基于95598大数据的电力客户满意度分析

客户满意度反映了客户期望值与客户体验的匹配程度,是评价客户服务质量的一个重要指标。在电力客户满意度研究中,最重要的是获取真实的客户满意度评价结果。本文利用电力客户服务所积累的真实业务数据,提出了基于分层结构的客户满意度得分判定方法,该方法具有严谨的三层结构设计,与实际数据紧联系,逻辑逐层递进,互为补充,从而实现了从模糊的满意度评价到直观的满意度得分的顺利转化。随后通过实际应用案例研究,将电力客户满意度评价与具体的业务过程相联系,提出研究技术路线,对抽取的业务数据进行满意度得分转化,并利用R语言挖掘客户满意度较低的深层原因。所提方法突出了电力客户服务测评的综合性,能客观地从用户体验的角度反映服务质量,具有现实应用价值。     

电力市场细分的优度评价及差异化营销研究

对电力市场进行细分,制定差异化营销策略,从而有效提高电力客户满意度,是当前供电公司的主要关注点.本文以南方某地区市场为载体,基于可拓学物元理论建立了电力市场细分的物元模型,通过优度评价选取其电力重点培育市场,并根据电力市场细分结果提出了相应的电力差异化营销策略.     

基于用电客户群体细分的差异化用电行为特征分析

随着电网优化升级,电力客户用电行为差异化变得更为显著。通过对用电客户群体差异化用电行为进行细分管理、建立细分结构模型来提升供电企业服务质量成为发展方向。以电力大数据为依托,通过数据挖掘技术,建立满足用电客户群体细分的模型结构。首先根据用电客户群体实际运营情况,建立基于客户供电可靠性要求、客户行为、客户价值的模型评价指标,然后针对庞大的数据群体,采用K-eans聚类算法进行数据清洗预处理,获得精细化的细分数据,最后实现对用电客户的差异化评价和管理,满足“智慧能源”发展模式的需求。     

市场条件下电力客户欠费预警模型

事先预知电力客户欠费的可能性,变事后管理模式为事前管理模式,可有效减少电力公司在营销过程中,因电费可能被拖欠而引发的经营风险。在对实际电力客户欠费原因分析的基础上,找出导致电费拖欠的主要因素,分析它们之间的关系,建立基于电力客户欠费特征变量的灰色系统预警模型,并采用灰色聚类算法,对预测出来的表征电力客户欠费特征的数据进行分类判断,从而可事先清楚该客户的类别,为电力公司从营销角度细分客户市场,制定不同的信用管理对策提供依据。     

基于PCA与SOM神经网络算法的客户价值细分模型研究

针对房地产客户价值管理问题,以某大型房地产企业的普通住宅业务为研究对象,构建了基于PCA与SOM神经网络算法的房地产客户价值细分模型。首先采用PCA主成份分析法将输入变量重组为线性不相关的综合指标,然后采用SOM神经网络算法对客户价值进行聚类分析,最后针对聚类结果,分析不同目标客户群的购买模式和价值特征,旨在为房地产企业的营销过程提供决策支持。     

基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对"热点词频"在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。     

供电企业客户满意度分析

针对供电企业提升客户满意度的迫切需求,在指标分析、目标制定与措施等方面提出了系统解决方案。首先,阐述了客户满意度的本质内涵,建立了供电企业客户满意度模型,并利用模糊综合评价方法对定量和定性的客户满意度指标进行评价,给出求解客户满意度得分的方法;其次,分析了供电企业客户满意度的得分范围,得出了使供电企业的综合效益达到最大的客户满意度得分;最后,分析了电力客户满意度与电网其他关键指标的联系,提出了利用客户满意度推进电网发展的措施。     

一种基于KNN算法的客户身份识别方法

针对电力客户标签对客户的认知不清晰,客服业务大多针对自然人开展,客户标签标记在电话号码上,而传统电力业务主要针对户(户号)开展,客户标签标记在户号上,存在信息无法共享的困难,提出了基于95598业务,利用大数据分析及文本挖掘方法,构建统一身份识别模型,有效识别客户来电号码与户号的对应关系。采用分词技术,有效解析用电地址信息、客户姓名等内容,并计算地址相似度得分、姓名相似度得分,作为对应关系校验以及识别疑似户号的关键因子指标;针对能获取到的对应关系,构建权重划分模型,计算对应关系匹配度得分,根据分值大小,校验对应关系的可靠性;针对找不到户号对应关系的来电号码,基于文本相似度得分构建KNN模型,计算对应关系匹配度得分,依据分值大小,识别疑似户号。     

电力客户价值细分模型研究及应用

正电力客户细分对电力客户价值的分析研究是供电企业实施差异化服务、实现利益最大化的基础。设计电力价值评定指标,通过专家打分分别对客户当前价值、潜在价值标注等级,建立了基于CART决策树的客户价值决策模型,混合利用TOPSIS算法得到客户最终分值。CART决策树价值划分模型预测的结果经过对比分析证实具有较高的预测准确度和鲁棒性,是一种有效的电力客户价值评价方法。     

电力客户满意度动态测评模型

在全面研究电力客户满意度测评指标和基本方法的基础上,提出了电力客户满意度动态测评模型,并对供电企业客户满意度长期跟踪调查结果进行分析,定量描述了电力客户满意度的变化情况,分析了引起客户满意度变化的内在因素,为供电企业持续提升服务质量与服务水平提供决策依据。     

基于电力数据挖掘的招商引资项目落地指数模型研究

针对以数字化发展赋能电力企业及区域经济发展问题，聚焦持续优化电力营商环境，从电力视角研究区域招商引资项目落地情况。基于招商引资项目落地涉及的电力供应业务，选取电力供应核心指标，构建招商因子项目落地分析指标体系。利用主层次分析法、专家评价法，计算获得电力指数、供电质量指数、客户服务满意度指数、项目落地“达产”指数4个一级指标权重，根据业扩报装、供电质量、客户满意度、项目投产等环节业务实际，构建项目落地指数分析模型。最后以某供电公司为例，给出该模型的典型实践案例，为相关政府部门更准确地掌握招商引资落地情况提供丰富、客观的数据支持。     

移动互联网及数据分析技术在电力客户服务中的应用

为进一步规范客户经理制,为客户提供优质、高效、个性化及专业的主动服务,提高工作效率,提升客户满意度,提出采用移动互联网技术,结合电力营销业务和数据分析技术,通过大量的客户基础数据和触点轨迹信息提炼模型,细致刻画客户的社会角色、行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征,提升企业对客户隐性需求的洞察力,为营销和服务策划、执行、评估、优化提供指导,提高工作的主动性、差异化、精准度,作为提升用电客户体验的有力手段,为电力公司提升竞争力提供支撑。     

基于D-S证据理论的电力客户满意度评价

供电公司在实践以客户满意为指导的市场营销理念的过程中,客户满意度评价至关重要。根据评价指标的建立原则,从供电质量、电能价格、供电服务和用电指导4个方面构建电力客户满意度评价指标体系,应用D-S证据理论建立客户满意度评价模型,同时在问卷调查取得的数据基础上,运用D-S证据理论进行满意度评价,分析结果体现了该方法的有效性。     

基于模糊理论的电力客户满意度综合测评

电力企业需树立“以客户满意为核心”的市场营销观念,因而合理建立全面的评价指标体系,计算电力客户满意度指数至关重要。借鉴国内外客户满意度相关理论,从产品质量、服务质量、电价、公司形象、与客户关系5个方面构造电力客户满意度评价指标体系。以客户统计调查表为基础,运用模糊数学方法,构建基于模糊理论的多目标、2层次电力客户满意度综合测评模型。电力产品质量指标的简化分析算例表明了所提方法的有效性。     

基于负面清单管理模式的电力客户服务评价方法

客户满意度反映客户期望值与客户体验的匹配程度,是评价客户服务质量的一个重要指标。构建了以RATER指数为核心的多层评价体系,提出了一种基于负面清单管理的客户满意度综合评价方法。RATER中五个指标的权重在主观赋权法确定初值的基础上,改进蚁群算法实现指标权重的自适应调整。该评价方法排除大量无效工单,极大地减少计算量,缩短了计算时间,非常适用于大数据分析系统。实例计算验证了提出的方法在电力服务满意度评价方面的实用性、有效性和对负面评价的敏感性。     

电力行业用户满意度指数模型的构建与测算

随着电力行业改革的不断深化，电力供需基本平衡，但这种平衡只是低水平的，要进一步刺激用电量，需要建立以用户为中心的电力营销体制，以科学的模式和方法测评企业的用户满意度，并在此基础上构建行业用户满意度指数体系，在借鉴美国用户满意度指数模型的基础上，运用层次分析法的思想，建立我国电力行业的用户满意度指数模型，并研究了该指数的测算方法。     

A fuzzy logic based approach to direct load control

Power system demand side management programs are strategies designed to alter the shape of the load curve. In order to successfully implement such a strategy, customer acceptance of the program is vital. It is thus desirable to design a model for direct load control which may accommodate customer preferences. This paper presents a methodology for optimizing both customer satisfaction and electric utility unit commitment savings, based on a fuzzy load model for the direct load control of appliances     

Utilization of time varying event-based customer interruption cost load shedding schemes

Load curtailments occurring under emergency conditions can have significant monetary impacts on the system customers. Customer satisfaction is becoming increasingly important in the new deregulated electric utility environment, and the customers in some jurisdictions are beginning to receive monetary compensation for power supply failures. Minimizing the customer interruption costs associated with a load curtailment event is an important factor in maintaining customer satisfaction. Customer interruption costs depend on many factors such as the customer types interrupted, the actual load demand at the time of the outage, the duration of the outage, the time of day and the day in which the outage occurs. This paper focuses on incorporating these interruption cost factors in a load shedding strategy. The load shedding algorithm was developed using an approximate event-based customer interruption cost evaluation technique to identify and determine the priority of the distribution feeders on a given bus during an emergency. The developed algorithm incorporates a time dependent feeder cost priority index (FCP). The optimum load shedding set determined using the FCP is a feeder or group of feeders that meet a capacity deficiency, and result in the lowest customer interruption cost for the specified emergency situation. This paper illustrates the algorithm development for a load shedding scheme and demonstrates the utilization of the technique on a sample load bus.     

供电营业网点布局优化

渠道管理的优化完善是提升客户服务能力的关键,随着客户消费习惯的转变及信息技术的发展,营业网点的布局优化已成为各个行业面临的重要课题。借鉴最小距离模型的思路,将模型优化为求解营业范围完全覆盖客户的前提下,客户满意度相对最高的最优营业网点布局,并以河源市为例,进行实证研究,为供电企业降本增效和资源调配提供决策支持。     

电力营业厅智能服务机器人个性化情感分析技术研究

在社交网络媒体中应用的文本情感分析技术,作为一种基础的信息处理技术,可用于分析、处理、汇总和推理带有情感的主观文本。近年来该技术在学界、商界和产业界都受到了广泛的关注,并已应用于互联网的诸多领域。目前该技术在电力营业厅的智能客服以及外呼问答领域都拥有广泛的应用前景。以往针对情感分析的文本研究主要侧重于分析文本表面所表达情感,这样就忽视了用户个体在情感表达上的先天差异,也就对分析结果的准确性产生了不良影响。为解决这些问题,研究侧重于提升在社交媒体中的个性化情感分析的实用性,并以此为基础将模型应用于智能电力客服等相关领域。具体来说,考虑到BP神经网络技术在文本分析处理中的普遍应用,提出了多种基于BP神经网络的模型来解决文本中可能遭遇的个性化情感分析挑战。实验证明该模型可以很好地解决个性化情感分析问题,并可以应用于电力营业厅客服机器人的情感分析领域。