基于改进RFM模型与聚类算法的民航客户细分研究
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Research on Civil Aviation Customer Segmentation Based on Improved RFM Model and Clustering Algorithm
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    摘要:

    对于传统的RFM模型客户细分而言,由于缺乏科学的指标而无法针对航空市场进行精确的细分,因此提出TLFM模型作为细分的指标,利用自组织映射(SOM)算法和“手肘法”确定k-means算法的最佳k值,从而得到航空市场客户细分的结果。最后根据客户细分的情况和各类客户的行为特征,提出差异性的服务和不同的营销策略来提高航空公司的竞争力。

    Abstract:

    As for the customer segmentation of the traditional RFM model, due to the lack of scientific indicators, it is impossible to conduct accurate segmentation for the aviation market. Therefore, the TLFM model is proposed as the index of segmentation. SOM algorithm and "elbow method" are used to determine the best k value of k-means algorithm, so as to obtain the results of the customer segmentation of the aviation market. Finally, according to the situation of customer segmentation and behavior characteristics of various customers, different services and different marketing strategies are proposed to improve the competitiveness of airlines.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

白钊,王神武,王梦杨.基于改进RFM模型与聚类算法的民航客户细分研究[J].科技与产业,2023,23(19):200-203

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