浅析大数据下机场旅客特征行为分析

2015-8-7 17:27| 发布者: admin| 查看: 16199| 评论: 5|原作者: For数据|来自: 集搜客社区

摘要: 机场旅客数据的获取传统的机场研究中，为了对机场旅客的市场特征展开研究,首先需按照市场理论对旅客市场进行初步细分，再针对机场的发展目标制定旅客调研需求,从而制定调研方案并实施旅客调研,最后对调研结果进行分 ...

机场旅客数据的获取

传统的机场研究中，为了对机场旅客的市场特征展开研究，首先需按照市场理论对旅客市场进行初步细分，再针对机场的发展目标制定旅客调研需求，从而制定调研方案并实施旅客调研，最后对调研结果进行分析验证，得到有价值的细分和市场反馈,形成大客项目的旅客市场细分及大客市场定位和市场需求。

而在当今大数据环境下，我们可以直接通过旅客在机场网站、移动应用、社交媒体上的行为数据进行分析，挖掘出用户的不同行为特征，以此来确定机场旅客市场的细分，进而针对不同旅客市场细分的群体制定对应的营销、品牌策略等。对于在大数据下机场用户特征的研究来说，需要重点解决两个问题：第一，利用机场旅客行为数据确定机场旅客的市场细分，第二，从海量数据中挖掘出符合市场特征的用户特征。

机场旅客市场细分

对于机场旅客市场细分，已有的研究主要从四个方面进行阐述：

地理细分

民航旅客市场地理细分将旅客分为国际出港和国内出港旅客两类，按季节可分为淡季和旺季两类；

人口细分

民航旅客市场特征的人口细分包括：年龄、年收入、行业、性别、职业、教育等；

心理细分

心理细分是根据社会阶层、生活方式或个性特征，将购买者分为不同的群体；

行为细分

民航旅客市场特征行为细分按购买习惯细分为:购买时间、购买方式和选择原因、不同类型旅客对承运人的认可与满意程度、不同类型旅客对航空公司的改进建议、贵宾旅客的重要分类特征、各种票价旅市场特等。

传统的研究主要通过问卷的形式来收集用户的信息，进而确认市场细分下用户特征的差异。而在大数据环境下，机场可以迅速有效的获得这些用户的相关信息，如用户的基本信息、购票方式、机场消费情况、值机行为等，通过这些数据能快速的分析不同特征用户的差异，同时检验出传统机场市场细分能否有效的运用于大数据环境下机场用户特征的研究。

机场旅客特征挖掘

显然，从大数据角度研究机场用户的行为特征，能直接的挖掘出一些潜在的用户群体，而这些群体并不仅仅符合传统的市场细分，可能具有互联网背景下的新特性，如刘攀5关于机场的研究中，就用聚类分析挖掘了7个用户行为群，而这些用户行为群，往往包含了用户基于市场细分下的多个特征。这也是大数据的优势所在，对群体的分类会更加的详细，明确，从而有利于机场更有针对性的做出相关策略。

机场是典型的服务型产业，发展与客户的良好关系是机场在激烈的竞争中获得可持续发展的先决条件。而通过客户以往的数据去了解用户的需求，挖掘出用户潜在的行为模式，不仅会为用户带来更好的体验，也会为机场节省更多的人力和物力，最终为机场带来更大的效益。