CN106776879A - 一种客户缴费服务信息推送方法 - Google Patents

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杜颖
荣以平
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Abstract

本发明公开了一种客户缴费服务信息推送方法，包括：对用户缴费渠道进行分类，获取每个用户关于用户缴费渠道偏好和欠费程度的相关数据；分别构建缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型；从渠道偏好和欠费程度两个维度对用户类型进行细分；针对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息制定不同的推送策略。本发明有益效果：推送信息更具实用性，节省推送成本，提高信息推送效率，提升信息与细分用户群体的切合程度，提高信息推送准确率。

Description

一种客户缴费服务信息推送方法
技术领域
本发明属于电力系统信息化与自动化技术领域，尤其涉及一种客户缴费服务信息推送方法。
背景技术
随着我国电力系统信息化建设脚步的加快，电力用户对电力行业的生产和服务效率需求不断提高，针对电力系统缴费服务信息的推送业务得到快速发展，但是，现有的电力系统缴费服务信息推送方法仍然存在如下不足：
(1)现有的缴费服务信息推送中，包括缴费提醒和欠费提醒两类信息推送，需要人工选择推送对象，人为主观因素强、随意性大、时间不确定，现有相关管理办法无对此相关规定。
(2)现有方法在对用户推送上，因为未明确各类缴费服务信息具体推送的时间点和推送次数、频率，造成用户一天收多条或连续每天收到短信，容易产生“过度服务”，降低用户对于信息推送服务的感知。
(3)现有方法针对全体电力用户，采用统一的信息模板，信息内容较为单一缺少针对性，信息仅起到了通知作用，难以对用户进行渠道引导。
(4)现有方法针对所有缴费服务信息统一选择短信方式进行信息推送，未根据不同信息类型和用户群体，选择其他渠道，例如电话、APP软件等。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种客户缴费服务信息推送方法，该方法能够降低缴费服务信息的推送总量，对电力用户缴费渠道进行引导，提升缴费服务信息推送的精准率。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
一种客户缴费服务信息推送方法，包括以下步骤：
步骤1：对用户缴费渠道进行分类，获取每个用户关于用户缴费渠道偏好和欠费程度的相关数据；
步骤2：根据步骤1中获得数据，分别构建缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的具体方法包括：
1)给定待分类用户,假设用户数量为N，将每个用户归为一类，共得到N类用户群，每个群共有一个用户；
2)计算每类用户两两之间的距离；
3)将距离最小的两个用户合并成新的一类，则用户群变为N-1类；
4)重复2)-3)，直到将用户群合并为3类，输出分类结果，完成用户的缴费渠道偏好程度分类；
步骤3：根据缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型，从渠道偏好和欠费程度两个维度对用户类型进行细分；
步骤4：针对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息制定不同的推送策略。
进一步地，所述步骤1中，根据用户现有渠道缴费便捷程度，将渠道分成三类：
(1)代扣类渠道：客户无需进行缴费动作，由第三机构利用用户绑定的银行卡完成缴费，此类用户需要签有代扣协议；
(2)网银缴费类渠道：客户无需到营业厅或第三方缴费网点，借助缴费平台通过网上支付等形式，完成缴费；
(3)现场缴费类渠道。
进一步地，所述步骤1中，用户缴费渠道偏好相关数据包括：12个账单期内每次缴费使用的渠道类别、12个账单期内每次缴费的缴费额、12个账单期的出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次缴费额以及12个账单期每次账单额；
根据上述数据，分别计算出每类缴费渠道的使用次数、缴费比率以及缴费平均时长指标。
进一步地，所述步骤1中，用户欠费程度的相关数据包括：12个账单期每次账单出账额、12个账单期每次账单出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次账单期欠费金额、12个账单期内每次账单违约起算日期以及12个账单期内每次账单违约金金额；
根据上述数据，分别计算出该用户的总欠费比率、总欠费次数、总欠费金额、总违约金额、单次欠费时长以及欠费时长合计指标。
进一步地，所述步骤2中，构建的缴费渠道偏好程度分类模型根据用户缴费渠道偏好相关数据判别每个用户偏好使用的缴费渠道类型；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的分类设定为G1、G2、G3三类；其中，G1为代扣渠道偏好类，G2为网银缴费渠道偏好类，G3为现场缴费渠道偏好类；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的输入指标包括：X1代扣类渠道使用次数，X2代扣类渠道缴费比率，X3代扣类渠道缴费平均时长，X4网银缴费类渠道使用次数,X5网银缴费类渠道缴费比率,X6网银缴费类渠道缴费平均时长,X7现场缴费类渠道使用次数,X8现场缴费类渠道缴费比率,X9现场缴费类渠道缴费平均时长。
则每个用户缴费渠道偏好程度数据可以表示为Xi＝(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)
进一步地，所述步骤2中，构建的欠费程度分类模型通过用户欠费程度的相关数据，判别每个用户欠费程度；
所述欠费程度分类模型的分类设定为G1、G2、G3三类；其中，G1为重度欠费，G2为中等欠费，G3为轻度或无欠费；
所述欠费程度分类模型的输入指标包括：X1总欠费比率、X2总欠费次数、X3总欠费金额、X4总违约金额、X5欠费时长合计。
进一步地，所述欠费程度分类模型的方法与缴费渠道偏好程度分类模型的具体方法一致。
进一步地，所述步骤4中，缴费服务信息包括电费发行通知、账户变动通知、缴费提醒以及欠费通知；针对不同的通知类型，分别对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面制定不同的推送策略。
本发明的有益效果：
与现有缴费服务信息推送方法相比，本发明有以下特点：
(1)本方法利用用户用电性质、缴费渠道偏好和欠费程度三个维度，将山东电力用户细分成18类用户群，通过建立分类模型对用户进行精确细分，再根据每类用户群的特征，对缴费服务信息推送策略进行配置。推送信息更具实用性，节省推送成本，提高信息推送效率。而现有方法中并没有用户群细分，仅针对全体用户进行推送。
(2)本方法在对各类细分用户群近2年的缴费大数据分析的基础上，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道等四个维度，对各细分用户群的五大类缴费服务信息进行配置，提升信息与细分用户群体的切合程度，提升缴费服务信息推送的精准率。而现有方法未基于用户大数据分析，也无四维度配置内容，也未分细分用户群配置，而是仅对全体用户进行配置单一信息进行推送。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明从两个维度对用户类型进行细分示意图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明进行详细说明：
本发明公开了一种客户缴费服务信息推送方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：对用户缴费渠道进行分类，获取每个用户关于用户缴费渠道偏好和欠费程度的相关数据；
步骤2：根据步骤1中获得数据，分别构建缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型；
步骤3：根据缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型，从渠道偏好和欠费程度两个维度对用户类型进行细分；
步骤4：针对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息制定不同的推送策略。
下面对本发明方法步骤进行详细说明：
(1)对用户进行细分，主要有以下几步：
1.数据收集整理。利用信息系统从山东营销业务系统中获取每个用户关于用户缴费渠道偏好维度和欠费程度维度的相关数据，并进行数据整理。
1.1.首次根据客户现有渠道缴费便捷程度，将渠道分成三类：
1)代扣类渠道：客户无需进行缴费动作，由第三机构对用户利用绑定的银行卡完成缴费，此类用户需要签有代扣协议；
2)网银缴费类渠道：客户无需到营业厅或第三方缴费网点，可以借助缴费平台(如95598网站、支付宝、微信等)，通过网上支付等形式，完成缴费。
3)现场缴费类渠道。
1.2.收集缴费渠道偏好维度数据。包括12个账单期内每次缴费使用的渠道类别、12个账单期内每次缴费的缴费额、12个账单期的出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次缴费额、12个账单期每次账单额。通过以上数据系统进行二次计算和整理，获得表1：
表1
1.3.收集欠费程度维度数据。包括12个账单期每次账单出账额、12个账单期每次账单出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次账单期欠费金额、12个账单期内每次账单违约起算日期、12个账单期内每次账单违约金金额。通过以上数据系统进行二次计算和整理，获得表2：
表2
2.模型构建。用户缴费渠道偏好维度和欠费程度维度的指标，利用模型进行分类。
2.1.缴费渠道偏好程度分类模型
1)模型目的：通过用户缴费渠道相关数据(详见表1)，判别每个用户偏好使用的渠道类型。
2)分类设定：G1为代扣渠道偏好类，G2为网银缴费渠道偏好类，G3为现场缴费渠道偏好类，分成3类。
3)输入指标：X1代扣类渠道使用次数，X2代扣类渠道缴费比率，X3代扣类渠道缴费平均时长，X4网银缴费类渠道使用次数,X5网银缴费类渠道缴费比率,X6网银缴费类渠道缴费平均时长,X7现场缴费类渠道使用次数,X8现场缴费类渠道缴费比率,X9现场缴费类渠道缴费平均时长。
4)算法步骤：
1)给定待分类用户,假设用户数量为N，将每个用户归为一类，共得到N类用户群，每个群共有一个用户；
2)计算每类用户两两之间的距离，M和N类用过户距离
3)将距离为最小值的两个用户合并成新的一类，于是总的用户群类数少了一个；
4)重复第2、3步骤，直到合并成3类用户为止；输出分类结果。
2.2.欠费程度分类模型
1)模型目的：通过用户欠费程度相关数据(详见表2)，判别每个用户欠费程度。
2)分类设定：G1为重度欠费，G2为中等欠费，G3为轻度或无欠费
3)输入指标：X1总欠费比率、X2总欠费次数、X3总欠费金额、X4总违约金额、X5欠费时长合计。
4)算法步骤：具体方法与缴费渠道偏好程度分类模型的方法一致。
3.模型分类：根据缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型，可以从两个维度来对用户进行细分，两个维度将用户总体划分成了3*3＝9类用户，如图2所示。
将用户类型具体细分为：代扣-轻度/无欠费、代扣-中度欠费、代扣-高度欠费、网银缴费-轻度/无欠费、网银缴费-中度欠费、网银缴费-高度欠费、现场缴费-轻度/无欠费、现场缴费-中度欠费以及现场缴费-高度欠费9类用户。
(2)针对不同用户配置不同推送策略
1.策略配置：针对每类不同客户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息(包括电费发行通知、账户变动通知、缴费提醒、欠费通知)制定不同的推送策略。
具体配置策略参见表3-表6所示。
表3电费发行通知推送策略
表4账户变动通知推送策略
表5缴费提醒通知策略
表6欠费通知推送策略
经过本发明方法指定的具体推送策略，极大降低了山东电力公司缴费服务信息的推送总量，降低信息推送成本；对电力用户缴费渠道进行引导，降低营业厅等现场缴费机构的业务负荷；提升缴费服务信息推送的精准率，增强推送效果，从而改善电费回收情况；减少缴费信息“多发”、“漏方”、“晚发”和“错发”等现象，增强用户对于信息推送服务的感知，降低与缴费信息相关的投诉。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1：对用户缴费渠道进行分类，获取每个用户关于用户缴费渠道偏好和欠费程度的相关数据；
步骤2：根据步骤1中获得数据，分别构建缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的具体方法包括：
1)给定待分类用户,假设用户数量为N，将每个用户归为一类，共得到N类用户群，每个群共有一个用户；
2)计算每类用户两两之间的距离；
3)将距离最小的两个用户合并成新的一类，则用户群变为N-1类；
4)重复2)-3)，直到将用户群合并为3类，输出分类结果，完成用户的缴费渠道偏好程度分类；
步骤3：根据缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型，从渠道偏好和欠费程度两个维度对用户类型进行细分；
步骤4：针对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息制定不同的推送策略。
2.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤1中，根据用户现有渠道缴费便捷程度，将渠道分成三类：
(1)代扣类渠道：客户无需进行缴费动作，由第三机构利用用户绑定的银行卡完成缴费，此类用户需要签有代扣协议；
(2)网银缴费类渠道：客户无需到营业厅或第三方缴费网点，借助缴费平台通过网上支付等形式，完成缴费；
(3)现场缴费类渠道。
3.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤1中，用户缴费渠道偏好相关数据包括：12个账单期内每次缴费使用的渠道类别、12个账单期内每次缴费的缴费额、12个账单期的出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次缴费额以及12个账单期每次账单额；
根据上述数据，分别计算出每类缴费渠道的使用次数、缴费比率以及缴费平均时长指标。
4.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤1中，用户欠费程度的相关数据包括：12个账单期每次账单出账额、12个账单期每次账单出账时间、12个账单期每次缴费时间、12个账单期每次账单期欠费金额、12个账单期内每次账单违约起算日期以及12个账单期内每次账单违约金金额；
根据上述数据，分别计算出该用户的总欠费比率、总欠费次数、总欠费金额、总违约金额、单次欠费时长以及欠费时长合计指标。
5.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤2中，构建的缴费渠道偏好程度分类模型根据用户缴费渠道偏好相关数据判别每个用户偏好使用的缴费渠道类型；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的分类设定为G1、G2、G3三类；其中，G1为代扣渠道偏好类，G2为网银缴费渠道偏好类，G3为现场缴费渠道偏好类；
所述缴费渠道偏好程度分类模型的输入指标包括：X1代扣类渠道使用次数，X2代扣类渠道缴费比率，X3代扣类渠道缴费平均时长，X4网银缴费类渠道使用次数,X5网银缴费类渠道缴费比率,X6网银缴费类渠道缴费平均时长,X7现场缴费类渠道使用次数,X8现场缴费类渠道缴费比率,X9现场缴费类渠道缴费平均时长。
则每个用户缴费渠道偏好程度数据可以表示为Xi＝(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7) 。
6.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤2中，构建的欠费程度分类模型通过用户欠费程度的相关数据，判别每个用户欠费程度；
所述欠费程度分类模型的分类设定为G1、G2、G3三类；其中，G1为重度欠费，G2为中等欠费，G3为轻度或无欠费；
所述欠费程度分类模型的输入指标包括：X1总欠费比率、X2总欠费次数、X3总欠费金额、X4总违约金额、X5欠费时长合计。
7.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述欠费程度分类模型的方法与缴费渠道偏好程度分类模型的具体方法一致。
8.如权利要求1所述的一种客户缴费服务信息推送方法，其特征是，所述步骤4中，缴费服务信息包括电费发行通知、账户变动通知、缴费提醒以及欠费通知；针对不同的通知类型，分别对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面制定不同的推送策略。
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