近年来，随着数字化管理的逐步深入，企业的营销重心逐渐从产品中心转向以客户为中心，客户关系管理成为企业管理的重要组成部分。客户关系管理的关键问题是客户分类。通过客户分类，为不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同的营销策略，将有限的营销资源集中在高价值客户身上，实现企业利润最大化。

这就是我们今天要学习的一个关键词——客户价值识别，即通过航空公司客户数据来识别具有不同价值的客户。最广泛使用的客户价值识别模型有近期消费间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个指标，利用以上三个指标对客户进行细分，识别高价值客户，简称RFM 模型。

Recency：最近一次消费时间到到期日的时间间隔

一般而言，客户最近一次购买与到期日之间的间隔越短，他就越有可能对即时商品或服务感兴趣。这就是为什么消费间隔为0-6个月的客户收到超过1年的沟通。

如果分析报告显示最近花费时间的客户数量正在增加，则表明该公司是一家稳步上升的公司。相反，最近花费时间的客户较少，这表明公司需要及时发现问题并调整营销策略。

频率：客户在特定时间段内消费的次数

我们可以这样理解，消费频率越高，客户满意度越高；忠诚度越高，客户价值越高。增加客户购买数量意味着从竞争对手那里窃取市场份额并赚取营业额。企业需要做的是通过各种营销方式不断刺激顾客消费，增加顾客的消费频率，提高店铺的复购率。

货币：客户在一段时间内花费的金额

消费越大，顾客的消费能力就越大，这就是所谓的“28法则”。尤其是在企业前期资源不足的情况下，这些客户一定是企业在营销活动中需要特别照顾的群体。

在RFM模型中，消费金额是指客户在一段时间内购买某公司产品的总金额。由于机票价格受运输距离、舱位等多种因素影响，不同消费金额的旅客对航空公司的价值是不同的。

例如，购买长途和低舱位机票的乘客比购买短程和高级机票的乘客对航空公司更有价值。因此，此功能不适用于航空公司客户价值分析。在这种情况下，选择客户在一定时间内累积的飞行里程M和客户在一定时间内的机舱对应的折扣系数C，而不是消费金额。

此外，航空公司会员入会时间的长短会在一定程度上影响客户价值，因此增加客户关系长度L是区分客户的另一个特征。即航空公司客户价值分析的LRFMC（Recency-Frequency-Monetary）模型。

L：会员入驻时间到观察窗口结束的月数

R:R：自客户最后一次乘坐公司飞机起，观察窗口结束后的月数

F：客户在观察窗乘坐公司飞机的次数

M：客户在观察窗口中累积的飞行里程碑

C：客户在观察窗口内乘坐的相应折扣系数的平均值

熟悉了以上两种模型后，我们可以按照以下步骤在观远BI等智能BI工具中对采集到的数据进行建模，然后区分客户，筛选出目标用户。

1)提取航空公司数据

2) 对提取的数据进行数据探索、分析和预处理，包括缺失数据和异常值的探索和分析、数据清洗、特征构建、标准化等。

3)基于RFM模型，使用K-Means算法进行客户分组

4)为从模型结果中获得不同价值的客户提供定制化服务