为了维系优质客户与企业之间良好的合作关系，实现企业盈利的最大化，构建基于机器学习算法的优质客户识别模型。在电力客户管理数据库中采集待识别的客户信息，并统一客户信息的格式。分别从信用度、合作时间以及资金运转能力等方面，设置优质客户判断标准。利用机器学习算法，得出客户的价值评估结果，并按照权重值分别与设置的判断标准做匹配，从而得出优质客户的识别结果。为了验证识别模型的应用效果设计实验，并得出实验结论：应用优质客户识别模型后，电力企业的总盈利额提高了3.69%。
2022-12-20 16:12:52
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该项目在以下三个方面取得了较为显著的成果
集团客户绩效考核工作的有力支撑：
保证了规模信息高度的准确性，虚假成员识别的准确性！
集团客户市场拓展的有力支撑：
潜在集团客户，特别是外网潜在成员识别高度的准确性，大大提高了集团客户经理市场拓展的工作效率；同时给予了市场占有率信息的支撑！
再次深化了“严抓数据质量”的理念：
“集团客户识别”的理念在集团客户管理人员中得到了一定程度的根植，对于今后大客户系统的管理工作有着积极和重要的意义。
此外，本地项目组还进行了集团客户市场细分和集团内部联系方式等专题研究，为今后的市场经营工作有着较为重要理论意义！
2022-06-16 16:25:44
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