序列分析、分類和孤立點分析等算法可用于供電企業(yè)知識挖掘的各個不同層面。

3 客戶知識管理

Gartner Group調(diào)研資料表明，越來越多的企業(yè)為了獲取競爭優(yōu)勢而開發(fā)CRM系統(tǒng)，但是約有55%的CRM實施未能達到預(yù)期效果，究其原因主要是企業(yè)雖然以客戶關(guān)系為主導(dǎo)，但卻忽略了組織運營中客戶知識的發(fā)現(xiàn)以及轉(zhuǎn)變客戶知識為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的價值資源。客戶知識是構(gòu)建企業(yè)核心競爭力的無形資產(chǎn)，Nonaka et a1.認為日本企業(yè)成功的競爭優(yōu)勢主要源于知識的不斷創(chuàng)新。當前大量文獻研究集成知識管理的CRM正是解決這一問題的方案。

3.1 客戶知識管理概述

知識管理(Knowledge Management，KM)是以增強企業(yè)績效為目標的一系列發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造和使用知識的過程，這是一個利用信息技術(shù)處理數(shù)據(jù)、協(xié)調(diào)資源、追求知識和求解問題的具體流程。客戶知識管理是知識管理指導(dǎo)并優(yōu)化客戶關(guān)系管理的運作過程。1997年由Wayland et a1.首次提出客戶知識管理的定義：客戶知識管理旨在客戶知識的發(fā)現(xiàn)與使用以建立更有價值的客戶關(guān)系，它在優(yōu)化客戶組合的過程中發(fā)揮信息和經(jīng)驗的杠桿作用。客戶知識管理通過與客戶全方位的互動過程來促進客戶知識的使用、交流和創(chuàng)新，最終提升客戶關(guān)系管理，獲取競爭優(yōu)勢。而且，集成知識管理的CRM理念終將產(chǎn)生客戶智能——創(chuàng)新地使用客戶知識從而發(fā)現(xiàn)商業(yè)需求、輔助面向客戶的決策和提高企業(yè)整體運營能力。

3.2 客戶知識管理的過程

Nonaka將知識劃分為顯性知識和隱性知識。顯性知識即高度組織化、共識化的事實型信息。隱性知識是難于闡述、未經(jīng)組織化的信息，表現(xiàn)為實踐經(jīng)驗和思想方法等，是企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。對隱性知識的獲取、轉(zhuǎn)換與使用等是客戶知識挖掘和管理的主要任務(wù)。客戶知識管理是實現(xiàn)客戶知識獲取、共享和使用的綜合過程，如圖1所示知識管理過程。

圖1 客戶知識管理的過程

(2)知識共享與流轉(zhuǎn)。客戶知識必須通過共享使用來體現(xiàn)其商業(yè)價值。將客戶知識輸入動態(tài)知識庫，而知識庫的動態(tài)結(jié)構(gòu)正體現(xiàn)了客戶知識的不斷更新，并且建立一套完善的共享機制，實現(xiàn)基于知識庫的客戶知識共享。最終借助CRM系統(tǒng)，將存儲于知識庫中的客戶知識分發(fā)到組織中任何需要客戶知識的終端。

(3)知識使用及創(chuàng)新。客戶知識管理的最后環(huán)節(jié)就是客戶知識的投入使用及知識創(chuàng)新，這是發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)需求和開發(fā)全新的商業(yè)需求從而獲取更大競爭優(yōu)勢的先決條件。

3.3 客戶知識管理在供電企業(yè)中的應(yīng)用

客戶知識管理在供電企業(yè)CRM中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)客戶獲取與保持。獲取客戶的關(guān)鍵就在于尋找客戶信息與行為模式之間的關(guān)系。通過數(shù)據(jù)挖掘提高市場推廣活動的反饋率并且分析客戶的反應(yīng)模式，根據(jù)反應(yīng)模式預(yù)測、修改指標變量，匹配指標與模型從而獲取相關(guān)產(chǎn)品偏好的顧客。客戶保持是指延續(xù)企業(yè)與客戶持續(xù)穩(wěn)定的客戶關(guān)系，客戶保持能力與企業(yè)盈利能力正相關(guān)H訓。保持客戶一方面是指保持原有客戶以降低企業(yè)獲得新客戶的成本和傳承企業(yè)品牌;另一方面是指為避免客戶流失而利用知識挖掘為已流失的客戶進行預(yù)警建模，采取相應(yīng)的措施防止這些客戶流失，進而保持客戶。

(2)客戶細分。客戶細分是實施高效的客戶關(guān)系管理的堅實基礎(chǔ)。客戶細分是指利用知識挖掘模型對客戶需求偏好、交易行為及其貢獻價值等因素判斷客戶類別，制定個性化、針對性的營銷策略，以期保持原有客戶、鎖定優(yōu)質(zhì)客戶和吸引新客戶。曾鳴等構(gòu)建的電力客戶價值細分模型，具體指標包括用電情況、服務(wù)成本、信用狀況和節(jié)能政策。深入解析客戶價值評估指標的權(quán)重以及指標之間的復(fù)雜關(guān)系，可以提高細分模型的科學性。目前的客戶細分方法主要有聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次分析法和組合賦權(quán)法等。

(3)客戶滿意度分析。提升客戶滿意度與企業(yè)的客戶保持率和流失率有著直接關(guān)系。供電企業(yè)影響客戶滿意度的變量一方面是企業(yè)形象、客戶期