基于客戶(hù)價(jià)值的工業(yè)電力客戶(hù)細(xì)分研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-27 10:23
客戶(hù)細(xì)分是企業(yè)捕捉變化的客戶(hù)需求,定位服務(wù)對(duì)象,合理配置服務(wù)資源,開(kāi)展差異化營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)策略從而鞏固并發(fā)展客戶(hù)關(guān)系的前提。傳統(tǒng)的客戶(hù)細(xì)分研究多面向零售、金融和通信等領(lǐng)域,與這些市場(chǎng)相比,電力市場(chǎng)具有一定獨(dú)特性,主要表現(xiàn)在:電力兼有商品和能源的雙重特征,電力客戶(hù)關(guān)系具有契約性和排他性,客戶(hù)類(lèi)別呈現(xiàn)多樣性,這給該行業(yè)的客戶(hù)細(xì)分工作帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著我國(guó)電力市場(chǎng)逐步由垂直壟斷向市場(chǎng)化方向過(guò)渡,用電市場(chǎng)呈現(xiàn)出供大于求的局面,傳統(tǒng)的粗獷型電力客戶(hù)分類(lèi)方式已不適應(yīng)當(dāng)今的先進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)要求,電力行業(yè)迫切需要以客戶(hù)價(jià)值為主線(xiàn)開(kāi)展深度客戶(hù)細(xì)分;而電力企業(yè)信息化工程和智能電網(wǎng)的建設(shè),一方面降低了客戶(hù)信息的獲取和存儲(chǔ)難度,另一方面,高維、不確定性、混合類(lèi)型和時(shí)變的客戶(hù)數(shù)據(jù)也對(duì)現(xiàn)有的細(xì)分方法和技術(shù)提出新的要求。鑒于此,本文在全面綜述客戶(hù)細(xì)分理論和國(guó)內(nèi)外電力客戶(hù)細(xì)分研究成果的基礎(chǔ)上,以工業(yè)電力客戶(hù)為對(duì)象,分別從細(xì)分變量、細(xì)分方法和細(xì)分模型等不同側(cè)面對(duì)電力客戶(hù)細(xì)分問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)研究。首先,構(gòu)建了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘,考慮動(dòng)態(tài)客戶(hù)細(xì)分需求,包含二階段聚類(lèi)過(guò)程的工業(yè)電力客戶(hù)細(xì)分框架模型,然后對(duì)該模型涉及的關(guān)鍵問(wèn)題依次展開(kāi)研究。主...
【文章來(lái)源】:西北工業(yè)大學(xué)陜西省211工程院校985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:181 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
客戶(hù)細(xì)分技術(shù)總結(jié)[32]
西北工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文相應(yīng)設(shè)備,企業(yè)與客戶(hù)之間存在一定程度供電企業(yè)簽訂用電合同建立契約型交易關(guān)因此,一旦該交易關(guān)系建立,會(huì)形成一定。特點(diǎn)決定了供電企業(yè)與電力客戶(hù)的關(guān)系是一品和服務(wù)市場(chǎng)相比,客戶(hù)與企業(yè)的信息不客戶(hù)忠誠(chéng)作為電力客戶(hù)價(jià)值的一個(gè)組成部涵的基礎(chǔ)上,結(jié)合工業(yè)電力客戶(hù)特點(diǎn)及具構(gòu)成,如圖 3-1 所示。
圖 4-12 兩種相異性度量的粗糙k 均值聚類(lèi)結(jié)果 4-12 可看出,除聚類(lèi)數(shù)目較小時(shí),兩種度量下得到的OS 值差異不大數(shù)目下,使用改進(jìn)距離層次得到的 值均明顯小于傳統(tǒng)距離層次的統(tǒng)距離層次相比,改進(jìn)距離層次的聚類(lèi)質(zhì)量更好。同時(shí), 值在聚最小,8 即為最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)目。章小結(jié)對(duì)工業(yè)電力客戶(hù)的靜態(tài)細(xì)分技術(shù)和混合型細(xì)分屬性相異度量模型進(jìn)行了粗糙集理論和粗糙聚類(lèi)的基本原理,根據(jù)客戶(hù)數(shù)據(jù)存在噪聲的特點(diǎn)述系統(tǒng)不確定性的優(yōu)勢(shì),選擇粗糙k 均值聚類(lèi)算法作為工業(yè)電力客戶(hù)對(duì)粗糙 均值算法在屬性相異度量方面存在的局限性,重點(diǎn)研究了層的相異度量方法。引入指標(biāo)距離的概念,對(duì)傳統(tǒng)距離層次進(jìn)行改進(jìn),不僅能度量不同屬性值概念間固有的相似性,還能反映決策者在特定信息。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了面向混合型屬性數(shù)據(jù)的工業(yè)電力客戶(hù)細(xì)分,該度量能有效地提高聚類(lèi)質(zhì)量,從而保證細(xì)分結(jié)果的可靠性。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]試論市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下的電力營(yíng)銷(xiāo)策略[J]. 劉子琨. 通訊世界. 2016(11)
[2]基于客戶(hù)行為的4S店客戶(hù)細(xì)分及其變化挖掘[J]. 郭崇慧,趙作為. 管理工程學(xué)報(bào). 2015(04)
[3]合同關(guān)系對(duì)零售客戶(hù)消費(fèi)的促進(jìn)與流失影響[J]. 王文碩,張澤林. 金融論壇. 2015(04)
[4]信息不對(duì)稱(chēng)下節(jié)能服務(wù)外包合同的設(shè)計(jì)[J]. 彭鴻廣,駱建文. 預(yù)測(cè). 2014(06)
[5]基于選擇性聚類(lèi)集成的客戶(hù)細(xì)分[J]. 潘俊,王瑞琴. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2015(06)
[6]基于自適應(yīng)模糊度參數(shù)選擇改進(jìn)FCM算法的負(fù)荷分類(lèi)[J]. 周開(kāi)樂(lè),楊善林,王曉佳,陳志強(qiáng). 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(05)
[7]基于相對(duì)密度的混合屬性數(shù)據(jù)增量聚類(lèi)算法[J]. 黃德才,李曉暢. 控制與決策. 2013(06)
[8]基于客戶(hù)行為的交易關(guān)系與客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 肖麗妍,齊佳音,屈啟興. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2013(02)
[9]節(jié)能服務(wù)環(huán)境下的電網(wǎng)綜合資源協(xié)調(diào)規(guī)劃新方法[J]. 曾博,董軍,張建華,曾鳴. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2013(09)
[10]基于遺傳改進(jìn)蟻群聚類(lèi)算法的電力客戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)[J]. 李泓澤,郭森,王寶. 電網(wǎng)技術(shù). 2012(12)
本文編號(hào):3612306
【文章來(lái)源】:西北工業(yè)大學(xué)陜西省211工程院校985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:181 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
客戶(hù)細(xì)分技術(shù)總結(jié)[32]
西北工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文相應(yīng)設(shè)備,企業(yè)與客戶(hù)之間存在一定程度供電企業(yè)簽訂用電合同建立契約型交易關(guān)因此,一旦該交易關(guān)系建立,會(huì)形成一定。特點(diǎn)決定了供電企業(yè)與電力客戶(hù)的關(guān)系是一品和服務(wù)市場(chǎng)相比,客戶(hù)與企業(yè)的信息不客戶(hù)忠誠(chéng)作為電力客戶(hù)價(jià)值的一個(gè)組成部涵的基礎(chǔ)上,結(jié)合工業(yè)電力客戶(hù)特點(diǎn)及具構(gòu)成,如圖 3-1 所示。
圖 4-12 兩種相異性度量的粗糙k 均值聚類(lèi)結(jié)果 4-12 可看出,除聚類(lèi)數(shù)目較小時(shí),兩種度量下得到的OS 值差異不大數(shù)目下,使用改進(jìn)距離層次得到的 值均明顯小于傳統(tǒng)距離層次的統(tǒng)距離層次相比,改進(jìn)距離層次的聚類(lèi)質(zhì)量更好。同時(shí), 值在聚最小,8 即為最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)目。章小結(jié)對(duì)工業(yè)電力客戶(hù)的靜態(tài)細(xì)分技術(shù)和混合型細(xì)分屬性相異度量模型進(jìn)行了粗糙集理論和粗糙聚類(lèi)的基本原理,根據(jù)客戶(hù)數(shù)據(jù)存在噪聲的特點(diǎn)述系統(tǒng)不確定性的優(yōu)勢(shì),選擇粗糙k 均值聚類(lèi)算法作為工業(yè)電力客戶(hù)對(duì)粗糙 均值算法在屬性相異度量方面存在的局限性,重點(diǎn)研究了層的相異度量方法。引入指標(biāo)距離的概念,對(duì)傳統(tǒng)距離層次進(jìn)行改進(jìn),不僅能度量不同屬性值概念間固有的相似性,還能反映決策者在特定信息。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了面向混合型屬性數(shù)據(jù)的工業(yè)電力客戶(hù)細(xì)分,該度量能有效地提高聚類(lèi)質(zhì)量,從而保證細(xì)分結(jié)果的可靠性。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]試論市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下的電力營(yíng)銷(xiāo)策略[J]. 劉子琨. 通訊世界. 2016(11)
[2]基于客戶(hù)行為的4S店客戶(hù)細(xì)分及其變化挖掘[J]. 郭崇慧,趙作為. 管理工程學(xué)報(bào). 2015(04)
[3]合同關(guān)系對(duì)零售客戶(hù)消費(fèi)的促進(jìn)與流失影響[J]. 王文碩,張澤林. 金融論壇. 2015(04)
[4]信息不對(duì)稱(chēng)下節(jié)能服務(wù)外包合同的設(shè)計(jì)[J]. 彭鴻廣,駱建文. 預(yù)測(cè). 2014(06)
[5]基于選擇性聚類(lèi)集成的客戶(hù)細(xì)分[J]. 潘俊,王瑞琴. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2015(06)
[6]基于自適應(yīng)模糊度參數(shù)選擇改進(jìn)FCM算法的負(fù)荷分類(lèi)[J]. 周開(kāi)樂(lè),楊善林,王曉佳,陳志強(qiáng). 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(05)
[7]基于相對(duì)密度的混合屬性數(shù)據(jù)增量聚類(lèi)算法[J]. 黃德才,李曉暢. 控制與決策. 2013(06)
[8]基于客戶(hù)行為的交易關(guān)系與客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 肖麗妍,齊佳音,屈啟興. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2013(02)
[9]節(jié)能服務(wù)環(huán)境下的電網(wǎng)綜合資源協(xié)調(diào)規(guī)劃新方法[J]. 曾博,董軍,張建華,曾鳴. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2013(09)
[10]基于遺傳改進(jìn)蟻群聚類(lèi)算法的電力客戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)[J]. 李泓澤,郭森,王寶. 電網(wǎng)技術(shù). 2012(12)
本文編號(hào):3612306
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