[发明专利]基于随机森林和决策树的客户服务策略制定方法、装置

说明书

本发明公开了一种基于随机森林和决策树的客户服务策略制定方法、装置，所述方法包括：获取样本客户价值特征，进行优质性判别，并采用样本客户数据基于随机森林和决策树算法构建优质客户识别模型；将待识别客户的价值特征输入所述优质客户识别模型，得到不同释义的优质客户识别结果；获取样本客户的服务需求，进行标准化归类分析建立服务需求库；将服务需求库中的服务需求匹配服务内容，将服务内容匹配不同释义的优质客户，建立服务策略库；根据优质客户识别结果搜索服务策略库，得到与当前客户匹配的服务策略。本发明基于大数据实现了优质客户的精准定位，并结合用户用电服务需求分析的分析结果，制定个性化、增值化的服务产品与服务策略。

技术领域

本发明属于机器学习的技术领域，涉及一种基于随机森林和决策树的客户服 务策略制定方法、装置,尤其涉及一种基于随机森林和决策树的优质客户服务策 略制定方法、装置。

背景技术

随着电力改革深化、售电侧市场的全面放开，国家电网公司各级供电公司均 面临着市场竞争压力，为提升电网企业盈利能力和竞争力，增加优质客户的忠诚 度、满意度和客户黏性，企业在做好全社会普遍服务的基础上，为优质客户提供 优质服务将是各售电主体竞争优质客户的主要手段和策略。

为了实现上述目的，保持电网企业的长期可持续发展，必须精准定位优质客 户，并为优质客户提供差异化优质服务，增强客户对电网企业的忠诚度和依赖粘 性，抢占优质客户资源市场，制定有针对性的竞争服务策略，将有限的服务资源 投入到优质客户的身上，与其建立稳定的供用电关系。

随着公司营销信息化、自动化建设的大力推进，以及4亿用户智能电能表全 面实现信息自动采集，公司拥有的海量客户数据，4.3亿客户的档案、业扩、 计量、电费等数据年增长量约50TB，4.0亿只智能电能表电量、电能质量采集带 来数据年增长量约500TB，每日约20万次95598电话带来数据年增长量约10TB， 每日约15万张业务工单带来数据年增长量约2TB，节能服务、电动汽车充换电 网络运营等也积累了海量数据；同时，随着互联网经济的快速发展，95598智能 互动网站、“掌上电力”手机APP、“电e宝”、“e充电”等网络用户的应用呈爆 炸式增长。

然而，随着数据量的爆发式增长和业务要求的不断提高，传统的业务系统架 构已经越来越难满足系统运行的要求。大数据技术作为重要的战略资源已经在全 球范围内达成共识，数据这一基础性战略资源为分析客户需求和提供针对性服务， 提供了数据支撑。此外，传统营销服务中将服务作为被动的实体等待客户发现和 调用，用户企业未能主动的获取服务的动态请求且难以根据客户需求变化实现服 务策略的动态演化，难以适应市场化环境下多变的市场形势和客户竞争。

综上所述，如何基于大数据实现优质客户的精准识别定位，以及如何基于识 别出的优质客户制定出个性化、增值化的服务策略，是目前需要迫切解决的技术 问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，解决现有技术中存在的如何基于大数据实现优 质客户的精准识别定位，以及如何基于识别出的优质客户制定出个性化、增值化 的服务策略的问题，本发明提供了一种售电侧基于随机森林和决策树的客户服务 策略制定方法、装置，所述方法以电网公司客户的用电属性、用电行为、用电特 征等海量数据为基础，建立多维度的客户评价指标体系，通过以数据分析方式构 建的客户评价模型，对客户进行综合评分，从而实现对优质客户的精准定位，并 结合用户用电服务需求分析的分析结果，制定个性化、增值化的服务产品与服务 策略，根据市场反馈及时调整服务策略，增加优质客户的忠诚度、客户粘性和客 户满意度，建立与优质客户间稳定的供用电关系。

本发明的第一目的是提供一种基于随机森林和决策树的客户服务策略制定 方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：

一种基于随机森林和决策树的客户服务策略制定方法，包括以下步骤：