基于大數據分析的大客戶差異化服務

周浩然

摘 要：為了對電力體制深化改革以及能源市場新形勢進行主動適應，國網眉山供電公司積極為客戶提供精準化服務。對此，本文闡述了基于大數據分析的大客戶差異化服務實施背景，并提出實現策略，有效提高大客戶服務的工作效果與質量。

關鍵詞：大數據分析;大客戶;差異化服務

前言：為了充分適應信息技術發展、新一輪電力改革工作以及未來售電市場中大客戶重要地位，對大數據展開集成以及挖掘，同時對分析結果進行管理行為轉化，結合大客戶具體情況設計附加值高、差異化的規范、流程以及服務產品，充分促進供電服務升級與轉型[1]。

一、基于大數據分析的大客戶差異化服務實施背景

第一，售電側以及增量配電等相關業務開放，使得大客戶市場中競爭情況日益增加。但是，現階段部分供電企業缺乏良好市場意識，在大客戶服務活動中，沒有投入相應資源。

第二，現階段大客戶用電需求，不斷由標準化方向朝著差異化與個性化方向轉變。一般，相比于普通客戶，大客戶實際用電需求具有較大差異，在隱患治理率、供電可靠性以及其他安全方面具有嚴格要求。若是發生安全事故，會給客戶造成嚴重損失，還會對電網穩定性產生嚴重影響。但是，現階段我國在大客戶管理模式方面發展時間較短，并沒有充分掌握客戶需求，進而難以保證其優質服務要求得到滿足。

第三，在大客戶服務中應用大數據是現階段業內共識，然而也屬于難點問題。在智能電網快速發展過程中，客戶數據呈現出指數級增長趨勢。但是基于人才、技術等因素，供電公司無法將大數據作用充分發揮出來[2]。

二、基于大數據分析的大客戶差異化服務構建策略

2.1開展數據集成，構建大客戶信息庫

要想對大客戶進行精準識別，可以借助合理設計客戶價值評價標準，開展動態價值監管工作，同時借助3D數據庫建立信息字典，對相關信息進行有效集成，進而建立大客戶信息庫。

（1）對評價標準進行確定。采用價值管理觀念，對大客戶各種價值進行聚焦，以盈利、發展潛力、忠誠度、利潤、購電水平以及信用狀況等角度，對貢獻最高、最有價值的大客戶進行辨別。見下圖。

（2）構建數據字典。通過輔助決策、用電采集與SG186等系統獲取數據，建立屬性指標庫以及行為指標庫等信息庫，進而建立健全數據字典。

其中，屬性指標庫能夠對大客戶地址、電壓等級、電價類別等基本情況進行描述。行為指標庫可以對大客戶用電時的投訴信息、繳費信息以及電費信息等信息進行描述。

（3）采用動態管理方式。第一，動態認證。以大客戶評價體系以及相關數據為基礎，對進行大客戶認定工作，建立大客戶名單進而展開動態更新。第二，構建一戶一檔。根據業務系統，并采用電話、走訪等方式，對大客戶信息的電量電費、主營業務、繳費習慣以及發展規模等信息進行廣泛收集，構建安全檔案，進而全面了解客戶信息。

2.2全面挖掘數據，有效分析大客戶的用電行為

通過信息庫，并借助Tableau、Python以及Oracle等工具對客戶用電需求與行為進行全面挖掘，進而構建滿足客戶個性化需求的數據標簽，進而為差異化服務設計工作提供數據保障。

（1）客戶能耗。第一，最佳變壓器容量與數量。結合客戶實際用電需求等信息，并基于變壓器投資周期與運行經濟性考慮，進行最優方案設計，對變壓器容量與數量進行確定。第二，無償功投資。結合客戶的歷史電費信息，分析其無功補償投資，對無功補償合理措施的合理性進行測算，增大功率因素，優化能效。第三，負荷特性。結合大客戶生產、負荷變化、氣象系統等情況，對客戶負荷波動情況與負荷最大值出現時間進行分析，對負荷規律進行總結，進而有效開展符合管理工作。第四，電量電費。分析客戶歷史電費，對不同時段的電費電量之間關系進行挖掘，對生產安排合理性進行分析，并提出合理的用工時段措施，進而減少電費成本[3]。

（2）預測客戶用電。按照客戶經濟因素、負荷密度與歷史電量等數據，借助KMEANS與ARIMA等分析方法，建立預測模型，對客戶用電故障與用電區間進行預測，為用電工作提供參考。

（3）研究客戶行為。第一，繳費分析。對大客戶繳費信息和行業、地域之間關系進行分析，對各個客戶的偏好繳費手段進行分析，充分把握繳費習慣變化趨勢，進而實現繳費渠道優化，創造良好的繳費體驗。第二，投訴分析。借助對95598系統接收的投訴信息展開聚類以及歸因分析處理，有效分析大客戶服務難點與痛點問題，對投訴潛在風險進行挖掘，及時制定防范策略，避免再次發生投訴問題。第三，竊電分析。針對異常用電情況，構建檢測模型，對失流與失壓指標予以足夠關注，對異常信息進行提取，對異常用電分布情況和原因進行準確定位，編撰隱患問題清單，進行針對性檢查工作，有效解決傳統逐戶排查方式在時間與人力等資源方面的需求，進而及時查處竊電行為。

（4）建立客戶信用。對于大客戶，選擇信用管理模式。借助層次分析法構建系統的信用評價體系，對其信用水平進行等級劃分。若是大客戶的信用水平較高，則可以提供資金周轉服務，否則需要展開全過程跟蹤，同時制定合理的風險防范策略。

（5）建立客戶畫像。挖掘客戶多維屬性，獲得客戶專屬觀點、行為、需求以及其他數據標簽，建立清晰畫像，為服務產品設計與決策指導提供保障。

結語：綜上所述，國網眉山供電公司以大數據為基礎建立健全大客戶服務體系，對數據采集、分析以及應用等環節將進行充分集合，充分提高自身數據采集、處理以及互動等方面能力，有效借助大數據技術對大客戶需求進行了解，將大數據作用充分發揮出來，有效提高大客戶服務的工作效果與質量。

參考文獻：

[1]邱捷. 電改背景下基于大數據技術的用戶差異化服務策略分析[J]. 港口經濟， 2018， （11）：106-107.

[2]卜云、高傳海、鄭元杰、都偉杰、曹天廣. 基于國網云的政企大客戶精準營銷服務應用研究[J]. 機電信息， 2020， 641（35）：146-147.

[3]薛青欽. 大數據分析在電力企業市場營銷中的應用思考[J]. 全國流通經濟， 2018， 2196（36）：85-86.