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知识型电力客户关系管理研究

郭迎春  
【摘要】: 电力行业是为社会提供公共产品和服务的行业,随着电力体制改革的深化和技术的发展,行业内竞争逐渐加剧,供电企业必须采取“以客户为中心”的经营战略,不断提高服务水平。供电企业实施客户关系管理是大势所趋。虽然大部分供电企业都收集了大量的客户数据,但庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷使企业出现了“数据拥挤”的现象,这既不利于企业的管理,也不利于数据的有效利用,企业并没有实现真正意义上的“以客户为中心”。我们认为有必要对客户关系管理的理论和应用做进一步的扩展和研究。 将知识管理(KM)应用于客户关系管理(CRM),是近年来管理领域的一个新的研究课题,知识管理为CRM提供了一个新的思路。把知识挖掘和知识管理运用到电力客户关系管理是供电企业亟需解决的问题。而如何将知识管理的理念和技术整合到电力CRM,更好的为决策服务,还缺乏理论和技术的指导。本文将要在这方面作些探讨。本文提出的知识型电力CRM的本质就是将知识管理的理念与技术应用于电力CRM,把客户数据转化为有用的知识,支持企业经营决策,改善客户关系,使企业获得持续的竞争优势,实现知识管理与客户关系管理的价值。 论文根据供电企业的特点,运用调查法、总结法、实证法和专题研讨等方法,对本课题进行了研究。在总结和利用前人的有关KM及CRM应用研究成果的基础上,结合供电企业的具体特点,首先分析了电力CRM的现状,提出了知识型电力CRM的概念和基本理论,然后总结了知识型电力CRM的基本技术及应用模式,探讨了将知识管理融入电力CRM的方法与模式,最后建立了一系列电力客户知识挖掘与管理的模型,并为成功实施知识型电力CRM提出了建议。 论文建立的模型包括:基于聚类分析的知识型电力客户细分模型;基于决策树的知识型电力客户定位模型;基于案例推理的知识型电力客户服务系统模型;提出了基于满意度知识的供电企业客户满意度评价指标体系,建立了基于统计分析确定权重的知识型电力客户满意度模糊综合评价模型;应用人工智能技术,建立了基于模式库的神经网络知识型短期电力负荷预测模型以及基于粒子群优化的支持向量机知识型中长期电力负荷预测模型。 论文力求将现代管理理论、营销理论和知识挖掘、知识管理理论与技术相结合,对知识型电力CRM的理论与应用进行讨论和研究,以保证内容的实用性和可借鉴性,为供电企业实现以“以客户知识为中心”的经营战略提供依据和建议。


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