電力營銷管理的研究
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摘要：文章探討了如何借助大數(shù)據(jù)技術制定相應的管理制度，借此來彌補當前電力營銷服務缺陷，希望為基于大數(shù)據(jù)技術下的電力營銷管理工作的開展提供理論參考。
關鍵詞：大數(shù)據(jù)技術；電力營銷；管理
1大數(shù)據(jù)技術功能分析
大數(shù)據(jù)技術是近代出現(xiàn)的先進技術，其與互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境有緊密聯(lián)系，此項技術的主要功能有數(shù)據(jù)收集功能、數(shù)據(jù)深度學習功能、數(shù)據(jù)深度挖掘功能。（1）數(shù)據(jù)收集功能。大數(shù)據(jù)技術是一種以數(shù)據(jù)為核心的技術，但其與以往的數(shù)據(jù)技術不同。大數(shù)據(jù)技術對于數(shù)據(jù)的收集能力十分優(yōu)異，可以在同一時間內(nèi)收集海量不同類型的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫當中。在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)背景下，網(wǎng)絡用戶數(shù)量很多，且信息產(chǎn)生、傳輸速度極快，大數(shù)據(jù)技術表現(xiàn)出較高的適用性，因此目前在很多領域當中都有應用。此外，為了支撐大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)收集功能運作，在設計當中，必須建立數(shù)據(jù)儲存庫，對此本文建議采用云數(shù)據(jù)庫，因為云數(shù)據(jù)庫的容量幾乎“無限”，與大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)收集功能相匹配［1］。（2）數(shù)據(jù)深度學習功能。在數(shù)據(jù)收集功能的基礎上，大數(shù)據(jù)技術會對每一個進入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息進行分析，得到相應的數(shù)據(jù)信息特征，這些信息特征將會被記錄，成為大數(shù)據(jù)技術系統(tǒng)的“知識”。在此條件下，大數(shù)據(jù)技術在應用當中，如果接觸到與儲存知識具有相同或者高相似度的信息時，其就可以自行識別信息內(nèi)涵，為信息來源提供功能服務。由此可見，大數(shù)據(jù)技術具有智能化特征，可以自動對信息進行識別。此外，信息特征記錄功能主要由被稱為“知識庫”的數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)，此數(shù)據(jù)庫不建議采用云數(shù)據(jù)庫來建設，因為云數(shù)據(jù)庫保存的信息本質(zhì)上存在公開信，而大數(shù)據(jù)“知識”一般屬于隱秘信息。（3）數(shù)據(jù)深度挖掘功能。大數(shù)據(jù)技術除了會記錄信息特征以外，還會依照特征挖掘不同信息之間的邏輯關系，并演化其發(fā)展路徑，由此得出數(shù)據(jù)信息樹狀結(jié)構(gòu)，例如在電力營銷中，用戶提出某項業(yè)務申請后，大數(shù)據(jù)技術會對用戶申請信息進行挖掘，了解用戶具有可能性的需求，并隨著業(yè)務項目的不斷開展，判斷所有可能性需求與用戶當前操作的關聯(lián)度，最終選擇關聯(lián)度最高的可能性需求為用戶實際需求。這一功能在現(xiàn)代技術水平下準確度超過95％，具備良好的應用價值。因為大數(shù)據(jù)技術的功能只針對數(shù)據(jù)，所以其通用性良好，可以在各個領域中應用。電力營銷在現(xiàn)代背景下，早已實現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)運作模式，所以兩者具有較高匹配度。
2大數(shù)據(jù)電力營銷系統(tǒng)分析
2．1數(shù)據(jù)接口
為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集功能，電力單位應當構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，確保數(shù)據(jù)可以被大數(shù)據(jù)技術收集。具體來說，在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)電力營銷運維模式下，電力單位可以以互聯(lián)網(wǎng)為數(shù)據(jù)載體，建設開放的數(shù)據(jù)接口，例如網(wǎng)頁客戶端、APP等。這些接口可以給用戶提供遠程線上功能服務，使用戶足不出戶地在任何有網(wǎng)絡的環(huán)境中辦理業(yè)務。而當用戶辦理業(yè)務時，就生成了相應的數(shù)據(jù)，此時這些數(shù)據(jù)將會通過網(wǎng)絡反饋到電力營銷中心處，那么只要電力營銷中心處具備數(shù)據(jù)儲存庫，就可以保存這些信息，由此就完成了數(shù)據(jù)收集。在此條件下，只要將大數(shù)據(jù)技術與數(shù)據(jù)庫相互連接，就形成了大數(shù)據(jù)的前端框架，為后續(xù)功能運作提供數(shù)據(jù)支撐［2］。
2．2數(shù)據(jù)調(diào)度功能
在數(shù)據(jù)深度學習功能下，大量信息將會被分類保存在知識庫中，這些信息可以直接被電力營銷工作人員所使用，為實現(xiàn)這一點，需要設計數(shù)據(jù)調(diào)度功能。數(shù)據(jù)調(diào)度功能的設計，一般需要以電力營銷服務體系為框架，設立相應的功能架構(gòu)，例如針對抄核收，就需要設計地理信息定位功能、智能電表信息獲取功能等。通過這些功能，電力營銷工作人員可以對大數(shù)據(jù)知識庫中保存的信息進行調(diào)度。此處值得注意的是，地理信息定位功能、智能電表信息獲取功能的運作，同樣由大數(shù)據(jù)技術系統(tǒng)支撐，人工只是輸入功能指令而已，即人工在點擊功能按鈕后，大數(shù)據(jù)技術會自動將知識庫當中的地理信息、電表信息展示給人工。
2．3數(shù)據(jù)對應功能
上述分析中提到，大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)挖掘功能會對信息之間的關聯(lián)度進行分析，從而得出信息的邏輯發(fā)展路線，此時就實現(xiàn)了數(shù)據(jù)對應功能。具體來說，在電力營銷網(wǎng)絡業(yè)務服務中會產(chǎn)生很多異構(gòu)信息，且這些信息中可能存在虛假信息，真實性有待考量，那么為了保障異構(gòu)信息的真實可靠，就必須對所有信息進行處理，而如果依靠人工來處理，是不可能滿足電力營銷業(yè)務處理效率要求的。而大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)挖掘功能在同一時間可以收集與用戶相關的所有信息，并以用戶檔案庫信息為基礎，將用戶信息一一對應，同時也核實各項信息與檔案庫信息的一致性。
3實例大數(shù)據(jù)電力營銷服務系統(tǒng)應用
3．1實例概況
某電力單位成立時間較長，其早期主要采用人工模式來進行電力營銷，但在現(xiàn)代因為電力市場的改革，使得人工電力營銷體系受到了沖擊，無法滿足現(xiàn)代用戶需求，用戶流失量日益劇增。在此前提下，該電力單位清楚地認識到自身處境，所以開始著手建設互聯(lián)網(wǎng)電力營銷系統(tǒng)，并嘗試采用大數(shù)據(jù)技術來進行電力營銷管理工作，旨在通過大數(shù)據(jù)技術，使得互聯(lián)網(wǎng)電力營銷系統(tǒng)的服務水平提高，同時為企業(yè)經(jīng)濟收益做出保障，避免以往普遍存在的電費收繳困難問題。本文在獲得該電力單位許可的條件下，以其為研究目標，觀察大數(shù)據(jù)技術在其電力營銷管理中的應用表現(xiàn)。
3．2實例大數(shù)據(jù)應用
本文主要圍繞實例電力單位的抄核收工作進行測試。在抄表過程中，通過大數(shù)據(jù)技術調(diào)出用戶電表位置的地理信息，依照地理信息得到電表搜集到的用戶用電信息，即周期內(nèi)用電總量、用電頻率、用電峰值與低谷值時間信息等，將這些信息整合后，對照用戶分類信息，確認電費單價，簡單計算后得到用戶電價總額，此部分得到的電價不具備可靠性，需要通過后續(xù)處理來進行驗證。在核查過程中，將根據(jù)用戶電表所處區(qū)域，其他同類用戶的用電特征，對用戶用電總量、用電頻率、用電峰值與低谷值時間信息進行特征核實，即確認用戶用電表現(xiàn)是否正常，如果存在異常則可能存在竊電或被竊電行為，需要人工深入排查，而如果表現(xiàn)正常，則電價總額可以作為最終電價。在電費收繳過程中，因為現(xiàn)代電力單位推行智能電表，所以在確認用戶電表具體位置以及電價總額的條件下，直接對電表綁定的用戶賬戶進行確認，隨后扣除相應費用即可。
3．3測試方法與數(shù)據(jù)基礎
首先設立測試指標，即用戶總量、用戶滿意度、業(yè)務處理效率、工單作廢率。用戶總量代表該單位用戶數(shù)量變化，可反映出市場用戶在流失還是在增長；用戶滿意度為用戶評估結(jié)果，其真實性有待商榷，但具有參考價值，代表用戶是否滿意電力營銷服務，可反映服務水平；業(yè)務處理效率代表大數(shù)據(jù)技術是否可以優(yōu)化服務體系；工單作廢率代表大數(shù)據(jù)技術是否可以提高信息真實可靠度。其次圍繞各指標統(tǒng)計該電力單位在應用大數(shù)據(jù)前后各三個月的數(shù)據(jù)，得到對照組、測試組兩組數(shù)據(jù)，并將兩組數(shù)據(jù)進行對比，根據(jù)對比結(jié)果可以證實大數(shù)據(jù)技術是否有效。
3．4結(jié)果分析
實例單位在應用大數(shù)據(jù)后，其各項指標的實際數(shù)值都得到了全面提高。由此可見，大數(shù)據(jù)技術在實際應用當中，具有良好表現(xiàn)。此外，因為用戶滿意度指標由用戶主導，且測試時間較短，所以真實性無法保障。在大數(shù)據(jù)技術應用下，其雖然增長但沒有超過半數(shù)，這種現(xiàn)象屬于正常現(xiàn)象。
4結(jié)語
本文主要對基于大數(shù)據(jù)的電力營銷管理進行了分析，證實了大數(shù)據(jù)技術與電力營銷工作之間存在較高匹配度，并結(jié)合實例，說明了大數(shù)據(jù)技術在實際工作中能有效提高工作效率。
參考文獻
［1］范逸欣．基于大數(shù)據(jù)的電力營銷管理創(chuàng)新研究［J］．現(xiàn)代營銷（下旬刊），2016（8）：25－26．
［2］張周國．基于大數(shù)據(jù)的電力營銷管理創(chuàng)新探究［J］．現(xiàn)代營銷（下旬刊），2018（4）：55．26
作者：蘇同厚 單位：國網(wǎng)安徽省電力有限公司懷遠縣供電公司
