### 数据挖掘在航空公司客户关系管理(CRM)中的应用与价值
#### 一、需求分析与应用背景
在当今全球化的经济环境下，运输业尤其是航空业作为国家经济的关键组成部分，其发展水平不仅反映了国家的综合实力，也直接影响着国家的经济活力。随着全球经济一体化进程的加速，我国对物流及航空服务的需求显著提升，这促使航空业呈现出跳跃式发展的趋势。
在这样的背景下，企业开始意识到以商品为导向的传统观念已不再适应市场变化，转而重视数据的收集与分析，以深化客户关系管理（CRM）。通过量化分析客户需求，提供个性化服务和优质售后支持，企业旨在加强与客户的长期稳定关系，从而提升客户满意度和自身竞争力。
#### 二、数据仓库与数据挖掘在CRM中的商业价值
##### 1. 提高航空公司收益
数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的应用，能够显著提高企业收益。通过分析客户消费模式，航空公司可以实现交叉销售，增加购买总量。利用聚类分析识别具有相似特征的客户群体，进而预测并吸引潜在客户，扩大客户基础。此外，通过流失模型分析，提前预知并减少客户流失，延长客户保持时间，最大化利润贡献。
##### 2. 寻找潜在客户
数据挖掘技术能够帮助企业从海量数据中筛选出最有价值的潜在客户。通过对客户行为的深度分析，航空公司可以细分客户群体，精准定位潜在客户，提高营销活动的成功率。数据挖掘还支持定制化信息推送，确保与潜在客户的有效沟通，极大提升工作效率。
##### 3. 增强竞争优势
数据仓库和数据挖掘的实施，推动航空公司构建高效的信息管理系统和客户导向的发展战略。这不仅提升了企业的信息化水平，还优化了组织架构，增强了员工的知识技能，为航空公司培育核心竞争力提供了坚实的基础。
#### 三、研究方法与思路
研究航空公司CRM时，采用数据仓库与数据挖掘技术，首先需对比分析国内外航空公司CRM应用现状，明确我国航空公司在客户关系管理上的不足。基于此，构建适合国情的CRM模型，结合数据仓库技术建立客户信息数据库，并运用数据挖掘技术对客户群体进行精细化划分。
研究过程中，重点在于设计合理的数据仓库，确保其能有效收集、清洗、整合来自交易系统的大量原始数据。随后，利用数据挖掘工具分析这些数据，以期在未来提供更精准的客户服务。
#### 四、航空公司CRM体系结构与数据挖掘应用分析
航空公司CRM体系结构应包含多个层次，确保数据的收集、存储、分析和应用均能高效进行。在这一架构中，数据仓库扮演着核心角色，它不仅存储历史交易记录，还是数据挖掘的基础。通过OLAP技术（联机分析处理）和数据挖掘技术的结合应用，航空公司可以实现对客户数据的深入洞察，包括客户分类、行为预测等，从而制定更加科学的经营策略。
数据挖掘在航空公司CRM中的应用，不仅有助于提升企业收益、寻找潜在客户，还能增强竞争优势，推动航空业的持续创新与发展。通过构建完善的数据仓库和运用先进数据挖掘技术，航空公司能够更好地理解客户，优化服务流程，最终实现客户满意度与企业效益的双重提升。
