电力营销中的个性化推荐算法研究与应用

为提高电力行业的市场营销效益,本文对电力产品和服务的个性化推荐进行研究,以满足不同客户的需求。研究人员采用机器学习和数据挖掘技术,分析客户用电模式、历史消费数据和行为特征,构建个性化推荐模型。研究结果表明,该算法在提高市场营销精准度和客户满意度方面取得了显著成效,有助于优化电力产品和服务的推广策略,增加客户黏性和市场份额。本研究得到的研究成果,为电力行业提供了创新的营销手段,促进了业务的可持续发展,同时也给其他行业在个性化推荐领域提供了借鉴。