基于大数据分析的电力营销场景应用价值分析

　　刘昕

　　【摘 要】本文以大数据在电力营销使用场景作为切入点，通过文献分析、案例研究等方式对电力营销数字化应用发展现状、应用价值及实践效果展开分析，探究电力营销在反窃电、电费回收风险、投诉处理、线损治理、精准化营销策略的场景应用实践效果，并对电力营销大数据发展趋势进行分析，从提高营销人员数字化认知与思维、数字化脱敏技术、数据分析能力等方面提高未来电力营销的大数据应用。

　　【关键词】大数据；电力营销；数据价值；营销数字化场景

　　一、研究背景

　　中国共产党第二十次全国代表大会中提出“加快构建新发展格局，着力推动高质量发展”，要加快建设数字中国，目前电网企业数字化转型已经进入新阶段，电力数字化取得丰富实践成果，推动电网企业实现新的跨越。电力营销是电网企业核心业务，电力营销数字化转型是提升电网营销服务质量、创新营销模式、提升公司经济效益的关键，而电网公司构建的营销基础业务系统、计量采控系统、运营管控、 95598客户服务系统等产生海量的营销核心数据，数据价值高，因此，要开展电力营销大数据应用，推动大数据技术与营销业务深度融合，深度挖掘数据价值，通过预测分析、关联分析等方法分析电力营销数据运用场景，发挥数据优势，最大化实现营销数据价值，提升营销质效，打造更加优质高效的供电服务新模式。

　　二、文献分析

　　大数据在电力营销发展中发挥巨大作用，提高了电力营销预测和风险防范的精准性，目前众多研究者开展对电力营销大数据的分析，挖掘电力营销大数据使用场景，丰富电力营销大数据研究成果，从宏观的电力营销数字化转型发展趋势来看，王奕萱[1]、殷海菠、石晟[2]等，都是从电力营销信息化与数字化建设现状开展分析，通过问题诊断，分析电力营销大数据发展面临的挑战与机会，分析未来电力营销数字化发展趋势，提出应对发展策略，三位研究者均认为电力营销数字化面临的挑战有两个方面，一是营销数据与其他各部门联系关联度不够，造成数据孤岛，数据处理能力有待提高，数据挖掘力度较弱，尤其是对数据多元异数处理能力，数据质量有待提高；二是营销人员数字化综合素养有待提升，数据意识不敏感，对电力数据安全认知有待加强，营销管理信息数据存在丢失、篡改等可能性。曹利慧[3]分析了电力营销智能化应用中的人工智能和大数据分析技术、物联网技术、云计算技术等关键技术，提出电力数据隐私、安全、合规性以及技术研发能力等面临的数字化的挑战。刘澄宇从管理者与员工的角度分析数字化管控在电力营销中的应用价值，从数字化决策、数字化管控体系、构建数字化作业模式三个角度提出了电力企业营销数字化转型的策略。

　　从微观的角度对电力营销数据应用场景进行分析：通过对知网文献的检索，有63篇文章研究电力大数据在反窃电中的运用，通过构建营销稽查反窃电概率分析预警模型，锁定疑似窃电用户，减少排查工作量，保障企业效益；有11篇文章分析电力营销大数据在电费回收中的运用，包含电费回收风险预测、反电费诈骗、电费异常数据预警等，通过电费风险预警模型构建，针对不同风险等级用户，提供控制电力客户欠费风险策略的建议；有8篇文章探讨了基于电力大数据的预测，通过决策树、k-means、 BP网络神经、灰色关联度等方法进行风险及电量等预测，提前做出精准决策；有15篇文章开展基于电力营销大数据优化营销服务策略的研究，通过对用户用电数据特征进行分析，构建场景化数据模型，对客户进行细分，对不同类型用户制定不同营销策略，开展精准化营销服务。

　　通过对546名学者关于电力营销大数据的研究成果进行检索、分析、挖掘，从宏观与微观角度进行综合分析，发现电力营销大数据价值较大，有助于提高营销决策的精准性，开展各个电力营销场景大数据分析，优化电力营销业务，提高营销服务质量，精准化决策。大多数学者都是通过构建数据模型对某一电力营销应用场景进行实践，开展试点研究。

　　三、电力营销大数据应用场景及价值分析

　　（一）应用场景

　　有5大电力大数据应用场景：一是在反窃电检查中的运用，根据用电属性的差异来区分商业用电类型和民用用电类，两种用户的电力负荷波动存在明显差异，用户用电量呈现一定的规律，通过对用电平均值和标准的计算出差值，在差值变化的基础上判断用户是否存在窃电行为，通过窃电预警模型对用电数据进行电压差别率、零火电流差别率等分析可以直接锁定疑似窃电用户，并进行预警指示，大幅度缩小排查比例范围，提高效率；二是电费回收风险预警，传统的电费回收方法并不具备对用户欠费风险进行预判的能力，不能精准化地预测用户欠费的风险等级，不能采取针对性措施做到提前的风险预警，采用逻辑回归法从“用户数据、用电动作、缴费动作”三个维度构建了电费回收风险预测模型，并基于模型运算结果，根据评分卡函数实现电力用户的风险等级划分，针对不同风险等级的用户，采取鼓励、监督、惩罚、拉闸限电等精准的电力营销策略，最大程度保障电网企业经济效益；三是在客户投诉精益化管理及预测中的应用，营销投诉一般有停送电投诉、营业投诉、服务投诉、供电质量投诉、电网建设投诉等五大类投诉，通过对历史投诉记录、电话投诉、网络投诉、舆论管理等投诉渠道数据收集，通过Partition算法确定关键字之间的关联，对投诉进行等级划分、投诉影响范围分析、投诉类型分析、投诉处理建议分析，主动向客户提供差异化服务，开展快速投诉处理，优化工作流程，提高客户满意度，提升服务质量；四是在治理台区线损中的应用，通过日常巡查，运用智能设备或技术分析数据，提供线损改善建议，通过提取系统异常数据，排查各类台区问题，优化台区线损治理方式和流程，提升营销工作效率，提高企业效益；五是提供精准化营销，提供增值服务，运用数据挖掘技术对居民小区的用户用电行为进行深度分析，对用户历史用电数据进行清洗、无效值排除等预处理，再利用k-means算法对春夏秋冬不同季节下的居民用户用电数据进行聚类分析，挖掘出四季用户用电特性，并划分出未入住用户、老年居住用户、上班族用户、上班族与老人混居用户、有学龄前孩子的上班族与老人混居用户的五大用户群体，提出了针对性电价与营销服务策略，对用户进行精细化管理，以此提升用户的用电舒适度，提升电力企业在电力市场中的竞争力与占有份额。

　　（二）应用价值分析

　　目前电网公司在智能化过程中构建了支撑电力营销业务发展的SG186 营销业务应用系统，负责业扩报装、电费核算收缴等日常业务的流程管控，用户用电采集系统等，负责用户电量信息采集，为营销业务系统电费核算提供数据，营销系统的广泛应用产生了大量数据，对电力营销数据进行清洗、预处理，深度挖掘营销数据价值，从管理、客户服务、业务拓展等不同的方向促进营销业务提升。对电网企业来讲，通过电力营销大数据应用促进公司管理创新，营销决策精准化，提供客户增值服务，制定个性化定价策略以及优惠政策，提升组织经济效益，提高营销质量，利用电力营销大数据开展主动抢修工作，提升客户用电满意度；建立客户画像标签体系，优化公司线损、窃电等分析模型；构建营销工单区域热力图，为针对性开展相关服务提供依据，对内提升公司经济效益、管理效率、强化营配协同；对于电网企业员工，通过大数据进行反窃电检查、电费回收风险预警、客户投诉精益化管理，能有效节约员工工作时间，减少大规模排查，提高工作效率。

　　四、以天津电力单位电力营销大数据应用价值分析为例

　　国网天津电力公司（简称“天津电力”）经历了从信息化、一体化到云化、数字化的变革，是首批采用华为云 Stack构建基于云原生的能源互联网营销服务系统（电网营销2.0）的电网公司，天津电力电网营销走向云原生时代，电力信息化水平呈现跨越式发展，电力营销数字化能力实现新突破。基于云原生的营销2.0由多个核心部分组成，即前台、一个中台（客户服务业务中台）、两个服务（营销业务服务、营销数据服务）、一个中心（客户物联应用中心）以及五个支撑平台（服务连接平台、业务连接平台、能力聚合平台、运营管理平台和运维监控平台）。通过云原生架构，提高需求响应能力，提升运维效率，使得原先每小时只能测算50万户/时，提效至700万户/时，提升了14倍，电费预测效率提升14倍。

　　天津公司依托电力大数据针对农家院用户开发了“旅游电力活跃指数看板”，针对电力活跃指数较高的用户，推出“党员红网格+电力贴身管家”的服务模式，逐户上门检查用电线路设备安全，制定节能提效方案，分析负荷增长情况，对接用电报装需求，提供电力延伸服务1200余次。

　　天津电力公司基于数创平台的同期线损全过程管控体系有利于公司对关键指标数据的集中监测、跨专业间数据自动校核、线损数据分析整理、多业务系统间协同应用，有效提升了基层单位应用效果，具体从取数、分析、监控三个角度开展价值成效分析，通过大数据取数，在繁琐的数据中快速精准定位线损问题关键点，有效缩减了查找数据时间，大幅度提高工作效率；通过大数据分析，为治理人员提供分析意见，提高线损治理的针对性；通过监控，查找异常现象及原因分析，提升企业效益。

　　天津电力公司针对电费催收工作的执行效率和催收效果的问题，利用大数据标签“超细分”客户群体，结合服务资源配置，制定针对性的差异化策略措施，精准开展催收工作，提高电费回收效率，缩短电费回款时长。当前，在电费催收的执行效率和催收效果上存在较大的问题，一是电费催收主要是客户经理的线下催费，而且催收过程缺乏针对性指导，效率较低；二是催收工作的开展，例如对哪些客户进行催收，如何催收等，主要依赖客户经理的主观判断；三是由于主要依靠人工经验，以往的工作成果往往缺乏普适性和可复制性，导致工作成果较难复制推广等。天津电力利用营销大数据开展电费催缴过程中催缴渠道、客户资金等各个环节分析，发现催费短信内容缺乏针对性，客户财务制度与缴费时间存在冲突，有些客户存在偶尔逾期缴费的情况。基于这些问题，催收人员要做到对客户进行差异化催收，根据客户历史行为、客户经营情况、突发情况等评估客户风险等级，还应结合客户信用、所属行业等情况进行分析，进而提供差异化策略。

　　天津电力利用营销大数据开展电费催收具体做法，一是从客户信用、用电趋势、行业前景、突发事件等维度，建立电费回收风险评估模型，对客户打上风险标签；二是以风险等级为主要维度，结合行业分类、各单位资源设计催收策略，确定每月重点防控客户，落实高压客户“一户一策”，低压非居民用户“一类一策”。通过开展差异化服务和催收策略，高压用户、低压非居民用户逾期用户率呈现明显的下降趋势，平均回款时长有一定缩短。

　　五、电力营销数字化发展趋势

　　数字化转型不仅是数字技术变革，更是数字化认知和思维的转变，需要电力营销人员具有大数据思维，目前营销部在数字化转型过程中投入大量数字化技术、数字化设备，从硬件上保障了电力营销数字化转型的基础，但营销人才数字化思维还未完全转变，导致电力营销大数据应用价值未充分发挥，数据增值还未完全实现，还未深入挖掘出使用场景，在拓宽营销渠道与提升客户服务满意度上有待提高。同时电力营销数据价值充分实现，必须探索出更有效的数据脱敏方法，构建面向应用运维和开放多场景的数据脱敏方案，这是提高数据共享和开放能力的基石。未来还需提高营销人员数据分析能力以及数据敏锐程度，需要精准捕捉市场变化需求，精确找到电力营销大数据增值服务的切入点，培育出系列化的高价值数据增值模式和服务产品。

　　结论

　　本文通过对电力营销大数据应用场景分析，并以天津电力公司电力营销大数据应用场景实践效果为例进行分析，充分利用数字化技术对客户的用电量、售电价格、电费回收率、负荷率等进行全面科学分析，及时制定差异化产品实施策略、价格策略、促销策略等，把有限资源精准提供给最优用户。大数据在电力营销中使用场景广泛，应用价值高，但需要提高营销大数据处理能力，提升营销人员大数据意识，应将利用数智化设备进行电力营销业务场景挖掘作为常态化工作。

　　参考文献：

　　[1] 王奕萱, 李翼铭, 李会君等. 大数据背景下的电力营销信息化建设研究[J]. 老字号品牌营销,2022(20):12-14.

　　[2] 石晟, 基于大数据的电力营销信息化技术应用[J]. 集成电路应用,2023,40(01) :100-101.

　　[3] 曹利慧, 廖晓云. 电力营销服务中的智能化转型与发展趋势分析[J]. 集成电路应用,2023,40(09):318-319.