基于数据挖掘的居民客户电子渠道营销策略研究

张宏达 郑则诚 张军达

摘 要：随着经济社会的发展，居民客户服务需求不断升级，充分利用互联网、数据挖掘等新技术，有针对性地为不同客户提供差异化服务，既是满足客户需求个性化和多样化的必然要求，也是电网营销提升竞争力的内在要求。本文在分析居民客户电子渠道产品发展现状的基础上，提出切实可行的居民用户数据挖掘方案，以电子渠道产品不同功能作为推广的切入点，有效提升推广效率，弱化推广的被动性和盲目性。

关键词：互联网+ 居民客户 数据挖掘

中图分类号：F626 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）12（b）-0153-02

随着经济社会的持续发展，电力客户服务需求不断升级，传统的营销业务手段已经越来越不能满足客户对电力企业的供电服务要求。切实做到以客户为中心，对客户群体进行细分，充分利用互联网、数据挖掘等新技术为客户有针对性地提供差异化服务，是当前电力营销服务的新思路、新重点。

截至2016年末，浙江省低压居民用户数占全省电力用户总数的91%，居民售电总量占全社会总售电量的14.3%。从售电量来看，居民用户是典型的长尾用户，如何对这部分用户进行深入分析，以实现差异化、精准化的营销服务，满足电力企业经济效益提升的同时提高用户服务效率、节省运营成本是当前电网企业研究的重心。

1 居民客户电子渠道产品发展现状

目前，电网公司依托互联网技术手段，已建成掌上电力APP、微信公众号、95598网站等多个面向居民客户的电子服务渠道，推出了业务办理、电费缴纳、电子账单订阅、故障报修、停电通知等多项服务功能。浙江公司也借助视频宣传、微信推文、移动及邮政协同推广等方式开展居民客户电子渠道线上线下推广活动。

由于对居民用户群体划分不明确，用户特征未能有效把握，差异化营销策略未能有效制定并实施。导致掌上电力、电E宝等电子渠道产品在推广中，长期处于被动状态，一线员工推广难度大，推广效果极为有限。2016年浙江公司掌上电力App（低压版）注册用户326.4万，月活率仅2.21%，用户平均点击数为1.6次/月。电子渠道活跃度低、渗透率不高，线上不足，线下依赖的现象依然严重。

2 居民客户电子渠道产品推广策略研究的必要性

2.1 居民用户是基础用电群体

居民用户基数占比较大，渗透到社会的各个层级和界面。随着人民生活水平的提高，更多的家用电器进入家庭，居民用电量增幅巨大，在用电市场中具有愈来愈重要的地位。不管是在培养用户对电网的认识度和形象上，还是进一步挖掘居民生活用电市场潜力方面，居民用户都应成为我们重点培育的对象。

2.2 客户需求的差异性和多样化的必然要求

随着社会进入体验经济时代，居民生活用电已不再是单纯的生活照明，而是牵连着人们生活的方方面面。从某种意义上说，现阶段人均电力产品消费量已成为衡量生活水平高低的一个重要指标。居民客户的产品需求和服务需求都在不断升级，不同的居民客户有着不同的差异化服务需求。因此，需要对居民客户进行细分，根据不同群体的特征提供差异化的服务，更好地满足服务客户需求。

2.3 电力服务产品多样化的趋势

近年来随着电网企业服务转型的不断升级，电力服务产品越来越多。为了使产品与用户需求更好地适配，提升用户对产品的感知，优化产品服务质量，要求基于产品特征对用户群体做进一步的细分。

2.4 电网营销提升竞争力的内在要求

传统的电力营销方式，对客户进行细分时缺乏考虑客户的用电行为，因此没有将活动的效果最大化，有时候甚至将不错的产品推荐给不适合的人群，从而引来客户投诉。因此，在精准化营销的大背景下，急需对用户进行细分而后实施差异化策略。

3 居民客户数据挖掘及电子渠道推广策略研究

3.1 互联网第三方数据挖掘

3.1.1 各大应用市场用户数据挖掘

基于大数据分析技术，爬取一些外部数据作为支撑，比如360手机助手、华为应用商店等，爬取他们下载APP频率的数据，建立一定的评价指标，将这些数据分为下载频率高、中、低三类，通过手机号码关联的电力用户即为我们的目标客户群体。然后将这三类数据作为已知的训练样本，利用监督学习的分类算法训练分类模型，根据这个模型可预测潜在的电子渠道用户。

将这些平时下载手机软件较频繁，尤其关注和使用新推出软件的客户群体再进行划分。未注册和使用掌上电力APP和电E宝的用户可作为潜在的拉新用户，定向发送推荐信息。已注册和使用掌上电力或电E宝的用户可作为“电魔方”“能量豆”等新功能内测的种子用户，提前向该类用户推荐电子渠道上的新功能。

3.1.2 各大第三方APP线上线下活动用户数据挖掘

爬取具有参与淘宝积分兑换、天猫商城签到、微博抢红包等行为习惯的客户，进而关联电力用户，识别出该类客户群体。

该类客户具有较高的线上产品使用需求与操作能力，且对优惠、红包、抽奖等活动比较敏感。可重点作为掌上电力APP和电E宝等电子渠道线上活动的主要推广对象。在进行推广活动时，向该部分用户着重推送电子渠道的签到功能、积分兑换等线上活动消息，激发该部分用户的参与度与活跃度。

3.2 客户服务热线95598数据挖掘

3.2.1 电量电费及用电知识等敏感用户数据挖掘

基于95598客户服务热线数据，对客户以往咨詢记录进行分析，分析挖掘客户自身感兴趣的咨询方向，比如对电量电费、用电知识等咨询，将这些不同咨询的内容分类，每一块咨询的内容为一个类别，利用循环搜索算法将客户群体归类，并标记频次。

对于未注册电子渠道的该类用户可作为潜在的拉新对象。向其推广电子渠道时，重点介绍电子渠道上所具有的电量电费信息查询，用电知识介绍等功能。对于已注册但活跃度低的该类用户，也可以向其推送消息，提醒掌上电力等电子渠道所拥有的电量电费查询等功能。

3.2.2 停电敏感用户数据挖掘

通过对历史工单数据进行分析挖掘，按照客户咨询、投诉情况对客户进行分类。依据经常关注或咨询停电信息，一停电就打电话投诉等特征，利用熵值法对用户的敏感程度进行评分，挖掘用户停电敏感的特征，识别停电敏感客户群体。

对该类用户务必关注其停电需求，避免因停电引发的相关投诉。停电前有必要向其发送停电信息告知短信。待掌上电力准确停电信息完善上线后，可提醒用户使用电子渠道上的停电信息查询及推送功能。

3.3 缴费渠道数据挖掘

基于缴费渠道数据进行分析，通过对比用户注册时的基本信息与用户缴费的信息（常为本户号缴费/常为非本户号缴费），判别其一致性，如果本机注册信息与缴费信息不一致，则判断为该用户属于为他人代缴电费的群体。

该类用户可作为费控及预付费业务的主推群体。当他再次为他人缴费时，可通过APP推送或短消息发送等手段提醒该用户办理费控及预付费业务，也可以将该部分用户作为电E宝拉新促活跃的对象。

3.4 线下小区客户信息特征数据挖掘

基于小区客户的信息数据，提炼小区客户的特征，包括年龄、职业、家庭人口等，锁定小区客户的推广营销人群及推广营销服务时间，根据这些特征指标进行无监督学习，可尝试K-均值聚类算法，自动将小区客户分类。

根据分类，制定具体且有针对性的推广策略，包括电子渠道、费控等业务有无必要进小区宣传，及相应的宣传力度和宣传策略。

4 结语

本文从适应电网企业发展和客户体验需求出发，分析了目前居民客户电子渠道推广工作的现状，在通过整合公司现有数据资产和第三方数据资源的基础上，提出切实可行的居民用户数据挖掘方案，精准刻画客户标签特征，以电子渠道产品不同的功能作为推广的切入点，有效提高渠道营销的精準度和推广效率。

参考文献

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