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基于知识管理的供电企业客户关系管理研究

2013-10-18 08:40来源:万方数据 陈丽君 王汉斌关键词:客户关系管理电力营销CRM收藏点赞

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图2 客户满意度因果变量间的相互影响

(4)客户信用风险评估。客户信用风险评估就是通过数据挖掘中的决策树、关联规则、神经网络和孤立点分析等模型对客户的信用状况及信用风险做出客观、公正的评估活动。电力企业的客户信用评估体系主要依据电费缴纳信用和安全用电信用等指标项评估客户信用级别,对于大客户企业还需要考虑其经营能力风险,并按照客户信用等级实施定制化客户服务和电费催缴措施。同时定期趋势化分析客户信用评估模型的有效性并检验定制化服务的实施成效,促进客户信用评估模型的持续改进。

(5)窃电和欠费分析。目前,供电企业面临着严重的客户窃电和电费滞缴问题,虽然供电企业采取了追缴电费和加收滞纳金等应对措施,但是仍给社会带来严重的用电安全隐患。知识挖掘是分析异常用电的有效的工具,通常会用到聚类、多维分析和孤立点分析等算法中的一种或多种的组合算法来全面分析客户数据,及时地发现客户违规用电并采取相关的监控措施。同时,对欠费客户进行实地调查,区别对待恶意欠费行为和缴费确实有困难的行为,为供电企业塑造良好的社会形象。

(6)电力负荷预测分析。电力负荷预测是优化电力调度系统的基础,也是电网安全经济运营的前提。目前常用的预测方法主要是系统动力学、神经网络、支持向量机和时间序列分析。利用上述数据挖掘方法追踪历史电力负荷数据的变化规律与模式,发现供电数据中的前瞻性知识,提高电力负荷预测的准确性和有效性。精准的电力负荷预测一方面可以科学地调整电力生产计划以节约能源,另一方面可以针对性地指导客户合理用电和错峰用电等。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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