基于大數據技術的電力營銷策略研究

何佳松

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

關鍵詞：大數據;電力營銷;策略

引言

隨著大數據技術的迅猛發展，其在各行各業中的應用越來越廣泛、深入，在提高生產生活效率的同時，也推動了社會進步。電力行業是我國重要的基礎性、支柱性產業，在國民經濟中占有舉足輕重的地位。在電力行業運營的過程中，產生了大量的數據，這些數據具有數量大、關系復雜等顯著特點，適合大數據技術的深入應用。大數據技術在電力行業的各個環節，特別是電力營銷中的應用，可以為相關策略的制定提供有力支撐，符合該行業的智能化、現代化發展方向，也符合廣大電力用戶的現實需求。

1電力營銷中應用大數據的意義

在現代社會中，人們的生活方式逐漸發生了改變，電視等傳統形式的媒體在人們生活中的作用明顯削弱，傳統形式廣告所發揮的宣傳作用也顯著降低。在大數據的環境中，呈現出眾多的廣告傳播新模式，使公眾了解電力企業的途徑得到了有效的拓展，促進了電力企業不同部門之間的高效合作。用戶在感受到電力企業營銷所提供便利條件的同時，對于電力企業的滿意度也逐步提升。從電力企業層面分析，在引入大數據技術以后，其一可為政府部門提供復工復產數據，及時掌握各行業的復工趨勢，為政府經濟調整提供依據;其二為企業調整戰略方向提供了科學合理數據支撐;其三為提升優質服務，打造“客戶導向型”的服務理念提供了保證;其四可精準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用水平。做到快速、精準定位存在“違約用電、竊電”嫌疑用戶，和進行智能預警通告、用電檢查跟蹤管理的目的，提升了反竊目標命中率、現場查處效率。有效提高竊電識別準確率，降低線損，為公司挽回經濟損失，提升企業效益。最終為優化營商環境、提升客戶滿意度、提升公司品牌形象的打下堅實的基礎。

2大數據技術的電力營銷策略

2.1創新營銷管理途徑

電力企業營銷管理工作的實施，為了獲得更理想的效果必須創新營銷途徑，利用大數據技術加強營銷管理多樣性。建議電力企業重點展開技術營銷，市場銷售的大環境下電力產品市場競爭力需要通過創新來達到提升的目的，而且還能夠達到電力市場發展、國家電力生產的根本需求。所以，今后我國電力行業的發展，可重點落實生產技術營銷，強化電力企業產品質量，優化企業內部生產環境，為廣大客戶提供高質量的技術服務，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合，電力企業編制多種營銷規劃，以市場發展需求為依據科學選擇，使營銷管理優勢發揮到最大。采集數據時電力企業便可利用大數據技術剖析市場需求，為編制營銷方案提供可參考的依據。

2.2基于大數據技術的電力用戶分析

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。基于大數據技術的電力用戶分析可以將電力用戶數據的特點與大數據技術的優勢相結合，充分挖掘海量復雜數據的內在聯系。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。傳統上，根據用電模式、電壓級別等的不同對電力用戶進行區分。根據用電模式的不同，可以分為居民用電、商業用電、工業用電等，相應地，不同用電模式用戶的電壓級別也不同。采用大數據技術對用戶數據進行分析，可以以用戶自身行為特點為依據，通過可視化曲線查看各數據的差異，結合聚類分析等科學計算方法實現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、文化和經濟狀況、國家行為等。其中，法定節假日、規章制度等因素具有較強的確定性，在開展大數據分析的過程中可以人為設定相關條件，實現相關數據的準確篩選，確保數據的代表性，提升分析結果的針對性。自然因素分為兩種，一種如季節變化等具有較強的規律性，人們的用電行為隨著這種變化而發生相應的改變;另一種如地震、海嘯等偶然、突發自然災害，在應對各類災害的過程中，用電量也會發生顯著變化。針對第一種自然因素，可以在大數據分析中考慮環境變化信息，得出規律性變化對用戶用電行為的影響;針對第二種自然災害，可以在大數據分析過程中考慮各類預報預警信息，結合對應地區歷史用電數據，形成具有參考價值的分析結果。

2.3拓展產品和市場

電力營銷和其他行業存在明顯的差異性，以往的電力企業營銷處于壟斷的背景下，因此，企業沒有積極開展市場的調查，并不關注信息的收集和獲取，電力企業的營銷管理模式通常將業務作為導向，但是處于大數據的環境中，這種營銷模式以及無法與企業的發展保持同步，用電企業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發展的重要意義，電力行業中營銷工作質量并不高，無法贏得用戶的好評。為了改善這樣的營銷現狀，企業要積極引入大數據來實現數據的細致分析，將此作為依據和基礎來確定行業的發展規劃和策略，保證規劃的科學性和可行性。促進企業在市場中占有更大的份額，推進企業的進一步發展。電力企業在營銷工作中，要充分利用大數據來判斷客戶的消費行為習慣，進而擴展企業的業務范疇，開辟市場，實現企業經濟效益的提升。

2.4基于大數據技術的電力負荷預測

根據預測時間的不同，可以將電力負荷預測劃分為近期預測（2周以內）、短期預測（1-2年）、中期預測（3-6年）和長期預測（7年以上）等種類。傳統上，通常采用趨勢外推法、時間序列法、回歸分析法等統計分析模型開展此項工作，這些方法對變化較平穩用電力負荷數據的預測效果較好，但由于其非線性分析能力不足，因此對非平穩時間序列數據的預測效果較差。隨著大數據技術的發展，人工神經網絡等智能算法在電力負荷預測中得到越來越廣泛的應用，也取得了較好的預測效果。基于人工神經網絡的用電負荷預測可分為三部分，一是模型輸入，二是預測模型，三是預測結果。其中模型輸入主要為用戶分析步驟得到的特征量，同時引入歷史數據等。建立人工神經網絡預測模型的主要工作有模型網絡層數設計、神經元數目確定、初始權重設置、學習速率選取等。使用層數更多的神經網絡可以提升模型的性能，但也在一定程度上降低了模型訓練和使用的效率，通常包含輸入層、隱含層和輸出層的三層神經網絡模型即可滿足預測需求。

結束語

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。

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