大數據技術在電力營銷管理中運用分析

摘要：本文著眼于大數據技術在電力營銷管理領域的應用背景，強調了大數據技術在電力營銷管理中的應用價值。從用戶畫像的精準營銷、數據驅動的用戶行為分析、數據采集與監控的電力供應鏈優化管理、智能客服系統的用戶體驗優化等方面，著重闡述了電力營銷管理中大數據技術的具體應用，探討大數據在電力營銷管理中的主要應用場景，旨在為電力營銷管理方法策略的更新提供參考。

關鍵詞：大數據技術；電力營銷管理；精準營銷；用戶畫像；行為分析

DOI：10.12433/zgkjtz.20250241

隨著大數據技術的進步及其在電力行業的應用，電力營銷管理的改革步伐得以加快。得益于大數據技術的支撐，電力企業能夠全面收集并深入分析用戶的用電數據，從而精確掌握用戶需求，為制定更加精準、科學合理的電力營銷策略和服務方案提供有力依據。

一、研究背景

在大數據、人工智能、云計算、5G等新技術高速發展、廣泛應用的大背景下，數字化、智能化已然成為傳統電力行業轉型的主要方向，與之相對應的是，電力營銷成為各家角逐的重要戰場。基于能源結構轉型的深化推行，圍繞全國電力市場體系的完善構建，《關于加快建設全國統一電力市場體系的指導意見》《綠色現代數智供應鏈發展行動方案》等政策文件逐步頒布并廣泛應用，各個地區也將目光紛紛聚焦在“智能電網大數據平臺”“智能營業廳”“智能巡視”等領域。基于對大數據等先進技術的應用，推進電力營銷管理的轉型升級，深化數字化與智能化建設，成為當前電力企業改革與服務升級的重要舉措，是全行業實現提質增效、節能減排降耗的共識。實踐中，需要電力企業充分利用大數據技術、互聯網技術，著力打通用電營商環境的堵點，全面開啟數智化辦電新時代。

二、大數據技術在電力營銷管理中的應用價值

通過在現階段電力營銷管理中深入使用大數據技術，能夠為電力用戶提供針對性與差異性更為明顯、個性化水平更高的電力服務，形成多樣的市場營銷策略，促使精準營銷成為現實。期間，基于對用戶實際用電數據信息的全面提取與綜合分析，能夠將用戶群體劃分為多個不同的小群體，以此為參考落實有目標的市場營銷，明確電力營銷用戶目標，及時提供不同用戶所需要的服務。同時，在大數據技術的支持下，切實提煉用戶的現實需求，以此為參考，大規模、快速生產對應的電力產品，提供優質的電力服務，提高電力產品結構的靈活性水平，促使電力營銷更為精準，搭建并推行精準的電力營銷模式[1]。總體而言，在當前的電力營銷管理中，引入大數據技術具有極高的現實價值，是信息化背景下推動電力營銷管理轉型升級的重要舉措，在提高電力營銷精準性、針對性以及電力服務質量方面發揮著明顯作用，更好地維護了電力營銷活動的有效性以及開展的及時性，切實滿足人們對電力服務的要求。

三、電力營銷管理中大數據技術的具體應用探討

（一）基于用戶畫像的精準營銷

現階段，電力行業實際所面對著的市場競爭激烈程度愈發明顯，傳統營銷模式已然不再適用。想要促使電力企業在這樣的大背景下脫穎而出，需要重點關注營銷服務的升級。實踐中，依托大數據技術的應用，就能夠實現這一目標，促使精準電力營銷成為現實，提升電力營銷的針對性。通過在電力營銷管理中引入大數據技術，可以基于用戶畫像的生成與利用，形成精準營銷策略，實現對用戶行為以及需求特征的深入性挖掘，在此基礎上生成更具個性化的電力營銷方案，使得用戶對于電力營銷服務的滿意程度隨之提高，實現對電力企業市場競爭力以及營銷效率的提升。

在大數據技術的支持下，電力企業能夠在營銷管理期間，切實參考用戶畫像落實對市場的細分，將用戶整體劃分為多個、不同的群體，包括節能環保用戶、低能耗用戶、高能耗用戶等等。面向實際所劃分出的不同群體，電力企業能夠展開對差異性明顯的營銷策略的設定。例如，針對劃分出的節能環保用戶，電力企業可以在精準營銷的過程中著重落實對環保用電理念的宣傳，對于這一類型的用戶提供其更加感興趣的綠色能源產品，以此促使用戶的環保意識以及對于電力企業的品牌忠誠度隨之增大。針對劃分出的低能耗用戶，電力企業可以在精準營銷的過程中重點推廣能夠切實滿足這一類型用戶現實需求的增值服務，實現對其服務體驗以及滿意程度的增高。針對劃分出的高能耗用戶，電力企業可以在精準營銷的過程中重點實施對節能服務與產品的推薦，形成并面向這一類型的用戶提供節能節電建議以及用電優化方案。

依托對基于大數據的用戶畫像的充分利用，電力企業的個性化營銷成為現實。結合對大數據技術的充分應用，可以實現對用戶潛在需求以及消費傾向的針對性預測，在此基礎上實現精準推送與服務。例如，在用戶的用電設備發生故障問題后，在大數據技術的支持下，電力企業能夠迅速獲取相關故障信息，并以此為參考主動向用戶提供維修服務，實現對用戶服務體驗的提升。在用戶的用電量短時間內大幅提升的條件下，結合大數據技術的應用，可以自動向相應用戶推送節能節電建議，同時推薦相關節能產品與服務。通過在電力營銷管理中應用大數據技術，能夠更好生成個性化特點更加明顯的電力營銷方案及其服務，實現對不用用戶個性化、多樣化需求的充分滿足，促使用戶對于電力企業的黏性以及忠誠度隨之增強，逐步在社會、市場范圍內樹立起良好、優質的口碑與企業品牌形象。

（二）基于數據驅動的用戶行為分析

通過應用大數據技術，可以在電力營銷管理中全面收集、深入挖掘用戶的用電數據，以此為參考實施對用戶行為的分析，包括用戶的現實用電習慣、行為模式、消費偏向等等。實踐中，電力企業可以投放并應用多種智能化的數據采集終端，包括智能家居設備、智能電表等等，以此落實對用戶用電數據的全面收集，包括用電設備、用電時段、用電量等等。基于對數據分析工具與算法的合理使用，清晰、篩選、處理、分析對應數據信息，在這樣的背景下，電力企業可以在較短時間內更為精準的進行對用戶用電行為畫像的描繪。例如，使用大數據技術分析用戶用電的高峰時段以及低谷時段，以此實現對用戶用電需求、作息規律的確定，進一步分析用戶用電設備，實現對設備使用情況、能源消耗情況的精準了解[2]。

參考用戶行為分析細分市場，能夠依照不同用戶群體的行為特征、需求模式，將市場細分為多個細分市場。對不同用戶群體的差異性、相通性展開分析與識別，是市場細分的核心內容，可以為電力企業形成更多的營銷策略與服務方案提供有力支持。在電力企業的實踐中，可以通過對用戶用電行為的分析，將用戶劃分為不同類型，以此為基礎展開具有明顯內容差異的營銷管理。例如，使用大數據技術分析用戶用電行為，將用戶整體群體劃分出低能耗用戶群體以及高能耗用戶群體。其中，面向低能耗用戶群體，提供個性化水平更高的用電建議與服務，進一步支持對應類型用戶實際用電效率以及服務滿意度的提高；面向高能耗用戶群體，設定并推行節電獎勵計劃，以此鼓勵這一類型的群體將電力使用行為盡可能聚集在低谷時段，以此實現對電網負荷平衡性的有效維護。在此基礎上，通過大數據技術對電力用戶用電行為的實時性監測、反饋，電力企業可以更加靈活地對電力營銷策略進行動態調整，以此進一步提高電力營銷活動的實效性與實時性。

（三）基于數據采集與監控的電力供應鏈優化管理

數據的精準采集以及實時性監控，為電力供應鏈優化管理的實施提供有力支持。通過應用大數據技術，電力企業可以完成對智能電網的構建，在此基礎上全覆蓋監控發電廠、變電站、輸電線路以及用電用戶端，對于所產生的海量運行數據進行實時性獲取，包括電力用戶的用電負荷數據、電力傳輸期間的損耗數據、實時性電力生產輸出數據等等[3]。同時，依托對大數據技術、數據分析工具的充分利用，電力企業可以全面分析、掌握整個電力供應鏈的現實運行狀態，并以此為參考進行動態調節。例如，某一地區若是存在用電需求在短時間內明顯增加的情況時，智能電網系統可以迅速把握實際情況，并實施對電力分配的自動化調節，促使電網始終穩定運行，切實滿足電力用戶的用電需求。

需求預測是電力供應鏈優化管理中需要完成的重要工作內容，結合對大數據技術的引入，電力企業可以完成對電力市場現實需求變化的精準預測，綜合分析包含地方經濟活動數據、氣象數據、歷史用電數據等項目在內的多維數據，實現對復雜的電力需求預測模型的構建，以此為參考落實對地方未來一段時間內電力需求變化趨勢的分析與預判。從這一角度來看，通過在電力營銷管理中應用大數據技術，能夠為電力企業優化設定未來電力生產計劃提供更多有價值的參考，也可以為電力調度安排、庫存管理、電力采購等工作的優化推行作出指導，降低電力供需失衡問題的發生可能性，有效規避電力資源浪費、供電緊張等異常現象的出現。

同時，資源優化配置也是電力供應鏈優化管理中需要完成的重要工作內容，應用大數據技術，電力企業的資源管理工作能夠進一步朝著精細化的方向發展。深入、綜合分析來源于不同環節的運行數據，電力企業可以迅速識別出在當前資源配置工作中所面對著的瓶頸、存在著的現實問題，以此為切入點落實對發電設備運行效率的提高，避免在現實的輸電過程中產生更大量的電能浪費，推動配電系統運行可靠性的增強[4]。例如，基于對發電設備實際運行數據的綜合分析，電力企業可以順勢完成對高度可行的設備維修與保養方案的編制，以此降低設備故障問題的發生可能性，防止停電、電力供應中斷等會對電力服務產生明顯負面影響的問題頻繁出現。綜合分析輸電線路的電力損耗數據，電力企業能夠隨之落實對線路布局、負荷分配的優化，以此實現對電力傳輸期間所產生能量損失的有效控制與降低。

（四）基于智能客服系統的用戶體驗優化

大數據時代背景下，電力行業的客戶服務模式也發生了較為明顯的變化，通過應用大數據等先進信息技術、智能技術，能夠構建起智能客服系統，促使電力服務效率水平得到進一步提高，實現對用戶體驗的更好優化。在大數據技術、人工智能算法的支持下，智能客服系統可以在運行期間自動完成對不同用戶實際需求的精準識別，同時落實個性化的服務響應，由此推動電力企業服務升級，提升用戶滿意度。

對于智能客服系統而言，其中融合了機器學習、自然語言處理等多樣性的先進技術，可以在運行中自動理解用戶的詢問，并迅速做出針對性應答。相比于傳統客戶服務模式，這種基于智能客服系統的服務模式，可以及時、準確地響應不同用戶所提出的差異性、個性化問題。通過學習、分析海量用戶數據，實現對用戶詢問意圖的迅速理解，并迅速生成準確的回答。例如，在用戶詢問電費賬單方面的問題時，智能客服系統能夠切實參考對應用戶所提供的信息數據，自動在綜合數據庫內實施對相關數據的迅速查找，反饋給用戶，提供更為詳細的解釋與合理的用電建議，縮短用戶獲取電力服務的等待時間，提高電力服務效率，助推電力營銷管理的升級。同時，智能客服系統還可以通過數據分析、用戶畫像，自動面向不同用戶提供差異性的電力服務與問題解決方案。例如，智能客服系統可以依托大數據技術，自動提取習慣在高峰時段用電的用戶信息，并自動、主動的向其推送節電建議、用電的優化方案等；依托大數據采集與分析，智能客服系統可以精準定位有特殊用電需求的用戶，并參考用戶畫像、需求預測結果，主動向其推薦合適的電力服務與產品，實現對用戶個性化用電需求的切實滿足，將傳統的被動服務轉變為主動服務，進一步提升用戶對于電力服務的滿意程度[5]。

在電力營銷管理中深化應用數字化、智能化技術，能夠促使電力服務的“人機結合”成為現實。期間，充分發揮出大數據技術的應用優勢與特點，將用戶需求設定為基本服務導向，搭建并推行“互聯網+電力營銷”的智慧服務模式，依托大數據技術、人工智能技術綜合、全面、科學分析電力用戶的用電量、電費回收率、售電價格、負荷率等數據，并以此為參考及時制訂對差異化電力服務產品實施策略、價格策略、促銷策略，切實將有限的資源更為精準地提供給最優用戶。應用大數據技術以及數智化設備，常態化挖掘電力營銷業務場景，并將其與員工的績效考核有機結合，以此促使電力企業員工的數智化營銷服務能力隨之提高，實現多維立體電力營銷模式的構建與實施，加速推進電力營銷管理工作的轉型升級。

參考文獻：

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[3]王彥龍，劉忠堂，宋醒亞，等.基于大數據背景的電力營銷管理創新策略[J].今日財富，2024（20）：11-13.

[4]馬娟.大數據環境下電力營銷管理創新的實踐研究[A].//第四屆電力工程與技術學術交流會議論文集[C].廣東省國科電力科學研究院，廣東省國科電力科學研究院，2023：2.

[5]屠巖，王欣.基于大數據分析的電力營銷信息管理系統參數自動配置方法[J].自動化技術與應用，2023，42（07）：140-143.

（作者單位：國網河北省電力有限公司信息通信分公司）