基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力營銷策略研究

何佳松

摘要：電力企業(yè)在激烈的市場環(huán)境下，電力營銷管理創(chuàng)新成為提高競爭力的重要著手點。特別是大數(shù)據(jù)時代下的電力企業(yè)管理創(chuàng)新，為了獲得更高經(jīng)濟效益，電力營銷管理也有非常重要的意義，為了達到大數(shù)據(jù)時代對企業(yè)管理要求，需要重點加強創(chuàng)新，改變電力營銷管理模式。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);電力營銷;策略

引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在各行各業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛、深入，在提高生產(chǎn)生活效率的同時，也推動了社會進步。電力行業(yè)是我國重要的基礎(chǔ)性、支柱性產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟中占有舉足輕重的地位。在電力行業(yè)運營的過程中，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)量大、關(guān)系復(fù)雜等顯著特點，適合大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用。大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)的各個環(huán)節(jié)，特別是電力營銷中的應(yīng)用，可以為相關(guān)策略的制定提供有力支撐，符合該行業(yè)的智能化、現(xiàn)代化發(fā)展方向，也符合廣大電力用戶的現(xiàn)實需求。

1電力營銷中應(yīng)用大數(shù)據(jù)的意義

在現(xiàn)代社會中，人們的生活方式逐漸發(fā)生了改變，電視等傳統(tǒng)形式的媒體在人們生活中的作用明顯削弱，傳統(tǒng)形式廣告所發(fā)揮的宣傳作用也顯著降低。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境中，呈現(xiàn)出眾多的廣告?zhèn)鞑バ履Ｊ剑构娏私怆娏ζ髽I(yè)的途徑得到了有效的拓展，促進了電力企業(yè)不同部門之間的高效合作。用戶在感受到電力企業(yè)營銷所提供便利條件的同時，對于電力企業(yè)的滿意度也逐步提升。從電力企業(yè)層面分析，在引入大數(shù)據(jù)技術(shù)以后，其一可為政府部門提供復(fù)工復(fù)產(chǎn)數(shù)據(jù)，及時掌握各行業(yè)的復(fù)工趨勢，為政府經(jīng)濟調(diào)整提供依據(jù);其二為企業(yè)調(diào)整戰(zhàn)略方向提供了科學(xué)合理數(shù)據(jù)支撐;其三為提升優(yōu)質(zhì)服務(wù)，打造“客戶導(dǎo)向型”的服務(wù)理念提供了保證;其四可精準(zhǔn)定位疑似分流竊電低壓用戶，進一步提升營銷反竊電管理應(yīng)用水平。做到快速、精準(zhǔn)定位存在“違約用電、竊電”嫌疑用戶，和進行智能預(yù)警通告、用電檢查跟蹤管理的目的，提升了反竊目標(biāo)命中率、現(xiàn)場查處效率。有效提高竊電識別準(zhǔn)確率，降低線損，為公司挽回經(jīng)濟損失，提升企業(yè)效益。最終為優(yōu)化營商環(huán)境、提升客戶滿意度、提升公司品牌形象的打下堅實的基礎(chǔ)。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力營銷策略

2.1創(chuàng)新營銷管理途徑

電力企業(yè)營銷管理工作的實施，為了獲得更理想的效果必須創(chuàng)新營銷途徑，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)加強營銷管理多樣性。建議電力企業(yè)重點展開技術(shù)營銷，市場銷售的大環(huán)境下電力產(chǎn)品市場競爭力需要通過創(chuàng)新來達到提升的目的，而且還能夠達到電力市場發(fā)展、國家電力生產(chǎn)的根本需求。所以，今后我國電力行業(yè)的發(fā)展，可重點落實生產(chǎn)技術(shù)營銷，強化電力企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)境，為廣大客戶提供高質(zhì)量的技術(shù)服務(wù)，達到最佳營銷效果。市場信息采集十分重要，在營銷管理中尤其要與市場需求相結(jié)合，電力企業(yè)編制多種營銷規(guī)劃，以市場發(fā)展需求為依據(jù)科學(xué)選擇，使?fàn)I銷管理優(yōu)勢發(fā)揮到最大。采集數(shù)據(jù)時電力企業(yè)便可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)剖析市場需求，為編制營銷方案提供可參考的依據(jù)。

2.2基于大數(shù)據(jù)技術(shù)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(tǒng)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(shù)據(jù)技術(shù)的電力用戶分析可以將電力用戶數(shù)據(jù)的特點與大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢相結(jié)合，充分挖掘海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)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(tǒng)上，根據(jù)用電模式、電壓級別等的不同對電力用戶進行區(qū)分。根據(jù)用電模式的不同，可以分為居民用電、商業(yè)用電、工業(yè)用電等，相應(yīng)地，不同用電模式用戶的電壓級別也不同。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)進行分析，可以以用戶自身行為特點為依據(jù)，通過可視化曲線查看各數(shù)據(jù)的差異，結(jié)合聚類分析等科學(xué)計算方法實現(xiàn)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。

影響用戶行為的因素主要由社會因素和自然因素。社會因素主要是指社會運行狀態(tài)、文化和經(jīng)濟狀況、國家行為等。其中，法定節(jié)假日、規(guī)章制度等因素具有較強的確定性，在開展大數(shù)據(jù)分析的過程中可以人為設(shè)定相關(guān)條件，實現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確篩選，確保數(shù)據(jù)的代表性，提升分析結(jié)果的針對性。自然因素分為兩種，一種如季節(jié)變化等具有較強的規(guī)律性，人們的用電行為隨著這種變化而發(fā)生相應(yīng)的改變;另一種如地震、海嘯等偶然、突發(fā)自然災(zāi)害，在應(yīng)對各類災(zāi)害的過程中，用電量也會發(fā)生顯著變化。針對第一種自然因素，可以在大數(shù)據(jù)分析中考慮環(huán)境變化信息，得出規(guī)律性變化對用戶用電行為的影響;針對第二種自然災(zāi)害，可以在大數(shù)據(jù)分析過程中考慮各類預(yù)報預(yù)警信息，結(jié)合對應(yīng)地區(qū)歷史用電數(shù)據(jù)，形成具有參考價值的分析結(jié)果。

2.3拓展產(chǎn)品和市場

電力營銷和其他行業(yè)存在明顯的差異性，以往的電力企業(yè)營銷處于壟斷的背景下，因此，企業(yè)沒有積極開展市場的調(diào)查，并不關(guān)注信息的收集和獲取，電力企業(yè)的營銷管理模式通常將業(yè)務(wù)作為導(dǎo)向，但是處于大數(shù)據(jù)的環(huán)境中，這種營銷模式以及無法與企業(yè)的發(fā)展保持同步，用電企業(yè)沒有從主觀上想要了解用戶的需求，也沒有意識到了解客戶需求對于企業(yè)發(fā)展的重要意義，電力行業(yè)中營銷工作質(zhì)量并不高，無法贏得用戶的好評。為了改善這樣的營銷現(xiàn)狀，企業(yè)要積極引入大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的細致分析，將此作為依據(jù)和基礎(chǔ)來確定行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃和策略，保證規(guī)劃的科學(xué)性和可行性。促進企業(yè)在市場中占有更大的份額，推進企業(yè)的進一步發(fā)展。電力企業(yè)在營銷工作中，要充分利用大數(shù)據(jù)來判斷客戶的消費行為習(xí)慣，進而擴展企業(yè)的業(yè)務(wù)范疇，開辟市場，實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟效益的提升。

2.4基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力負荷預(yù)測

根據(jù)預(yù)測時間的不同，可以將電力負荷預(yù)測劃分為近期預(yù)測（2周以內(nèi)）、短期預(yù)測（1-2年）、中期預(yù)測（3-6年）和長期預(yù)測（7年以上）等種類。傳統(tǒng)上，通常采用趨勢外推法、時間序列法、回歸分析法等統(tǒng)計分析模型開展此項工作，這些方法對變化較平穩(wěn)用電力負荷數(shù)據(jù)的預(yù)測效果較好，但由于其非線性分析能力不足，因此對非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測效果較差。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法在電力負荷預(yù)測中得到越來越廣泛的應(yīng)用，也取得了較好的預(yù)測效果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用電負荷預(yù)測可分為三部分，一是模型輸入，二是預(yù)測模型，三是預(yù)測結(jié)果。其中模型輸入主要為用戶分析步驟得到的特征量，同時引入歷史數(shù)據(jù)等。建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的主要工作有模型網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)計、神經(jīng)元數(shù)目確定、初始權(quán)重設(shè)置、學(xué)習(xí)速率選取等。使用層數(shù)更多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提升模型的性能，但也在一定程度上降低了模型訓(xùn)練和使用的效率，通常包含輸入層、隱含層和輸出層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型即可滿足預(yù)測需求。

結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍的不斷拓展，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)水平持續(xù)提升，在供電企業(yè)的營銷工作中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，一方面推進了企業(yè)營銷工作理念的更新，另一方面為企業(yè)的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。

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