大数据的电力客户行为分析体系

唐毓广

摘要：由于时代的进步与发展，当前根据电力客户的行为偏好隐性化等一些特点，部分企业会提出采用基于大数据的客户画像技术而展开电力客户行为去分析内容。一开始就是对基于大数据的客户画像技术进行简单的介绍阐述，然后就是对电力客户行为的分析内容再进行描述，最后就是根据电力客户的敏感度分析这一简单例子，从而证实了采用客户的画像技术而开展的客户行为分析的落实性以及真正可以达到的效果。与此同时，本文笔者就”大数据的电力客户行为分析体系”一题并结合相关经验，对其进行了分析。

关键词：大数据；电网公司；；客户行为分析

1引言

随着科学技术的进步与不停的发展，电力客户的多种需求也变得日益增多，很多客户对一些基本的需求不再满足，也对电能的安全性能、质量、价格以及节能等多方面因素有了更深一层的要求。然而，电网公司也会依据客户的偏好、特性等差异，向不同的客户对象提供多样化的服务。然而，由于无法全面的掌控住客户的多方面信息以及理解的不够透彻，导致无法对客户深层次的行为做一些更加精准的阐述，对客户的观察力度不足也严重影响提高其服务水平。。

2大数据的部分特征

2.1大数据的价值性

所谓的大数据的价值具有多样性、不确定性以及稀缺性等方面的特点。然而，大数据的意思在很多时候可以通过多种图像来进行生动的描述。我们可以得知，大数据可以帮助你在海量的信息库中快速便捷的帮助你找到你所需要的资源或材料。

2.2大数据的多样性

就是说在大数据的环境之下，各种数据的类型都是变幻莫测、复杂多样的。比如说地理位置、视频、图文、网络文章、以及一些检测数据等，正是这些不一样的各种信息共同构建成了一个大数据集，与此同时，我们还应该努力在这多种类型及其海量的信息大数据中，找到其中的关联点。

2.3大数据的高速性

在当下阶段，伴随着人们实时应用数据的频率反复不停的增多，大数据也开始变得具有一定的流动性。例如说，人们可以借助手机实时的查看物流、天气及其交通等信息资料，而这类信息的大量获取离不开大数据的高速流通性，从而便可以在第一时间内迅速的掌握住重点信息并且做出准确的决策。

3基于大数据的客户画像技术

客户画像是参照人们的知识经验，再采用详细的分析手段，从中提取出精准的数据信息，从而形成对相关客户群体的关联信息的准确描述，也是其特性的集合。企业通过从大量的客户基础数据以及信息当中提炼模型，努力提升企业对客户需求的观察力，在某些方面上也为营销策划等方面提供了积极的指导，在一定程度上提升了工作的主动积极性和准确性。

像我们在日常的生活当中，比如月光族、白领、金领等工作一族，不同的职务都给人以不同的感受。而客户画像的重点工作就是为每个不一样的客户贴上专属自己的标签。每个标签通常都是制度规定的高精准的特征标识，不仅可以让人们快速方便的理解其标签的内在含义，而且也方便了计算机提取信息。

4电力客户的行为分析体系

根据大数据的客户画像技术而产生的客户行为分析，早已经成为一种重要的途径。并为电网企业开展了精细化的服务，以及提升了客户体验。电力客户的行为分析体系的内容主要分为几大项，具体内容如下图1所示：

表1电力客户行为分析体系

根据表1所示，我们可以从中得到很多总结结论。首先，通过对用电行为的探究，我们可以观察客户的用电行为偏好，比如说季节性用电分布和峰谷用电的分布等等，再根据客户的偏好为客户提供适合客户的相关提议。同时开展窃电行为检测，并且快捷精准的识别出窃电的用户，努力降低电网公司的损失力度。

关于缴费情况，我们从研究中可知，并仔细观察用户的缴费行为及其缴费时间等相关的历史数据，结合相关知识并对其进行细微的剖析。然后将广大范围内的客户资源划分为高中低三种风险等级，并对不同等级风险的客户，分别制定个性化的针对性服务策略。与此同时，我们尝试去获取客户的缴费行为特征，并努力再为电子渠道的建设和引导推广提供大量的证据，加强其实用性并强化其推广的效率性。

有关于咨询业务及其投诉业务范围，我们也做了相关研究分析。我们根据客户的缴费记录单，维修记录以及用户的投诉方面，相关的工作人员可以采取大数据的手段，努力找出不一样类型的客户针对不同的事件及其原因的敏感度，从而可以适当的提前做好相关工作，减少不必要的麻烦，并对部分业务进行针对性的处理和管制，再制定好严谨的各种通告或者通知，从根本上减少甚至避免业务的投诉，努力做好防范工作，并承系服务型的准备工作，提高用户的满意率。

针对客户重要性，我们也进行了简单的探究。我们不难发现，从用户用电量以及缴纳的电费上，可以直观的看到客户对于电网企业的个人贡献度。根据有关法则，相关职员在进行管理的时候，应该充分的把缴费和欠费结合起来看。仔细的研究客户对于电网企业的贡献值，再对贡献值大小不一的用户分别提供针对性的服务，在有些时候，还是要有区别的对待不同的用户。当然，我们务必要努力让客户对电网企业产生一种信任感，愿意自觉的遵守企业的缴费时间，做到不受催促，不欠电费。

关于用电安全方面，相关人员也做了探讨。有很多较为重要的客户资源，其用电的安全性与供电部门的可靠性密切相关，同时也离不开自身的运行状况。我们可以依据供电的一些精准性数据以及客户内部的电力运行情况的数据，再结合大数据的技术性剖析，努力找到部分客户存在的一些潜在的隐患，从而保障广大用户的安全用电以及整个电网公司的健康平稳运行。

5结束语

当今社会，随着经济全球化的快速发展与进步，电网企业早已经积累了海量的电网数据，然而对于作为统一对外的服务窗口的电网客户服务中心，我们一方面需要调整好企业内部的多种数据资源，另一个方面，电网客服中心也已经积累了大量的资源信息，未来的电网客户服务也将是依托大数据的处理分析技术的服务型中心。而作为数据服务平台的基础，大数据的技术及其数据库的仓库为电网企业的异构的各类数据提供了深入分析的平台。

另外，关于电力客户的行为分析体系，我们从表格中也可以得知影响其的主要因素。而当下，大数据的多种特性以及大数据的客户画像技术等，致使企业可以多方位的深入了解到客户的需求，并为其提供正确的指引方向。

参考文献：

[1]凌德祥，黄拓，关晓林，赵严.基于大数据的电力客户行为分析体系研究及实践[J].电力大数据，2018，21（10）：13-17.

[2]耿俊成，王敏，李志星.基于大数据的电力客户行为分析[J].河南电力技术，2017（03）：33-35.

[3]王征.基于大数据分析的某供电公司客户服务过程优化研究[D].华北电力大学（北京），2017.

作者简介：

唐毓广（1974-）男、本科学历、主要从事电力市场营销管理、增量配电业务改革试点管理等工作。