基于大數據技術的電力營銷策略研究

賈小路

摘要：隨著大數據技術的迅猛發展，其在各行各業中的應用越來越廣泛、深入，在提高生產生活效率的同時，也推動了社會進步。電力行業是我國重要的基礎性、支柱性產業，在國民經濟中占有舉足輕重的地位。在電力行業運營的過程中，產生了大量的數據，這些數據具有數量大、關系復雜等顯著特點，適合大數據技術的深入應用。

關鍵詞：大數據;電力營銷

電力企業要想生存、發展，必須緊跟時代發展潮流，構建大數據管理中臺，實行信息化營銷模式。縱觀我國電力企業的營銷信息化建設，整體上缺乏對營銷數據信息的深度挖掘和科學分析，一些潛在的營銷問題無法及時發現和進行針對性的處理，給電力營銷工作的有效開展造成嚴重阻礙。

1 大數據對電力營銷管理帶來的意義

隨著人們生活方式的改變，電視等傳統媒體的作用出現了一定的弱化，傳統廣告的營銷效果也相對不足。然而，在大數據背景下，出現了更多方式的廣告傳播方式，拓寬了用戶了解電力公司的方式和途徑，促進了公司運營過程中各個部門之間的合作，用戶可以更加直觀地感受到電力營銷管理帶來的便利，提高電力應用的滿意度。同時，對于電力公司來說，也有利于降低企業營銷管理成本，節省人力、物力，提高電力公司經濟效益。隨著大數據應用的廣泛性，大數據在經濟社會中的正面效應正在逐步顯現出來。在電力營銷管理方面。一方面，降低了電力公司在運營過程中的經營失誤和損失。另一方面，拓寬了電力公司與用戶之間的溝通交流渠道，更好地收集用戶對于電力營銷管理方面存在的意見和建議，促使電力公司能夠根據市場需求，不斷完善自身營銷模式來滿足人們的需求。因此，在大數據環境下，縮短了電力公司與用戶之間的距離，實現了電力營銷管理與用戶之間的良好互動，用戶提供了更加方便快捷的服務，促進電力公司長遠發展。

2 基于大數據中臺的電力營銷信息化建設對策

2.1 實行數字化的電力營銷管理模式

基于大數據的電力營銷管理必須以大數據技術為支撐，建立相匹配的數字化的營銷管理模式。數字化在店里營銷管理中體現為數字化的技術支持。包括具備數字化管理專業知識的工作人員、數字化的機械設備以及數字化的電力營銷資金管理手段。例如，在店里營銷管理的過程中使用計算機設備來收集和組織資金等相關管理信息。在數據分類、處理和使用、存儲等方面，按照員工個人工作職能和要求，安排專業人員進行過程管理和監督，對過程管理中出現的問題進行的詳細的記錄和把控。與此同時，電力公司還應加強對管理人員的培訓，提高管理人員掌握數據、分析數據的能力。要求工作人員能夠根據數據分析結果，合理地確定電力營銷管理的重點和難點。最后，電力營銷管理人員應自覺使用高科技技術軟件完成相關分析任務，以實現充分發揮電力營銷管理功能，實現高效的工作模式和工作內容。因此，從以上情況綜合考慮，大數據技術在電力營銷中的應用是不可避免的趨勢和方向，也是實現電力公司可持續發展的重要保證。

2.2 提升數據信息的安全性

互聯網的顯著特點之一是開放性，在給人們工作、生活提供便利的同時，也存在數據信息安全問題，很可能因數據信息泄露給組織或個人帶來無法挽回的損失。電力營銷信息化建設，確保數據信息安全非常重要。需要做好網絡安全建設，通過加強機房服務器、路由器、交換機、域名系統、IP地址、交換機端口、服務端口、安全設備、密碼設備、密鑰參數、用戶賬號等設備及資源管理，提升大數據中臺安全管理水平;需要做好病毒防范與處理，通過防火墻、殺毒軟件等的運用，降低數據信息受病毒或黑客攻擊可能性，避免數據信息泄露;對操作人員的使用權限嚴格控制，降低人為因素導致的數據信息安全風險。同時對操作人員加強數據信息安全教育，強化其數據信息安全管理意識，將數據信息安全管理理念內化于心、外化與行。

2.3 高效整合數據信息資源

電力營銷信息化建設，不但能幫助電力企業準確把握和及時了解市場發展動向，降低信息獲取和處理成本，提高工作效率和經濟效益，而且還能為電力企業制定發展戰略提供可靠的數據信息支持。為了從海量數據中采集有價值的信息，高效整合數據信息資源非常必要。加強電力營銷基礎建設，按照大數據技術的要求構建生產互通的網絡系統，為數據信息資源高效整合筑牢基礎;制定網絡系統安全管理制度，實現對網絡系統的有效保護，確保網絡系統運行安全穩定，數據信息資源安全可靠;在大數據技術支持下，加強交流與合作，打通系統間的屏障，實現數據信息高效整合、資源共享、充分運用。

2.4 基于大數據技術的電力用戶分析

隨著電力市場的日益完善，廣大電力用戶的用電需求也更加豐富。傳統電力用戶分析存在維度單一、細分缺失、實用性差等問題。基于大數據技術的電力用戶分析可以將電力用戶數據的特點與大數據技術的優勢相結合，充分挖掘海量復雜數據的內在聯系。電力用戶分析主要由用戶分類、用戶用電行為影響因素和用戶用電行為分析等三部分組成。傳統上，根據用電模式、電壓級別等的不同對電力用戶進行區分。根據用電模式的不同，可以分為居民用電、商業用電、工業用電等，相應地，不同用電模式用戶的電壓級別也不同，居民和商業用電的電壓在110kV以下，普通工業用電的電壓通常為10-35kV。這種分類方式難以細致的反應不同用戶的行為特征。采用大數據技術對用戶數據進行分析，可以以用戶自身行為特點為依據，通過可視化曲線查看各數據的差異，結合聚類分析等科學計算方法實現用戶的客觀定量化分類，有助于深入地了解用戶需求，合理分配電能資源。

3結束語

大數據技術的發展對傳統電力營銷構成挑戰的同時，也帶來了歷史性機遇。我們需要主動適應科技發展帶來的改變，將新技術與行業特點相結合，在電力營銷中全面應用大數據技術，在深入分析電力用戶的用電行為，了解掌握用戶用電需求的基礎上，實現用電負荷的精準預測，制定有針對性的營銷策略，提升發電和用電效率，在為廣大電力用戶提供更優質服務的同時，實現自身在市場競爭中優勢的保持和發展。

參考文獻

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