張耀 趙猛 于海濤 田雨婷 國網(wǎng)天津市電力公司信息通信公司

引言：隨著電力體制改革加速推進(jìn)，面向終端客戶的售電側(cè)市場正在快速放開，作為傳統(tǒng)電力企業(yè)應(yīng)逐漸加大對客戶服務(wù)的持續(xù)關(guān)注與改進(jìn)，不斷提升對客戶服務(wù)的持續(xù)關(guān)注與改進(jìn)，不斷提升對客戶的服務(wù)水平和自身營銷能力。

在營銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，公司積累了大量的用戶基礎(chǔ)檔案數(shù)據(jù)、繳費(fèi)行為數(shù)據(jù)、用電行為數(shù)據(jù)，通過對此類數(shù)據(jù)的深入挖掘，建立電力客戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，?yīng)用電力客戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ烷_展電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)回收預(yù)估，有針對性的開展電費(fèi)催繳、預(yù)付費(fèi)等預(yù)防措施，促進(jìn)電費(fèi)回收。

1 總體設(shè)計(jì)

目前電力企業(yè)面對客戶的能力與整個(gè)社會(huì)整體高度的維權(quán)意識(shí)、以及其他行業(yè)完善的服務(wù)體驗(yàn)相比仍處于落后水平，因此電網(wǎng)公司服務(wù)理念亟待從“客戶需求導(dǎo)向”進(jìn)一步向“客戶體驗(yàn)導(dǎo)向”提升，挖掘海量的營銷服務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值，用以創(chuàng)新營銷策略和服務(wù)模式，提升內(nèi)部管控水平和保障企業(yè)效益。

電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測工作歷來是供電企業(yè)的工作重點(diǎn)，它直接關(guān)系到銷售收入能否真正實(shí)現(xiàn)，直接關(guān)系到供電企業(yè)的經(jīng)營成果和經(jīng)濟(jì)效益，關(guān)系到供電企業(yè)的生存與發(fā)展，因此需要細(xì)化用戶分類，利用客戶的用電類別、行業(yè)分類、用電量、抄表例日、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額等信息構(gòu)建客戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ停ㄟ^客戶標(biāo)簽信息與欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性分析，得出相關(guān)性系數(shù)，用于計(jì)算客戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)得分，從而預(yù)估客戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。

2 詳細(xì)設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)挖掘的電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究，主要應(yīng)用RFM分析方法，考慮到電力企業(yè)用戶交費(fèi)存在一次大量金額、交費(fèi)次數(shù)少等特點(diǎn)，此次研究工作對原有RFM分析模型進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整,將原有RFM模型的最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)次數(shù)、消費(fèi)金額三個(gè)指標(biāo)替換為客戶最后一次欠費(fèi)時(shí)間、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額，以此作為RFM分析的三個(gè)指標(biāo)，同時(shí)結(jié)合客戶基礎(chǔ)屬性信息，用電行為信息等，構(gòu)建基于RFM的客戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，針對客戶?biāo)簽?zāi)Ｐ团c欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性分析結(jié)果，對未來發(fā)生的欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)估，重點(diǎn)主要分為以下三類：

一是在客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽方面，完成客戶用電類別、行業(yè)分類等基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)歸攏，實(shí)現(xiàn)客戶欠費(fèi)行為、違約行為、業(yè)務(wù)變更行為等用電行為的分析，得出用戶標(biāo)簽明細(xì)數(shù)據(jù)，形成客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽明細(xì)清單。

二是在客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建方面，依據(jù)得出的客戶標(biāo)簽明細(xì)清單，結(jié)合電力行業(yè)本身的特點(diǎn)，本項(xiàng)目對RFM分析方法進(jìn)行深化應(yīng)用，將客戶的欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額、最近一次欠費(fèi)時(shí)間作為衡量用戶欠費(fèi)行為的三個(gè)因子，得出RFM評價(jià)結(jié)果，同時(shí)結(jié)合客戶的用電類別、行業(yè)分類等客戶標(biāo)簽屬性完成客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建。

三是在電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方面，根據(jù)客戶標(biāo)簽明細(xì)清單中用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)及RFM得分情況，結(jié)合用戶欠費(fèi)狀態(tài)，進(jìn)行相關(guān)性分析，得出用戶標(biāo)簽與欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性系數(shù)，依據(jù)相關(guān)性系數(shù)及預(yù)估月份的用戶屬性信息得出欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)得分。

3 模型算法梳理

3.1 RFM模型分析

在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過一個(gè)客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值狀況。由于電力行業(yè)自身的特點(diǎn)及客戶的行為特征，通過購電行為難以實(shí)現(xiàn)客戶的評價(jià)，因此選取截止到當(dāng)前時(shí)間前1年的客戶的最近一次欠費(fèi)時(shí)間、欠費(fèi)次數(shù)，累計(jì)欠費(fèi)金額作為RFM評價(jià)用戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的三個(gè)指標(biāo)，綜合客戶的標(biāo)簽屬性信息進(jìn)行客戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?gòu)建。

3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，不同評價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為了消除指標(biāo)之間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各指標(biāo)處于同一數(shù)量級，適合進(jìn)行綜合對比評價(jià)。通過使用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法對客戶的違約用電發(fā)生次數(shù)、增量、流失工單辦理情況、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)線性變化，使結(jié)果值映射到[0-1]之間。

3.3 相關(guān)性分析

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。線性相關(guān)是相關(guān)性分析最常見的一種，即當(dāng)一個(gè)連續(xù)變量發(fā)生變動(dòng)時(shí)，另一個(gè)連續(xù)變量相應(yīng)的呈現(xiàn)線性關(guān)系變動(dòng)，用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來度量。

皮爾遜相關(guān)也稱為積差相關(guān)（或積矩相關(guān)）是英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜于20世紀(jì)提出的一種計(jì)算直線相關(guān)的方法。假設(shè)有兩個(gè)變量X、Y，那么兩變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)可通過以下公式計(jì)算：

公式一：

公式二：

公式三：

公式四：

以上列出的四個(gè)公式等價(jià)，其中E是數(shù)學(xué)期望，cov表示協(xié)方差，N表示變量取值的個(gè)數(shù)，在本項(xiàng)目中變量值為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后的多個(gè)客戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)值，依據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，得出客戶標(biāo)簽與當(dāng)前欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性系數(shù)。

通過相關(guān)性分析得出的威爾遜系數(shù)，客戶欠費(fèi)狀態(tài)，客戶標(biāo)簽信息，構(gòu)建客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估模型，模型公式如下：

g(x)為最終得出的客戶電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)得分，,等為客戶標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，，,…等為威爾遜相關(guān)系數(shù)。

通過獲取10kV以上客戶在近一年內(nèi)（2016年1月至2016年12月）的客戶用電行為、交費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，如增量工單辦理情況、流失工單辦理情況、客戶交費(fèi)時(shí)間，通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的映射得出客戶標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，結(jié)合2017年1月客戶的欠費(fèi)狀態(tài)，進(jìn)行相關(guān)性分析，得出威爾遜相關(guān)性系數(shù)。

4 預(yù)估成效

根據(jù)構(gòu)建的客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型,結(jié)合客戶欠費(fèi)狀態(tài)，采用相關(guān)性分析方法，對客戶標(biāo)簽屬性與客戶當(dāng)前欠費(fèi)狀態(tài)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出威爾遜系數(shù)。經(jīng)過對電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)未命中的客戶進(jìn)行抽樣分析，發(fā)現(xiàn)兩類現(xiàn)象，分別為客戶的交費(fèi)日期提前和客戶的繳費(fèi)期限延后，建議業(yè)務(wù)部門依據(jù)預(yù)估結(jié)果及客戶特點(diǎn)，及時(shí)走訪客戶，了解往月欠費(fèi)原因，制定短信催費(fèi)、收取預(yù)收或調(diào)整客戶繳費(fèi)期限等電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防措施，減小電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。

通過該項(xiàng)目的研究成果，為業(yè)務(wù)部門對客戶的差異化管理提供依據(jù)，基于電費(fèi)回收的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估結(jié)果，有針對性的開展電費(fèi)催繳、欠費(fèi).停電和預(yù)付費(fèi)等預(yù)防措施，制定個(gè)性化催繳方案，加強(qiáng)欠費(fèi)催繳力度，促進(jìn)電費(fèi)快速積極回收，從而降低公司經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)損失，保障企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。

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