电力客户关系管理系统浅析

供电企业建立新型的企业和客户供需关系,分别不同的客户类型,提供差异化的电能服务,已成为营销管理的重要策略。本文在简述客户关系管理内涵和管理基本理念的基础上,对电力客户关系管理系统的数据挖掘、数据仓库及软件功能进行了初步探讨,以期为电力客户关系管理系统的总体规划提供一些参考。     

基于数据挖掘的电力企业CRM研究

数据挖掘(Date Mining)技术已广泛应用于企业的CRM(客户关系管理)中。随着电力市场化改革的不断深入,供电企业将面临更多的市场竞争,电力客户必将成为竞争的焦点。因此,如何利用DM技术对电力客户进行有效管理,从而提供个性化服务,最终赢得市场,是电力企业获得经济效益和社会效益的关键所在。本文就此问题进行了初步探索,分析了数据挖掘技术在电力企业客户关系管理中的具体应用,并建立了基于电力客户关系管理的数据挖掘流程图。     

电力营销客户关系管理系统的设计

电力营销客户关系管理可以改善客户关系,提高客户的满意度和忠诚度,增强企业核心竞争力。介绍了管理系统的功能,进行了系统的技术框架设计,包括设计原则、开发工具设计、层次结构设计和逻辑结构设计。实践证明,该系统可为供电企业的客户关系管理提供定量的决策依据,实现电力客户的个性化、差异化服务。     

电力客户实时履约能力综合评价管理系统

实时掌控电力客户的履约能力并及时采取应对措施是供电企业实现良好运营的保证。文中概述了电力客户实时履约能力综合评价管理系统的设计原理及实现方法，建立了一套评价客户履约能力的指标体系，采用熵权法建立评价模型，运用定量与定性相结合的方法来评价电力客户的履约能力并给出了算例。对供电企业更好地管理电力客户有一定参考作用。     

供电企业CRM中客户分析与评价研究

分析型CRM是客户关系管理系统建设的难点，随着电力市场化改革的不断深入，供电企业快速准确的客户分析将成为制定差异化营销策略，提升企业竞争力的必然需要。论文旨在为供电企业CRM提供有效的客户分析与评价模型。通过对供电企业客户的调查研究，以工业客户为例，运用定性与定量相结合的方法建立了客户评价指标体系，将模糊数学、模糊统计学与层次分析法等多方法综合应用，建立电力客户的评价模型。对保定供电局大量实际客户的分析评价证明了模型的客观合理性。     

社会节能环境下电力客户价值评估研究

从当前客户价值和潜在客户价值两个方面建立指标体系,加入了社会节能对电力客户的影响因素。采用改进的模糊层次分析法计算指标权重,以减少专家评分的不确定性。通过对客户价值细分方法的比较分析,选用了利益细分方法和聚类技术中的K-均值法对电力客户从当前价值和潜在价值两个维度进行聚类,并选取云南省某市级供电企业进行了实证分析。     

基于双层聚类和模糊等级评定的客户侧供电服务评价

客观评价电网公司供电服务质量从而精确定位供电服务薄弱点,对提升客户侧供电服务水平具有重要意义。在此背景下,从客户诉求、责任归属、工单异动、服务处理方面构建了客户侧供电服务评价指标体系。接着,提出了基于熵权法和修正因子的指标权重确定方法,克服了熵权法的权重分配在指标值分布相似情况下不合理的情况。提出了基于改进理想点法和余弦相似度的供电服务质量综合评价方法,满足了供电服务质量全面性的要求。然后,提出了基于双层聚类和模糊理论的供电服务质量等级评定方法,以聚类结果作为等级评价的依据,克服了以往供电服务等级评价主观性较强的缺点。最后,以浙江省各电网公司服务质量为研究对象进行算例分析。结果表明所提出的客户侧供电服务评价方法能有效评价各供电公司服务水平,为服务整改方向提供参考。     

县级供电企业电网发展及生产经营数据分析与综合评价方法研究

应用县级供电企业生产经营统计一套表成果、电网规划综合信息平台,建立电网发展和生产经营分析指标体系,着重对山东98个县级供电企业进行实证研究。采用数据挖掘和综合评价,分别对内部指标数据和外部指标进行聚类,观察分类结果并进行差异分析。通过科学分析基层供电企业经营发展的分类特征,综合评价企业发展状况和存在问题,提出精益管理的优化建议。     

基于大数据挖掘的终端用户供电需求划分方法

针对不同供电区域多类型终端用户对供电可靠性的差异化需求以及目前配网侧依据单一供电可靠率指标衡量用户供电可靠性的局限性,提出一种基于大数据挖掘的终端用户的供电需求划分方法。首先,进行终端用户差异化供电需求量化,构建终端用户供电需求信息模型;然后,采用综合K-means与基于密度聚类（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）的大数据挖掘进行终端用户的聚类,实现用户的分类;最后采用改进的灰色关联度实现区域内终端用户可靠性等级划分。通过对含多类型终端用户的供电区域仿真分析,结合对比方案分析,进一步验证所提出的基于大数据挖掘的终端用户的供电可靠性需求划分方法的有效性。     

基于遗传改进蚁群聚类算法的电力客户价值评价

对电力客户价值进行评价是供电企业优化服务资源配置的重要步骤。分析了蚁群聚类算法,并针对蚁群聚类算法进行评价时参数组合设置盲目性、收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺点,提出了运用遗传算法改进蚁群聚类算法评价电力客户价值的新方法。该新方法利用遗传算法对蚁群聚类算法的参数进行优化,进而再对电力客户价值进行聚类评价。通过实例验证表明,该新方法聚类性能有较大的提升,能够提升收敛速度和避免陷入局部收敛,并且减少了聚类评价时的主观因素,其具有准确、高效、实用等优点。最后,运用该新方法对某市供电公司的10个工业客户进行了评价,总结了不同类别电力客户的特点,对供电企业如何优化服务资源提出了建议。     

供电服务质量外部评价指标体系及模型研究

有效的客户满意度调查分析是供电企业在市场竞争中获胜的重要前提.如何利用先进、实用的方法对电力客户满意度进行评价以及如何利用评价结果进行服务的改进就成为企业现实而又亟待解决的问题.本文基于供电服务质量的评价维度设计了一套涵盖电力客户服务各业务流程的供电服务质量外部评价指标体系.综合考虑主客观因素对评价的影响,建立基于回归法和模糊熵值法的组合权重模型.最后对外部评价做了算例分析,验证了评价方法的有效性.     

基于差异化权重的基层供电企业经营发展评价方法

该文利用SPSS软件,对基层供电企业海量数据进行深入挖掘分析。利用相关性分析法、主成分提取法以及综合聚类法对指标数据进行降维,并构建针对基层供电企业的综合评价指标体系;然后利用基于德尔菲法的改进层次分析法和专家经验确定指标权重,并根据各企业实际运营情况,构建各项指标的差异化权重,进而实现对基层供电企业的差异化综合评价和打分。通过对基层供电企业纵向、横向的比较,针对性定位各企业经营和电网发展的薄弱环节,提出企业投资策略和建设重点。通过在山西电网的实证应用,将98个基层供电企业分成5类,并对各企业进行综合评估,提出针对性提升建议,充分证明该方法在理论和实际应用层面的价值,在对基层供电企业开展综合评价时具有很好的落地性和科学性。     

供电企业加强客户关系管理探析

文章对供电企业在客户服务方面的现状进行了深入分析,并在此基础上,发现企业内部服务中还存在许多缺陷,不能满足人们追求高质量生活的需求,提出了一个新的服务理念———客户关系管理;从客户关系管理的概念、客户关系管理可实现的功能及实施客户关系管理、对供电企业的意义进行了详尽的论述;进而又对供电企业用电结构进行了分析,建立了客户关系管理模型,并对供电企业实施客户关系管理提出了一些建议。     

电费代收点信用评估管理系统应用研究

首先通过分析供电企业目前电费代收点管理中存在的弊端,提出了改进这种管理模式的必要性,然后以A市供电公司开发创新并推广应用的电费代收点信用评估管理系统为例,深入分析了该系统的技术原理、创新点和科技成果,最后综合探讨了该管理模式的经济效益和社会效益。该研究为供电企业提高电费代收点管理水平、提升供电服务质量和用电客户满意度提供了新的思路和技术探索。     

供电企业客户关系管理系统建设与研究

随着市场经济的发展及其它能源的激烈竞争，电力市场的供需关系在不断变化，客户对供电企业的服务要求也越来越高。客户关系管理是一种全新的管理思想和理念，它在供电企业的应用会给企业带来巨大的市场空白了，进一步提升供电企业的形象，所以有必要对供电企业客户关系管理系统进行深入研究及建设。     

基于改进灰色聚类的配电网应急可靠性综合评估方法

配电网应急可靠性水平是衡量其供电可靠性的重要指标之一,是构建坚强电网的重要组成部分。为准确反映配电网应急可靠性水平,提出基于改进灰色聚类方法的应急可靠性综合评估方法。分析配电网应急技术特点,采用层次分析法建立评估指标体系,并引入去量纲和信息熵理论确定指标值和权重,通过对常规白化权函数改进,建立基于改进灰色聚类评估法的评估模型,结合实际情况对配电网应急可靠性进行综合评估。最后,算例采用雷达图和SPSS软件对比分析证明了改进法具有较高的可靠性,并结合实际提出了相应的整改意见,对不同配电网的应急可靠性对比和竞争以及提升配电网自动化水平具有较好的指导意义。     

基于并行化K-means的综合能源服务客户识别

随着电力体制改革的不断深入以及大数据互联网技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应。针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,本文通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化Kmeans聚类算法,对聚类过程中初始聚类中心的选取和样本影响因素的权值进行改进,基于优化后的权值对客户数据集进行聚类分析,对综合能源服务潜在客户进行识别。采集综合能源服务企业的近期交易数据,在多节点的物理机上进行实验与分析,结果表明改进后的聚类算法更准确,在执行效率上,并发度高的算法执行效率优于单线程的算法,算法具有较好的并行能力。     

供电企业客户信用度模糊综合评价模型研究

随着电力市场的发展,使对供电企业客户信用度的评价显得日趋重要。分析了电力客户信用度模糊综合评价的意义,提出了一种基于模糊数学的电力客户信用度综合评价模型,设计了完整的指标体系和评价方案,并建立了针对不同信用度等级的客户的营销策略,以期为供电企业提供客户管理的决策依据。     

纵横交叉算法优化FCM在电力客户分类中的应用

电力客户分类是供电企业客户关系管理的基石,为了提高聚类算法的稳定性和精确性,提出了一种纵横交叉算法(CSO)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的新聚类算法(CSO-FCM),并用新算法进行客户分类。新方法有效弥补了单一算法的不足,拥有模糊理论处理不确定信息的能力以及纵横交叉算法全局收敛性强的特点。利用新算法对电力客户数据进行客观、科学的挖掘分析,实现了对电力大客户较全面和准确的精细化分类,为供电企业制定有针对性的营销策略提供了依据。     

电力客户信用管理及系统设计

加强电力客户信用管理是降低供电企业经营风险的有效手段。基于“5C”理论建立供电企业客户信用评价指标体系,将改进型层次分析法（AHP）、群组决策方法、线性加权综合法等方法引进客户信用风险评价中,同时对供电企业客户信用管理软件系统进行了设计。