1、“.....厅偏好群掌上营业厅偏好群。用检风险客户用电检查主要针对非居民用户,采用决策树和平衡积分卡预测模型,得出用检不合格的风险分数。针对违约风险和窃电风险,分析客户各方面属性数据,挖掘典型的属性字段并结合业务经验建立风险评分卡。通过险分数从高到低进行排列,划分不同等级的电费回收风险。根据各分数段的模型预测提升度,将客户划分为个群体电费回收高风险用户电费回收中风险用户电费回收普通风险用户电费回收低风险用户。服务渠道敏感客户服务渠道敏感客户细分是根据系统记表现出的敏感客户出发,研究各方面属性信息中的规律,并以此规律建立模型,用来判断全体客户的停电敏感程度。再将停电敏感度分数从高到低进行排列,划分不同等级的客户敏感度。根据各个分数段的模型预测提升度,将客户分为个群体潜在高敏感客大数据时代供电企业的客户细分探析原稿全的有噪声的模糊的随机的数据中......”。

2、“.....运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息,捕捉更多有价值的信息,有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供。分为以下几类第群客户比较沉默,生产情况存在波动,对暂停及暂停恢复业务需求相对较多的大客户群体。在缴费方式上倾向于去营业厅通过现金支票等方式。第群特别活跃的大客户群体,从拨打次数网上营业厅登陆次数反映出沟通活跃。第群经营势头。细分结果查询层让业务人员与业务专家可以查询到细分结果,在实际应用过程中验证分析结果的有效性,通过反馈意见对模型进行调优,使模型更加完善。而客户细分所用到的技术就是数据挖掘,所谓的数据挖掘就是从大量的不完户大客户居民客户其它客户群。在客户分群的基础上,按照客户价值客户行为及客户需求等维度进步细分,形成若干服务主题。在每个级分群的基础上,从客户价值客户需求和客户行为等维度出发,建立模型进行计算分析并分群......”。

3、“.....以及产生的该群体对群内客户会产生什么影响等。细分结果查询层让业务人员与业务专家可以查询到细分结果,在实际应用过程中验证分析结果的有效性,通过反馈意见对模型进行调优,使模型更加完善。客户细感客户欠费风险客户服务渠道敏感客户和用检风险客户个级分群,在级分群的基础上再进行细分。高价值客户高价值客户细分是提取营销系统里与大客户的基本情况业务需求等相关的字段,运用聚类算法模型,综合考虑各方面因素,对高价值客户进步细分而客户细分所用到的技术就是数据挖掘,所谓的数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中,提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息,关键词供电企业客户细分大数据客户细分的内涵及意义客户细分是指通过有效收集归类和分析各方面的需求,定义不同属性与行为特征的客户群......”。

4、“.....并对其进行管理,同时,针对不将客户划分为不同的类别,并对其进行管理,同时,针对不同的客户群体为客户提供个性化服务。通过客户细分,企业可以更好的识别不同的客户群体,区别对待不同的客户。客户细分作为项先进的客户关系管理手段,在以客户为中心的商业经济的今天有良好,对高压增容业务需求量较大,功率因数不达标次数较多的大客户群体。第群相对沉默的大客户群,在缴费方式上倾向于通过网银缴费银行代扣自助终端等方式。第群发生过多次用检不合格的大客户群体。停电敏感客户停电敏感客户细分是从部分已经感客户欠费风险客户服务渠道敏感客户和用检风险客户个级分群,在级分群的基础上再进行细分。高价值客户高价值客户细分是提取营销系统里与大客户的基本情况业务需求等相关的字段,运用聚类算法模型,综合考虑各方面因素,对高价值客户进步细分全的有噪声的模糊的随机的数据中......”。

5、“.....运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息,捕捉更多有价值的信息,有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供据业务需求,确定分析的业务场景,如电费回收场景停电风险场景等。细分结果分析层对得出的细分结果进行充分分析,进而得出群中的客户是否符合业务逻辑,分出的群体特征是否符合该群体的所有特征,以及产生的该群体对群内客户会产生什么影响等大数据时代供电企业的客户细分探析原稿同的客户群体为客户提供个性化服务。通过客户细分,企业可以更好的识别不同的客户群体,区别对待不同的客户。客户细分作为项先进的客户关系管理手段,在以客户为中心的商业经济的今天有着非凡的意义。大数据时代供电企业的客户细分探析原稿全的有噪声的模糊的随机的数据中,提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息......”。

6、“.....有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供进行实时和调节,已经成为时下发展的趋势。智能化电力系统应用范围拓宽,将产生大量的数据,目前电力行业面临的问题已经不是简单的数据量的题,而是如何从海量的数据中识别可用的数据,评估潜在的价值,以及电力信息化过程中的安全问题。本文从东莞供电局的客户出发,在基础客户分群的基础上,挖掘不同分组客户的不同特征,对每客户分群实现了进步细分。客户细分为后续制定针对性精细化的营销服务方案奠定了基础,有利于在标准化服务的基础上开展高价值客户群服务,提高客户满意着非凡的意义。大数据时代供电企业的客户细分探析原稿。近年来,国家电网和南方电网用于电网的线路和变电站等方面的建设及管理投入逐渐增大,催生了庞大的电力信息化市场。随着电力智能化的发展,与行业嫁接,运用大数据等手段对电网感客户欠费风险客户服务渠道敏感客户和用检风险客户个级分群......”。

7、“.....高价值客户高价值客户细分是提取营销系统里与大客户的基本情况业务需求等相关的字段,运用聚类算法模型,综合考虑各方面因素,对高价值客户进步细分差异化服务,合理优化资源配置,实现良好的客户关系管理。关键词供电企业客户细分大数据客户细分的内涵及意义客户细分是指通过有效收集归类和分析各方面的需求,定义不同属性与行为特征的客户群,对客户价值客户风险进行评估。依据评估结。细分结果查询层让业务人员与业务专家可以查询到细分结果,在实际应用过程中验证分析结果的有效性,通过反馈意见对模型进行调优,使模型更加完善。而客户细分所用到的技术就是数据挖掘,所谓的数据挖掘就是从大量的不完,捕捉更多有价值的信息,有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供差异化服务,合理优化资源配置,实现良好的客户关系管理。细分结果分析层对得出的细分结果进行充分分析,进而得出群中的客户是否符合业务逻辑......”。

8、“.....同时,本文的客户细分也为各供电企业提供了定的经验借鉴。参考文献汤兵勇客户关系管理北京高等教育出版社,施健数据挖掘及其在银行业中的应用金融电子化,王春叶基于数据挖掘的电力客户细分研究河北华北电力大学,。客户细分管理层根大数据时代供电企业的客户细分探析原稿全的有噪声的模糊的随机的数据中,提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息,捕捉更多有价值的信息,有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供风险系数评分,将用检风险客户分为以下几类用检不合格高风险群用检不合格次高风险群用检不合格普通风险群用检不合格偏低风险群用检不合格低风险群。结束语随着电力市场改革的不断深化,客观上要求电力企业更关注市场效益,关注重点客户资源细分结果查询层让业务人员与业务专家可以查询到细分结果,在实际应用过程中验证分析结果的有效性......”。

9、“.....使模型更加完善。而客户细分所用到的技术就是数据挖掘,所谓的数据挖掘就是从大量的不完录的咨询查询记录营业厅业务办理类型网上营业厅登陆时间投诉记录营业厅业务办理工单网上营业厅办理的业务短信渠道记录等分析出每个客户的沟通活跃度指数,得出服务渠道敏感客户细分为以下几类偏好群短信渠道偏好群网上营业厅偏好群未接触营业户群潜在次高敏感客户群潜在普通客户群潜在低敏感客户群。欠费风险客户欠费风险客户细分是从部分已经发生违章用电的客户出发,根据其违章用电次数研究各方面属性信息中的规律,并以此规律建立模型,用来判断全体客户的电费回收风险程度。根据良好,对高压增容业务需求量较大,功率因数不达标次数较多的大客户群体。第群相对沉默的大客户群,在缴费方式上倾向于通过网银缴费银行代扣自助终端等方式。第群发生过多次用检不合格的大客户群体......”。