基于大数据技术的电力营销策略研究

贾小路

摘要：随着大数据技术的迅猛发展，其在各行各业中的应用越来越广泛、深入，在提高生产生活效率的同时，也推动了社会进步。电力行业是我国重要的基础性、支柱性产业，在国民经济中占有举足轻重的地位。在电力行业运营的过程中，产生了大量的数据，这些数据具有数量大、关系复杂等显著特点，适合大数据技术的深入应用。

关键词：大数据;电力营销

电力企业要想生存、发展，必须紧跟时代发展潮流，构建大数据管理中台，实行信息化营销模式。纵观我国电力企业的营销信息化建设，整体上缺乏对营销数据信息的深度挖掘和科学分析，一些潜在的营销问题无法及时发现和进行针对性的处理，给电力营销工作的有效开展造成严重阻碍。

1 大数据对电力营销管理带来的意义

随着人们生活方式的改变，电视等传统媒体的作用出现了一定的弱化，传统广告的营销效果也相对不足。然而，在大数据背景下，出现了更多方式的广告传播方式，拓宽了用户了解电力公司的方式和途径，促进了公司运营过程中各个部门之间的合作，用户可以更加直观地感受到电力营销管理带来的便利，提高电力应用的满意度。同时，对于电力公司来说，也有利于降低企业营销管理成本，节省人力、物力，提高电力公司经济效益。随着大数据应用的广泛性，大数据在经济社会中的正面效应正在逐步显现出来。在电力营销管理方面。一方面，降低了电力公司在运营过程中的经营失误和损失。另一方面，拓宽了电力公司与用户之间的沟通交流渠道，更好地收集用户对于电力营销管理方面存在的意见和建议，促使电力公司能够根据市场需求，不断完善自身营销模式来满足人们的需求。因此，在大数据环境下，缩短了电力公司与用户之间的距离，实现了电力营销管理与用户之间的良好互动，用户提供了更加方便快捷的服务，促进电力公司长远发展。

2 基于大数据中台的电力营销信息化建设对策

2.1 实行数字化的电力营销管理模式

基于大数据的电力营销管理必须以大数据技术为支撑，建立相匹配的数字化的营销管理模式。数字化在店里营销管理中体现为数字化的技术支持。包括具备数字化管理专业知识的工作人员、数字化的机械设备以及数字化的电力营销资金管理手段。例如，在店里营销管理的过程中使用计算机设备来收集和组织资金等相关管理信息。在数据分类、处理和使用、存储等方面，按照员工个人工作职能和要求，安排专业人员进行过程管理和监督，对过程管理中出现的问题进行的详细的记录和把控。与此同时，电力公司还应加强对管理人员的培训，提高管理人员掌握数据、分析数据的能力。要求工作人员能够根据数据分析结果，合理地确定电力营销管理的重点和难点。最后，电力营销管理人员应自觉使用高科技技术软件完成相关分析任务，以实现充分发挥电力营销管理功能，实现高效的工作模式和工作内容。因此，从以上情况综合考虑，大数据技术在电力营销中的应用是不可避免的趋势和方向，也是实现电力公司可持续发展的重要保证。

2.2 提升数据信息的安全性

互联网的显著特点之一是开放性，在给人们工作、生活提供便利的同时，也存在数据信息安全问题，很可能因数据信息泄露给组织或个人带来无法挽回的损失。电力营销信息化建设，确保数据信息安全非常重要。需要做好网络安全建设，通过加强机房服务器、路由器、交换机、域名系统、IP地址、交换机端口、服务端口、安全设备、密码设备、密钥参数、用户账号等设备及资源管理，提升大数据中台安全管理水平;需要做好病毒防范与处理，通过防火墙、杀毒软件等的运用，降低数据信息受病毒或黑客攻击可能性，避免数据信息泄露;对操作人员的使用权限严格控制，降低人为因素导致的数据信息安全风险。同时对操作人员加强数据信息安全教育，强化其数据信息安全管理意识，将数据信息安全管理理念内化于心、外化与行。

2.3 高效整合数据信息资源

电力营销信息化建设，不但能帮助电力企业准确把握和及时了解市场发展动向，降低信息获取和处理成本，提高工作效率和经济效益，而且还能为电力企业制定发展战略提供可靠的数据信息支持。为了从海量数据中采集有价值的信息，高效整合数据信息资源非常必要。加强电力营销基础建设，按照大数据技术的要求构建生产互通的网络系统，为数据信息资源高效整合筑牢基础;制定网络系统安全管理制度，实现对网络系统的有效保护，确保网络系统运行安全稳定，数据信息资源安全可靠;在大数据技术支持下，加强交流与合作，打通系统间的屏障，实现数据信息高效整合、资源共享、充分运用。

2.4 基于大数据技术的电力用户分析

随着电力市场的日益完善，广大电力用户的用电需求也更加丰富。传统电力用户分析存在维度单一、细分缺失、实用性差等问题。基于大数据技术的电力用户分析可以将电力用户数据的特点与大数据技术的优势相结合，充分挖掘海量复杂数据的内在联系。电力用户分析主要由用户分类、用户用电行为影响因素和用户用电行为分析等三部分组成。传统上，根据用电模式、电压级别等的不同对电力用户进行区分。根据用电模式的不同，可以分为居民用电、商业用电、工业用电等，相应地，不同用电模式用户的电压级别也不同，居民和商业用电的电压在110kV以下，普通工业用电的电压通常为10-35kV。这种分类方式难以细致的反应不同用户的行为特征。采用大数据技术对用户数据进行分析，可以以用户自身行为特点为依据，通过可视化曲线查看各数据的差异，结合聚类分析等科学计算方法实现用户的客观定量化分类，有助于深入地了解用户需求，合理分配电能资源。

3结束语

大数据技术的发展对传统电力营销构成挑战的同时，也带来了历史性机遇。我们需要主动适应科技发展带来的改变，将新技术与行业特点相结合，在电力营销中全面应用大数据技术，在深入分析电力用户的用电行为，了解掌握用户用电需求的基础上，实现用电负荷的精准预测，制定有针对性的营销策略，提升发电和用电效率，在为广大电力用户提供更优质服务的同时，实现自身在市场竞争中优势的保持和发展。

参考文献

[1]沈俊花，潘啟华.基于大数据的电力营销管理创新分析[J].中国市场，2020（24）：131+139.

[2]陶丽君.基于大数据的电力营销管理创新分析[J].通讯世界，2019，26（12）：201-202.