基于关键词挖掘的客户细分方法

提出一种基于关键词的数据挖掘方法对客户群进行细分,采用自然语义处理的方法从原始客户信息文本中提取客户特征关键词.再通过人工标记一些与内在特征维度相关的关键词,基于这些关键词找到特征客户.最后以特征客户作为训练集,获得更多关于某个维度内客户特征的关键词,再进行新一轮的客户细分.经此模式学习过程,得到基于内在特征维度的客户细分群体.通过与采用随机选择特征关键词的基准化方法进行自动客户细分结果对比,发现采用基于关键词数据挖掘的自动客户细分结果得到的准确度更高,结果更稳健.

考虑用户用电特性的基线负荷计算方法

准确的基线负荷计算是实施激励的需求响应项目的关键依据,是为参与需求响应项目用户提供补偿的重要前提。文章在分析用户用电行为特性的基础上,建立了基于统计学原理的用户分类体系,将用户划分为稳定型、趋势型和波动型3种,并分别提出各自适用的基线负荷计算方法。测试结果表明,对3种不同类别的用户而言,基于用户用电特性的基线负荷计算方法能获得更高的预测精度。

基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用

为解决疫情防控期间,由于各级政府对企业复工复产情况采用繁琐的逐级统计上报数据方式,出现因统计人员不足、数据来源不一、统计口径不一,导致上报统计数据失真等问题,避免出现因统计数据的不完整、不准确,严重影响政府复工复产政策的制定以及企业复工复产审批效率。本文通过提取企业日均用电量、企业复工日均用电量、行业特性等电网公司用户电量特征变量数据,结合疫情风险以及各行业上下游产业链等因素,应用K-means聚类分析算法,构建复工用户判别、复工企业电力指数等应用模型及具有时效性的企业复工复产指标体系与应用支撑平台,实时数据提取、模型构建、多维分析,精准定位、准确识别企业复工复产情况以及因疫情影响带来的企业运营风险及问题。

英国电信市场的消费特征

优良战略的制定依赖于对市场需求特征全面而准确的认识。英国电信业及消费市场的快速发展正是得益于此。他们对电信市场客户的分类以及从不同角度对不同用户群的消费特征的深入分析,为市场的开拓提供了有力决策依据,使企业运营方针更有针对性。其先进的经营理念对于中国电信市场很有借鉴和启迪意义。

国际电信运营商电信市场细分的比较分析

根据日本NTT公司和KDD公司、法国电信及香港电讯的电信市场细分的案例分析可知 ,国际电信运营企业的市场细分分别以单一变量和多变量为基准 ,市场细分的变量主要有5种 :电信消费水平、客户规模、客户营业额、客户的重要性和策略性客户。国际电信运营企业在细分商业客户往往遵循一些共性的法则 ,如以客户价值为基础。

提升酒店VIP客户个性化服务水平的若干思考--以泰州WY酒店为例

随着酒店业的快速发展,VIP客户消费群体受到关注,提升VIP客户个性化服务水平成为酒店经营管理中的重要工作。在对酒店VIP客户个性化服务现状调查的基础上,结合VIP客户的消费需求,以泰州WY酒店为例,探讨了酒店对VIP客户个性化服务中存在的问题,提出了完善VIP客户个性化服务机制、推进VIP客户个性化服务创新等提升服务水平的策略。

社交电商中的社交-消费转换机制

社交情境和消费情境之间可以相互转换是社交电商的重要特征,然而这种相互转换在现有社交电商采纳行为研究中却没有得到应有的重视。社交−消费转换概念的提出很好地弥补了上述研究不足。社交−消费转换是指用户从社交情境到消费情境的转换过程。基于边界理论,从社群和用户两方面系统分析社交−消费转换的影响因素与促进机制,有望构建体现社交电商专属特性的新理论,帮助人们更加完整地理解社交电商采纳行为,并为促进社交−消费转换提供切实可行的实践建议。研究内容具体包括以下4个方面:(1)社交电商中社交−消费转换的内涵与外延;(2)社群边界整合供给对整合型社交边界与社交−消费转换的影响;(3)用户边界分割偏好对整合型社交边界与社交−消费转换的影响;(4)社群边界定制氛围对整合型社交边界与社交−消费转换关系的调节作用。

基于混合神经网络的电力客户细分研究

随着我国电力市场改革的逐步深化,电力市场需求多元化的特性逐步凸显。制定有针对性的营销策略,满足不同客户的用电需求,实现个性化与差异化的服务,提高电网公司的核心竞争力,扩大电能在社会消费终端中的占有率,已成为电力企业一项迫切任务。为了制定电力客户的用电服务,电力客户细分就显得尤为重要。论文提出了H-LSTM(Hy?brid-Long Short-Term Memory)的混合神经网络方法来进行电力客户细分,通过用电客户的特征指标,时间之间的联系,进行对电力客户的分类。通过对电力大客户的供电营销数据进行实验,和决策树、原始LSTM神经网络等方法进行了比较,实验结果表明,H-LSTM的电力客户细分方法准确度更高,具有实际应用价值。

个人消费信贷市场发展与产品结构调整策略研究

个人消费信贷业务近年来发展很快,但同时由于缺乏科学的规划,个人消费信贷的市场发展策略和产品结构普遍存在着与市场脱节的问题。本文以工商银行北京市分行为例,立足考察个人消费信贷业务的产品结构,通过横向对比,指出产品布局和市场策略缺陷,并就改进产品结构和调整市场发展策略提出具体的建议,包括:根据产品生命周期理论,采用不同的市场策略,全力打造明星产品组合、强化品牌宣传,以品牌战略提高客户忠诚和满意度;发挥现有优势,根据不同产品的特点,拓展营销渠道,特别是大力发展电话银行和网上银行;开展前瞻性的产品定价研究,做好迎接利率市场化的准备。

基于K-均值聚类算法的大客户用电行为分析

为掌握大客户的用电习惯和用电特征、满足不断变化的客户用电需求、逐步提升大客户领域供电服务水平,本文采用K-均值聚类算法、二八定律、归一化算法等统计分析方法,运用SPSS等数学分析工具,从行业特点、客户价值、用电需求、成长性等方面刻画用电客户群体特征,挖掘大客户用电数据中的隐藏数据和潜在价值,得出五类典型的大客户用电负荷特征曲线,建立对应的五类典型用户分类,得到了五类用电行为特征的结果,通过结果分析得出半数以上用户的用电特点、同类型的船舶制造业仍然具有不同的用电特点、电能紧张时优先对建筑业和采矿业实施有序用电可以取得较好效果,最终对企业的电力营销和调度进行决策支撑,为用电需求侧管理、优化客户服务管理规范提供辅助决策。

基于客户用电行为的数据挖掘算法研究

本文提出基于大数据挖掘技术的客户用电行为识别模型,运用聚类算法对客户用电特性进行聚类分析,挖掘和识别用电模式,从用电特征、缴费特征、诉求特征等方面分析客户用电行为,同时结合行业信息对不同类别用电特征进行分析,对用电规划、用电管理具有重要指导意义。