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·研究与探讨·

基于数据分析的新能源汽车

充电用户价值评价方法研究

俞倩雯

（国网上海市电力公司，上海２００２３５）

摘要：针对传统充电运营企业在实现充电用户差异化服务和精准用户营销方

面的需求，提出一种基于大数据分析的新能源汽车个人充电用户价值评价方法，在

ＲＦＭ模型的基础上，建立改进的ＲＦＭ模型，定义充电用户价值评价指标向量，通俞倩雯（１９８８—），女，

过Ｋｍｅａｎｓ聚类方法训练模型，获得不同用户群，最终对不同类别的充电用户做工程师，从事充电市

出价值评价，为后续精准化营销策略的制定提供参考依据。场分析与研究的工

作。

关键词：充电用户价值评价方法；ＲＦＭ模型；Ｋｍｅａｎｓ聚类方法；数据挖掘；个

人充电用户

中图分类号：ＴＵ８９２文献标志码：Ｂ文章编号：１６７４８４１７（２０２２）０７００２４０５

ＤＯＩ：１０．１６６１８／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７４８４１７．２０２２．０７．００６

［１］

该模型最早由ＡｒｔｈｕｒＨｕｇｈｅｓ提出，ＲＦＭ模型

０引言

中，Ｒ（Ｒｅｃｅｎｃｙ）代表近度，即最近一次消费距今

近年来，新能源汽车产业发展迅猛，为践行的时间，Ｆ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）代表频度，即观测期内消

“双碳”目标，各地新能源汽车推广量大幅增加，费的次数，Ｍ（Ｍｏｎｅｔａｒｙ）代表额度，即观测期内消

新能源汽车用户数量随之增加，各类企业入场新费的总金额，这三个指标可以有效反映用户的忠

能源汽车充电服务市场，充电运营服务行业发展诚度和贡献度。近年来，有诸多使用ＲＦＭ模型

迅速，传统充电运营企业在充电设施建设、充电对用户进行价值评价的研究，如陈倩舒等采用

网络规划、充电设备运维等方面都有丰富的经［２］

ＲＦＭ模型对物流客户价值进行研究。ＲＦＭ模

验，但在充电服务经营，尤其是个人充电用户运型在消费用户评价方面有很大的普适性，但在特

营、精准营销等方面缺乏经验。在大客户营销服定领域客户价值评价方面，往往会采用改进的

务方面，充电运营企业可以采用配置客户经理等ＲＦＭ模型来优化评价结果，如包志强等在ＲＦＭ

一对一营销策略，但在量大面广的个人充电用户模型的基础上，引入平均交易间隔和贡献时间，

端，由于信息不对称，往往很难开展精准营销服［３］

对百度外卖客户进行价值分析，杨琳等则在

务。用户运营和精准营销是互联网行业优势领ＲＦＭ模型的基础上，增加会员入会时长和会员机

域，如何借鉴互联网行业大数据分析技术，对个［４］

票平均折扣率对民航