姚以妙

（国网上海市电力公司浦东供电公司）

0 引言

在大数据时代，电力营销面临着信息化的挑战和机遇。随着大数据技术的不断发展，电力企业可以通过深度挖掘和分析用户数据，了解用户需求和行为特征，从而精准定位目标市场。建立完善的信息化系统，实现电力产品的在线销售和服务，能够提高用户满意度。同时，电力企业还可以利用社交媒体和其他数字渠道，与用户进行互动和沟通，提升品牌形象和市场影响力。然而，在追求信息化的过程中，电力企业也应加强数据安全和隐私保护，确保用户数据的合法使用。本文将探析电力营销信息化路径，为电力企业实现可持续发展提供重要的思路和建议。

1 大数据背景下电力营销信息化的必要性分析

1.1 满足更高的客户要求

差异化营销一直是市场营销领域的重要板块，但实际应用中很难达到预期效果。这主要是因为客户信息多样且杂乱，传统的信息管理方法无法有效处理，导致个性化营销一直停留在理论层面。在大数据背景下，解决了制约差异化营销的重要信息处理问题。电力企业可以通过记录电力消费、收集投诉建议和电话咨询等方式获取客户基本资料，并利用大数据平台分析客户档案，主要包括消费习惯、偏好和敏感标签等，进而描绘出客户画像，实施有针对性的电力营销服务，提升客户体验。这一创新的方法为电力企业在差异化营销方面带来了新的机遇和挑战。

1.2 降低电费回收的风险

电力企业在电费回收方面面临着一定的风险和挑战。传统的风险评估方法只能依靠外部信息来判断用户立户前的电力信用等级，这存在一定的不确定性。然而，在大数据时代，电力企业可以借助大数据平台来更准确地评估电费回收的风险。通过分析客户的信息档案，包括承担电费的能力和偿还意愿等因素，可以更加细致地判断客户的真实电力信用等级。这种定性与定量相结合的评估方法能够有效降低客户拒还的风险，保障企业的经济收益。因此，电力企业应充分利用大数据平台，借助数据分析技术，提升电费回收的效率和准确性，实现可持续发展。

1.3 提高电负荷预测的准确性

电力负荷是指电力系统在同一时刻所需的总电功率，即电力用户向电力系统取用的电力总和，受电力用户用电性质的影响，用电负荷还可分为企业与农业负荷两种形式，其中企业负荷还需要结合企业的规模以及用电特点等进行进一步的细分。传统方法需要得到电力用户的历史数据，并计算得出用电规律以此得到预测结果。但是现今社会的发展使得各行各业的用电量特征出现明显差异，进而造成传统预测方法无法得出准确数据，并且预测难度较大。对此，需要基于大数据平台优化用电电荷预测方法，以期降低预测工作难度与工作量，提高预测精度与效率［1］。

2 电力营销工作存在的信息化管理的问题

2.1 用户需求不断增加

首先，用户需求多样化。随着社会的进步，用户对电力产品和服务的需求越来越多样化。不同行业、不同用户对电力的需求有所差异，例如，工业用户对电力的稳定性和可靠性要求较高，而居民用户则更关注电费的合理性和便捷的用电方式。电力企业需要通过信息化管理系统，准确了解用户需求，提供个性化的产品和服务。其次，用户需求变化快速。现今用户对电力产品和服务的需求也在不断变化。例如，随着新能源的发展，用户对可再生能源的需求逐渐增加。电力企业需要通过信息化管理系统，及时了解用户需求的变化，并快速调整和优化产品和服务。

2.2 供电调配的跨度较大问题

供电调配的跨度涉及到不同地区、不同行业、不同用户的用电需求。不同地区的用电需求存在差异，例如，城市地区的用电需求较大，而农村地区的用电需求相对较小。不同行业的用电需求也不同，例如，工业用户的用电需求较大，而居民用户的用电需求相对较小。

2.3 监督管理存在不到位问题

从部分电力企业的监管工作中能够看出，存在部分监督机制不完善的情况。监督部门对电力企业的信息化管理工作缺乏有效的监督和评估，导致企业在信息化管理中存在不规范、不合理的行为。同时，部分企业还存在数据安全风险问题。由于信息化管理涉及到大量用户数据和企业内部数据的存储和传输，如果企业在用电户立户前业扩全流程时限管控不到位，就是导致信息量增多，影响信息处理时效。如果企业在用电户立户后档案以及数据管理方面的投入不足，就会面临数据泄露、数据丢失等风险。另外，在电力营销工作中还存在信息共享不畅的问题，不同部门之间信息共享不畅，导致信息化管理工作的协同性和效率不高［2］。

3 电力营销工作中信息化管理的优化方法

3.1 建立大数据使用平台

首先，电力企业需要采用多种不同的大数据处理技术。这些技术包括内存计算、分布式计算和流处理等，它们各有不同的特点和应用场景。内存计算技术主要用于高效读取和实时数据处理，可以实现用电户立户前的业扩全流程时限管控。而分布式计算技术适用于大规模数据分析，流处理技术则可以实现对实时数据的处理而不影响效率，主要用户立户后档案管理及数据应用方面。其次，电力企业需要对收集到的大量数据进行汇总和划分，以提高分析和计算的效率。通过建立大数据平台的调度模块，可以对数据进行分配，并在平台中实现查询、统计、分析等功能的剥离，以建立电力企业所需的智能应用层。通过查询和统计功能，营销人员可以了解用户的用电数据，并挖掘数据中蕴含的信息［3］。

3.2 建立大数据服务系统

随着互联网和大数据技术的发展，电力企业建立起大数据服务系统对用电户立户工作的管理具有重要意义。电力企业根据客户区域人口数据和历史用电规律，利用大数据服务系统对各区域未来一段时间内可能新增的用电户数量进行预测，并按照预测结果提前安排人力资源部署。系统同时设定每个环节的时限标准，实时监控各环节处理进度，一旦发现某个环节处理时间超标，系统将自动发送通知，协调相关部门进行调整，以保证全流程顺利进行。立户后，客户各项资料如个人信息、用电设备参数等将通过大数据服务系统进行统一记录与管理。系统还可以根据客户资料，为不同客户群体定制化推送节能提示，或根据区域总体负荷状况进行动态限电策略的制定。此外，系统收集和存储的大量客户数据，还可以用于分析客户用电行为规律，为电力企业提供参考依据制定更科学的定价政策或推出更符合客户需求的差异化产品。通过建立大数据服务系统的支持，电力企业能够实现用电户全生命周期管理的自动化和智能化［4］。

3.3 建立智能营销服务系统

为了提高电力营销工作的效率和效果，电力企业需要建立一个更全面的电力企业服务体系。这个体系应在大数据的基础上，建立智能营销服务系统。该系统可以通过大数据平台来开展针对性的服务。其中，最重要的服务场景可被分为两个方面。

在电力营销业务审批之后，应对流程进行简单化，将信息和数据传递到营销系统平台中，从而使得移动作业能进行自动对接。工作人员可通过平台来进行审批，再将信息反馈给移动终端设备，随时了解审批的进度。其次，是APP中的应用场景，现阶段主要应用的APP大多为网上国网арр3.0版，改APP可以对用电户立户流程时限进行管控。国网арр3.0版可以实时监测各个立户环节的处理进度，一旦发现某个环节处理时间超过限定时限，系统将自动发送提醒，协助相关部门进行调整，保证全流程顺利进行。此外，国网арр3.0版可以实现用电户个人中心，客户所有资料如联系方式、用电设备参数等都可以录入系统并实时更新，方便查询与管理。国网арр3.0版收集和存储的大量客户资料，可以用于分析客户用电行为规律，为定价政策和产品研发提供参考；同时也可以根据客户特征主动推送定制的节能指导或优惠信息，提升客户粘性。还支持客户通过APP进行在线申请，填写表单，上传材料等一系列立户流程，大大提升立户便利性。综上通过以APP为主的技术支持，电力企业可以实现用电户全生命周期的智能管理，从而提升服务效率，满足客户个性化需求，助力企业提升用户黏性和市场占有率。该系统有效融合了互联网思维和人工智能技术，为电力企业提供了全新的智能营销手段［5］。

4 电力营销大数据平台的职能分析

4.1 对客户的服务极性进行调查分析

在信息技术的背景下，电力企业还可以通过数据挖掘和分析，了解用未立户户用电行为和需求的变化趋势，以及不同用户群体的用电特点和需求。通过对这些数据的深入分析，电力企业可以根据用户的用电需求和习惯，提供个性化的用电服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。同时，电力企业还可以通过信息技术手段，参考已经立户用户的档案，建立用户画像，了解用户的基本信息、用电习惯、用电偏好等，从而更好地为用户提供精准的用电服务。例如，对于高峰用电时段较多的用户，可以提供用电峰谷分时计价服务，以鼓励用户在用电高峰时段减少用电，从而降低用电成本。

4.2 对电费的回收风险进行深入评估

定性分析：通过对已经立户的电力用户基本信息、用电行为、历史信用记录等进行综合分析，了解用户的信用状况和还款意愿。例如，可以通过用户的历史用电量和用电时段，了解用户的用电习惯和生活方式；通过用户的信用记录和历史还款情况，了解用户的还款意愿和信用等级等，以此方式判断用户的电费回收风险。定量分析：通过建立电费回收风险评估模型，通过分析已经立户用户的档案，对其电费回收风险进行量化评估。评估模型可以基于机器学习算法、数据挖掘技术等，通过对大量数据的分析和学习，得出用户的电费回收风险评分。评分可以分为多个等级，例如高风险、中风险、低风险等，以帮助电力企业更好地识别和管理电费回收风险。通过以上的措施，电力企业可以充分利用大数据技术，评估电费回收风险，提高电费回收效率和效果，为用户提供更好的服务［6］。

4.3 对用电的负荷情况进行统计

利用大数据平台，可以获取和整合各种数据源，包括天气数据、经济数据、行业数据、用户数据等，从而更全面地了解电力负荷的影响因素。通过对这些数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而提高负荷预测的准确性。

5 建设效果

将所提方法应用到某地电力企业的营销经营管理中，充分深入大数据以及信息技术，对立户前后的用电用户信息进行记录与管理，在6个月的应用过程促使当地的供电服务质量呈现快速发展。2022年年底全面应用该方法的地区电量超过10亿kW·h，与2021年相比增长11.2%。由此证明，所提方法在该地区应用可使其供电企业的整体服务水平得到明显提高。除此之外，借助先进的管理技术，可以使电力企业更加适应市场的变化以及客户的需求，能够更好管理立户前后的用电用户数据档案，为后续工作提供数据基础［7］。

6 结束语

综上所述，借助大数据技术可有效提高电力营销管理质量与效率，降低电力工作人员的工作复杂度。用户用电数据档案的越来越多，同时档案种类也在不断细化，原有的管理方法较为复杂，已经不适应现阶段的电力工作，因此借助大数据技术对其在电力企业中的应用进行分析，明确该技术的应用方法与效果，以期为相关电力企业发展转型与数字化建设提供参考帮助。