基于大數據分析的電力營銷場景應用價值分析

【關鍵詞】大數據；電力營銷；數據價值；營銷數字化場景

一、研究背景

中國共產黨第二十次全國代表大會中提出“加快構建新發展格局，著力推動高質量發展”，要加快建設數字中國，目前電網企業數字化轉型已經進入新階段，電力數字化取得豐富實踐成果，推動電網企業實現新的跨越。電力營銷是電網企業核心業務，電力營銷數字化轉型是提升電網營銷服務質量、創新營銷模式、提升公司經濟效益的關鍵，而電網公司構建的營銷基礎業務系統、計量采控系統、運營管控、95598客戶服務系統等產生海量的營銷核心數據，數據價值高，因此，要開展電力營銷大數據應用，推動大數據技術與營銷業務深度融合，深度挖掘數據價值，通過預測分析、關聯分析等方法分析電力營銷數據運用場景，發揮數據優勢，最大化實現營銷數據價值，提升營銷質效，打造更加優質高效的供電服務新模式。

二、文獻分析

大數據在電力營銷發展中發揮巨大作用，提高了電力營銷預測和風險防范的精準性，目前眾多研究者開展對電力營銷大數據的分析，挖掘電力營銷大數據使用場景，豐富電力營銷大數據研究成果，從宏觀的電力營銷數字化轉型發展趨勢來看，王奕萱[1]、殷海菠、石晟[2]等，都是從電力營銷信息化與數字化建設現狀開展分析，通過問題診斷，分析電力營銷大數據發展面臨的挑戰與機會，分析未來電力營銷數字化發展趨勢，提出應對發展策略，三位研究者均認為電力營銷數字化面臨的挑戰有兩個方面，一是營銷數據與其他各部門聯系關聯度不夠，造成數據孤島，數據處理能力有待提高，數據挖掘力度較弱，尤其是對數據多元異數處理能力，數據質量有待提高；二是營銷人員數字化綜合素養有待提升，數據意識不敏感，對電力數據安全認知有待加強，營銷管理信息數據存在丟失、篡改等可能性。曹利慧[3]分析了電力營銷智能化應用中的人工智能和大數據分析技術、物聯網技術、云計算技術等關鍵技術，提出電力數據隱私、安全、合規性以及技術研發能力等面臨的數字化的挑戰。劉澄宇從管理者與員工的角度分析數字化管控在電力營銷中的應用價值，從數字化決策、數字化管控體系、構建數字化作業模式三個角度提出了電力企業營銷數字化轉型的策略。

從微觀的角度對電力營銷數據應用場景進行分析：通過對知網文獻的檢索，有63篇文章研究電力大數據在反竊電中的運用，通過構建營銷稽查反竊電概率分析預警模型，鎖定疑似竊電用戶，減少排查工作量，保障企業效益；有11篇文章分析電力營銷大數據在電費回收中的運用，包含電費回收風險預測、反電費詐騙、電費異常數據預警等，通過電費風險預警模型構建，針對不同風險等級用戶，提供控制電力客戶欠費風險策略的建議；有8篇文章探討了基于電力大數據的預測，通過決策樹、k-means、BP網絡神經、灰色關聯度等方法進行風險及電量等預測，提前做出精準決策；有15篇文章開展基于電力營銷大數據優化營銷服務策略的研究，通過對用戶用電數據特征進行分析，構建場景化數據模型，對客戶進行細分，對不同類型用戶制定不同營銷策略，開展精準化營銷服務。

通過對546名學者關于電力營銷大數據的研究成果進行檢索、分析、挖掘，從宏觀與微觀角度進行綜合分析，發現電力營銷大數據價值較大，有助于提高營銷決策的精準性，開展各個電力營銷場景大數據分析，優化電力營銷業務，提高營銷服務質量，精準化決策。大多數學者都是通過構建數據模型對某一電力營銷應用場景進行實踐，開展試點研究。

三、電力營銷大數據應用場景及價值分析

（一）應用場景

有5大電力大數據應用場景：一是在反竊電檢查中的運用，根據用電屬性的差異來區分商業用電類型和民用用電類，兩種用戶的電力負荷波動存在明顯差異，用戶用電量呈現一定的規律，通過對用電平均值和標準的計算出差值，在差值變化的基礎上判斷用戶是否存在竊電行為，通過竊電預警模型對用電數據進行電壓差別率、零火電流差別率等分析可以直接鎖定疑似竊電用戶，并進行預警指示，大幅度縮小排查比例范圍，提高效率；二是電費回收風險預警，傳統的電費回收方法并不具備對用戶欠費風險進行預判的能力，不能精準化地預測用戶欠費的風險等級，不能采取針對性措施做到提前的風險預警，采用邏輯回歸法從“用戶數據、用電動作、繳費動作”三個維度構建了電費回收風險預測模型，并基于模型運算結果，根據評分卡函數實現電力用戶的風險等級劃分，針對不同風險等級的用戶，采取鼓勵、監督、懲罰、拉閘限電等精準的電力營銷策略，最大程度保障電網企業經濟效益；三是在客戶投訴精益化管理及預測中的應用，營銷投訴一般有停送電投訴、營業投訴、服務投訴、供電質量投訴、電網建設投訴等五大類投訴，通過對歷史投訴記錄、電話投訴、網絡投訴、輿論管理等投訴渠道數據收集，通過Partition算法確定關鍵字之間的關聯，對投訴進行等級劃分、投訴影響范圍分析、投訴類型分析、投訴處理建議分析，主動向客戶提供差異化服務，開展快速投訴處理，優化工作流程，提高客戶滿意度，提升服務質量；四是在治理臺區線損中的應用，通過日常巡查，運用智能設備或技術分析數據，提供線損改善建議，通過提取系統異常數據，排查各類臺區問題，優化臺區線損治理方式和流程，提升營銷工作效率，提高企業效益；五是提供精準化營銷，提供增值服務，運用數據挖掘技術對居民小區的用戶用電行為進行深度分析，對用戶歷史用電數據進行清洗、無效值排除等預處理，再利用k-means算法對春夏秋冬不同季節下的居民用戶用電數據進行聚類分析，挖掘出四季用戶用電特性，并劃分出未入住用戶、老年居住用戶、上班族用戶、上班族與老人混居用戶、有學齡前孩子的上班族與老人混居用戶的五大用戶群體，提出了針對性電價與營銷服務策略，對用戶進行精細化管理，以此提升用戶的用電舒適度，提升電力企業在電力市場中的競爭力與占有份額。

（二）應用價值分析

目前電網公司在智能化過程中構建了支撐電力營銷業務發展的SG186 營銷業務應用系統，負責業擴報裝、電費核算收繳等日常業務的流程管控，用戶用電采集系統等，負責用戶電量信息采集，為營銷業務系統電費核算提供數據，營銷系統的廣泛應用產生了大量數據，對電力營銷數據進行清洗、預處理，深度挖掘營銷數據價值，從管理、客戶服務、業務拓展等不同的方向促進營銷業務提升。對電網企業來講，通過電力營銷大數據應用促進公司管理創新，營銷決策精準化，提供客戶增值服務，制定個性化定價策略以及優惠政策，提升組織經濟效益，提高營銷質量，利用電力營銷大數據開展主動搶修工作，提升客戶用電滿意度；建立客戶畫像標簽體系，優化公司線損、竊電等分析模型；構建營銷工單區域熱力圖，為針對性開展相關服務提供依據，對內提升公司經濟效益、管理效率、強化營配協同；對于電網企業員工，通過大數據進行反竊電檢查、電費回收風險預警、客戶投訴精益化管理，能有效節約員工工作時間，減少大規模排查，提高工作效率。

四、以天津電力單位電力營銷大數據應用價值分析為例

國網天津電力公司（簡稱“天津電力”）經歷了從信息化、一體化到云化、數字化的變革，是首批采用華為云Stack構建基于云原生的能源互聯網營銷服務系統（電網營銷2.0）的電網公司，天津電力電網營銷走向云原生時代，電力信息化水平呈現跨越式發展，電力營銷數字化能力實現新突破。基于云原生的營銷2.0由多個核心部分組成，即前臺、一個中臺（客戶服務業務中臺）、兩個服務（營銷業務服務、營銷數據服務）、一個中心（客戶物聯應用中心）以及五個支撐平臺（服務連接平臺、業務連接平臺、能力聚合平臺、運營管理平臺和運維監控平臺）。通過云原生架構，提高需求響應能力，提升運維效率，使得原先每小時只能測算50萬戶/時，提效至700萬戶/時，提升了14倍，電費預測效率提升14倍。

天津公司依托電力大數據針對農家院用戶開發了“旅游電力活躍指數看板”，針對電力活躍指數較高的用戶，推出“黨員紅網格+電力貼身管家”的服務模式，逐戶上門檢查用電線路設備安全，制定節能提效方案，分析負荷增長情況，對接用電報裝需求，提供電力延伸服務1200余次。

天津電力公司基于數創平臺的同期線損全過程管控體系有利于公司對關鍵指標數據的集中監測、跨專業間數據自動校核、線損數據分析整理、多業務系統間協同應用，有效提升了基層單位應用效果，具體從取數、分析、監控三個角度開展價值成效分析，通過大數據取數，在繁瑣的數據中快速精準定位線損問題關鍵點，有效縮減了查找數據時間，大幅度提高工作效率；通過大數據分析，為治理人員提供分析意見，提高線損治理的針對性；通過監控，查找異常現象及原因分析，提升企業效益。

天津電力公司針對電費催收工作的執行效率和催收效果的問題，利用大數據標簽“超細分”客戶群體，結合服務資源配置，制定針對性的差異化策略措施，精準開展催收工作，提高電費回收效率，縮短電費回款時長。當前，在電費催收的執行效率和催收效果上存在較大的問題，一是電費催收主要是客戶經理的線下催費，而且催收過程缺乏針對性指導，效率較低；二是催收工作的開展，例如對哪些客戶進行催收，如何催收等，主要依賴客戶經理的主觀判斷；三是由于主要依靠人工經驗，以往的工作成果往往缺乏普適性和可復制性，導致工作成果較難復制推廣等。天津電力利用營銷大數據開展電費催繳過程中催繳渠道、客戶資金等各個環節分析，發現催費短信內容缺乏針對性，客戶財務制度與繳費時間存在沖突，有些客戶存在偶爾逾期繳費的情況。基于這些問題，催收人員要做到對客戶進行差異化催收，根據客戶歷史行為、客戶經營情況、突發情況等評估客戶風險等級，還應結合客戶信用、所屬行業等情況進行分析，進而提供差異化策略。

天津電力利用營銷大數據開展電費催收具體做法，一是從客戶信用、用電趨勢、行業前景、突發事件等維度，建立電費回收風險評估模型，對客戶打上風險標簽；二是以風險等級為主要維度，結合行業分類、各單位資源設計催收策略，確定每月重點防控客戶，落實高壓客戶“一戶一策”，低壓非居民用戶“一類一策”。通過開展差異化服務和催收策略，高壓用戶、低壓非居民用戶逾期用戶率呈現明顯的下降趨勢，平均回款時長有一定縮短。

五、電力營銷數字化發展趨勢

數字化轉型不僅是數字技術變革，更是數字化認知和思維的轉變，需要電力營銷人員具有大數據思維，目前營銷部在數字化轉型過程中投入大量數字化技術、數字化設備，從硬件上保障了電力營銷數字化轉型的基礎，但營銷人才數字化思維還未完全轉變，導致電力營銷大數據應用價值未充分發揮，數據增值還未完全實現，還未深入挖掘出使用場景，在拓寬營銷渠道與提升客戶服務滿意度上有待提高。同時電力營銷數據價值充分實現，必須探索出更有效的數據脫敏方法，構建面向應用運維和開放多場景的數據脫敏方案，這是提高數據共享和開放能力的基石。未來還需提高營銷人員數據分析能力以及數據敏銳程度，需要精準捕捉市場變化需求，精確找到電力營銷大數據增值服務的切入點，培育出系列化的高價值數據增值模式和服務產品。

結論

本文通過對電力營銷大數據應用場景分析，并以天津電力公司電力營銷大數據應用場景實踐效果為例進行分析，充分利用數字化技術對客戶的用電量、售電價格、電費回收率、負荷率等進行全面科學分析，及時制定差異化產品實施策略、價格策略、促銷策略等，把有限資源精準提供給最優用戶。大數據在電力營銷中使用場景廣泛，應用價值高，但需要提高營銷大數據處理能力，提升營銷人員大數據意識，應將利用數智化設備進行電力營銷業務場景挖掘作為常態化工作。