大数据时代供电企业的客户细分探析.docVIP

大数据时代供电企业的客户细分探析 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 文1：大数据时代供电企业的客户细分探析 2 一客户细分的内涵及意义 2 二电力行业的大数据趋势 2 1.电力行业大数据分析的必要性 2 2.电力行业大数据分析的重要性 3 三大数据下供电企业的客户细分 3 1.客户细分体系架构 3 2.客户细分 4 （1）高价值客户 4 （2）停电敏感客户 4 （3）欠费风险客户 5 （4）服务渠道敏感客户 5 （5）用检风险客户 5 四结束语 5 文2：探析供电企业的营销线损管理 6 一、供电企业在线损管理中存在的问题 6 二、降低线损的管理措施 6 （一）加强各部门线损管理的认识，明确管理的内容 6 （二）完善供电企业线损管理的组织机构 7 （三）建立并完善线损管理机制 8 三、结语 8 原创性声明（模板） 9 正文 大数据时代供电企业的客户细分探析 文1：大数据时代供电企业的客户细分探析 一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。依据评估结果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[1]。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。客户细分作为一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。 而客户细分所用到的技术就是数据挖掘（DataMining），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[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，利于为客户提供差异化服务，合理优化资源配置，实现良好的客户关系管理。 二电力行业的大数据趋势 1.电力行业大数据分析的必要性 在电力行业，随着智能电网建设的不断深入和推进，电网运行产生的海量信息呈指数级增长，采集点越来越多，常规的调度自动化系统数十万点，而配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。如果能充分利用这些实际数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务，这些增值服务将有利于客户用电行为分析与客户细分、企业精细化运营管理等。 2.电力行业大数据分析的重要性 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IT行业嫁接，运用大数据等手段对电网进行实时监控和调节，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。 三大数据下供电企业的客户细分 1.客户细分体系架构 规划好客户细分体系能帮助我们理清客户细分的目的与思路以及为什么要进行客户细分，应该如何进行客户细分等问题。本文将整个客户细分体系分为五个层次： 基础数据平台层：弄清楚哪些平台可以对客户细分提供数据支持与功能支持。如营销系统、决策支持平台等。 客户细分管理层：根据业务需求，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。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。 细分结果应用层：主要体现客户细分模型的价值与应用，通过细分结果对业务进行指导，从而满足差异化服务的需求。 2.客户细分 基于客户细分架构体系，根据客户的属性特征进行有效性识别与差异化区分，对电力客户进行分群，分为重要客户、重点关注客户、大客户、居民客户、其它客户五群。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一步细分，形成若干服务主题。在每个一级分群的基础上，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，优先选择高价值客户、停电敏感客户、欠费风险客户、服务渠道敏感客户和用检风险客户五个二级分群，在二级分群的基础上再进行细分。 （1）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，对高价值客户进一步细分。分为以下几类：第一群：客户比