张晓红

摘 要：数据挖掘技术是随着计算机网络的流行而逐渐火起来的一门新兴技术，它是大数据云计算等技术的综合应用。对于数据的抓取和信息的利用十分便利。电力行业是一个庞大的部门，其客户的覆盖量几乎是全国，管理这样一个庞大的客户关系网络，有大量的信息需要进行筛选和整理。为此数据挖掘技术在电力行业客户关系管理中有着广阔的应用空间。

关键词：数据挖掘 电力企业 客户关系管理

中图分类号：TP311.132 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）11（b）-0019-02

在信息时代，数据挖掘技术在各个行业中的应用都在广泛进行着，在一些企业发展的过程中，数据挖掘也是十分重要的，只有通过科学的数据挖掘才能够更好地调查用户消费信息以及在客户关系处理过程中所出现的一些问题。对于电力企业也是如此，随着厂网分离、主辅分离、输配分开、竞价上网，电力系统更加市场化，电力企业亟需提升自身的服务品质，提升自身的竞争力。数据挖掘技术可以基于海量数据，通过数据建模，对数据进行挖掘分析，发现客户潜在的问题及需求，进一步处理企业之间客户的关系。

1 数据挖掘技术

1.1 数据挖掘技术的概念

在现代社会，数据挖掘技术绝对不应该单单理解为是一种办法，也不是一种单一的技术手段，而是多种技术相互结合才诞生的，其中包括数据库、统计学知识以及计算机的应用，各种知识的综合才形成了数据挖掘技术。在企业运营的过程中，通过数据挖掘技术可以统计用户的消费行为以及消费方向，再通过一些技术手段分析数据，通过建模达到科学化管理的目的，这样能够更好地为企业提供有力的数据，使得企业在后续的发展过程中根据用户的喜好更好地去调整服务方向，这样也能够更好地维持与客户的关系。在现代社会，经济竞争比较激烈，各个企业之间相互角逐，只有更好地去了解客户，更好地调整自身的业务，才能够投其所好，吸引更多的客户，对于电力企业同样如此，只有加强数据挖掘技术的应用，这样才能够提高电力企业的服务品质，吸引更多的客户，保障电力企业的繁荣发展。

1.2 数据挖掘技术的方法

所谓数据挖掘技术，是企业在运营过程中，通过长期积累的生产数据、市场数据、用户行为数据，基于海量的数据，通过研究目标对象的关键特征，构建数据模型，从而让企业获得更加全面、更有用的信息，进而提升自我服务能力，保证企业具有更高的竞争力。数据挖掘技术的实际应用实际分析方法有多种，其中最常见的也是最主要的便是归纳分析法（分类）以及联想分析法（聚类）。所谓归纳分析法，从字面意思理解就是将长期所获得的一系列数据进行整理分类，将其分为不同的方向，将具有相同特点的一系列数据进行归类，进而进行整合分析，从中整理出用户的一些特点，保证在后续研究的过程中，能够让人们更加便捷的去分析数据，更加准确地去调整自身的服务方向。联想分析法是通过关联想象的方法来进行数据挖掘，虽然说通过大量的数据可以整合出一些有用的信息，以供相关企业进行分析，但是仅仅通过这些数据还不能够表现出更多的问题，也不能够提升企业的竞争力，因此进行数据关联，则可以挖掘出一些隐藏的信息，在分析客户消费行为的同时还能够去联想出客户在后续的消费过程中的消费方向，以及如何扩大自身影响力，去影响消费者的消费行为，这样才能够更好地去提升企业的影响力，获得更大的经济效益。数据反映的问题往往都不应该是表面层次的，应该挖掘更深层次的信息，这样才能够给人们带来更大的益处。

2 数据挖掘技术在电力行业客户关系管理中的应用分析

2.1 数据挖掘技术在电力行业客户关系管理中的重要性

随着经济全球化的发展，对于各个行业而言，竞争压力都不断增大。在企业发展的过程中，不进则退，而且在互联网时代，随时都可能被同行所取代，因此加强企业的客户关系管理尤为重要，对于提升企业竞争力有着十分重要的意义。即使在电力这样一个大型并且稳定的行业中也不例外。首先客户关系管理能够为电力行业提供源源不断的客户消费，通过推出各项业务和优惠套餐等，能够快速提高电力行业的收益。

2.2 现阶段电力行业客户关系的管理

对于一个企业来说，与客户关系的管理永远是维持住顾客的重中之重，就客观实际来说，目前电力行业已经没有垄断性质，电力已经不是唯一的能源供应方式。因此电力行业想要获得长久的发展，处理好客户的关系是重要的一环。客户关系的管理，需要由专业人士去处理，客户关系管理分为前期阶段、中期阶段和后期阶段。前期阶段主要在于吸引客户，引导顾客去购买或参加相应的业务或活动，以此来进一步打开市场，此时对于客户关系的管理来说，不能是一味推销自身的业务，更重要的是观察客户自身的需要，通过大数据的应用，挖掘客户日常需要，为其进行量身定制，使其有宾至如归之感，降低其内心的警惕性，能够大大提高业务的成交率。客户关系管理的中期阶段，也就是客户在参与业务或参与活动过程中的客户关系管理。此时客户最大的需求是在应用业务时产生的问题，能够得到及时的解答，而相关人员对于解答的及时性、周到性和态度能够极大影响客户心中电力行业的印象。此时必须做到使客户满意，及时耐心的解答问题，良好的态度往往能够为下一阶段业务的推广提供潜在的客户。但是大部分用户的问题过于琐碎且常见，且重复率较高，对相似度较高的问题，可以进行统一整理，给出固定的回答，能够大大降低客服的压力。后期阶段主要集中于业务的售后服务方面，过低的售后服务很容易破坏客户心中的印象，但是过高的售后服务往往伴随着大量成本的流失，因此需要把握好售后服务的度，为真正有需求的人解决问题，但应尽可能控制好售后服务的成本。必要时也可以通过数据挖掘的模式，确定售后服务的程度，避免成本亏损。

2.3 数据挖掘技术在电力行业客户管理中的应用

电力行业中存在偷电、违规用电等行为，可以通过数据挖掘对不良客户进行甄别。偷电过程开始和结束时会有关键表征，电负荷和终端报警数据会有一定变化，通过对这些数据进行分析，建立决策树模型可以判断用户的用电行为是否正常。

3 数据挖掘技术在电力行业客户关系管理中的应用意义

3.1 充分了解电力行业客户

数据挖掘技术最重要的便是了解电力企业客户的消费行为以及消费方向，将大量的客户数据加以处理得到有用的信息，为企业后续的发展提供新的思路，这便是数据挖掘技术在电力企业发展过程中最重要的应用。只有了解了客户，才能分析客户，才能够保证企业发展拥有更强的竞争力，在以后的发展过程中能够获得更大的经济效益，也能够扩大自身的影响力。

3.2 加强电力行业客户关系动态管理

在企业向前发展的过程中，电力行业的客户管理绝对不是一个静态的关系，而是应该处于一个动态的管理过程，这就需要不断地进行数据挖掘，不断地整合用户的消费方向以及所出现的一系列问题。将大量的数据用电子计算机技术进行整理，获得有用的信息，这样才能够实现电力企业客户关系的动态管理，而不应该是通过单一的数据来确定企业发展方向，應该时时了解客户的动向，这样才能够提升自我服务品质，也能够加强企业自身的影响力。

4 结语

现代社会是全球化经济，同样也是信息时代，为了提升企业自身的竞争力就必须加强服务品质。只有通过数据挖掘技术加强电力企业对客户的了解，这样才能够进行针对性的调整，保证自身影响力不断增强，才能够在未来的发展过程中更加具有竞争力，获得更大的经济效益。

参考文献

[1] 刘降珍.基于Web的数据挖掘技术[J].福建电脑，2008（3）：44，85.

[2] 谭春辉，汪全莉.个性化信息服务与Web数据挖掘技术的契合[J].情报杂志，2017（8）：82-85.