【摘 要】
:
对用电客户缴费行为进行有针对性的细分研究,可有效提升电力公司电费收缴工作效率。研究用电客户缴费行为特点,在传统RFM模型的基础上,提出适用于电力客户缴费行为的指标体系
【机 构】
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大连理工大学管理与经济学部,国网内蒙古东部电力有限公司,国网电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目:“动态数据挖掘中的演化聚类模型与算法研究”(71171030)
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对用电客户缴费行为进行有针对性的细分研究,可有效提升电力公司电费收缴工作效率。研究用电客户缴费行为特点,在传统RFM模型的基础上,提出适用于电力客户缴费行为的指标体系和客户细分方法。首先,建立了基于用电客户缴费行为细分的WFM指标体系;然后,通过聚类优度分析获取最优聚类簇个数,采用SOM神经网络对用电客户进行聚类,对各类群体的属性与总体属性进行比较分析,得到客户细分结果;最后,将该方法应用于内蒙古赤峰市宁城县用电客户缴费明细数据中,提取出四类不同特征的客户群体,并分别提出相应的缴费渠道营销策略,验证了该方
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