基于客户价值的工业电力客户细分研究

发布时间：2022-01-27 10:23

　　客户细分是企业捕捉变化的客户需求,定位服务对象,合理配置服务资源,开展差异化营销和服务策略从而巩固并发展客户关系的前提。传统的客户细分研究多面向零售、金融和通信等领域,与这些市场相比,电力市场具有一定独特性,主要表现在:电力兼有商品和能源的双重特征,电力客户关系具有契约性和排他性,客户类别呈现多样性,这给该行业的客户细分工作带来挑战。随着我国电力市场逐步由垂直垄断向市场化方向过渡,用电市场呈现出供大于求的局面,传统的粗犷型电力客户分类方式已不适应当今的先进营销服务要求,电力行业迫切需要以客户价值为主线开展深度客户细分;而电力企业信息化工程和智能电网的建设,一方面降低了客户信息的获取和存储难度,另一方面,高维、不确定性、混合类型和时变的客户数据也对现有的细分方法和技术提出新的要求。鉴于此,本文在全面综述客户细分理论和国内外电力客户细分研究成果的基础上,以工业电力客户为对象,分别从细分变量、细分方法和细分模型等不同侧面对电力客户细分问题进行了系统研究。首先,构建了一个基于数据挖掘,考虑动态客户细分需求,包含二阶段聚类过程的工业电力客户细分框架模型,然后对该模型涉及的关键问题依次展开研究。主... 

【文章来源】：西北工业大学陕西省211工程院校985工程院校

【文章页数】：181 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

客户细分技术总结[32]

西北工业大学博士学位论文相应设备，企业与客户之间存在一定程度供电企业签订用电合同建立契约型交易关因此，一旦该交易关系建立，会形成一定。特点决定了供电企业与电力客户的关系是一品和服务市场相比，客户与企业的信息不客户忠诚作为电力客户价值的一个组成部涵的基础上，结合工业电力客户特点及具构成，如图 3-1 所示。

图 4-12 两种相异性度量的粗糙k 均值聚类结果 4-12 可看出，除聚类数目较小时，两种度量下得到的OS 值差异不大数目下，使用改进距离层次得到的 值均明显小于传统距离层次的统距离层次相比，改进距离层次的聚类质量更好。同时， 值在聚最小，8 即为最优聚类数目。章小结对工业电力客户的静态细分技术和混合型细分属性相异度量模型进行了粗糙集理论和粗糙聚类的基本原理，根据客户数据存在噪声的特点述系统不确定性的优势，选择粗糙k 均值聚类算法作为工业电力客户对粗糙 均值算法在属性相异度量方面存在的局限性，重点研究了层的相异度量方法。引入指标距离的概念，对传统距离层次进行改进，不仅能度量不同属性值概念间固有的相似性，还能反映决策者在特定信息。在此基础上，构建了面向混合型属性数据的工业电力客户细分，该度量能有效地提高聚类质量，从而保证细分结果的可靠性。

【参考文献】：
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本文编号：3612306