CN110516901A - 基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法，涉及用电客户价值分层领域。目前对于高压客户缺少分层的依据，无法对电力客户实施个性化管理。本发明包括步骤：获取数据及预处理，从营销业务应用系统中提取相关字段，包括：合同容量、年用电量、年用电量增长率、信用等级；数据清洗及预处理；企业客户价值评价星级模型构建；将经模型处理的结果数据转化为标签输出，实现对客户的评价。本技术方案以高压客户为目标基础群，通过对企业客户基础信息、交费行为、用电行为、社会信用信息、社会影响力等数据进行系统性清洗与分析，构建企业客户价值评级模型，根据评级结果并结合实际情况对电力客户实施个性化管理，提高服务质量。

Description

基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法
技术领域
本发明涉及用电客户价值分层领域，尤其涉及基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法。
背景技术
新电改拉开序幕，给当前电力经营企业带来严峻的挑战，供电企业必须转变自己的营销模式和管理方法，建立以客户为中心的营销管理模式，通过实施对电力客户的个性化管理，尤其是对电力优质大客户的跟踪管理，从而达到巩固客户资源，提高服务质量，树立品牌形象的目的。
目前对于高压客户缺少分层的依据，无法对电力客户实施个性化管理，以提高服务质量。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法，以实现企业客户价值分层，方便提供个性化服务为目的。为此，本发明采取以下技术方案。
一种大数据的客户价值分层模型构建系统，其特征在于：包括依次相连的数据汇总模块、标签库模块和标签应用模块；
数据汇总模块：用于从基础数据平台获取数据，为标签库模块提供基础数据来源；数据包括客户档案、电量、电费和负荷；
标签库模块：与数据汇总模块相连以获取数据，并根据获取数据进行标签的分析、判断，得到科学用电模型；标签库模块包含标签管理、客户属性及客户标签三个子模块；标签管理子模块以标签元数据为基础，进行标签查询、分析、评估、推送服务；客户属性子模块组织、存储、管理客户数据，数据包括基础信息、用电行为、接触记录、业务办理；客户标签子模块组织、存储、管理客户标签；客户属性子模块与客户标签模块形成完整的客户全景视图，全方位、多层次、立体化地描述客户，为标签应用提供基础；标签库模块建立企业客户价值评价星级模型，企业客户价值评价星级模型以高压客户为目标基础群；对于户龄达到2年的客户，从经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度出发，利用层次分析法构建企业客户价值评价星级模型，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签；对于户龄未满2年的客户，基于在数据观察期内指标数据不完整，其需按照当前合同容量进行评级，且在考察期满2年后将按照企业客户价值评价星级模型进行评分输出等级；
标签应用模块：与标签库模块相连；其包括信息输出子模块及系统应用子模块；信息输出子模块用于输出展现，展现的内容包括分析报表、推送包、客户群画像、客户画像；系统应用子模块用于信息输出层的内容在各业务系统的应用。
本发明的另一个目的是提供一种客户分层方法，其包括以下步骤：
1)获取数据及并预处理；
101)数据获取
从营销业务应用系统中提取相关字段，包括：合同容量、年用电量、年用电量增长率、信用等级，得到以下四个维度的指标：
a)经济价值：年用电量、合同容量；
b)发展潜力：年用电增长率、行业用电增长率；
年用电增长率＝(当年年用电量-上年年用电量)/上年年用电量
行业用电增长率＝(当年所属行业年用电量-上年所属行业年用电量)/上年所属行业年用电量
c)信用价值：信用等级；
d)社会价值：社会价值；
102)数据清洗及预处理
获取数据后，首先应对数据质量进行检验，包括：
a)用户ID的唯一性：建模基础数据集中，每个用户为一条观测数据，因此每个ID变量应该仅出现一次，否则需要核查原因，调整数据；
b)缺失值：将缺失值调整为某个固定值，如对于暂时缺失社会价值指标的企业，将其设置为一个固定的基准值；
c)异常值：对于存在异常值的电量、年用电增长率指标，将异常值设置为该类客户群对应属性的均值、中位数；
2)企业客户价值评价星级模型构建
将经处理的指标输入企业客户价值评价星级模型中，进行建模，得到经模型处理后的结果数据；
其中建立企业客户价值评价星级模型包括以下步骤：
201)权重设置：
以经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值4个维度作为准则层的评价尺度，各维度指标作为方案层的评价尺度，将评价尺度分为多个等级；并按各指标的重要性得到客户评价权重；
202)区间打分：
根据历史数据对用户四个维度区间进行赋值，确定变量分箱阈值；
3)标签输出
将经模型处理的结果数据转化为标签输出，实现对客户的评价。
作为优选技术手段：在步骤201)中，如果两个指标的重要性在两个评价等级之间，则可以取中间的分值，如果指标i相对于指标j有一个评分值，则指标j相对于指标i的评分制为其倒数。根据同一层次的指标两两比较来确定指标的相对重要性，如果认为两个指标的影响重要性相当，则取值为1，前者比后者稍微重要则取值为3，前者比后者稍微不重要，则取值为1/3，同理，如果认为前者比后者比较重要，则取5，十分重要则取7，绝对重要则取9。
作为优选技术手段：在步骤201)中，客户评价权重值如下表所示
客户评价权重表
作为优选技术手段：在步骤202)中，变量分箱阈值如下表示：
变量分箱阈值输出表
有益效果：
本技术方案以高压客户为目标基础群，运用数理统计方法及数据挖掘技术，通过对企业客户基础信息、交费行为、用电行为、社会信用信息、社会影响力等数据进行系统性清洗与分析，提炼并衍生出多个影响客户价值的评价指标体系，构建企业客户价值评级模型，根据评级结果并结合实际情况对电力客户实施个性化管理，提高服务质量。
本技术方案从实际业务需要出发，重点选择构建客户价值分级体系，解决当前客户分层的关键问题，保证在系统实施后能根据客户等级不同，提供个性化、优质化服务，提高工作效率、降低成本。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的客户企业价值评价结果输出流程图。
图3是本发明的总体架构图。
图4是本发明的指标维度分解图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图3所示，一种大数据的客户价值分层模型构建系统，包括依次相连的数据汇总模块、标签库模块和标签应用模块；
数据汇总模块：用于从基础数据平台获取数据，为标签库模块提供基础数据来源；数据包括客户档案、电量、电费和负荷；
标签库模块：与数据汇总模块相连以获取数据，并根据获取数据进行标签的分析、判断，得到科学用电模型；标签库模块包含标签管理、客户属性及客户标签三个子模块；标签管理子模块以标签元数据为基础，进行标签查询、分析、评估、推送服务；客户属性子模块组织、存储、管理客户数据，数据包括基础信息、用电行为、接触记录、业务办理；客户标签子模块组织、存储、管理客户标签；客户属性子模块与客户标签模块形成完整的客户全景视图，全方位、多层次、立体化地描述客户，为标签应用提供基础；标签库模块建立企业客户价值评价星级模型，企业客户价值评价星级模型以高压客户为目标基础群；对于户龄达到2年的客户，从经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度出发，利用层次分析法构建企业客户价值评价星级模型，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签；对于户龄未满2年的客户，基于在数据观察期内指标数据不完整，其需按照当前合同容量进行评级，且在考察期满2年后将按照企业客户价值评价星级模型进行评分输出等级；
标签应用模块：与标签库模块相连；其包括信息输出子模块及系统应用子模块；信息输出子模块用于输出展现，展现的内容包括分析报表、推送包、客户群画像、客户画像；系统应用子模块用于信息输出层的内容在各业务系统的应用。
本技术方案在大数据的基础上，通过数据挖掘技术，借助R工具，构建了综合打分的客户价值分层综合评分模型，本发明以浙江省高压客户为目标基础群，2年的数据为数据观察周期建立企业客户价值评价星级模型。其中，对于户龄达到2年的客户，从经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度出发，利用层次分析法构建企业客户价值评价星级模型，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签；对于户龄未满2年的客户，由于在数据观察期内指标数据不完整，需按照当前合同容量进行评级。对于户龄未满2年的客户，考察期满2年后将按照评级模型进行评分输出等级。
具体架构建立时收集营销系统、用采系统等业务系统数据，发现客户特征，提炼客户价值标签，构建客户标签库，向业务系统提供标签应用。客户价值标签应用体系分为数据汇总层、标签库层、标签应用层三大层级。数据汇总层，以数据补录、数据链接配置、ETL等方式，采集客户基础数据、用电数据、负荷数据等。标签库层，实现标签查询、分析、评估、推送服务等功能，提供组织、存储、管理客户基础信息、发展潜力信息、客户信用信息等数据以及客户标签数据，形成完整的客户全景视图，全方位、多层次、立体化地描述客户，为标签应用提供基础。标签应用层，提供分析报表、推送包、客户群画像、客户画像等输出展现功能以及在各业务系统的应用。
以下对客户分层方法作具体的说明：
1、简述
如图1所示，客户分层方法包括以下步骤：
1)获取数据及预处理；
101)数据获取
从营销业务应用系统中提取相关字段，包括：合同容量、年用电量、年用电量增长率、信用等级。
102)数据清洗及预处理
获取数据后，应对数据质量进行检验；
2)企业客户价值评价星级模型构建
将经处理的指标输入企业客户价值评价星级模型中，进行建模，得到经模型处理后的结果数据；
3)标签输出
将经模型处理的结果数据转化为标签输出，实现对客户的评价。
本技术方案以用电类别为大工业用电及一般工商业用电的高压客户为目标基础群，(已剔除趸售、发电厂)，从数据仓库中提取用户合同容量、年用电量、信用等级等字段计算出经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度的信息。对于户龄达到2年的客户，利用层次分析法模型，得到模型指标的权重；同时将模型输入指标进行离散化，对每个指标区间进行打分；最后将指标权重与对指标区间得分进行加权求和，得到大客户评价模型综合得分，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签。另外，对于户龄未满2年的客户，按照当前合同容量进行初始评级，合同容量达到50000千伏安的客户输出五星级VIP等级，合同容量达到[30000-50000)千伏安的客户输出四星级VIP等级，合同容量达到[5000-30000)千伏安的客户输出三星级VIP等级，合同容量小于5000千伏安客户输出二星级普通等级。对于VIP客户如果信用等级变为BCD等级的，则将VIP客户降为普通客户。对于户龄未满2年的客户，考察期满2年后需按照评级模型进行评分输出等级，如图2所示。
客户星级定期进行计算更新，每月对新装、过户、销户、违约用电、窃电、逾期交费、增减容等客户星级进行调整，其中：(1)对于星级客户如果发生逾期交费、违约，将在次月对其星级进行降级，对于上述2种行为每发生一次则对其星级降一个等级，直到降到1级；(2)三星级及以上星级客户如果发生窃电行为，则直接将其降到2星级普通客户，并对其信用等级冻结12个月，冻结期满后将在次月5号对其进行重新评级；(3)对于新装入网客户，将在次月按照未满2年的评级规则对其进行星级评定；(4)对发生过户行为的客户，将在次月对其新的用户名进行更新；(5)对于增容或减容客户，按照当前合同容量对其进行星级评定；(6)对于户龄未满2年的客户，满2年后将在次月按照满2年的评级模型进行星级评定。
2.获取数据及预处理
(1)数据获取方式
从营销业务应用系统中提取相关字段，主要包括：合同容量、年用电量、年用电量增长率、信用等级等，进一步处理得到以下四个维度，如图4所示：
(1)经济价值：年用电量、合同容量
(2)发展潜力：年用电增长率、行业用电增长率
年用电增长率＝(当年年用电量-上年年用电量)/上年年用电量
行业用电增长率＝(当年所属行业年用电量-上年所属行业年用电量)/上年所属行业年用电量
(3)信用价值：信用等级(引用营销系统标签)
(4)社会价值：社会价值(模型调优部分)
对提取出来的166万条原始数据进行处理和加工，以获取更有预测力和解释性的衍生指标。衍生指标来源于原始数据，有较明确的业务含义，对模型的效果往往优于原始数据。详情下表。
取数需求表
(2)数据清洗及预处理
获取数据后，首先应对数据质量进行检验，包括：
用户ID的唯一性：建模基础数据集中，每个用户为一条观测数据(observation)，因此每个ID变量应该仅出现一次，否则需要核查原因，调整数据。
缺失值：将缺失值调整为某个固定值，如对于暂时缺失社会价值指标的企业，将其设置为一个固定的基准值。
异常值：对于存在异常值的电量、年用电增长率等指标，可按照其他属性进行分类，将异常值设置为该类客户群对应属性的均值、中位数等。
3.企业客户价值评价星级模型构建
(1)权重设置
经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值4个维度作为准则层的评价尺度，各维度指标作为方案层的评价尺度，如下表所示。
评价尺度表
取值说明：如果两个指标的重要性在两个评价等级之间，则可以取中间的分值，如果指标i相对于指标j有一个评分值，则指标j相对于指标i的评分制为其倒数。根据同一层次的指标两两比较来确定指标的相对重要性，如果认为两个指标的影响重要性相当，则取值为1，前者比后者稍微重要则取值为3，前者比后者稍微不重要，则取值为1/3，同理，如果认为前者比后者比较重要，则取5，十分重要则取7，绝对重要则取9。
由专家进行问卷调查，由于不同的被调查者对于各指标的重要性理解不同，且会出现理解错误或填写错误等情况，需对各问卷结果进行修正及权重处理后得出最终客户评价权重表。
客户评价权重表
(2)具体算法
用户四个维度区间赋值如下表所示：
变量分箱阈值输出表
4.企业客户价值评价星级模型得分输出
对于户龄满2年的客户，根据客户评价模型结果，将这些客户分为七个等级，具体如下：
1)七星级客户(得分在850分及以上且信用等级为A级及以上)
2)六星级客户(得分在750-850分且信用等级为A级及以上)
3)五星级客户(得分在700-750分且信用等级为A级及以上)
4)四星级客户(得分在450-700分且信用等级为A级及以上)
5)三星级客户(得分在300-450分且信用等级为A级及以上)
6)二星级客户(得分在250-300分或者得分在300分以上且信用等级为BCD级)
7)一星级客户(得分在250分以下)
对于户龄未满2年的客户，按照当前合同容量进行评级，具体如下：
1)五星级客户(合同容量>＝50000千伏安且信用等级为A级及以上)
2)四星级客户(合同容量在30000-50000千伏安且信用等级为A级及以上)
3)三星级客户(合同容量在5000-30000千伏安且信用等级为A级及以上)
4)二星级客户(合同容量小于5000千伏安或信用为BCD等级)。
至此，实现对客户的评价分层，
以上图1-4所示的基于大数据的客户价值分层模型构建系统及客户分层方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行形状、结构等方面的等同修改，均在本方案的保护范围之列。

Claims (5)

1.一种大数据的客户价值分层模型构建系统，其特征在于：包括依次相连的数据汇总模块、标签库模块和标签应用模块；
数据汇总模块：用于从基础数据平台获取数据，为标签库模块提供基础数据来源；数据包括客户档案、电量、电费和负荷；
标签库模块：与数据汇总模块相连以获取数据，并根据获取数据进行标签的分析、判断，得到科学用电模型；标签库模块包含标签管理、客户属性及客户标签三个子模块；标签管理子模块以标签元数据为基础，进行标签查询、分析、评估、推送服务；客户属性子模块组织、存储、管理客户数据，数据包括基础信息、用电行为、接触记录、业务办理；客户标签子模块组织、存储、管理客户标签；客户属性子模块与客户标签模块形成完整的客户全景视图，全方位、多层次、立体化地描述客户，为标签应用提供基础；标签库模块建立企业客户价值评价星级模型，企业客户价值评价星级模型以高压客户为目标基础群；对于户龄达到2年的客户，从经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度出发，利用层次分析法构建企业客户价值评价星级模型，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签；对于户龄未满2年的客户，基于在数据观察期内指标数据不完整，其需按照当前合同容量进行评级，且在考察期满2年后将按照企业客户价值评价星级模型进行评分输出等级；
标签应用模块：与标签库模块相连；其包括信息输出子模块及系统应用子模块；信息输出子模块用于输出展现，展现的内容包括分析报表、推送包、客户群画像、客户画像；系统应用子模块用于信息输出层的内容在各业务系统的应用。
2.采用权利要求1所述的一种大数据的客户价值分层模型构建系统的客户分层方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取数据及并预处理；
101)数据获取
从营销业务应用系统中提取相关字段，包括：合同容量、年用电量、年用电量增长率、信用等级，得到以下四个维度的指标：
a)经济价值：年用电量、合同容量；
b)发展潜力：年用电增长率、行业用电增长率；
年用电增长率＝(当年年用电量-上年年用电量)/上年年用电量
行业用电增长率＝(当年所属行业年用电量-上年所属行业年用电量)/上年所属行业年用电量
c)信用价值：信用等级；
d)社会价值：社会价值；
102)数据清洗及预处理
获取数据后，首先应对数据质量进行检验，包括：
a)用户ID的唯一性：建模基础数据集中，每个用户为一条观测数据，因此每个ID变量应该仅出现一次，否则需要核查原因，调整数据；
b)缺失值：将缺失值调整为某个固定值，如对于暂时缺失社会价值指标的企业，将其设置为一个固定的基准值；
c)异常值：对于存在异常值的电量、年用电增长率指标，将异常值设置为该类客户群对应属性的均值、中位数；
2)企业客户价值评价星级模型构建
将经处理的指标输入企业客户价值评价星级模型中，进行建模，得到经模型处理后的结果数据；
其中建立企业客户价值评价星级模型包括以下步骤：
201)权重设置：
以经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值4个维度作为准则层的评价尺度，各维度指标作为方案层的评价尺度，将评价尺度分为多个等级；并按各指标的重要性得到客户评价权重；
202)区间打分：
根据历史数据对用户四个维度区间进行赋值，确定变量分箱阈值；
3)标签输出
将经模型处理的结果数据转化为标签输出，实现对客户的评价。
3.根据权利要求2所述的客户分层方法，其特征在于：在步骤201)中，如果两个指标的重要性在两个评价等级之间，则可以取中间的分值，如果指标i相对于指标j有一个评分值，则指标j相对于指标i的评分制为其倒数。根据同一层次的指标两两比较来确定指标的相对重要性，如果认为两个指标的影响重要性相当，则取值为1，前者比后者稍微重要则取值为3，前者比后者稍微不重要，则取值为1/3，同理，如果认为前者比后者比较重要，则取5，十分重要则取7，绝对重要则取9。
4.根据权利要求3所述的客户分层方法，其特征在于：在步骤201)中，客户评价权重值如下表所示
客户评价权重表
5.根据权利要求4所述的客户分层方法，其特征在于：在步骤202)中，变量分箱阈值如下表示：
变量分箱阈值输出表
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111626640A (zh) * 2020-06-08 2020-09-04 中煤科工集团重庆研究院有限公司 基于中性参照对象的煤矿安全综合风险评价方法和系统
CN111680895A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 中国平安财产保险股份有限公司 数据自动标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111738871A (zh) * 2020-05-21 2020-10-02 郭胜 一种以“多元”维度等级为特征的多元社交方法和系统
CN112184486A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 深圳供电局有限公司 一种电力用户成本管理方法
CN112184313A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 国网上海市电力公司 一种基于客户画像数据的电力营销业务应用系统
CN112951436A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 杨加旭 一种建立sre口腔门诊客户价值分析模型的方法
CN113487448A (zh) * 2021-05-31 2021-10-08 国网上海市电力公司 一种基于电力大数据的电力信用标签化方法及系统
CN113591018A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 中国联合网络通信集团有限公司 通信客户分类管理方法、系统、电子设备及存储介质
CN113723990A (zh) * 2021-08-10 2021-11-30 苏州众言网络科技股份有限公司 用于确定用户价值的信息处理方法
CN113837868A (zh) * 2021-09-30 2021-12-24 重庆富民银行股份有限公司 一种客群分层系统及方法
CN113849730A (zh) * 2021-09-06 2021-12-28 北京妙医佳健康科技集团有限公司 一种健康管理服务中用户价值分层的方法和相应的画像装置
CN113934751A (zh) * 2021-12-16 2022-01-14 深圳市明源云科技有限公司 指标价值衡量方法、设备及计算机可读存储介质
CN115660722A (zh) * 2022-12-26 2023-01-31 平安银行股份有限公司 银寿客户转化的预测方法、装置和电子设备
CN117057910A (zh) * 2023-10-11 2023-11-14 北京德塔精要信息技术有限公司 一种可视化的信用体系管理平台及其控制方法
CN111680895B (zh) * 2020-05-26 2024-07-05 中国平安财产保险股份有限公司 数据自动标注方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296445A (zh) * 2016-08-01 2017-01-04 国网浙江省电力公司 一种电力客户标签构建方法
CN107480856A (zh) * 2017-07-06 2017-12-15 浙江大学 基于改进逼近理想解排序法的售电公司电力客户评估方法
CN109063945A (zh) * 2018-06-08 2018-12-21 广州亦云信息技术股份有限公司 一种基于价值评估体系的售电公司360度客户画像构建方法
CN109272397A (zh) * 2018-09-10 2019-01-25 北京宸信征信有限公司 一种基于层次分析的个人评分方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296445A (zh) * 2016-08-01 2017-01-04 国网浙江省电力公司 一种电力客户标签构建方法
CN107480856A (zh) * 2017-07-06 2017-12-15 浙江大学 基于改进逼近理想解排序法的售电公司电力客户评估方法
CN109063945A (zh) * 2018-06-08 2018-12-21 广州亦云信息技术股份有限公司 一种基于价值评估体系的售电公司360度客户画像构建方法
CN109272397A (zh) * 2018-09-10 2019-01-25 北京宸信征信有限公司 一种基于层次分析的个人评分方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴玲等: ""基于客户终身价值的电力客户细分研究"", 《科技和产业》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111738871A (zh) * 2020-05-21 2020-10-02 郭胜 一种以“多元”维度等级为特征的多元社交方法和系统
CN111680895B (zh) * 2020-05-26 2024-07-05 中国平安财产保险股份有限公司 数据自动标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111680895A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 中国平安财产保险股份有限公司 数据自动标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111626640A (zh) * 2020-06-08 2020-09-04 中煤科工集团重庆研究院有限公司 基于中性参照对象的煤矿安全综合风险评价方法和系统
CN112184313A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 国网上海市电力公司 一种基于客户画像数据的电力营销业务应用系统
CN112184486A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 深圳供电局有限公司 一种电力用户成本管理方法
CN112951436A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 杨加旭 一种建立sre口腔门诊客户价值分析模型的方法
CN113487448A (zh) * 2021-05-31 2021-10-08 国网上海市电力公司 一种基于电力大数据的电力信用标签化方法及系统
CN113591018A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 中国联合网络通信集团有限公司 通信客户分类管理方法、系统、电子设备及存储介质
CN113723990A (zh) * 2021-08-10 2021-11-30 苏州众言网络科技股份有限公司 用于确定用户价值的信息处理方法
CN113723990B (zh) * 2021-08-10 2022-07-15 苏州众言网络科技股份有限公司 用于确定用户价值的信息处理方法
CN113849730A (zh) * 2021-09-06 2021-12-28 北京妙医佳健康科技集团有限公司 一种健康管理服务中用户价值分层的方法和相应的画像装置
CN113837868A (zh) * 2021-09-30 2021-12-24 重庆富民银行股份有限公司 一种客群分层系统及方法
CN113934751A (zh) * 2021-12-16 2022-01-14 深圳市明源云科技有限公司 指标价值衡量方法、设备及计算机可读存储介质
CN113934751B (zh) * 2021-12-16 2022-03-01 深圳市明源云科技有限公司 指标价值衡量方法、设备及计算机可读存储介质
CN115660722A (zh) * 2022-12-26 2023-01-31 平安银行股份有限公司 银寿客户转化的预测方法、装置和电子设备
CN117057910A (zh) * 2023-10-11 2023-11-14 北京德塔精要信息技术有限公司 一种可视化的信用体系管理平台及其控制方法

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