简介：客户细分是差异化营销的基础，关于客户细分的意义，我们无须赘言。我们关心的是：面对成百上千万的客户，应如何进行细分，才能为差异化营销指明方向?本文中，我们将以电信商业客户为对象，探讨细分问题。

简介：随着中国电信的改革重组，中国电信业取得了跨越式的发展，但同时一些处在发展后面深层次的问题也凸显出来。据信产部最新统计，我国电信运营商最近两年电信客户数虽然不断增加，但是业务收入却明显下降，以2004年为例，截止到7月份，中国电信的固定电话用户达到了29899．6万户，

简介：针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题，对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况，选择沿密度变化大的方向寻找不动点，从而获取原始聚类中心，再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。

简介：想让头发顺滑就用“飘柔”、想去屑可以用“海飞丝”、想给头发增加营养用“潘婷”、想专业美发用“沙宣”——单单从洗发水产品中，宝洁公司就细分出多个世界著名品牌去抢占不同的市场。进人中国短短十五年，宝洁公司已经在中国日化行业占据了半壁江山，其攻城掠寨的强劲发展势头让人侧目。

简介：摘要:随着电力市场的不断增大，国有电力企业伴随着我国的基建出海也开始远征海外，与国际电力公司一较高下。因此，也需要以更加先进的理念去看待企业的发展，更好的着力于客户服务至上，根据消费者行为，构建新的零售业规则。

简介：摘要：电力行业是现代社会中不可或缺的基础设施之一，为各行各业提供稳定的电力供应。然而，在过去的几年中，电力客户细分服务管理方面存在一些挑战，例如客户需求多样化、服务效率低下等。因此，建设和改善电力客户细分服务管理成为一个重要的任务。基于此，本篇文章对电力客户细分服务管理建设与成效进行研究，以供参考。

简介：摘要：众所周知，供电企业向客户收取用电费用的模式，始终都是为电力客户提供电力供应服务，之后再次按照“先使用后付费”的原则展开的。从这一个角度来看，确保电力供应以及电费回收，将会是供电企业最为基本的业务与职责。在展开电力收费等一系列工作的时候，有关部门人员应当要基于缴费的行为，来对用电客户展开细致划分，如此才能使得缴费管理工作，能够处于一个较为科学的状态。因此，本文将会在接下来的部分展开该主题的分析研究。

简介：在税务行业如何能够对纳税人进行细分是有效进行纳税评估、重点税源监控、税收预测管理的重要前提，文章主要探索通过K—Means方法如何进行纳税人客户细分。

简介：摘要：随着经济和社会的发展，客户作为企业重要的经济基础，对企业前途命脉都发挥着决定性的作用。伴随智能电网的发展，电力行业产生的数据越来越多，形成了电力行业大数据。开展大数据时代电力客户 细分研究，可以帮助供电公司更好地了解客户需求，从而有针对性地优化客户体验，促进客户忠诚度与满意度的提高，并最终将客户价值充分地转化为公司实际效益，对内为管理者提供更加全面、科学的决策依据，对外为客户提供增值服务。

简介：数据挖掘细分技术为电信企业开展以客户细分基础的针对性营销提供了有效工具，同时电信企业内部丰富的客户资料和历史消费数据是实施数据挖掘的有力保证。本文将结合项目实践，对如何利用数据挖掘技术实施客户细分的关键过程进行分析和总结。

简介：

简介：摘要电力市场中的企业竞争越来越激烈，供电企业需要对客户进行细分，并研究相应的营销策略。通过阐述客户价值的关系营销理论，提出了营销策略的具体实践。

简介：摘要随着电网建设的不断扩大，信息采集技术的提高，数据精细化程度越来越高，电网数据呈现出指数级增长的趋势，如何对这些大数据进行快速准确的分析，挖掘有价值的信息，是当前学术界和产业界共同关注的主题。

简介：激烈的竞争下电信企业纷纷把关注的焦点集中在客户身上，在此背景下，结合电信客户数据的特点，对传统的BIRCH聚类算法进行了分析总结，针对性给出了几点改进思路，并将其运用到了电信客户的细分中。

简介：摘要客户细分是客户关系管理中的首要任务，数据挖掘技术是实施客户细分的关键技术。本文介绍如何将SOM神经网络算法和k均值算法相结合，构建一种客户细分模型。

简介：描述这家银行的理财客户个性特征的变量有m个,既改善商行由于客户细分所造成的理财业务发展不健康,本文所使用的方法特殊之处在于先用主成分分析方法对理财客户众多的个性特征变量进行主成分分析

简介：用客户在这些主成分上的得分作为聚类变量,5、计算每个客户的综合得分 ,6、计算每个客户类别的综合得分 

简介：摘要随着国家智能电网的不断建设，电力营销信息化水平的不断提升，智能电能表的应用范围越来越广，尤其在费控智能电能表出现后给居民用电方面带来了巨大的变革与影响。对于电力营销部门为客户提供的多种服务中，服务频次高、涉及面广、容易出现问题、影响重大的就是缴费服务。由于电力的消费群体非常复杂多样，消费模式也会针对不同的群体有所不同，这里我们将重点关注用户数量最大的居民用电群体。通过对客户行为模式细分，并提供有针对性的服务，已经被业界证明是一种行之有效的方法，正在被越来越多的服务行业所采用。因此，本文对基于缴费行为的电力客户细分及服务提升进行研究。

简介：从客户价值和市场细分的关系入手，总结了目前流行的客户分类和市场细分方法，分析了现有方法的不足，并设计了一种基于层次分析法（AHP）的客户价值评价体系，然后以此为据提出了一种新的市场细分的方法。

简介：摘要电力客户细分对电力客户价值的分析研究是供电企业施差异化服务、实现利益最大化的基础。设计电力价值评定指标，通过专家打分分别对客户当前价值、潜在价值标注等级，建立了基于ＣＡＲＴ决策树的客户价值决策模型，混合利用ＴＯＰＳＩＳ算法得到客户最终分值。ＣＡＲＴ决策树价值划分模型预测的结果经过对比分析证实具有较高的预测准确度和鲁棒性，是一种有效的电力客户价值评价方法。