航空公司数据分析 - 电商用户分析板块

航空公司数据分析和洞察挖掘（Airline Data Analytic & Insight Mining）指的是收集、处理、分析和从与航空公司相关的数据中提取有价值见解的过程。这个过程涉及多种数据类型，包括实时数据、历史数据、客户行为数据、运营数据等。通过运用数据科学、统计学和机器学习等技术，航空公司可以更好地了解其客户的需求和行为、优化航班运营、提高服务质量、制定更有效的营销策略，并最终实现业务增长和盈利提升。数据分析可以帮助航空公司识别客户趋势和偏好，如购买行为、座位选择、餐食需求等。通过洞察挖掘，航空公司可以发现隐藏的数据模式，预测市场趋势，优化航班定价策略，提高客户满意度和忠诚度，以及降低运营成本。这些分析和挖掘的结果可以为航空公司的决策提供支持，包括改进产品设计、优化航班时刻、提升客户体验、加强市场营销策略等。通过数据驱动的决策，航空公司可以在竞争激烈的市场环境中保持领先地位，并实现可持续发展。

基于实时及历史数据的航空公司电商用户分析对于提升航空公司的市场竞争力、客户满意度和忠诚度具有重要意义。通过深入挖掘和分析用户数据，航空公司可以更好地了解用户需求和市场趋势，为制定更加精准和有效的营销策略和服务优化提供支持。

个性化营销与服务优化：通过对用户行为、偏好和购买历史的分析，航空公司可以为用户提供更加个性化的营销信息和服务。例如，根据用户的浏览和购买记录，推荐符合其偏好的航班、座位和服务，提高用户的购买体验和忠诚度。
提升转化率与客户满意度：通过分析用户的转化率和满意度，航空公司可以识别出影响用户购买决策的关键因素，并据此优化网站设计、改进服务流程、提高客服质量等，从而提升用户的购买意愿和满意度。
精准市场定位与产品策略：通过对用户群体细分和市场趋势的分析，航空公司可以更准确地把握市场需求和竞争态势，为产品策略制定提供有力支持。例如，针对不同用户群体推出差异化产品和服务，满足不同用户群体的需求，提高市场竞争力。
风险管理与决策支持：实时数据分析可以帮助航空公司及时发现潜在的市场风险和用户行为异常，为风险管理提供决策支持。同时，基于历史数据的分析可以为公司的长期战略规划提供重要参考。
资源优化配置：通过对用户购买行为的分析，航空公司可以更合理地配置资源，如航班数量、座位分配、服务人员等，以满足不同用户群体的需求，提高资源利用效率。
客户忠诚度与口碑建设：通过对客户满意度和反馈的分析，航空公司可以及时发现并解决用户的问题和不满，提高客户忠诚度。同时，积极回应用户反馈和需求，可以建立良好的口碑，吸引更多新用户并维护老用户的忠诚度。

实时行为分析及洞察板块

航空公司电商用户的实时分析场景，首先主要涉及用户行为分析，航空公司可以通过此方式了解用户的购买决策过程和动机，以便优化平台设计和功能，提高用户体验和转化率。

（1）用户行为追踪：航空公司可以实时追踪用户在电商平台的行为，包括浏览记录、搜索关键词、点击率、购买记录等。这些数据可以帮助航空公司了解用户的兴趣和需求，以及用户的购买偏好和决策过程。其包含如下分析子主题：

浏览路径分析：
追踪用户在电商平台上的浏览路径，了解用户如何从一个页面导航到另一个页面，以及他们经常访问的页面。
这有助于发现用户的兴趣点和可能的瓶颈。
搜索行为分析：分析用户在搜索框中输入的关键词，了解他们正在寻找什么类型的产品或服务。这可以帮助航空公司优化搜索算法，提高搜索结果的准确性和相关性。
点击率分析：追踪用户在页面上的点击行为，包括点击广告、链接、按钮等。点击率分析可以帮助航空公司了解哪些内容或广告对用户有吸引力，哪些可能需要改进。
购买行为分析：分析用户的购买记录，包括购买时间、购买频率、购买的产品类型和价格等。这有助于航空公司了解用户的购买偏好和需求，从而制定更有效的销售策略。
用户设备分析：追踪用户使用什么设备（如手机、平板、电脑等）访问电商平台，以及设备的操作系统和浏览器类型。这有助于航空公司优化平台的兼容性和用户体验。
地理位置分析：分析用户的地理位置信息，了解他们来自哪些地区或国家。这可以帮助航空公司调整产品和服务，以更好地满足不同地区用户的需求。
用户反馈分析：收集和分析用户对电商平台的反馈和评价，包括满意度调查、评论、投诉等。这有助于航空公司了解用户对平台的看法和意见，及时发现并解决潜在问题。

（2）实时需求洞察：通过分析用户的实时行为数据，航空公司可以洞察到用户的即时需求。例如，如果用户频繁搜索特定航线的机票，航空公司可以推测该航线的需求较高，从而调整定价策略或增加航班。其包含如下分析子主题：

即时航班需求：通过追踪用户的搜索和浏览行为，航空公司可以洞察到用户对特定航班的即时需求。例如，用户可能正在寻找特定时间、特定目的地或特定价格的航班。
服务需求：用户可能在航班预订过程中产生一系列服务需求，如餐食选择、座位偏好、行李托运、特殊协助等。实时分析可以洞察这些服务需求，以便航空公司及时提供个性化服务。
促销活动响应：当航空公司推出促销活动时，实时分析可以洞察用户对这些活动的响应程度。通过分析用户的点击率、参与度和转化率等数据，航空公司可以评估活动的有效性，并根据需要进行调整。
竞争对手比较：实时分析还可以帮助航空公司洞察用户对竞争对手的关注和比较行为。这有助于航空公司了解自身在市场上的优势和劣势，以便及时调整策略。
客户体验问题：通过实时监测用户的反馈和评价，航空公司可以发现用户在使用电商平台过程中遇到的问题和不满。这有助于航空公司及时改进和优化用户体验，提高客户满意度。
市场趋势预测：结合历史数据和实时数据，航空公司可以预测未来的市场趋势和用户需求。例如，通过分析历史机票销售数据和用户搜索行为，可以预测未来一段时间内的热门航线和机票价格走势。

（3）个性化推荐：基于用户的实时行为数据和购买偏好，航空公司可以向用户推荐符合其需求的机票或其他服务。例如，如果用户经常购买商务舱机票，航空公司可以推荐更多商务舱优惠活动或相关服务。其包含如下分析子主题：

推荐准确率：评估推荐系统为用户提供的航班、服务或产品是否准确反映了用户的偏好和需求。可以通过比较用户实际点击、购买或满意的行为与推荐内容的一致性来度量。
用户满意度：通过用户反馈、调查或评分来评估用户对个性化推荐系统的满意度。这可以包括用户对推荐内容的满意度、推荐时机的满意度以及推荐对购买决策的影响等。
用户参与度：分析用户与推荐系统的互动程度，如点击次数、浏览时间、分享推荐等。这些指标可以反映用户对推荐内容的兴趣和参与度，从而评估推荐系统的吸引力和有效性。
推荐覆盖率：评估推荐系统能够覆盖多少不同的用户群体和产品或服务。如果推荐系统主要集中在少数用户或产品上，可能会导致其他用户或产品被忽视，从而降低推荐的整体效果。
推荐多样性：分析推荐系统为用户提供的航班、服务或产品的多样性。如果推荐内容过于单一或重复，可能会导致用户感到无聊或失望，从而降低推荐的有效性。
推荐实时性：评估推荐系统是否能够及时响应用户的行为和需求变化，并提供实时更新和个性化的推荐。实时性对于满足用户即时需求和提高推荐效果至关重要。
推荐系统的稳定性和可靠性：分析推荐系统的运行稳定性和可靠性，包括系统的响应时间、错误率、故障率等。这些因素对于确保推荐系统的持续运行和用户体验至关重要。

（4）实时营销活动：航空公司可以根据用户的实时行为数据制定针对性的营销活动。例如，针对即将到期的促销活动，航空公司可以向潜在用户发送实时推送通知，提醒他们抓住最后的购买机会。其包含如下分析子主题：

活动参与度：分析用户参与营销活动的程度，包括参与活动的用户数、活动页面的访问量、用户与活动的互动次数等。这些指标可以反映用户对营销活动的兴趣和参与度。
活动转化率：评估营销活动对用户购买行为的影响，即参与活动的用户中转化为实际购买行为的比例。这可以帮助航空公司了解活动的销售效果和营销投入的回报率。
用户行为路径分析：通过跟踪用户在活动页面的行为路径，分析用户从进入活动页面到完成购买或参与其他目标行为的流程。这有助于发现用户在活动参与过程中的瓶颈和障碍，以便优化活动设计和用户体验。
活动效果评估：综合评估营销活动的效果，包括销售额、新增用户数、用户留存率等指标。通过对比活动前后的数据变化，可以评估活动的成功程度和贡献度。
用户反馈分析：收集用户对营销活动的反馈意见和评论，分析用户对活动的满意度、活动内容的吸引力以及活动形式的接受度等。这有助于了解用户对活动的看法和期望，为未来的活动设计提供参考。
实时调整与优化：根据实时分析的结果，对营销活动进行及时调整和优化。例如，根据用户参与度和活动转化率的数据，可以调整活动策略、优化活动页面设计或增加额外的优惠措施，以提高活动效果。
营销渠道效果分析：分析不同营销渠道（如社交媒体、电子邮件、合作伙伴等）对活动的影响和贡献。这有助于了解各渠道的用户覆盖率和转化率，为未来的营销策略制定提供数据支持。

（5）用户满意度监测：通过实时分析用户的反馈和评价，航空公司可以了解用户对电商平台和服务的满意度。这有助于航空公司及时发现并解决潜在问题，提高用户忠诚度和转化率。其包含如下分析子主题：

整体满意度：评估用户对航空公司电商服务的整体满意度，包括航班预订、客户服务、支付体验、退改签政策等方面。通过收集用户的反馈和评价，可以了解用户对服务的整体感受。
服务体验满意度：分析用户在使用航空公司电商服务过程中的体验满意度，如网站/应用的易用性、订单处理的准确性、客服响应的及时性等。这些因素直接影响用户对服务的感受和忠诚度。
产品满意度：评估用户对购买的航空产品（如机票、附加服务等）的满意度，包括产品质量、价格合理性、退改签政策等方面。这有助于了解用户对航空产品的需求和期望。
个性化推荐满意度：分析用户对个性化推荐服务的满意度，包括推荐内容的准确性、个性化程度和推荐时机的合适性等。这有助于优化推荐算法和提高推荐效果。
营销活动满意度：评估用户对航空公司电商营销活动的满意度，包括活动优惠力度、活动参与体验、活动奖励等方面。这有助于了解用户对营销活动的接受度和期望。
售后服务满意度：分析用户对售后服务的满意度，包括退改签处理、客服支持、投诉解决等方面。这反映了用户对航空公司解决问题和提供支持的能力。
客户服务满意度：评估用户对客户服务团队的满意度，包括服务态度、专业能力、响应速度等方面。这有助于提升客户服务质量和增强用户忠诚度。

通过实时分析围绕用户行为、需求、满意度、转化率等方面进行设置的主题，航空公司可以迅速捕捉用户行为的变化，从而及时调整策略，优化用户体验。在分析时，需要首先明确实时分析的目标。这可能包括提高客户满意度、增加转化率、减少客户流失等。明确目标有助于后续的数据收集和分析工作。之后选定如上特定的分析视角，根据实时数据分析的结果，挖掘潜在的问题。这些问题可能涉及用户体验、产品质量、客户服务等方面。例如，如果发现某个航班的购票量远低于预期，可能就需要进一步调查原因，如价格、航班时间、航班延误率等。

所涉及的指标体系主要来自航空公司丰富的前端客户行为数据，其具有非常大的分析模型和指标体系开发潜力。整体上可以沿着经典的STP分析框架，来设计和研究可能的主要分析模型和指标体系。目前的初步模型开发设想包括聚类、细分、放大、定位、展开、策略6大方向，每个方向又会包含若干小模型及指标系。

聚类域	基于内容偏好可以帮助实现，从策略层面发现潜在的用户心智结构及其聚类形态，为策略方向选择提供参考，也为更精细、更实战的用户细分定位提供基础性的认知和判断参考：	1) 兴趣 2) 关键词 3) 关键词类别 4) 广告内容同时需要补充的人口背景信息，包括： 1) 是否新访客 2) 年龄 3) 性别 4) 行业 5) 设备品牌 6) 设备类型 7) 设备名称 8) 地理编码 9) 国家 10) 省份 11) 城市 12) 街道
细分域	基于消费价值，结合消费行为数据，可以对目标用户进行更具操作性的细分聚类，也就是，从购买时间、频率、金额等指标出发，系统性的对目标用户进行聚类细分分析：	1) 订单状态 2) 订单总价值 3) 订单产品总数 4) 距离上次购买天数 5) 距离上次购买的访问次数 6) 距离上次访问天数区间 7) 距离上次访问次数区间 8) 订单时间同时需要补充的细分信息，包括： 1) 年龄 2) 性别 3) 行业 4) 设备品牌 5) 设备类型 6) 设备名称 7) 地理编码 8) 国家 9) 省份 10) 城市 11) 街道
放大域	基于目标用户细分的成果，结合用户的广告和媒介偏好，分析可能的目标受众结构，为后续的受众定位和营销展开提供参考。同时也将直接提供营销策略的方向性参考：	1) 电商转化数 2) 产品数 3) 独立产品数 4) 转化数 5) 事件数 6) 独立事件数 7) 目标页面数同时需要补充的细分信息，包括： 1) 来源url 2) 来源主机名 3) 来源类型 4) 自定义来源类型 5) 社交媒体 6) 来源渠道 7) 搜索引擎 8) 搜索页索引 9) 关键词id 10) 关键词 11) 关键词类别
定位域	基于目标受众细分、目标受众细分，以及对应分析，结合实际的业务需要，可以具体化的评估和定位特定营销计划的目标受众：	1) 购买意向 2) 广告媒介 3) 广告渠道 4) 广告分组 5) 广告内容 6) 广告系列 7) 电商转化数 8) 产品数 9) 独立产品数 10) 转化数 11) 事件数 12) 独立事件数 13) 目标页面数同时需要补充的细分信息，包括： 1) 年龄 2) 性别 3) 行业 4) 设备品牌 5) 设备类型 6) 设备名称 7) 地理编码 8) 国家 9) 省份 10) 城市 11) 街道
展开域	基于目标受众的定位，以及营销效率评估结果，设计特定营销计划的未来营销策略：	1) 购买意向 2) 广告媒介 3) 广告渠道 4) 广告分组 5) 广告内容 6) 广告系列 7) 来源url 8) 来源主机名 9) 来源类型 10) 自定义来源类型 11) 社交媒体 12) 来源渠道 13) 搜索引擎 14) 搜索页索引 15) 关键词id 16) 关键词 17) 关键词类别同时需要补充的细分信息，包括： 1) 年龄 2) 性别 3) 行业 4) 设备品牌 5) 设备类型 6) 设备名称 7) 地理编码 8) 国家 9) 省份 10) 城市 11) 街道
策略域	综合前述模型和指标，对航空公司的未来的线上旅客服务策略展开全域情境规划，其主要基于上述指标成果，包括大部分的细分、定位、展开指标。

分析主题举例：触点有效性分析

触点有效性分析主要是用来评估和优化用户在接触和使用航空公司电商平台过程中的各个交互点（触点）的效果和效率。这些触点可能包括但不限于：网站首页、航班搜索页面、航班详情页、购票页面、支付页面、订单确认页面、客户服务页面等。

	指标		数据来源	维度	形式	筛选	排序	备注
触点活性分析	访问量		用户行为数据	渠道、触点、关注客群	建议柱状图；如包含多个渠道，则通过堆积柱状图展示。	先选择渠道、后选择客群（可选）	触点按照距离航班起飞时间及产品标准进行排序，优先显示距离起飞时间最早的触点。	主要识别渠道及触点与特定（大）客群的访问关系。
	停留时间		用户行为数据
	转化率	备选
客户结构分析	客户总数		现有数据集中的客户特征		建议通过树状的饼图展示，细分大客群下的小客群结构	与首页筛选条件联动	可将客群细分为大、中、小三个客群结构，以树状结构分类展示。	主要细分（大）客群下的结构，找到和筛选精细化的客群，及与渠道/触点的关系。
触点活性排名分析	访问量		用户行为数据	渠道、触点、关注客群	建议柱状图；如包含多个渠道，则通过堆积柱状图展示。可扩展多个指标，进行排名展示，或包括排名最末的5/10个触点展示。	与首页筛选条件联动	选择整体访问量等指标排名前5/10的展示。	主要识别投入产出较低的触点，即有功能，但客户使用率较低的重点环节。
	停留时间		用户行为数据
	转化率	备选
步长情况分析	步长数		统计结果，静态数据	渠道、触点	柱状图为主，展示圈定的渠道及触点，相关的步长。	与首页筛选条件联动		显示触点的复杂度整体情况，判断是不是越简单和简短的操作流，转化效率好。
步长情况分析	页面数		统计结果，静态数据	渠道、触点	柱状图为主，展示圈定的渠道及触点，相关的步长。	与首页筛选条件联动		显示触点的复杂度整体情况，判断是不是越简单和简短的操作流，转化效率好。
跳出率影响分析	已发生步长数		用户行为数据	渠道、触点、关注客群	以曲线基准值和柱状图方式展示，体现跳出经常发生在哪里和停留多少时间，以及平均水平是怎样。	与首页筛选条件联动	建议把跳出步长及整体步长比例较小的优先排序，或停留时间和平均停留时间比例较小的优先排序，识别该领域客户线上需求有，但操作流程不能满足客户体验的风险因素。	主要体现流程设计的合理性与客户线上需求的转化关系。
	已点击页面数		用户行为数据
	已停留时间		用户行为数据
	平均发生步长数		用户行为数据
	平均击页面数		用户行为数据
	平均停留时间		用户行为数据

分析主题举例：触点匹配度分析

用来评估用户需求和行为与电商平台提供的各个触点（交互点）之间的匹配程度。这种分析旨在确保电商平台的设计和功能能够满足用户的实际需求和期望，从而提高用户满意度和转化率。

	指标		数据来源	维度	形式	筛选	排序	备注
触点匹配结构分析	访问量		用户行为数据	渠道	气泡图为主，横轴和纵轴展现相关的矩阵，当前建议以年龄和客户价值区间段来划分，形成四个象限，将各个触点呗访问的最大触点展示出来；或再选择某一触点，展示其再年龄和客户价值的两个维度下，各个区间段访问量，作为下钻联动的形式展示。	先选择渠道、后选择客群（可选）当选择某一个触点的气泡后，再联动显示针对本触点的气泡图。	触点按照距离航班起飞时间及产品标准进行排序，优先显示距离起飞时间最早的触点。	主要识别触点是由哪些客群结构使用、及该触点占比较高的客群结构。
	转化率	备选
使用偏好排名分析	访问量		用户行为数据	渠道、选定的客群结构	通过柱状图，显示当前该渠道、该客群下高频访问的其他触点。	与首页筛选条件联动	选择整体访问量等指标排名前5/10的展示。	主要识别既定客群偏好访问的一系列触点，便于形成后续的场景编排及功能的连带优化和开发。
	停留时间		用户行为数据
	客户总数		现有数据集中的客户特征
使用低频排名分析	访问量		用户行为数据	渠道、选定的客群结构	通过柱状图，显示当前该渠道、该客群下不访问或不怎么高频访问的其他触点。	与首页筛选条件联动	选择整体访问量等指标排名前5/10的展示。	主要识别既定客群偏好不访问的一系列触点。
	停留时间		用户行为数据
	客户总数		现有数据集中的客户特征
步长情况分析	步长数		统计结果，静态数据	渠道、触点	柱状图为主，展示圈定的渠道及触点，相关的步长。	与首页筛选条件联动		显示触点的复杂度整体情况，判断是不是越简单和简短的操作流，转化效率好。
	页面数		统计结果，静态数据
交易转化分析	订单量		电子客票及EMD	渠道、触点	以曲线等方式，联动的显示该触点和既有客群结构对应的订单转化情况。	与首页筛选条件联动		识别存在消费的触点，其转化效果和目标达成率。
	订单总额		电子客票及EMD
渠道利用偏好分析	访问量		用户行为数据	渠道、触点、关注客群	当选择为选择特定渠道时。展示某触点其对于渠道访问的偏好和访问量。	与首页筛选条件联动		识别客群结构与渠道选择的关系。
	停留时间		用户行为数据
	客户总数	可选	用户行为数据
操作体验相关性分析	步长数		统计结果，静态数据	渠道、触点、关注客群	以表格，或堆积柱状图方式，展示相关触点下，既有步长、平均跳出情况等。	与首页筛选条件联动	建议将实际步长和步长总数比例较高及较低的优先排序展示出来。	编译识别操作流长短等与旅客对于触点使用的偏好转化情况。
	页面数		统计结果，静态数据
	平均发生步长数		用户行为数据
	平均击页面数		用户行为数据
	平均停留时间		用户行为数据

结构化洞察及挖掘板块

其次，是基于客户特征标签及相关数据指标，规范客户生命周期定义后，实现消费者全生命周期分析，帮助提升转化率；搭建价值评估模型，实现消费者价值分析，基于价值评估结果提供相应营销场景或建议。这些都需要如下客户营销领域基于客户的各类分析洞察及数据应用的支撑，如下是重点建议的相关业务数据分析场景：

消费者结构分析	消费者结构分析：基于消费者生命周期潜客、新客、老客的消费者结构分析；构建消费者画像，确认存量、增长趋势、来源（渠道和活动）、性别和其他特征，帮助认知消费者，根据不同占比的消费者确认后续的营销策略和运营思路。
消费者结构分析	会员结构：基于会员生命周期未入会、普卡、银卡、金卡的会员结构分析；构建会员画像，确认会员行为特征及留存情况，根据不同占比的消费者确认后续的会员运营策略和运营思路。通过消费者结构分析，了解圈定客群是否是会员，会员等级等，形成对流失客群基础信息的全面了解，为制定挽留策略提供基础信息输入。展示整体概况及变动趋势以及跟原来的增速进行比较，主要指标有：总客户，会员，认证数量（各种认证），金银卡会员（数量及占比），各渠道新增量情况（周期可变）（客户渠道按数据来源，会员渠道按业务），认证情况（按不同认证方式），新客户舱位范围（周期可变）。
消费者生命周期转化分析	消费者转化分析：基于消费者不同生命周期的转化分析，包含潜客到新客，新客到老客；消费者转换漏斗帮助了解消费者转化情况，跟踪转化策略落地情况，发现有效的策略和不断的优化策略。
	会员转化分析：通过不同会员等级之间的转化分析，包含为入会到入会，普卡到银卡，银卡到金卡，整体升降级的分析；了解会员运营基本情况，指导决策者更好的做出会员运营相关决策。有效会员拉新场景下的“高潜”客群定义：当前或者未来能为航司带来更高收益贡献的人群。圈定“高潜”会员后，业务人员能够将有限的资源能更好的分配给有潜力成为高价值的乘客，提高会员转化的有效性。
	流失和换回分析：基于消费者的活跃、沉睡、流失、唤回的分析；了解活跃和流失的情况，帮助提前发现流失并在有效唤活机制下减少流失，有效唤会策略制定等。通过对圈定高价值流失客群结构进行分析，了解流失旅客是否是电商会员，会员等级，提炼总结客群基础特征，如性别、年龄、职业、常驻地等，为进一步挖掘流失原因，制定相适应的挽留策略提供数据依据。
消费者特征分析	消费特征分析：基于消费者机票、服务、参与营销活动等消费过程中的消费者特征分析（渠道、折扣偏好等），以购买过程中的行为为主要的数据来源；对消费者购买的特征，判定消费者购买的行为习惯，对业务过程进行优化和差异化机制制定。统计一段时间内流失客户的购买行为，并按照客群维度，计算不同客群购买或消费相应产品的占比，圈定该类客群购买量较高的两个产品进行标识。
消费者特征分析	出行特征分析：基于出行过程中的消费者特征进行分析，例如航线偏好、假日出行特征、乘机等特征分析，以出行过程中的行为为主要的数据来源；识别消费者出行特征，判定消费者出行的行为习惯，对航线制定、过程中的服务产品销售等提供数据支持。通过出行特征分析，了解圈定消费者的出行频率、出行时间偏好等，预测客群出行意愿，为拉新渠道选择、产品设计、营销活动投放等决策提供数据支持。
消费者价值分析	消费价值分析：基于消费者忠诚度、购买力、客户价值展开的消费者价值分析；识别高价值、购买力强、忠诚度高等特征的高价值消费者，用于进行拉新、转化环节的策略制定指导，帮助识别各阶段中的潜在高价值消费者。参考其他航司及Amadeus的价值模型，结合航司的业务实际，建议构建如下客户价值评价模型及相关指标，并通过平衡积分卡&权重的方式，量化计算客户价值，明确客群在哪个价值维度（当前、潜在、忠诚度）的分值较低，为后续业务人员可以针对性采取策略，提升价值提供输入。
	影响力价值分析：基于消费者裂变和传播的消费者价值分析；识别高传播能力的消费者。比较适合当前航司基于SCRM等微信生态进行的电商运营及客户营销。根据用户影响力挖掘KOL，从而实现新客源及新私域的构建；之后给予KOL相应福利，鼓励其传播航司提供的内容，也刺激其自身进行精华UGC内容的产生；最终实现基于微信生态和SCRM支撑下裂变推广，发展社群KOL后援团，筛选KOL运营社群/CLUB。
	消费者服务分析：分析各个消费渠道，投诉品类消费者客诉类型及满意度分布；通过分析不同类型，渠道的客诉，将重点客诉问题集中点及时反馈到相关部门进行改进，优化服务。通过客诉分析，明确客户不满意的产品、服务及活动，在进行拉新时即时规避。
会员权益分析	积分累积分析：从渠道、会员结构、航线、出行目的等维度进行积分获取结构分析；通过对于消费者积分获取行为的分析，识别消费者积分获取偏好渠道、不同出行目的的消费者积分习惯、已产生积分的分布情况等，支撑业务部门优化积分运营体系、改进积分发放策略并指导业务部门提升营销精准性。从累积里程的方式及手段，和组成成分及分布结构去推演客户特征，并用于特征客群的累积激励及兑换促销等场景，以其人之道还治其人之身；并且以此设计航司权益及产品。各渠道（航司合作伙伴累积、联名卡累积、异业合作累积、活动累积）的累积趋势；可针对某个渠道展开显示详情，展示出会员乘坐该航司累积趋势、根据不同银行展示累积趋势、根据不同的合作公司展示累积趋势、根据不同的活动展示累积趋势。
	积分消耗分析：从兑换渠道、兑换内容、商品偏好等维度进行积分兑换结构分析；通过对于消费者积分兑换行为的分析，识别消费者积分兑换偏好、已兑换积分的分布情况，了解积分带来的价值，支撑业务部门优化积分运营体系、改进积分使用策略并指导业务部门提升营销精准性。通过对于现有计划、子计划、活动等的量化分析，定位出高参与度及消费比的忠诚度策略及产品和权益，从中提炼客群特征及分布，从中挑选客群特征重叠较多的特征项；之后对于典型客群的参与度进行分析，定位出高热度的策略及权益。被兑换的积分总量；每种类型（机票、附加服务、积分商城、酒店等）的积分兑换趋势；可针对某个类型展开显示详情：根据航司免票、升舱等展示兑换趋势，根据贵宾休息室、选座、逾重行李等展示兑换趋势，根据商城商品大类展示兑换趋势，根据不同酒店公司展示兑换趋势。
	会员服务分析：从服务内容、会员结构、消费者类型、时间分段等维度进行服务使用结构分析；分析会员服务的整体使用情况，了解会员对服务权益的感知度，优化服务推广策略。在正常及忠诚客群的里程消费结构上，累积与兑换是有相关性的，从而从其行为的不同阶段和结果中，提炼典型特征及指标，进行优化及推广。

但，一般而言，航空公司可以更好地了解电商用户的需求和行为特点，优化电商平台的设计和服务，提高客户满意度和市场竞争力，主要聚焦如下分析主题及场景：

用户行为分析	访问路径分析：研究用户如何浏览网站，从哪个页面进入，最终到达哪个页面完成购买或预定。
	用户活跃度分析：分析用户访问频率、访问时长、回访率等，了解用户的粘性和参与度。
	页面停留时间：分析用户在各个页面停留的时间，了解用户的兴趣点和可能的瓶颈。
用户偏好分析	产品偏好：分析用户购买或预定的航班类型、舱位等级、价格敏感度等。
	服务偏好：分析用户对航空公司提供的服务的偏好，如餐食、座位选择、行李托运等。
	营销偏好：分析用户对不同营销活动的响应度，如优惠券、折扣、积分兑换等。
	转化率分析：分析用户从浏览到购买或预定的转化率，找出提高转化率的策略。
购买行为分析	订单价值分析：分析用户每次购买的平均订单价值，以及不同用户群体的消费能力。
购买行为分析	复购行为分析：分析用户的重复购买率，了解用户忠诚度和满意度。
用户群体细分	人口统计特征：分析用户的年龄、性别、职业、地域等人口统计特征，了解不同用户群体的需求和特点。
用户群体细分	行为特征：基于用户行为数据，进行用户聚类分析，识别不同用户群体及其行为模式。
客户满意度分析	客户反馈收集：通过调查问卷、用户评论、社交媒体等方式收集客户反馈。
	满意度指标分析：分析客户对航空公司电商平台的满意度，如界面设计、服务质量、响应速度等。
	问题识别与改进：识别客户反馈中的问题，制定改进措施，提高客户满意度。
市场趋势分析	季节性分析：分析不同季节的购票需求和用户行为变化，为营销策略制定提供参考。
	竞争对手分析：分析竞争对手的市场表现和用户反馈，了解市场格局和竞争优势。
	预测分析：基于历史数据和市场趋势，进行预测分析，为公司的战略决策提供支持。

数据集和数据指标体系

除了上述提及的数据维度之外，整体上基于实时和历史数据的航空公司电商用户的分析，需要如下数据集和关键指标作为输入：

用户注册与登录数据	注册用户数：新注册用户的数量。
	登录用户数：登录网站的用户数量。
	登录频率：用户登录网站的频率。
用户购买与预订数据	订单数量：用户提交的订单总数。
	订单金额：用户订单的总金额。
	平均订单金额：用户每次购买的平均金额。
	转化率：从浏览到购买或预订的转化率。
	退票率：用户退票的比例。
用户偏好与选择数据	航班选择：用户偏好的航班时间、舱位、价格等。
	座位选择：用户偏好的座位位置和类型。
	服务需求：用户对餐食、行李托运、特殊服务等的需求。
用户反馈与评价数据	用户评价：对航空公司服务、航班等的评价。
	用户反馈：通过调查问卷、在线客服等方式收集的用户反馈。
	投诉与建议：用户对服务的不满和改进建议。
市场营销活动数据	营销活动参与率：用户参与营销活动的比例。
	营销活动转化率：参与营销活动的用户中转化为购买或预订的比例。
	广告点击率：用户对广告的点击情况。
	广告投放效果：广告投放后的用户反馈和销售效果。
历史销售与财务数据	历史订单数据：历史订单的数量、金额、转化率等。
	销售趋势：不同时间段内的销售情况和变化趋势。
	财务状况：收入、成本、利润等财务指标。