淺析電力營銷的核心業務

王宗權 羊輝

摘 要：通常核心業務是指一個多元化經營的企業或企業集團中具有競爭優勢并能夠帶來主要利潤收入的業務。也就是說，我（企業）主要是做什么的？那電力營銷的核心業務是什么呢？我認為是數據，是客戶的信息流。電力營銷對于核心業務的掌控，對關鍵數據的應用，對企業、社會是否創造了更多的價值，值得現代電力營銷人進一步的探索。

關鍵詞：電力營銷；核心業務

1、現狀分析

1.1、大數據維護現狀

隨著營銷信息化的深化應用，如何提取信息、怎么用好信息變得越來越重要。電力企業的核心業務是電力數據，是未來電力企業現代化發展的重要驅動引擎。現有的信息系統中的大數據（營銷應用系統、報表系統、繳費系統、網上APP、用電采集應用系統、財務管控系統、生產應用系統等）是否真正由電力企業自主管控？如果應用功能完全被第三方數據維護方綁架，各大應用系統數據間存在壁壘，這樣將會直接形成數據應用的短板和瓶頸，也是開展現代電力營銷智能化、大數據化、提升工作質效的致命弱點。

1.2、數據應用現狀

數據應用的制約，必會降低基層單位實際應用成效。

1.2.1、 無法及時開展大數據分析。比如，營銷系統中客戶檔案參數、業務變更信息、每月應實收電費數據等每天都在不斷累積大量營銷數據，基層單位數據應用主要是進行報表統計和查詢，大量模塊使用沒有統計分析功能。一旦要對具體數據進行分析、歸類、查找異常等應用時，無從下手，沒有基礎數據可用，無法在第一時間查找差錯、糾正問題，無法及時排除隱患。

1.2.2、 數據應用效率低下。大數據提取需要基層單位報請書面申請，逐級審批，再由第三方維護人員從數據庫中根據提報的需求提取數據，最后數據傳輸到申請人手上，但會出現兩個問題。一是時效性大打折扣，無法滿足申請人的時限要求；二是因維護商對數據提取規則理解和實際需求差異，造成最終提取數據未能達到數據需求，造成數據無法使用或降低實際應用率。

1.2.3、無法滿足基層單位特殊情況數據需求。各省有較多特殊政策，各地市縣具體情況千差萬別，數據需求迥異，所以在數據應用中要考慮實際情況定制數據需求。比如地方特殊電價分析、政府臨時政策干預等。

1.3、數據升級

如果一個數據系統是由第三方進行維護，那系統升級只能由使用方提交升級需求給維護商，再由維護商進行建模、開發、升級，在使用方沒有主動升級需求，維護商在非明顯系統漏洞的情況下，是不會主動進行開發、升級。數據的開發和升級是比較復雜、嚴謹的過程，同時需要不斷的完善和修正，通過對無需求方的專業知識和業務能力的維護商進行升級，造成了升級周期延長，升級實用性打折扣的可能。

1.4、數據維護成本

數據維護商運維成本是按包干制，還是計件制？如何進行成本核算？現狀有可能是維護商利用自身數據維護能力，提取數據權限，用電力企業的數據向電力企業收取提取數據的費用。簡單的說就是需求方自己用自己的數據還要用錢買。基層單位因實際問題向系統問題平臺提交異常，再由維護商進行異常處理，對于部分全局性的、系統性問題維護商不會主動糾正和升級，造成部分問題長期存在，同樣問題反復提交問題平臺，嚴重影響工作質量和工作效率。

2、探索核心業務應用

清楚核心業務是數據，是信息，那就需要站在數據的制高點上，必須要建立自身的數據處理團隊，消除數據的壁壘，能使各大系統的數據融會貫通，才能發揮數據的最大使用效率。

2.1、核心業務需頂層設計

企業的營銷、生產、財務數據都是本企業的核心業務，核心業務的建造、使用、維護都應該由企業自身建設、維護、升級和掌控，如果把核心業務全部外委設計、建造和維護，必將制約本企業的發展，也對企業自身的核心機密構成威脅。一個現代化的大型公司需要進行頂層設計，將大數據應用全部納入公司戰略統籌，成立大數據研發團隊，將公司核心業務牢牢掌控在自己手中，為建設現代化企業打好基礎。

2.2、數據應用的全智能

營銷數據管控的智能化。隨著用電客戶的急劇增加，數據信息的不斷累積，海量數據在計算中心庫中，但對數據的分析利用、異常的及時提取和閉環管控等應該建立一個強有力的平臺進行實時管控，全面向基層單位開放數據應用，這是實現智能化的關鍵，也是確保營銷基礎數據可靠性、準確性的保護神。各大系統應用打通壁壘，形成無縫銜接，全面提升系統應用質效，這是實現智能化的關鍵。

2.3、現代營銷的轉型和數據深化應用

隨著智能表的全覆蓋，信息的全采集，但我們準備好了嗎？很顯然，營銷的各大專業都還沒積極響應，沒有主動轉型對接，信息數據深化應用的不夠、主動應用的不夠、超前思維的不夠、居安思危的不夠，還在等待問題出現后的解決和處理，這顯然無法適應現代企業的創新發展。可以充分利用各種管控中心平臺，全面、積極開展數據的深化應用，主動作為，先行先試，成為營銷轉型的排頭兵和急先鋒，起到很好的引領和帶頭作用。

3、結語

綜上，一是大數據核心業務需頂層設計，盡快建設企業內部的研發中心；二是數據使用應盡快向基層全面開放，提高數據應用質效；三是充分利用“全智能”手段，實現營銷轉型升級。