基于大數據技術的電力營銷策略研究

李文生

摘 要：近年來，隨著市場經濟的快速推進和科學技術的日新月異，大數據相關技術得到迅猛發展。大數據應用范圍的不斷拓展，電力企業也進入到發展的重要階段。電力企業借助大數據使自身優勢得以全面發揮，推行有效的營銷策略。

關鍵詞：大數據技術;電力營銷;策略

引言

現代信息技術和互聯網技術飛速發展，使企業的運營管理發生了革命性改變。電力營銷是電力企業在激烈的市場競爭中獲得競爭優勢的法寶，對電力企業可持續發展具有顯著的促進作用，加強電力營銷信息化建設，構建電力大數據信息化營銷模式已是大勢所趨。因此，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大數據技術概述

大數據技術（Bigdata）于19世紀末在美國提出，在20世紀經歷了長足的發展，近年來該項技術對海量數據的處理、分析能力得到了社會各界的關注與認可，在生產生活中的應用也越來越廣泛。大數據技術主要表現為“4V”的顯著特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、價值（Vale）。其中“大量”主要指該技術能夠處理海量數據，“高速”主要指該技術處理數據的速度快、效率高，“多樣”指該技術能夠處理的數據類型豐富，“價值”是指將這項技術的應用能夠給整個社會帶來巨大的經濟和社會效益。存儲和遷移是數據應用中常規且重要的兩方面工作，大數據技術在這兩方面具有顯著優勢。在存儲方面，大數據技術運用分布式存儲策略，采用行、列存儲方法，針對現實需求把數據信息存儲到多個通過高速網絡互聯的設備，在滿足用戶存儲需求的同時，保證了高數據吞吐率，降低故障率;在數據遷移方面，引入平滑式遷移的概念，在對服務升級的同時，記錄數據以及修改的內容，形成數據日志的遷移，通過建設檢驗工具對數據校驗后完成數據遷移，保證了數據質量。

2基于大數據技術的電力營銷策略

2.1降低企業經營風險

電費回收是保證電力企業經濟效益的重要方面，但是一直以來都存在企業與居民欠費拒繳的問題，電費回收率低、催收成本高，也在持續地對電力企業的經營產生消極影響。現今，通過電力營銷大數據的推廣與運用，企業可以根據從營業廳、網站、App等渠道所收集到的用戶繳費數據對用戶的繳費行為進行監控與預測。對不按照規定繳納電費的用戶，利用創建信用等級等形式進行篩查，對部分用戶采取電費擔保等管理方式，對失信用戶遠程執行停電指令，從而使電費回收率低的問題得到一定的緩解。同時，通過對業務數據流進行監控，也可以對問題數據進行控制，及時對存疑現場進行核實，對各種經營風險進行有效預警與管控，使企業的各項經營活動能夠平穩進行。

2.2完善電力營銷信息化建設體系

從社會未來發展的角度上看，完善營銷信息化建設體系是電力企業自身快速發展的必要手段。電力企業應立足于國情，在對現有電力信息化營銷模式深度分析的基礎上，結合電力營銷現狀與發展需求，按照規范性、精準性電力營銷的原則，通過科學運用大數據技術，不斷完善電力營銷信息化建設體系。電力營銷信息化建設體系結構。全面收集、整理、分析、處理電力營銷數據信息，確保信息分類及采集的效率和精準度，實現對數據信息的有效應用與優化配置。做好大數據互動中臺構建工作，深度挖掘數據信息的潛在價值，最大限度了解和掌握客戶實際需求，確保數據信息價值的有效運用。加強營銷人員培訓，定期組織有關電力營銷方面的業務理論知識、大數據技術和操作技能培訓考核，不斷提升營銷人員的業務素養和綜合能力，確保電力營銷信息化建設有先進的技術和充足的人才支持。

2.3開展營銷數字化

在大數據環境中開展電力營銷管理，必須要做好大數據技術的充分利用。在營銷管理中落實數字化技術支持，其中涵蓋了對掌握數字化技術的員工以及數字化設備、數字化電力營銷方式的妥善應用。例如，在電力企業的營銷管理中引入計算機設備來收集信息，組織資金管理。結合工作人員的具體工作職能和需要，做好數據類別的劃分、應用和處理，電力營銷和服務工作中，要有專業的工作人員進行監管，對于工作中出現的問題做好記錄，并及時提出整改方案。電力企業要積極落實人員的培訓，使管理人員具備應用數據和分析數據的技能。并將分析結果為依據，明確今后電力營銷工作的關鍵點和方針。電力營銷工作人員要在分析工作中充分利用大數據和先進技術，進而有效的做好營銷管理，使工作模式和效率顯著提升。結合上述分析，在電力營銷工作中，大數據的應用是一個比然的發展趨勢，也是電力營銷工作持續發展的基本前提。

2.4提升用電負荷預測準確性

電能無法大量儲存的特性，導致發電、輸電、用電業務幾乎需要同步進行，發多少用多少。要保證電能的持續穩定供應，就必須實現發電與用電側動態平衡，這就要求電力企業能夠在一定精度內運用科學的方法對一段時間內的用電負荷進行預測。傳統的電力負荷預測方式，主要是通過對歷史數據進行分析，歸納用電規律，從而對未來一定時間段內的用電量進行推測，但由于各種影響用電量的因素時刻處于變化發展之中，因而對用電負荷的預測具有較大的不確定性。通過充分利用大數據技術，企業可以掌握更為全面的用電行為數據、考慮更加全面的影響因素、選用不同時間范圍內的數據分別進行短期、中期和長期電力負荷預測，從而提高電力負荷預測的準確度。

2.5提升數據信息安全性

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。

結語

隨著互聯網覆蓋范圍的不斷拓展，大數據分析技術水平持續提升，在供電企業的營銷工作中引入大數據技術，一方面推進了企業營銷工作理念的更新，另一方面為企業的發展奠定了堅實的基礎。電力企業員工要積極學習先進的營銷工作模式，與市場的發展保持一致，借助于大數據平臺，實現電力資源利用效率的不斷提升，促進電力企業的可持續發展。

參考文獻

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