大数据背景下电力企业智能营销模式研究
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【摘 要】 本文首先对电力大数据和智能营销的概念进行界定说明，然后阐述了美、日、英发达国家的电力营销现状，接着分析了中国传统电力传统营销模式现阶段面临的压力，并在此基础上提出构建大数据背景下电力智能营销新模式，即以大数据平台作为数据支撑，形成由“电力营销数据采集――数据分析――模型构建――智能评估”构成的持续循环的闭环模式，最后给出电力智能营销模式实施的具体策略。
【中图分类号】F426.61 【文献标识码】A
电力工业是中国国民经济的重要基础，电力营销则是电力企业发展运营的关键。在大数据时代及电力企业管理精益化、优质化内在需求的双重背景下，电力智能营销模式的探索和实践迫在眉睫。因此，本文将借势大数据深入研究电力智能营销模式，以期能够解决传统营销模式存在的问题，实现满足客户需要的安全性、实时性、环保性电能需求的目标。
一、国内外电力营销发展现状
1.电力大数据的内涵
电力大数据通过对电力能源公司自身良性发展和市场个性化需求的挖掘和满足，驱动电力企业从“以人为本”的高度重新审视自身核心价值，由“以电力生产为中心”向“以客户需求为中心”转变。
2.智能营销的内涵
智能营销模式，即通过对数字技术的运用，将电网运行与业务需要、社会效益等关联起来。智能营销模式通过经营、销售、营销等系统的全面自动化，实现电网企业与市场参与者之间的实时互动与能源供需平衡调度。智能营销模式是一种更安全、更经济、更环保的电力服务和销售模式。
3.发达国家电力营销研究现状
发达国家电网架构变化小，市场发展较为成熟，需求基本趋于饱和，电力供应及冗余储备趋于平衡，供电质量和电力市场效益最大化是其关注重点。
以美国为主的北美电网，起步早，发展较为成熟。营销安全和供电可靠性是北美电网营销模式研究重点。北美供电企业相继出台各种电价优惠政策，例如错避峰电价优惠、交通工具充电优惠等，以应对用电浪费、用电高峰等问题。
日本电力营销业务面较为宽广成熟，主要包括：远程抄表、合同事务、增供扩销及费率核算等业务。其营销模式的特点主要表现为：对目录电价进行差别定价，以此错开高峰，引导负荷分流，降低供电成本；对经济产业省份申请备案，制定差别电价目录，例如对全电气化住宅提供电价优惠政策，增加售电量；积极向客户推荐新型蓄能电器等。
英国电力拥有成熟的发、输、配、售环节及强大的交易结算体系，其电力营销业务主要包括报装接电、装表抄表、断电通知、故障处理、供电恢复和电能质量等几个方面。其电力营销模式的特点是用户可自主选择销售电价方案，允许支付电费时间尺度和结算方式灵活多样。
相较于中国，发达国家电力营销更具有服务性、融合性，与营销紧密结合的技术工作融于各技术部门。从营销组织结构及业务模式方面，发达国家电力行业的营销部门较少，营销工作基本都以用户为中心，工作内容主要包括向电力客户提供电能需求的咨询及相关设计方案，抄表收费及抢修等技术类工作大多外包给第三方公司。
4.我国电力传统营销模式面临的压力
伴随着中国电力市场改革日益深化，当前电力企业运营方式正在向满足电力市场需求和提高客户满意度方向发展。新形势对电力营销提出了更高要求，给电力企业运营带来了多方面压力。
一是用户服务需求越来越高。目前居民和企业对电力的依赖性越来越强，同时对停电容忍度也越来越弱。特别是在非计划或故障停电期间，优质服务面临的压力越来越大，给电力企业优质服务提出了更高要求。二是电力企业精益化管理对线损管理方面提出更高要求。线损管理作为考核电力企业经营水平的三大经济指标之一，是企业降损节能、提高效益的重要环节。当前线损管理依然存在制度建设中可操作性不强、线损管理科技化动态管理不够、电网设计不够合理、客户用表计量精度不高等问题，更关键的核心题是线损统计指标失真问题。三是电费回收形势严峻。
二、大数据时代电力智能营销模式设计
1.智能营销模式设计
大数据环境使得智能营销所需的市场、用户和电能产品信息的收集、分析处理及利用成为可能。电力智能营销模式，以大数据平台作为数据支撑，形成由“电力营销数据采集――数据分析――模型构建――智能评估”构成的持续循环的闭环模式。
（1）数据采集。借助大数据平台，通过门户网站、移动终端等各种渠道收集电力营销各业务系统数据，建立电力数据库，数据包括：各用户供售电量数据，电能信息采集数据，供用电合同管理数据，新装、线损与能效管理数据，增容及变更用电数据，计量点管理，有序用电管理数据，业务处理数据，95598客户服务数据，客户关系管理、客户联络、客户档案资料管理数据，稽查及工作质量数据。存储原始数据，并预处理分析已有数据和实时数据，形成基础电力数据库。
（2）数据分析。结合基础数据库和大数据平台相关实时数据，深度挖掘并分析电力数据，结合国家宏观政策、社会经济发展态势、自然环境形态等关联因子在内的各种数据，全面深入研究不同地区、不同行业用户的用电规律和用电行为习惯。
（3）模型构建。根据用户特征与偏好，构建用户用电特征模型及电力智能营销模型。借助大数据平台构建智能营销场景，根据营销情境制定不同的营销业务方案，实现营销方案与数据库的互相匹配；然后通过有效预测用电量需求，准确制定用电需求侧管理方案及有序用电手段，提升电力资源利用率，降低供电成本；根据客户特性对客户进行细分，并提供有针对性的营销及服务策略；构建用户信用等级模型，提升电费回收水平；监测客户异常用电行为，避免偷电、窃电行为的发生。
（4）智能评估。实时更新数据库，以便及时掌握电力营销信息。借助大数据平台对营销实施过程进行实时监测，对市场异常数据、状态提供在线可视化预警功能。平台在线监控营销态势，及时监测营销突发状况，制定解决方案，反馈后期市场评估信息，修正解决方案，为下一阶段营销模式的改进优化提供科学决策依据。
2.电力智能营销模式实施策略
（1）电能产品策略。产品是企业市场营销的重要因素之一，保证电能产品质量是电力智能营销的基础和关键。电力能源企业对不同用户供电质量付出的成本差别较大。依据市场中成本与收益相匹配的原则，应对消费者进行细分，对不同的客户采取不同的电价。利用大数据技术对庞大的用户电表进行快速区分，对各类电力用户收取差异化电价，实现精细化管理目标。
（2）动态电价策略。大数据环境使网上竞价成为可能。当分布式电源产生的电能能够满足电网并网条件时，即在电力营销平台发出售电意向，营销平台接受售电请求后，反馈给分布式电源，进一步询问预计上网电量、上网价格和上网时段，然后在电力网络营销平台实时售电信息。当客户同意其上网电价并购买后，平台即通过电网先进技术设备，自动完成网上竞价交易过程。
数据交易平台能够变革传统发电上网“一厂一价”的定价机制，逐步形成较为成熟的电力自由竞争市场，使得分布式电源与大电厂具备相同的市场地位，借助市场经济杠杆，有效降低上网电价，错开高峰，充分利用能源，保护环境。
（3）优质供电服务策略。根据客户用电量的增量和存量、负荷率、电费回收率、电价水平、电源等级、能耗水平等指标对售电市场进行细分，利用大数据整合分析技术对用户进行聚类分析，建立优质电力用户库，优先提供优质的供电服务。
（4）电力促销策略。一是运用电力广告进行促销宣传。在宣传上侧重突出电能的清洁能源属性，引导公众全面认知电能产品的便捷、经济、优越等特性，并逐步形成累积的宣传效应。二是正确引导电力客户展_电能替代工作。通过增加电能终端消费比重，逐步促进电力客户转变用能观念。
三、基于大数据的电力智能营销实际应用
1.利用大数据挖掘潜在电能替代客户
传统电能替代项目的挖掘主要依靠地方经信局、环保局等部门来推进，难以保证电能替代工作的可持续推进，也缺乏对电能使用市场按行业、属性的系统了解和分析。浙江萧山利用大数据建设“电能替代客户全过程服务”智能系统，收集和录入辖区内五千多户专变用户能耗数据，按照行业细分，逐个开展运算模型构建，并结合专变用户智能APP实时跟踪更新客户数据库。
2.利用大数据分析客户用电行为
福建省电力公司开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，建立客户用电行为分析模型，以庞大海量的客户用电行为数据为基础，对不同客户的用电行为、用电负荷情况等基本信息进行深入分析，推进用电客户细分管理、欠费和用电检查风险有效预测、移峰填谷科学管理，实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务的目的，从而有助于提升客户服务质量和风险防范能力。
3.利用大数据实现信息资源跨界整合
远光软件的企业智能大数据解决方案――“远光数聚”，以电网企业价值信息的深度整合与挖掘为核心，通过构建企业内外部网状数据体系，构筑全面的数据资源池，实时与财务、风险管控、业务系统融合，实现立体化的数据收集分析，大大提升企业对经营业务的前瞻性预测与判断。
传统电力营销模式在大数据时代面临着空前的机遇与挑战。在大数据背景下，研究电力营销行业发展态势具有重要的现实意义。在大数据环境里，电力能源公司必须与时俱进，通过构建由“电力营销数据采集――数据分析――模型构建――智能评估”构成的持续循环的闭环模式，利用科学的方法准确解读大数据背后的含义，预测各个行业用电量发展趋势，制定精准营销策略，最大限度提升企业的经济效益。