基于大數據技術發掘航空服務質量與客戶滿意度之間的關系

趙祎晨， 唐登月

(中國建筑設計研究院有限公司，北京 100044)

0 引言

近年來，隨著居民收入水平不斷提升，國民對交通工具的要求也越來越高，航空運輸成為了現代出行重要的選擇之一。 在巨大的市場需求條件下，我國航空運輸行業發展迅速，各種航空公司快速崛起。 但是，近年來航空運輸市場也面臨著激烈的競爭環境。

作為服務行業，不斷提升服務質量、提高客戶滿意度是航空運輸行業保持穩定發展的必然要求。航空運輸業每時每刻都在產生著大量數據，這也為大數據技術在提升航空服務質量與客戶滿意度中的應用打下了基礎。

1 航空服務質量與客戶滿意度現狀

航空服務的內容可以定義為航空公司等航空運輸機構相互協作，為客戶提供安全、便捷的空中運輸服務。 客戶從路途開始到結束，過程中享受到的由航空運輸機構提供的服務均可以稱為航空服務。 航空服務可以分為核心服務與附加服務兩塊內容。 核心服務是指最基本的服務(指航空公司為客戶帶來的空間位移服務)，通常是無差別的，鐵路、公路運輸也可以提供。 附加服務內容決定了航空服務的特性，是航空服務取得競爭優勢的重要內容，包括售票、行李托運、機上服務等一系列服務內容。

客戶滿意度是服務質量的集中體現，是指客戶對于自身期望被滿足程度的感知。 當客戶感知到的服務績效超出服務預期時，客戶滿意度較高；反之，當客戶對服務的感知程度低于對服務的預期，則客戶滿意度較低。

2 大數據技術在航空服務中的應用

航空服務過程中會產生海量的數據，在這些海量的數據中隱藏著大量有價值的信息，比如顧客喜好、季節性出行規律等。 在大數據技術成熟之前，這些數據往往因為體量大、類型繁多等特點很難被加以利用。 傳統的數據分析在處理體量較大的數據時往往會有時滯性，但大數據發掘技術可以在極短時間內完成數據分析。 根據這些數據分析，可以快速做出判斷和決策，安排出最優的后續實施方案。 其次，大數據發掘技術可以獲取更加真實可靠的信息，比如在航空服務中心，服務人員為方便顧客辦理升艙手續，會先辦理退票再進行購票。 傳統數據統計可能會將這一次升艙服務識別成為一次退票和一次臨時購票業務。 這樣就夸大了臨時購票業務發生的可能性，而低估顧客升艙的可能性。大數據發掘技術提供的更加真實可靠的信息可以讓航空公司更加科學規范地管理服務流程，提升航空服務質量與顧客滿意度。

航空業近幾年得到了空前的發展，而航空的服務對象也擴展到了多個領域，如農業、海洋監測、救災等。 航空系統正常運作，需要其各子項相互協作，如機場、顧客、航空公司、飛機制造商和地面站等。 而這些子項均能產生可用性極強的大數據信息，從行業角度，具有保密性；從空間角度，可來自空、天、地三個維度；從時間角度，航空系統的動態性和高安全性需求使其具有高實時性。 航空大數據來源多樣，且易受環境和人為因素的影響，表現出的超復雜性為建設平臺做數據分析帶來一定困難。 平臺建設與數據處理技術和航空大數據的應用屬于一個完整的體系，分為基礎架構層、資源層、解析層、分析層、可視化管理層。

充分利用大數據技術，掌握歷史數據規律，對未來做出合理預測，是大數據技術價值的重要體現。 航空公司應充分利用這些數據，在航班安排、航線調度、處理突發事件、降低維修成本等方面做出最優規劃方案。

2.1 優化航班安排方案

過去，航空公司往往只能根據歷史常規數據進行航班安排調度。 大數據技術應用以后，航空公司可以充分利用其他平臺(如新聞網絡、移動運營商等)的信息，甄別可能會對航空服務需求產生影響的重大事件(如大型國際會議的舉行等)。 根據這些信息，航空公司可以對航線、航班時間、價格等作出相應調整。

此外，各種旅游信息平臺的數據也可以用來預測民眾的旅游出行路線。 如根據移動運營商的數據獲知旅游人群季節性地出行規律，一個旅游城市每日有多少游客、游客來自何地、選擇何種交通工具等，幫助航空公司優化航班安排，避免不必要的資源浪費。

2.2 為顧客制定個性化出行方案

不同的人群喜好不同，出行目的也不同。 大數據分析顯示商務出行的男性要多于女性，而購物勝地則更得女性青睞。 航空公司可以結合一些旅游平臺數據，分析不同人群出行的不同愛好，為顧客制定個性化出行方案。 如航空公司可以為旅游愛好者設置個性化旅游套餐，而不僅僅是靠里程獎勵這種單一的方式。 或可了解到顧客生日等特殊日期，為其送上特別驚喜。

2.3 及時調查收集客戶滿意度

大數據技術還可以在服務事件結束后進行客戶滿意度調查。 除了傳統的市場調研方法，航空公司可以通過微博、論壇、貼吧等與客戶互動，及時獲得客戶反饋信息。 這種方式與傳統調研方法相比，收集信息更加及時、全面且真實。 真實的客戶滿意度調查有利于航空公司更加直觀地認識到自身服務存在的不足，從而更加準確地采取整改措施，提升服務質量。

2.4 突發事件處理

在航空服務過程中不可避免會出現一些突發事件，如不能及時妥善處理會給航空公司帶來聲譽損失。 口碑對于服務行業是至關重要的，航空公司可以利用大數據技術監測網絡輿論，及時發現突發事件，做出妥善處理。

2.5 降低維修成本

航空公司可以利用以往維修記錄數據建立故障模型。 通過大數據分析，航空公司可以提前對飛機進行維護，降低飛機出現故障的概率。 同時，在飛機出現故障時也可以有效降低尋找故障的時間。

3 航空大數據的收集與延伸價值

航空大數據分析離不開數據收集。 目前，收集大數據有兩種方式:(1)通過供應商直接購買。 此種方式獲取數據方便，但各公司容易數據雷同，且長期購買第三方數據，容易受制于人，不利于公司在市場的競爭；也容易導致數據分析不及時，成本相應增高。 (2)通過各公司自己打造的平臺獲取。企業與客戶可直接建立聯系，得到的數據更加精準，也更容易實現產品化。 從而宣傳自己的企業文化。

大數據分析還能決定航空公司的關聯性企業和產業鏈的發展趨勢，比如機場酒店的設計方向、餐廳的品牌引進及排布位置、道路交通建設等，這是航空大數據分析的延伸價值。

4 結束語

大數據技術的發展必將為各行各業帶來新的發展機遇。 在競爭日益激烈的環境下，航空公司應該緊跟時代的步伐，積極探索大數據技術的使用，不斷通過創新謀取新發展，培養專業的大數據團隊，完善大數據基礎設施建設。 只有這樣航空公司才能在大數據技術的幫助下大有可為。