154
gooseeker集搜客
淺析大數據下機場旅客特征行為分析
機場旅客數據的獲取
傳統的機場研究中，為了對機場旅客的市場特征展開研究，首先需按照市場理論對旅客市場進行初步細分，再針對機場的發展目標製定旅客調研需求，從而製定調研方案並實施旅客調研，最後對調研結果進行分析驗證，得到有價值的細分和市場反饋,形成大客項目的旅客市場細分及大客市場定位和市場需求。
而在當今大數據環境下，我們可以直接通過旅客在機場網站、移動應用、社交媒體上的行為數據進行分析，挖掘出用戶的不同行為特征，以此來確定機場旅客市場的細分，進而針對不同旅客市場細分的群體製定對應的營銷、品牌策略等。對於在大數據下機場用戶特征的研究來說，需要重點解決兩個問題：第一，利用機場旅客行為數據確定機場旅客的市場細分，第二，從海量數據中挖掘出符合市場特征的用戶特征。
機場旅客市場細分
對於機場旅客市場細分，已有的研究主要從四個方麵進行闡述：
- 地理細分
民航旅客市場地理細分將旅客分為國際出港和國內出港旅客兩類，按季節可分為淡季和旺季兩類；
- 人口細分
民航旅客市場特征的人口細分包括：年齡、年收入、行業、性別、職業、教育等；
- 心理細分
心理細分是根據社會階層、生活方式或個性特征，將購買者分為不同的群體；
- 行為細分
民航旅客市場特征行為細分按購買習慣細分為:購買時間、購買方式和選擇原因、不同類型旅客對承運人的認可與滿意程度、不同類型旅客對航空公司的改進建議、貴賓旅客的重要分類特征、各種票價旅市場特等。
傳統的研究主要通過問卷的形式來收集用戶的信息，進而確認市場細分下用戶特征的差異。而在大數據環境下，機場可以迅速有效的獲得這些用戶的相關信息，如用戶的基本信息、購票方式、機場消費情況、值機行為等，通過這些數據能快速的分析不同特征用戶的差異，同時檢驗出傳統機場市場細分能否有效的運用於大數據環境下機場用戶特征的研究。
機場旅客特征挖掘
顯然，從大數據角度研究機場用戶的行為特征，能直接的挖掘出一些潛在的用戶群體，而這些群體並不僅僅符合傳統的市場細分，可能具有互聯網背景下的新特性，如劉攀5關於機場的研究中，就用聚類分析挖掘了7個用戶行為群，而這些用戶行為群，往往包含了用戶基於市場細分下的多個特征。這也是大數據的優勢所在，對群體的分類會更加的詳細，明確，從而有利於機場更有針對性的做出相關策略。
機場是典型的服務型產業，發展與客戶的良好關係是機場在激烈的競爭中獲得可持續發展的先決條件。而通過客戶以往的數據去了解用戶的需求，挖掘出用戶潛在的行為模式，不僅會為用戶帶來更好的體驗，也會為機場節省更多的人力和物力，最終為機場帶來更大的效益。
參考文獻
[1]楊飛. 大數據時代下機場客戶關係分析與實施模式研究.電子商務,2014,09:16-17.
[2]李勇.關於大數據在樞紐機場應用研究.城市建設理論研究雜誌2015年5期
[3]王晶.大型客機國內民航旅客市場特征分析.民用飛機設計與研究,2010,04:73-78.
[4]王朝恩.長春民航旅客特征與行為分析.吉林大學,2010.
[5]劉攀. 基於數據挖掘的航空公司客戶價值建模.華南理工大學,2010
若有疑問可以或
最後更新：2017-01-09 14:08:05