电力改革背景下以大数据为基础的营销策略研究

李艺博

（国网泰安供电公司，山东 泰安 271000）

1 电力营销现状及发展策略

1.1 现有电力营销的内容和特点

国家电网公司完成“三集五大”体系改革后，设立了电能管理中心、电费核算中心以及客户服务中心。它的主要职能是进行市场需求预测与管理、业务规划、市场策划、电能计量、电费收缴、报装业务管理、电力销售、合同管理、公共关系、企业形象设计、新技术开发以及客户服务等。国内电力市场一直属于卖方市场，虽然电力企业有着绝对优势，但由于政策因素的影响，供电企业的电费收缴难以得到保障。例如，一些大型转变用户和重点用户，很难通过停止供电来催缴电费。此外，电力营销部门的日常工作主要集中在抄表、电费核算以及电费收缴等方面，无法充分发挥市场开拓等其他工作在电力营销中的作用，不利于电力营销工作的开展[1]。

1.2 新环境下电力营销发展策略

1.2.1 创新电力营销管理模式

随着电力改革的不断深化和“大营销体系”的不断完善，电力营销管理模式应当不断创新，形成以市场为主导，以客户潜在需求和服务改善为电力企业核心竞争力，实现市场范围的拓展和经济效益的提升。

1.2.2 提高服务质量，提升营销方式的有效性

电力营销的关键在于服务质量。然而，目前很多营销人员并未树立服务至上、客户至上的服务理念，营销手段陈旧，没有主动开展客户关系建设，无法为客户提供个性化服务。因此，需提高业务办理效率，为客户提供更优质的服务。

2 大数据分析

随着大数据技术的发展，将其应用到社会各个领域已成为一种趋势。通过数据的采集、分析和使用，可以从庞大而繁杂的数据中挖掘出更有价值的信息。在电力工业领域，随着信息通信技术的应用，电力数据急剧增加，电力大数据已经成为电力工业必然的发展趋势。电力大数据涵盖范围极广，涉及从发电到用电的所有环节，且呈现出种类多、数量大、更新速度快的特点。充分挖掘电力大数据，对于促进电力能源结构化和提升电网运营水平具有非常重要的意义。目前，国外的电力大数据应用主要包括两种模式。第一，通过电力大数据为电力企业运行提供信息支持，通过深入挖掘电力大数据，分析用户的消费特征，从而对电力需求形成准确预测；第二，构建以电力为核心的能源数据综合服务平台，通过对电力供给、消费等数据的综合分析，为电力企业提供数据支持。通过对不同类型用户的数据分析，制定更合理的能源管理方案，实现节能降费、提高企业经济效益的目的。

国家出台电力体制改革九号文件和相关政策文件后，开放售电侧供给，成立独立电力交易平台，加剧了电力行业竞争。对于国家电网企业新成立的售电公司，“电力大数据”是一笔巨大而宝贵的财富。如何促进电力大数据有效开发和利用，提高电力企业核心竞争力，促进电力企业健康发展，是当前电力企业发展的重要课题[2]。

3 基于大数据的营销策略

3.1 用户能耗分析及用电优化

电网改造后，用户的用电数据可以通过互联网实时传送到数据库，形成的电力大数据可以为用户用电方案优化提供有效支持。具有在线远程集抄功能的智能电表，可以及时了解用户的电能质量状态，从而实现对故障信息的实时检测和及时处理，保障用户的用电安全。通过整理和分析电力大数据，不仅可以根据不同行业的用电特性为重点客户提供个性化服务，而且可以根据用户需求和自身资源进行能耗分析，优化用户用电成本，提高电能利用效率[3]。

目前，工业用电实行的是两部制电价，即基本电价与峰谷平电价，同时结合功率因素进行电费调节。结合用户的用电需求与周期、变压器的运行成本以及投资成本进行最优方案设计，确定变压器台数和容量；按照力调功率电费赏罚方式和用户的历史力调电费数据，基于无功补偿投资分析进行设计方案优化，提高其功率因素，改善电能质量。通过对用户的历史电费数据中峰谷平时段的最大需求量、用电量、力调功率以及电费关系等指标进行分析和深入挖掘，为大客户设计用电优化方案，鼓励大客户在保证生产任务的前提下错峰用电，节约用电成本。对用电设备的电能质量进行在线监测，对三相不平衡、谐波、失流、失压等指标设置阈值预警。对超过预警值的情况，要及时采取措施保障客户的用电安全。基于智能算法的大数据分析，可以预测未来几年的电力负荷量，提前预留变压器裕度并做好优化预案，以满足客户用电量增长的长期需求。根据不同行业分析用户用电情况，统计不同行业的典型负荷曲线，然后对比具体用户，对变化曲线不一致的客户提出不同的优化方案，提升其用电效益[4]。

3.2 用电信息信用体系服务

评定电力客户的信用等级评价指标，首先采用主成分分析法筛选主要评价指标，然后再采用层次分析法确定指标权重，进而评定电力客户的信用等级。随着电力大数据的不断丰富，电力客户信用等级评定指标的选取方法更为完善。指标选取时，要充分考虑不同行业的实际情况，结合电力大客户的财务指标、信用指标等选取合适的指标。部分企业构建层次分析法模型进行信用等级评价，以评价结果为目标值，通过BP神经训练形成神经网络，然后将指标代入计算电力大客户的信用等级。这种方式可以有效简化电力大客户的信用评级过程。具体地，通过网络可以将电力客户的信用等级分为5级，然后根据信用等级不同，给予不同的调度优先政策、电量优惠或者后付费等优惠措施。根据电力客户的实际情况，供电企业可以制定不同的奖惩措施，促进电力客户维护和提高其信用等级，不仅可以降低电费收缴风险，而且可以提升供电企业服务质量[5]。

3.3 大数据下的优质服务

应用电力大数据不仅可以帮助电力企业根据不同类型客户提供个性化优质服务，还可以为电力企业随时以最有效的接触点对客户进行营销，实现营销的精细化。供电企业可以采用创新的营销方式，如建立积分兑换体系、提供个性化服务等，以满足不同客户的预期，提高客户满意度和企业的知名度。

3.3.1 积分兑换体系

积分制在商品市场营销中应用非常广泛，供电企业可以根据客户的用电量、入网时间、信用等级、功率因素、利润贡献率以及无功补偿量等多个指标数据设置不同的积分，累计一定积分可以享受不同的VIP服务。在提供VIP增值服务时，要充分考虑客户需求，可以对客户提供员工用电知识培训、用电设备实验、政策信息支持、大客户专属代表服务等，以形式多样的服务和优惠政策更好地满足客户的潜在需求。

3.3.2 个性化服务

大量的现代市场营销案例证明，企业营销收益符合“二八定律”，即20%的客户为企业提供80%的营销收益。电力企业也是如此。基于电力大数据，电力企业可以对重点客户和大型客户提供创新型的个性化服务，充分考虑客户的潜在需求和实际利益，不断增强用户忠诚度，进而提高市场份额。

4 结 论

随着电力体制改革的推进和售电侧供给的开放，传统电力营销必然会面临巨大挑战，而在激烈的市场竞争中，国家电网企业的电力大数据必然成为其抢占市场的优势因素之一。本文基于电力大数据与营销策略的结合，深入研究了新常态下的电力营销策略，提出了大数据背景下用户能耗分析、用电优化、用户信用等级体系服务以及个性化优质服务等营销策略，对提高电力企业营销能力和竞争能力具有重要的现实意义。