电力企业客户细分模型探究

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1、电力企业客户细分模型探究摘要：通过客户细分，可以帮助电网公司更为准确地掌握用电客户差异化服务的业务需求，协助提供符合实际需要的主动服务，最终取得提升客户用电体验满意度和降低电网公司服务成本的成效。从电网公司用电客户细分现状与应用需求出发，结合广东电网客户细分的各类应用场景，提出了基于客户价值区间的客户细分、K?Means聚类客户细分与基于决策树的客户细分三种细分模型，研究并创新性构建了细分模型从目标群体选择、细分模型层级管理到细分结果的深度分析总结三步客户细分机制，为电网公司个性化优质服务策略的制定奠定了基础。

2、关键词：客户细分；聚类；决策树；差异化服务中图分类号：TN964734文献标识码：A文章编号：10047373X(2014)0270091?040引言随着电网公司以用电业务处理能力与工作效率提升为核心的经营管理模式向以客户服务能力提升为核心的转变，电网公司更加关注对用电客户的个性化差异服务满意度与质量情况，通过不断改进客户的用电体验，有效提升客户用电满意度，促进用电客户合理用电、高效用电的同时实现供电企业、用电客户及对整个社会的多赢。对客户提供贴心服务的前提是对不同客户群体的行为特点与用电需求有准确了解，根据客

3、户属性划分出不同的客户集合［1］,即客户细分。电力企业内部丰富的客户资料与用电行为历史数据，为有效运用各类细分技术开展客户细分提供了良好的数据基础。本文结合作者的项目经验，对利用各类客户细分技术实现客户细分的关键过程进行了分析和总结。电力企业客户细分是依据电力市场特有的运作规律，按照客户在需求、动机、行为与能力方面的差异，运用系统的方法将整个电力市场划分为若干个不同的客户群，然后选择合适的客户群作为公司服务目标市场的过程［2］。通常是按照客户的用电档案、用电行为特征、客户用电偏好与动因等分成若干客户群，其目的是

4、使得同一群内的客户特征非常相似，不同群间的客户特征差异较大。本文研究客户细分模型是为了寻求适合电网公司用电客户细分要求，且具有通用应用能力与可扩展能力的客户分群方法，研究的过程是基于广东电网佛山供电局专变客户细分实施的项目，以客户用电台帐与用电业务数据为基础、以信息技术手段为支撑的细分方法。其细分功能项的落地是通过分析用电业务库中已有用电客户业务数据模式来对用电客户进行群体分类［3］。1客户细分模型理论研究客户细分的过程包括五个步骤：目标群体选择、客户细分模型适用性分析与选取、客户细分、细分结果的深度分析、知识

5、同化。其中细分模型的适用性选择最为关键，直接决定客户细分结果的准确性与可用性。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［4］。客户细分过程是典型的数据挖掘技术的运用过程，通过运用数据挖掘的建模方法，可以精确应用数据挖掘算法，有效地运用用电客户档案属性与用电行为特征数据，实现对客户群体的精细化分解。2客户细分数据元素研究电力客户细分的前提是对客户用

6、电基本属性及客户用电行为特征数据的全面收集与有效整理。这些信息是实现对客户群体有效划分与特征刻画的基本数据单元。每种细分模型与算法，都需要以此数据单元作为初始数据理解对象与细分输入参数。为此，提出了构建客户属性池与行为指标池的管理模式。即将客户的用电档案属性如客户的用电类别、报装合同容量、计量方式等作为客户属性池的基础对象来管理，对于每一个对象，提供该对象数据来源、数据类型、取值范围及主要用途的详细说明；同样，客户行为特征池中也以对象的形式存放客户的行为特征数据，如客户月度用电平均负荷、本年累计用电违章窃电次数

7、、被催费次数等。通过构建客户属性池与行为特征池的方式，一方面保证了对客户属性与用电行为维护的可扩展性，另一方面采用面向对象的实现方式，在利用细分方法进行客户细分时，对客户特征指标的筛选就如同超市购物一样，只需点选相应的特征列表，即可完成对关注指标与数据获取路线的准备，有效降低了细分过程中客户基础数据分析与准备的复杂性。3模型算法梳理客户细分模型主要用到的算法包括：(1)分类算法：分类分析是通过分析抽样客户的特征,构建客户细分的分类规则或分类器，再应用分类规则对整体客户进行细分的方法。分类规则通常是根据市场现状、

8、业务经验和统计分析结果来构建的；分类器通常是借助有监督的分类算法来构建的。此分类方法一般用决策树算法。(2)聚类算法：聚类分析是一种无监督学习的数据挖掘算法，其分类规则等事先不能确定。而是根据给定的客户特征，综合计算客户特征集基础上的相似度，然后按照客户之间相似度的大小逐一归类的方法。(3)依据经验规则的算法：依据业务人员已知的经验规则，通过指定的属性维度对客户进行细分的方法。当客户细