据进行数据转换和标准化处理。
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