摘要
对用电客户缴费行为进行有针对性的细分研究,可有效提升电力公司电费收缴工作效率。研究用电客户缴费行为特点,在传统RFM模型的基础上,提出适用于电力客户缴费行为的指标体系和客户细分方法。首先,建立了基于用电客户缴费行为细分的WFM指标体系;然后,通过聚类优度分析获取最优聚类簇个数,采用SOM神经网络对用电客户进行聚类,对各类群体的属性与总体属性进行比较分析,得到客户细分结果;最后,将该方法应用于内蒙古赤峰市宁城县用电客户缴费明细数据中,提取出四类不同特征的客户群体,并分别提出相应的缴费渠道营销策略,验证了该方法的可行性和有效性。
基金
国家自然科学基金资助项目:“动态数据挖掘中的演化聚类模型与算法研究”(71171030)。
