Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Airline Customer Satisfaction: A Machine Learning and Causal Analysis Approach

論文の概要: Enhancing Airline Customer Satisfaction: A Machine Learning and Causal Analysis Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09076v1
Date: Wed, 15 May 2024 04:01:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-16 14:26:01.412735
Title: Enhancing Airline Customer Satisfaction: A Machine Learning and Causal Analysis Approach
Title（参考訳）: 顧客満足度を高めるための機械学習と因果分析アプローチ
Authors: Tejas Mirthipati,
Abstract要約: 本研究では,航空会社における顧客満足度の向上について検討する。サービス改善が顧客満足度に与える影響について検討する。顧客サービスのデジタル的側面の改善は、顧客満足度を著しく高めることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study explores the enhancement of customer satisfaction in the airline industry, a critical factor for retaining customers and building brand reputation, which are vital for revenue growth. Utilizing a combination of machine learning and causal inference methods, we examine the specific impact of service improvements on customer satisfaction, with a focus on the online boarding pass experience. Through detailed data analysis involving several predictive and causal models, we demonstrate that improvements in the digital aspects of customer service significantly elevate overall customer satisfaction. This paper highlights how airlines can strategically leverage these insights to make data-driven decisions that enhance customer experiences and, consequently, their market competitiveness.
Abstract（参考訳）: 本研究は、航空会社における顧客満足度の向上、すなわち、顧客を維持し、収益成長に欠かせないブランド評価を構築するための重要な要因について考察する。機械学習と因果推論を組み合わせることで、顧客満足度にサービス改善が与える具体的な影響を調査し、オンライン搭乗パス体験に注目した。いくつかの予測モデルと因果モデルを含む詳細なデータ分析を通じて、顧客サービスのデジタル的側面の改善が顧客満足度を著しく高めることを示した。本稿は、航空会社がこれらの洞察を戦略的に活用し、顧客エクスペリエンスを高め、結果として市場競争力を高めるためのデータ駆動型決定を行う方法について強調する。

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