基于数据挖掘的电力客户满意度提升技术的设计

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基于数据挖掘的电力客户满意度提升技术的设计

作者:刘剑宁 宫志寰 张新玲 高山杉 王鹏程 来源:《电子技术与软件工程》2017年第09期

摘 要在我国经济快速发展的背景下,市场竞争日趋激烈,客户的需求更加多元化,期望值也更高,企业要想在残酷的竞争中脱颖而出,就必须准确把握客户需求,满足客户的各种偏好,提供个性化服务,从而在提升客户满意度的同时,增加企业的利润。这一过程被称为客户关系管理,因此,本文就电力企业客户为主要研究对象,分析研究基于数据挖掘的客户满意度提升技术,试图为之提供行之有效的理论依据。 【关键词】数据挖掘 客户 关系管理 满意度

伴随着信息技术的飞速发展,客户关系管理成为现代企业管理当中的重要组成部分,客户关系管理(Customer Relationship Mangement,CRM)主要指是企业为提高核心竞争力,利用相应的信息技术以及互联网技术,协调企业与顾客间在销售、营销以及服务上的相互交融,从而全面提升企业的管理质量,向客户提供更具个性化和创新性的客户交互服务的过程。其最终目标是提升客户满意度、吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户,并将其最终转化成企业的经济效益。随着山东电网客户导向型“大服务”机制的建立,如何实施客户导向型服务,提高顾客满意度,树立产品和服务在顾客心目中的形象,为企业赢得更多的利润成为电网面对的一个重大课题。结合实际情况,文章利用数据挖掘方法分析客户满意度,经过多数据归纳找出客户群特点,对公司制定针对性的客户服务策略有非常积极的指导作用。 1 客户满意度数据挖掘技术评价

数据挖掘(Data Mining),主要是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,KDD)中的一个步骤。在客户关系管理中,数据挖掘是从大量和客户有关的数据信息中,挖掘出隐含的、先前未知的、对企业决策有潜在价值的信息。对电力企业而言,经济效益的持续增长不仅需要维护好现有的客户,而且还要不断去发展新客户,因此,在客户关系管理中使用数据挖掘技术,可有效识别潜在客户群体,将其发展成为自己的新客户,并最终提高市场份额。

2 数据挖掘模型的建立

本研究结合电网大数据与数据挖掘方法来进行客户满意度测量,将电力系统大数据分析应用到客户满意度提升中,不仅能够提升信息支撑能力和服务水平,还能充分发挥公司宏观调控和引导作用,提高科技资源的整理利用效率,将客户导向型“大服务”机制落到实处,提高为客户服务能力。数据挖掘的内涵不仅仅局限于对数据进行的理论分析,它还具有一套完整的方法

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论,全球最大的软件公司SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,SAS)提出了“SEMMA”方法论。如图1所示。 2.1 数据抽样(Sample)

从大量的数据中抽取和探索与电力企业客户满意度相关的数据内容,此样本需要包含足够的信息,同时又要方便处理。

2.2 数据特征探索、分析和预处理(Explore)

数据特征探索、分析和预处理,主要是对数据子集进行探索分析,寻找出和期望对象的关系。数据特征探索、分析和预处理是一个反复试探和观察的过程,需要具备很多与客户关系有关的知识以及敏锐的洞察力。

2.3 问题明确化、数据调整和技术选择(Modify)

问题明确化、数据调整和技术选择,主要是将电力企业客户的数据探索和分析后,再进行相应的增减、选择、转化或者生成一些新的变量等。 2.4 模型的研发、知识的发现(Model)

应用相关的分析工具建立模型。根据客户满意度数据集的特征,选择一种或几种数据挖掘方法,如:数理统计方法,人工神经元网络以及决策树等。 2.5 模型和知识的综合解释和评价(Assess)

评价电力客户满意度数据挖掘结果的有效性、科学性以及可靠性。但要形成最终的决策支持信息,还需要结合研究的问题,对这些结果进行综合的解释,然后,再对这些决策支持信息的适用性做出评价。如果数据不完善,需要重新进行数据挖掘。由此可见,电力客户满意度数据挖掘是一个反复进行的过程,在反复中获得有效信息。 3 结论

综上所述,近年来信息通信技术不断进步,电力行业中数据量的增长,电力行业信息化也得到了长足的发展,电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集,电力大数据不仅仅是技术进步,更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革,是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 参考文献

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[1]曾丽,岳佳欣.试论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用[J].科技创新与应用,2016(30).

[2]黄敏如.基于大数据挖掘的东莞电力客户价值分析及应用[J].华南理工大学,2015(11). [3]M.Le Cam,A.Daoud,R.Zmeureanu.Forecasting electric demand of supply fan using data mining techniques[J].Energy,2016(02). 作者简介

刘剑宁(1969-),男。大学本科学历。现为国网山东省电力公司东营供电公司中级经济师,从事营销管理方向的研究。 作者单位

国网山东省电力公司东营供电公司 山东省东营市 257091

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