基于大數據背景下的電力營銷信息化路徑探析

姚以妙

（國網上海市電力公司浦東供電公司）

0 引言

在大數據時代，電力營銷面臨著信息化的挑戰和機遇。隨著大數據技術的不斷發展，電力企業可以通過深度挖掘和分析用戶數據，了解用戶需求和行為特征，從而精準定位目標市場。建立完善的信息化系統，實現電力產品的在線銷售和服務，能夠提高用戶滿意度。同時，電力企業還可以利用社交媒體和其他數字渠道，與用戶進行互動和溝通，提升品牌形象和市場影響力。然而，在追求信息化的過程中，電力企業也應加強數據安全和隱私保護，確保用戶數據的合法使用。本文將探析電力營銷信息化路徑，為電力企業實現可持續發展提供重要的思路和建議。

1 大數據背景下電力營銷信息化的必要性分析

1.1 滿足更高的客戶要求

差異化營銷一直是市場營銷領域的重要板塊，但實際應用中很難達到預期效果。這主要是因為客戶信息多樣且雜亂，傳統的信息管理方法無法有效處理，導致個性化營銷一直停留在理論層面。在大數據背景下，解決了制約差異化營銷的重要信息處理問題。電力企業可以通過記錄電力消費、收集投訴建議和電話咨詢等方式獲取客戶基本資料，并利用大數據平臺分析客戶檔案，主要包括消費習慣、偏好和敏感標簽等，進而描繪出客戶畫像，實施有針對性的電力營銷服務，提升客戶體驗。這一創新的方法為電力企業在差異化營銷方面帶來了新的機遇和挑戰。

1.2 降低電費回收的風險

電力企業在電費回收方面面臨著一定的風險和挑戰。傳統的風險評估方法只能依靠外部信息來判斷用戶立戶前的電力信用等級，這存在一定的不確定性。然而，在大數據時代，電力企業可以借助大數據平臺來更準確地評估電費回收的風險。通過分析客戶的信息檔案，包括承擔電費的能力和償還意愿等因素，可以更加細致地判斷客戶的真實電力信用等級。這種定性與定量相結合的評估方法能夠有效降低客戶拒還的風險，保障企業的經濟收益。因此，電力企業應充分利用大數據平臺，借助數據分析技術，提升電費回收的效率和準確性，實現可持續發展。

1.3 提高電負荷預測的準確性

電力負荷是指電力系統在同一時刻所需的總電功率，即電力用戶向電力系統取用的電力總和，受電力用戶用電性質的影響，用電負荷還可分為企業與農業負荷兩種形式，其中企業負荷還需要結合企業的規模以及用電特點等進行進一步的細分。傳統方法需要得到電力用戶的歷史數據，并計算得出用電規律以此得到預測結果。但是現今社會的發展使得各行各業的用電量特征出現明顯差異，進而造成傳統預測方法無法得出準確數據，并且預測難度較大。對此，需要基于大數據平臺優化用電電荷預測方法，以期降低預測工作難度與工作量，提高預測精度與效率［1］。

2 電力營銷工作存在的信息化管理的問題

2.1 用戶需求不斷增加

首先，用戶需求多樣化。隨著社會的進步，用戶對電力產品和服務的需求越來越多樣化。不同行業、不同用戶對電力的需求有所差異，例如，工業用戶對電力的穩定性和可靠性要求較高，而居民用戶則更關注電費的合理性和便捷的用電方式。電力企業需要通過信息化管理系統，準確了解用戶需求，提供個性化的產品和服務。其次，用戶需求變化快速。現今用戶對電力產品和服務的需求也在不斷變化。例如，隨著新能源的發展，用戶對可再生能源的需求逐漸增加。電力企業需要通過信息化管理系統，及時了解用戶需求的變化，并快速調整和優化產品和服務。

2.2 供電調配的跨度較大問題

供電調配的跨度涉及到不同地區、不同行業、不同用戶的用電需求。不同地區的用電需求存在差異，例如，城市地區的用電需求較大，而農村地區的用電需求相對較小。不同行業的用電需求也不同，例如，工業用戶的用電需求較大，而居民用戶的用電需求相對較小。

2.3 監督管理存在不到位問題

從部分電力企業的監管工作中能夠看出，存在部分監督機制不完善的情況。監督部門對電力企業的信息化管理工作缺乏有效的監督和評估，導致企業在信息化管理中存在不規范、不合理的行為。同時，部分企業還存在數據安全風險問題。由于信息化管理涉及到大量用戶數據和企業內部數據的存儲和傳輸，如果企業在用電戶立戶前業擴全流程時限管控不到位，就是導致信息量增多，影響信息處理時效。如果企業在用電戶立戶后檔案以及數據管理方面的投入不足，就會面臨數據泄露、數據丟失等風險。另外，在電力營銷工作中還存在信息共享不暢的問題，不同部門之間信息共享不暢，導致信息化管理工作的協同性和效率不高［2］。

3 電力營銷工作中信息化管理的優化方法

3.1 建立大數據使用平臺

首先，電力企業需要采用多種不同的大數據處理技術。這些技術包括內存計算、分布式計算和流處理等，它們各有不同的特點和應用場景。內存計算技術主要用于高效讀取和實時數據處理，可以實現用電戶立戶前的業擴全流程時限管控。而分布式計算技術適用于大規模數據分析，流處理技術則可以實現對實時數據的處理而不影響效率，主要用戶立戶后檔案管理及數據應用方面。其次，電力企業需要對收集到的大量數據進行匯總和劃分，以提高分析和計算的效率。通過建立大數據平臺的調度模塊，可以對數據進行分配，并在平臺中實現查詢、統計、分析等功能的剝離，以建立電力企業所需的智能應用層。通過查詢和統計功能，營銷人員可以了解用戶的用電數據，并挖掘數據中蘊含的信息［3］。

3.2 建立大數據服務系統

隨著互聯網和大數據技術的發展，電力企業建立起大數據服務系統對用電戶立戶工作的管理具有重要意義。電力企業根據客戶區域人口數據和歷史用電規律，利用大數據服務系統對各區域未來一段時間內可能新增的用電戶數量進行預測，并按照預測結果提前安排人力資源部署。系統同時設定每個環節的時限標準，實時監控各環節處理進度，一旦發現某個環節處理時間超標，系統將自動發送通知，協調相關部門進行調整，以保證全流程順利進行。立戶后，客戶各項資料如個人信息、用電設備參數等將通過大數據服務系統進行統一記錄與管理。系統還可以根據客戶資料，為不同客戶群體定制化推送節能提示，或根據區域總體負荷狀況進行動態限電策略的制定。此外，系統收集和存儲的大量客戶數據，還可以用于分析客戶用電行為規律，為電力企業提供參考依據制定更科學的定價政策或推出更符合客戶需求的差異化產品。通過建立大數據服務系統的支持，電力企業能夠實現用電戶全生命周期管理的自動化和智能化［4］。

3.3 建立智能營銷服務系統

為了提高電力營銷工作的效率和效果，電力企業需要建立一個更全面的電力企業服務體系。這個體系應在大數據的基礎上，建立智能營銷服務系統。該系統可以通過大數據平臺來開展針對性的服務。其中，最重要的服務場景可被分為兩個方面。

在電力營銷業務審批之后，應對流程進行簡單化，將信息和數據傳遞到營銷系統平臺中，從而使得移動作業能進行自動對接。工作人員可通過平臺來進行審批，再將信息反饋給移動終端設備，隨時了解審批的進度。其次，是APP中的應用場景，現階段主要應用的APP大多為網上國網арр3.0版，改APP可以對用電戶立戶流程時限進行管控。國網арр3.0版可以實時監測各個立戶環節的處理進度，一旦發現某個環節處理時間超過限定時限，系統將自動發送提醒，協助相關部門進行調整，保證全流程順利進行。此外，國網арр3.0版可以實現用電戶個人中心，客戶所有資料如聯系方式、用電設備參數等都可以錄入系統并實時更新，方便查詢與管理。國網арр3.0版收集和存儲的大量客戶資料，可以用于分析客戶用電行為規律，為定價政策和產品研發提供參考；同時也可以根據客戶特征主動推送定制的節能指導或優惠信息，提升客戶粘性。還支持客戶通過APP進行在線申請，填寫表單，上傳材料等一系列立戶流程，大大提升立戶便利性。綜上通過以APP為主的技術支持，電力企業可以實現用電戶全生命周期的智能管理，從而提升服務效率，滿足客戶個性化需求，助力企業提升用戶黏性和市場占有率。該系統有效融合了互聯網思維和人工智能技術，為電力企業提供了全新的智能營銷手段［5］。

4 電力營銷大數據平臺的職能分析

4.1 對客戶的服務極性進行調查分析

在信息技術的背景下，電力企業還可以通過數據挖掘和分析，了解用未立戶戶用電行為和需求的變化趨勢，以及不同用戶群體的用電特點和需求。通過對這些數據的深入分析，電力企業可以根據用戶的用電需求和習慣，提供個性化的用電服務，從而提高用戶的滿意度和忠誠度。同時，電力企業還可以通過信息技術手段，參考已經立戶用戶的檔案，建立用戶畫像，了解用戶的基本信息、用電習慣、用電偏好等，從而更好地為用戶提供精準的用電服務。例如，對于高峰用電時段較多的用戶，可以提供用電峰谷分時計價服務，以鼓勵用戶在用電高峰時段減少用電，從而降低用電成本。

4.2 對電費的回收風險進行深入評估

定性分析：通過對已經立戶的電力用戶基本信息、用電行為、歷史信用記錄等進行綜合分析，了解用戶的信用狀況和還款意愿。例如，可以通過用戶的歷史用電量和用電時段，了解用戶的用電習慣和生活方式；通過用戶的信用記錄和歷史還款情況，了解用戶的還款意愿和信用等級等，以此方式判斷用戶的電費回收風險。定量分析：通過建立電費回收風險評估模型，通過分析已經立戶用戶的檔案，對其電費回收風險進行量化評估。評估模型可以基于機器學習算法、數據挖掘技術等，通過對大量數據的分析和學習，得出用戶的電費回收風險評分。評分可以分為多個等級，例如高風險、中風險、低風險等，以幫助電力企業更好地識別和管理電費回收風險。通過以上的措施，電力企業可以充分利用大數據技術，評估電費回收風險，提高電費回收效率和效果，為用戶提供更好的服務［6］。

4.3 對用電的負荷情況進行統計

利用大數據平臺，可以獲取和整合各種數據源，包括天氣數據、經濟數據、行業數據、用戶數據等，從而更全面地了解電力負荷的影響因素。通過對這些數據進行分析和挖掘，可以發現隱藏在數據中的規律和趨勢，從而提高負荷預測的準確性。

5 建設效果

將所提方法應用到某地電力企業的營銷經營管理中，充分深入大數據以及信息技術，對立戶前后的用電用戶信息進行記錄與管理，在6個月的應用過程促使當地的供電服務質量呈現快速發展。2022年年底全面應用該方法的地區電量超過10億kW·h，與2021年相比增長11.2%。由此證明，所提方法在該地區應用可使其供電企業的整體服務水平得到明顯提高。除此之外，借助先進的管理技術，可以使電力企業更加適應市場的變化以及客戶的需求，能夠更好管理立戶前后的用電用戶數據檔案，為后續工作提供數據基礎［7］。

6 結束語

綜上所述，借助大數據技術可有效提高電力營銷管理質量與效率，降低電力工作人員的工作復雜度。用戶用電數據檔案的越來越多，同時檔案種類也在不斷細化，原有的管理方法較為復雜，已經不適應現階段的電力工作，因此借助大數據技術對其在電力企業中的應用進行分析，明確該技術的應用方法與效果，以期為相關電力企業發展轉型與數字化建設提供參考幫助。