摘要
本发明提出一种电力营销数据分析方法及系统,方法包括:收集电力消费者的消费数据,构建电力消费者行为分析模型对消费数据进行分析;根据所述消费者行为预测模型的输出结果制定最优的定价策略以实现最大化的销售效益;对每个营销活动进行实时效果评估,根据评估动态调整定价策略;通过结合营销效果和现有的定价策略,设计动态优化策略,确保定价和营销策略能够根据市场变化进行及时调整,从而最大化整体效益;根据每个消费者的消费数据,结合执行动态优化策略后的定价策略,实现个性化推荐响应市场变化和用户行为。本发明通过优化营销策略提高电力公司的竞争力,最终提升用户体验和电力营销效果。
技术关键词
定价策略
数据分析方法
监督学习模型
动态更新
忠诚度
电力营销数据
动态反馈机制
数据分析系统
深度学习方法
定价模块
周期
梯度下降法
因子
电力公司
推荐系统
系统为您推荐了相关专利信息
睡眠障碍评估
基础
监督学习模型
矩阵
模型预训练
关系识别方法
电能表
梯度下降法
层级
大数据算法
混合数据库系统
记忆
学习系统
智能眼镜
更新知识图谱
安全性检测系统
多智能体协作
专用工具
患者健康
药物安全性评估