想想你上次坐飛機(jī)是什么時(shí)候。那次體驗(yàn)如何？大多數(shù)人可能會(huì)想到對(duì)他們過去的航班產(chǎn)生正面和負(fù)面影響的幾個(gè)方面，并最終影響了他們的滿意度。
在航空旅行方面，乘客滿意度是航空公司的一項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。僅僅知道你的乘客滿意是好的，但知道他們?yōu)槭裁礉M意更重要。這些見解可以真正幫助航空公司從客戶的角度了解他們的優(yōu)勢(shì)在哪里以及他們可以在哪些方面進(jìn)行改進(jìn)。讓我們仔細(xì)了解一下。
一項(xiàng)客戶滿意度研究要求乘客對(duì)其整體滿意度以及航班的其他方面（例如座位位置、在線預(yù)訂的便利性、腿部空間、起飛延誤時(shí)間）進(jìn)行評(píng)分。這項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，54%的乘客對(duì)他們的航班感到滿意，這告訴我們，總體而言，大多數(shù)客戶對(duì)他們的體驗(yàn)感到滿意。
了解客戶滿意的原因
很高興知道大多數(shù)客戶對(duì)他們的飛行體驗(yàn)感到滿意。接下來的邏輯問題是：為什么客戶感到滿意，是什么將滿意的客戶與中立/不滿意的客戶區(qū)分開來？該調(diào)查為我們提供了許多預(yù)測(cè)變量 (>15) 和大量數(shù)據(jù)（超過 100,000 行）。利用最新版Minitab Statistical Software中的 Predictive Analytics 菜單，我們可以使用 CART 快速確定客戶滿意度的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。
CART (Classification and Regression Trees) 分類和回歸樹是一種決策樹算法，用于幫助查找數(shù)據(jù)變量中的重要模式和關(guān)系。如果您面臨的問題或挑戰(zhàn)具有二項(xiàng)式或多項(xiàng)式分類響應(yīng)，請(qǐng)使用CART Classification，而任何具有許多分類或連續(xù)預(yù)測(cè)變量的連續(xù)響應(yīng)都應(yīng)使用CART Regression。
在本次調(diào)查中，我們將客戶分為兩組，無論他們是否滿意，因此我們將使用 CART Classification。CART 背后的主要思想是我們將預(yù)測(cè)變量劃分為不同的區(qū)域，以便可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)因變量（也稱為目標(biāo)變量，在這種情況下為滿意度）。Minitab Statistical Software 將自動(dòng)為您找到最佳決策樹，并提供模型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以便您了解模型是否有用。
在分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，默認(rèn)模型非常大——這完全沒問題。假設(shè)您真的只想關(guān)注并了解滿意度的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。在這種情況下，相對(duì)變量重要性圖可以告訴您哪些預(yù)測(cè)變量是樹中最重要的變量。
如下所示，在預(yù)測(cè)滿意度時(shí)，機(jī)上娛樂和座椅舒適度是最重要的變量，其次是在線預(yù)訂的便利性和在線支持，這也非常重要。
適應(yīng)替代模型的靈活性
CART Trees 通常會(huì)很大。查看具有類似信息的較小 tree 可能很有用，特別是如果我們計(jì)劃將我們的發(fā)現(xiàn)傳達(dá)給其他人。幸運(yùn)的是，Minitab Statistical Software 的最新版本包含一個(gè)交互式模型視圖，可讓您在一個(gè)方便的窗口中探索、查看和檢查替代模型。
如下所示，選擇了一個(gè)小得多的 tree ，因此我們可以查看關(guān)鍵變量和拆分。
樹形圖幫助您了解細(xì)節(jié)
現(xiàn)在更詳細(xì)地查看 tree，我們可以看到，當(dāng)機(jī)上娛樂評(píng)分高于 3.5 時(shí)，大約 81% 的客戶將他們的體驗(yàn)評(píng)為滿意。
Minitab 統(tǒng)計(jì)軟件中 CART Tree 中的指示條
紅色和藍(lán)色指示條（如上圖和 tree 的每個(gè)節(jié)點(diǎn)所示）使這些結(jié)果很容易看到，藍(lán)色表示滿意，紅色表示不滿意。這也有助于您注意到，當(dāng)客戶對(duì)機(jī)上娛樂的評(píng)分低于 3.5 時(shí)，如果座位靠近窗戶或過道，他們往往會(huì)更滿意，但如果他們有中間座位的（沿著 tree 左側(cè)的路徑查看），他們會(huì)更不滿意。
當(dāng)您想了解重要變量時(shí)，CART Trees 非常有用，它們也使任何人都可以通過查看模型中的拆分值來輕松探索變量。使用上面的tree ，航空公司可能不會(huì)太驚訝地發(fā)現(xiàn)客戶想要好的機(jī)上娛樂和舒適的座位——但知道即使機(jī)上娛樂不是很好，他們也可以讓乘客對(duì)舒適的座位感到滿意——這是一個(gè)重要的分析。
CART 是您的分析工具箱的有用工具，因?yàn)樗恍枰芏嗉僭O(shè)并且可以很快完成分析。如果您因?yàn)轭A(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)您來說太復(fù)雜，而有未分析的數(shù)據(jù)。試試 CART - 現(xiàn)在在最新版本的Minitab Statistical Software中變得更加容易操作使用。
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