劉劍寧++宮志寰++張新玲++高山杉++王鵬程

摘 要在我國經濟快速發展的背景下,市場競爭日趨激烈,客戶的需求更加多元化,期望值也更高,企業要想在殘酷的競爭中脫穎而出,就必須準確把握客戶需求,滿足客戶的各種偏好,提供個性化服務,從而在提升客戶滿意度的同時,增加企業的利潤。這一過程被稱為客戶關系管理,因此,本文就電力企業客戶為主要研究對象,分析研究基于數據挖掘的客戶滿意度提升技術,試圖為之提供行之有效的理論依據。
【關鍵詞】數據挖掘 客戶 關系管理 滿意度
伴隨著信息技術的飛速發展,客戶關系管理成為現代企業管理當中的重要組成部分,客戶關系管理(Customer Relationship Mangement,CRM)主要指是企業為提高核心競爭力,利用相應的信息技術以及互聯網技術,協調企業與顧客間在銷售、營銷以及服務上的相互交融,從而全面提升企業的管理質量,向客戶提供更具個性化和創新性的客戶交互服務的過程。其最終目標是提升客戶滿意度、吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶,并將其最終轉化成企業的經濟效益。隨著山東電網客戶導向型“大服務”機制的建立,如何實施客戶導向型服務,提高顧客滿意度,樹立產品和服務在顧客心目中的形象,為企業贏得更多的利潤成為電網面對的一個重大課題。結合實際情況,文章利用數據挖掘方法分析客戶滿意度,經過多數據歸納找出客戶群特點,對公司制定針對性的客戶服務策略有非常積極的指導作用。
1 客戶滿意度數據挖掘技術評價
數據挖掘(Data Mining),主要是數據庫知識發現(Knowledge-Discovery in Databases,KDD)中的一個步驟。在客戶關系管理中,數據挖掘是從大量和客戶有關的數據信息中,挖掘出隱含的、先前未知的、對企業決策有潛在價值的信息。對電力企業而言,經濟效益的持續增長不僅需要維護好現有的客戶,而且還要不斷去發展新客戶,因此,在客戶關系管理中使用數據挖掘技術,可有效識別潛在客戶群體,將其發展成為自己的新客戶,并最終提高市場份額。
2 數據挖掘模型的建立
本研究結合電網大數據與數據挖掘方法來進行客戶滿意度測量,將電力系統大數據分析應用到客戶滿意度提升中,不僅能夠提升信息支撐能力和服務水平,還能充分發揮公司宏觀調控和引導作用,提高科技資源的整理利用效率,將客戶導向型“大服務”機制落到實處,提高為客戶服務能力。數據挖掘的內涵不僅僅局限于對數據進行的理論分析,它還具有一套完整的方法論,全球最大的軟件公司SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,SAS)提出了“SEMMA”方法論。如圖1所示。
2.1 數據抽樣(Sample)
從大量的數據中抽取和探索與電力企業客戶滿意度相關的數據內容,此樣本需要包含足夠的信息,同時又要方便處理。
2.2 數據特征探索、分析和預處理(Explore)
數據特征探索、分析和預處理,主要是對數據子集進行探索分析,尋找出和期望對象的關系。數據特征探索、分析和預處理是一個反復試探和觀察的過程,需要具備很多與客戶關系有關的知識以及敏銳的洞察力。
2.3 問題明確化、數據調整和技術選擇(Modify)
問題明確化、數據調整和技術選擇,主要是將電力企業客戶的數據探索和分析后,再進行相應的增減、選擇、轉化或者生成一些新的變量等。
2.4 模型的研發、知識的發現(Model)
應用相關的分析工具建立模型。根據客戶滿意度數據集的特征,選擇一種或幾種數據挖掘方法,如:數理統計方法,人工神經元網絡以及決策樹等。
2.5 模型和知識的綜合解釋和評價(Assess)
評價電力客戶滿意度數據挖掘結果的有效性、科學性以及可靠性。但要形成最終的決策支持信息,還需要結合研究的問題,對這些結果進行綜合的解釋,然后,再對這些決策支持信息的適用性做出評價。如果數據不完善,需要重新進行數據挖掘。由此可見,電力客戶滿意度數據挖掘是一個反復進行的過程,在反復中獲得有效信息。
3 結論
綜上所述,近年來信息通信技術不斷進步,電力行業中數據量的增長,電力行業信息化也得到了長足的發展,電力大數據是大數據在電力行業的聚焦和子集,電力大數據不僅僅是技術進步,更是涉及整個電力系統在大數據時代發展理念、管理體制和技術路線等方面的重大變革,是下一代智能化電力系統在大數據時代下價值形態的躍升。
參考文獻
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作者簡介
劉劍寧(1969-),男。大學本科學歷。現為國網山東省電力公司東營供電公司中級經濟師,從事營銷管理方向的研究。
作者單位
國網山東省電力公司東營供電公司 山東省東營市 257091