電力營銷管理的研究

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摘要：文章探討了如何借助大數據技術制定相應的管理制度，借此來彌補當前電力營銷服務缺陷，希望為基于大數據技術下的電力營銷管理工作的開展提供理論參考。

關鍵詞：大數據技術；電力營銷；管理

1大數據技術功能分析

大數據技術是近代出現的先進技術，其與互聯網環境有緊密聯系，此項技術的主要功能有數據收集功能、數據深度學習功能、數據深度挖掘功能。（1）數據收集功能。大數據技術是一種以數據為核心的技術，但其與以往的數據技術不同。大數據技術對于數據的收集能力十分優異，可以在同一時間內收集海量不同類型的數據，并將這些數據保存到數據庫當中。在現代互聯網背景下，網絡用戶數量很多，且信息產生、傳輸速度極快，大數據技術表現出較高的適用性，因此目前在很多領域當中都有應用。此外，為了支撐大數據技術的數據收集功能運作，在設計當中，必須建立數據儲存庫，對此本文建議采用云數據庫，因為云數據庫的容量幾乎“無限”，與大數據海量數據收集功能相匹配［1］。（2）數據深度學習功能。在數據收集功能的基礎上，大數據技術會對每一個進入數據庫的數據信息進行分析，得到相應的數據信息特征，這些信息特征將會被記錄，成為大數據技術系統的“知識”。在此條件下，大數據技術在應用當中，如果接觸到與儲存知識具有相同或者高相似度的信息時，其就可以自行識別信息內涵，為信息來源提供功能服務。由此可見，大數據技術具有智能化特征，可以自動對信息進行識別。此外，信息特征記錄功能主要由被稱為“知識庫”的數據庫來實現，此數據庫不建議采用云數據庫來建設，因為云數據庫保存的信息本質上存在公開信，而大數據“知識”一般屬于隱秘信息。（3）數據深度挖掘功能。大數據技術除了會記錄信息特征以外，還會依照特征挖掘不同信息之間的邏輯關系，并演化其發展路徑，由此得出數據信息樹狀結構，例如在電力營銷中，用戶提出某項業務申請后，大數據技術會對用戶申請信息進行挖掘，了解用戶具有可能性的需求，并隨著業務項目的不斷開展，判斷所有可能性需求與用戶當前操作的關聯度，最終選擇關聯度最高的可能性需求為用戶實際需求。這一功能在現代技術水平下準確度超過95％，具備良好的應用價值。因為大數據技術的功能只針對數據，所以其通用性良好，可以在各個領域中應用。電力營銷在現代背景下，早已實現了互聯網運作模式，所以兩者具有較高匹配度。

2大數據電力營銷系統分析

2．1數據接口

為了實現數據收集功能，電力單位應當構建數據結構，確保數據可以被大數據技術收集。具體來說，在現代互聯網電力營銷運維模式下，電力單位可以以互聯網為數據載體，建設開放的數據接口，例如網頁客戶端、APP等。這些接口可以給用戶提供遠程線上功能服務，使用戶足不出戶地在任何有網絡的環境中辦理業務。而當用戶辦理業務時，就生成了相應的數據，此時這些數據將會通過網絡反饋到電力營銷中心處，那么只要電力營銷中心處具備數據儲存庫，就可以保存這些信息，由此就完成了數據收集。在此條件下，只要將大數據技術與數據庫相互連接，就形成了大數據的前端框架，為后續功能運作提供數據支撐［2］。

2．2數據調度功能

在數據深度學習功能下，大量信息將會被分類保存在知識庫中，這些信息可以直接被電力營銷工作人員所使用，為實現這一點，需要設計數據調度功能。數據調度功能的設計，一般需要以電力營銷服務體系為框架，設立相應的功能架構，例如針對抄核收，就需要設計地理信息定位功能、智能電表信息獲取功能等。通過這些功能，電力營銷工作人員可以對大數據知識庫中保存的信息進行調度。此處值得注意的是，地理信息定位功能、智能電表信息獲取功能的運作，同樣由大數據技術系統支撐，人工只是輸入功能指令而已，即人工在點擊功能按鈕后，大數據技術會自動將知識庫當中的地理信息、電表信息展示給人工。

2．3數據對應功能

上述分析中提到，大數據技術的數據挖掘功能會對信息之間的關聯度進行分析，從而得出信息的邏輯發展路線，此時就實現了數據對應功能。具體來說，在電力營銷網絡業務服務中會產生很多異構信息，且這些信息中可能存在虛假信息，真實性有待考量，那么為了保障異構信息的真實可靠，就必須對所有信息進行處理，而如果依靠人工來處理，是不可能滿足電力營銷業務處理效率要求的。而大數據技術的數據挖掘功能在同一時間可以收集與用戶相關的所有信息，并以用戶檔案庫信息為基礎，將用戶信息一一對應，同時也核實各項信息與檔案庫信息的一致性。

3實例大數據電力營銷服務系統應用

3．1實例概況

某電力單位成立時間較長，其早期主要采用人工模式來進行電力營銷，但在現代因為電力市場的改革，使得人工電力營銷體系受到了沖擊，無法滿足現代用戶需求，用戶流失量日益劇增。在此前提下，該電力單位清楚地認識到自身處境，所以開始著手建設互聯網電力營銷系統，并嘗試采用大數據技術來進行電力營銷管理工作，旨在通過大數據技術，使得互聯網電力營銷系統的服務水平提高，同時為企業經濟收益做出保障，避免以往普遍存在的電費收繳困難問題。本文在獲得該電力單位許可的條件下，以其為研究目標，觀察大數據技術在其電力營銷管理中的應用表現。

3．2實例大數據應用

本文主要圍繞實例電力單位的抄核收工作進行測試。在抄表過程中，通過大數據技術調出用戶電表位置的地理信息，依照地理信息得到電表搜集到的用戶用電信息，即周期內用電總量、用電頻率、用電峰值與低谷值時間信息等，將這些信息整合后，對照用戶分類信息，確認電費單價，簡單計算后得到用戶電價總額，此部分得到的電價不具備可靠性，需要通過后續處理來進行驗證。在核查過程中，將根據用戶電表所處區域，其他同類用戶的用電特征，對用戶用電總量、用電頻率、用電峰值與低谷值時間信息進行特征核實，即確認用戶用電表現是否正常，如果存在異常則可能存在竊電或被竊電行為，需要人工深入排查，而如果表現正常，則電價總額可以作為最終電價。在電費收繳過程中，因為現代電力單位推行智能電表，所以在確認用戶電表具體位置以及電價總額的條件下，直接對電表綁定的用戶賬戶進行確認，隨后扣除相應費用即可。

3．3測試方法與數據基礎

首先設立測試指標，即用戶總量、用戶滿意度、業務處理效率、工單作廢率。用戶總量代表該單位用戶數量變化，可反映出市場用戶在流失還是在增長；用戶滿意度為用戶評估結果，其真實性有待商榷，但具有參考價值，代表用戶是否滿意電力營銷服務，可反映服務水平；業務處理效率代表大數據技術是否可以優化服務體系；工單作廢率代表大數據技術是否可以提高信息真實可靠度。其次圍繞各指標統計該電力單位在應用大數據前后各三個月的數據，得到對照組、測試組兩組數據，并將兩組數據進行對比，根據對比結果可以證實大數據技術是否有效。

3．4結果分析

實例單位在應用大數據后，其各項指標的實際數值都得到了全面提高。由此可見，大數據技術在實際應用當中，具有良好表現。此外，因為用戶滿意度指標由用戶主導，且測試時間較短，所以真實性無法保障。在大數據技術應用下，其雖然增長但沒有超過半數，這種現象屬于正常現象。

4結語

本文主要對基于大數據的電力營銷管理進行了分析，證實了大數據技術與電力營銷工作之間存在較高匹配度，并結合實例，說明了大數據技術在實際工作中能有效提高工作效率。

參考文獻

［1］范逸欣．基于大數據的電力營銷管理創新研究［J］．現代營銷（下旬刊），2016（8）：25－26．

［2］張周國．基于大數據的電力營銷管理創新探究［J］．現代營銷（下旬刊），2018（4）：55．26

作者：蘇同厚 單位：國網安徽省電力有限公司懷遠縣供電公司