人們通常認為，組織實施忠誠度計劃的目的是為顧客提供特別的優惠、待遇，折扣，希望保留業務，并鼓勵客戶花費更多的費用。雖然這有一些道理，如今，新一代成熟的忠誠計劃工程正在出現。由高度細粒度的數據，消費者行為模式分析，深層商業智能洞察驅動，最終導致消費者得到正確的消息和正確的時間。
對于航空公司的忠誠度計劃，這些以數據為基礎的見解可以為航空公司帶來更多收入，增加合作伙伴的支出，培養忠誠度高的會員和旅客，創造創紀錄的利潤。
2015年，美國航空公司、聯合航空公司、達美航空公司向金融機構，航空公司和非航空公司的合作伙伴出售近80億美元的機票。這些令人眼花繚亂的銷售數字并不是偶然發生，以下了解一下大數據和分析是如何推動航空公司忠誠度業務發展的。
雖然很難覆蓋每個地區的數據，而且分析可以應用在忠誠度計劃中，但需要強調三個常見的領域，許多忠誠度計劃已經優化到現在的運行狀態，具有一定的挖掘價值。
忠誠度營銷效率
具備一個有效的數據驅動型營銷策略對于組織來說是必備的。微調CRM系統以優化營銷效率是現在的基本要求。
聚類系統，鄰近和機器學習模式識別是了解成員行為的一些最有價值的工具。從這些模型中提取的洞察力將為忠誠度計劃解鎖真正的營銷績效機會。
另一個關鍵的建模類型，就是每個數據/特征點的傾向建模。為了解成員互動，響應，交易或參與營銷材料的可能性帶來了顯著的好處，如：
·能夠確定哪些忠誠會員將來會帶來更多的收入，哪些會員最有可能會在不久的將來升級。
·哪些會員正在考慮購買新航班的機票？
·會員可能會或可能不會考慮的新的信用卡或銀行產品。
·了解每位會員的忠誠計劃和主辦航空公司的錢包份額，
·高度個性化的優惠，提供正確的信息，正確的成員和正確的時間。
·減少營銷浪費，改善全向通信。
提高航空公司的收入
任何良好的忠誠度計劃的主要任務之一是通過銷售收益機票和輔助產品來為航空公司帶來收入。
將來自忠誠度計劃的交易分析與來自航空公司預訂頻道的航班搜索數據以及第三方搜索數據相結合，將豐富推動成員溝通的潛在決策過程的傾向模型。
一旦擁有航班預訂傾向大數據，可以建立實時機器學習API，以便即時預測何時以及其忠誠成員最有可能預訂的下一次的航班。
澳洲航空公司的忠誠度計劃可以預測在傳統獎勵兌換后，會員將有機會乘坐澳洲航空的下一班飛機。
聰明的商業智能可能捕獲精確類型的短暫數據，這不會停止，而這些旅客在各個競爭的航空公司飛行時，實施忠誠計劃的行為可以理解。這些知識可用于構建客戶的360度視圖，虛擬簡介或分布在世界各地的每個忠誠會員的地圖。
知道某個航空公司的忠誠度計劃數據庫的大部分成員一直在競爭對手的航空公司乘坐航班，那會有多大價值？它將如何改變發送這些成員的營銷信息？
獲取高價值客戶
航空公司的忠誠計劃的會員也參加了比賽。當其計劃的交易活動有限時，如何使用數據和商業智能識別高價值客戶？價值數百萬美元的成員在其數據庫中處于休眠狀態，無法識別他們是誰，或者他們在程序之外有什么活動。黑暗的數據洞察可能能夠回答這個問題。
更好的是，航空公司如何專門針對競爭項目的高價值飛行員，并說服他們轉移業務？
雖然有很多方法可以通過數據實現這種深入的智能，以下將分享一些常用的方法：
·與旅游行業的初創企業合作。他們可能比一個緩慢移動，業務繁重的航空公司更加敏捷。創業公司尋求“破壞行業”的差異，其忠誠計劃或航空公司的合作伙伴關系可能只是為其計劃提供數據信息并創造所需要的收入。
·回溯并識別分段數據庫中現有的高價值客戶。他們具有什么模式，有哪些相似的特征，產品或帳戶活動？自從加入忠誠度計劃以來，他們的旅程是什么？在圖上映射這些數據并運行基本的統計分類模型。從此產生的洞察力將突出顯示隱藏在數據庫中的其他潛在的高價值成員。
·不要專注于飛行100,000英里的乘客。世界上每年都有數百萬人使用信用卡消費，但很少乘坐飛機。事實上，非常規的客戶可能比許多頂級客戶成為更忠實的客戶。有統計模型和商業智能工具可用于識別這些超級利潤的成員。
·識別社交網絡中的高價值客戶。知道哪些會員對其他忠誠度計劃成員影響最大的成員可能是將數據應用于忠誠度計劃的最有說服力的例子之一。通常情況下，高度關聯的忠誠會員在實際中可能具有低價值的感覺，因此與其他超級有價值和高端常旅客的連接性比數據庫中的其他成員更多。
航空公司忠誠計劃中成員的聚類系數網絡的視覺網絡圖。通過正確的數據，輕松識別高價值和低價值的客戶。
這些只是數據和商業智能應用于忠誠度計劃以推動收入和增長的幾個例子。航空公司需要了解客戶是誰，他們就在社交網絡圖中，并且能夠預測他們的下一次旅程將去哪里，這是解鎖新的忠誠度計劃收入的金鑰匙。
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