京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
机上服务的“大数据”时代
随着航班生产的快速增长,有关航班运行、客舱安全、客舱服务的数据海量而来。大数据时代的来临,给机上服务带来了空前的机遇和挑战。如何提升海量数据的利用率,发掘数据背后的信息和知识,提升机上服务品质,是我们服务从业者将不断探索的重要课题。
在“互联网+”的时代,大数据(Big Data)是一个很时髦的词汇,大数据应用也不是很复杂的事情。举个简单的例子,我们基本每天都要用到的百度,Google的搜索服务根据用户输入的需求,实时从海量的数据资产中快速找出最可能的答案,呈现给你,就是一个典型的大数据运用。
大数据的意义在于提供“大见解”:首先从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示其独特的、用其它方法发现不了的趋势。凭借大数据,我们可以监控和分析航班服务状况,分析旅客行为和需求,还能找到有价值的服务产品决策支持,判读服务发展的趋势。大数据在机上服务的应用主要有以下几个方面:
第一、展现品牌形象、增加旅客忠诚度。通过外部服务满意度综合评价大数据建模,收集旅客的直观反馈,多角度决策分析航线、航班、乘务员变量下的服务满意度。通过与旅客的充分互动,实现空地互联、精准服务的最终目的,实现分子公司资源共享,节省人力物力,为旅客提供更好的出行体验,提高顾客忠诚度,打造美好航空公司形象。
第二、机上服务质量可监控、旅客满意度可衡量。通过大数据,获得的数据越多,就越容易发现趋势,越容易对旅客评价数据进行标准化整合,也越容易找到机上服务过程中的短板。旅客数据越详尽,机上服务反馈越灵敏 。
第三、整合数据资源、为产品决策提供依据。通过数据的及时反馈,依据旅客需求的变化迅速调整机上服务产品,使之符合大多数旅客的需求的同时提供针对性的个性化服务,并为产品决策打下基础,创造新的盈利点。
例如,美国西南航空公司基于大数据技术,通过分析实时数据等社交媒体信息,提供客户定制报价,准确定位产品推广程度,为旅客提供个性化服务。
英航利用大数据对旅客进行精确洞见,收集采纳来自于从常旅客计划到直销平台等各接触点数据,并基于对此的分析推出忠诚旅客奖励、卓越服务、航班保护等产品。
法航基于大数据技术,分析超过2年的旅客行为数据,预估旅客需求,预估航线收益。
以上只是大数据对机上服务产生重大影响的三个方面。我们可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析,为机上服务“精细化”管理奠定基础,开辟“机上服务+”的时代。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14