電力營銷中的個性化推薦算法研究與應用

摘 要：為提高電力行業的市場營銷效益，本文對電力產品和服務的個性化推薦進行研究，以滿足不同客戶的需求。研究人員采用機器學習和數據挖掘技術，分析客戶用電模式、歷史消費數據和行為特征，構建個性化推薦模型。研究結果表明，該算法在提高市場營銷精準度和客戶滿意度方面取得了顯著成效，有助于優化電力產品和服務的推廣策略，增加客戶黏性和市場份額。本研究得到的研究成果，為電力行業提供了創新的營銷手段，促進了業務的可持續發展，同時也給其他行業在個性化推薦領域提供了借鑒。

關鍵詞：電力營銷；個性化推薦算法；反饋機制

中圖分類號：TP 391" " 文獻標志碼：A

傳統的電力銷售模式通常采用一刀切的方式，未能充分考慮用戶的差異性需求和消費行為。隨著大數據和人工智能技術的發展，電力公司可以根據用戶的歷史用電數據、行為模式等信息，為其定制能源產品或者服務。個性化推薦算法是一種強大的工具，對大量用戶數據進行分析和學習，能洞察用戶的消費習慣、能源需求趨勢等關鍵信息，不僅可以提高用戶滿意度，還能使用戶更理性地管理能源，更高效地利用能源。

1 電力營銷中的個性化需求

電力行業的個性化營銷已經成為滿足客戶需求、提高服務質量和企業競爭力的重要手段。在這個發展趨勢中，了解和滿足用戶的個性化需求變得尤為重要。因此，電力公司積極采用各種方法對用戶需求進行分析，通過收集和深入分析多方面的數據，準確把握客戶需求，見表1。……