电力营销服务数据的采集与大数据应用

(整期优先)网络出版时间:2021-10-27
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电力营销服务数据的采集与大数据应用

蒲建东

国网甘孜供电公司 甘孜州 康定市 626000

摘要:大数据时代提供给我们的将是更快的运算、更丰富的数据分析结果和更具体的服务指示。在此背景下如何进一步利用营销数据为供电企业提升内部管理和提高更优质的服务带来更强的竞争力迫在眉睫。

关键字:电力营销服务数据;采集;大数据应用

1电力营销服务数据的优势

1.1使网络营销的精准性大幅增强

现如今,根据大数据进行网络精准营销是网络营销的新趋势,想要有效的实现这一点就需要企业在开展网络营销之前,依靠大数据技术对海量的客户数据进行准确的分析,从而有效的获得客户的消费特征以及消费需求,结合这一点制定精准的网络营销策略。并且,在将网络营销策略施行之后,积极收集客户的反馈结果,并对客户的反馈进行再次分析,从而使企业能够对客户的实际需求进行更加深入的了解,然后在对企业的营销策略开展有效的改善。如果有的企业无法有效的收集客户的反馈资料,就可以通过收集客户的消费记录信息以及历史消费记录信息,然后再对这些数据资料进行准确的分析,从而将企业原有的网络营销策略进行改善和提升,从而开展精准的网络营销。

1.2建立详细客户档案,随时更新监督

经由大数据分析,可以全面获取所有客户的信息,并且可以将各处分散的不同的信息进行整合分析。只有全面地掌握用户的信息,才能提出适应于不同客户的营销方案,深入分析客户相关的当前及历史信息,随时掌握客户相关的各类信息及其“健康状况”;实时监视客户主要电气设备安全运行状况,实现对客户用电情况的实时管理,从而做到基础数据全面覆盖,客户信息无遗漏,根据需要及时调整客户组成明细。建立完整的客户档案库,以便对客户信息具有全面的掌控,为客户服务提供必要的基础信息。

1.3强化了网络营销服务客户的水平

第一,在大数据精准分析下,企业能够按照消费群体需求和其对营销策略的意见来实行更具个性化的营销策略,极大程度上提升了客户体验。第二,企业掌握了客户消费特点、兴趣爱好等信息之后,企业可以针对不同客户推送不同类型的消息,使得客户在收到企业营销消息的同时还可以获得大量有价值、感兴趣的信息

2电力营销服务大数据的组成

电力营销服务大数据的组成以 SG186 营销业务应用系统为基础,SG186 营销业务应用系统和微信平台、掌上APP 等构成用户基本信息的收集和存储数据平台,收集数据主要包括:客户名称、地址、用电容量、电价电费、客户联系信息、受电装置、客户信用等级等客户基本信息;PMS2.0 和影响 GIS 平台主要依靠电力人员现场通过 GPS 定位工具将配电网架结构录入系统中。并采用WebService、中间库、OGG 等方式接口与电力营销业务应用系统的受电装置进行关联,组合成营配贯通的配供电网络。电力营销服务大数据主要依靠用电信息采集系统平台及与各系统数据的交互引用数据等。

2电力营销服务大数据的应用

围绕营销全量业务,构建前端触角敏锐、后端高度协同、专业无缝衔接的营销大数据应用体系,以“提升数据质量,深挖数据价值,创新数据应用,提升客户感知”为主线,实现“业务过程精准管控、工作质量精准评价、客户服务精准定位”,全面推动营销工作提质增效。本文主要论述大数据在营销客户服务中的四个场景。

3.1 开展精准主动服务

2018年初,国家电网公司发布行政1号文,明确指出要“坚持以客户为中心进一步提升优质服务水平”。虽然公司推出的掌上电力、电e宝等线上服务渠道,已具备线上办理用电业务、查询用电信息、缴纳电费等多项服务功能,但受客户使用习惯影响,线上服务客户群体较小、应用率较低,电子渠道优势未充分发挥。

通过大数据相关技术研究搭建精准主动服务平台,以客户服务主动化、精准化,客户体验优质化,降低运营成本为目标,通过营销业务应用系统、95598工单、电子渠道功能使用数据及服务渠道使用习惯等客户侧数据进行深度分析,对客户进行分组化管理,预判客户诉求;同时整合各渠道功能点,实现客户诉求关键词与功能点同义词的相似度匹配,智能推荐服务渠道,向客户提供定制化主动服务,从而实现精准化的客户服务决策制定,让每位客户尊享VIP专属服务。

创新客户服务新模式,引领客户服务的“新常态”,不仅实现了精准引流,将客户使用习惯向电子渠道转移。通过精准主动服务,减少客户往返营业厅办理业务或者拨打95598热线咨询的时间和经济成本,提升客户服务体验,同时有力地推进了公司内质外形建设,塑造了良好的企业形象。

3.2 开展95598供电质量投诉研究

近年来,公司秉承“你用电 我用心”服务理念,以客户需求为导向,不断提高供电服务质量。而95598供电服务热线是客户反映真实诉求、解决服务问题的有效途径,也是公司改善管理水平、提高服务能力的有力抓手。

开展95598供电质量投诉大数据研究,以高故障、高投诉的线路、台区为基础,从投诉数量、分布、原因、故障抢修、停电计划制定等维度开展大数据关联分析,从源头控制引发投诉的风险,并依据统计分析结果提出相应建议,进一步促进业务融合,提高数据标准化和规范化。该场景研究打破数据专业壁垒,解决多源输入、口径不一、重复计算、关联性较差等问题,解决某线路、台区供电质量投诉频繁的问题,提高业务的规范性和关联性,为规划、计划制定提供依据,为跨部门、跨专业协同提供服务。

3.3 电费回收风险评估

电费回收风险评估主要是指通过大数据挖掘技术,分析客户过去两年内在缴欠费方面的历史行为,发现并寻找发生欠费风险的规律,运用决策树算法,预判客户未来可能发生用电风险的概率,明确客户风险等级,查找高风险客户,采取有针对性的策略措施,提高用电风险查处率,降低企业经营风险。电费回收风险评估的评估内容主要包括客户的历史信用记录、偿债能力、偿债意愿等内容,可以有效降低电费坏账的出现,降低企业发展的风险,实现资金的顺利回流。

本应用场景通过对收费数据分析,按结算方式分类统计,分析电费收取的效益、效率、质量等,建立新数据管理模式与效益评价体系相结合的管理模式。开展电费回收风险评估,促进电费回收工作的透明化,减少相应的成本流失,强化费用管理模式,规范审核预防流程,促进理念和实际的有效融合,促使供电公司工作的有效提升。

3.4 电力客户标签化管理

依托大数据平台,运用客户标签化管理等相关理论,积极开展电力客户标签化管理。通过研究供电可靠性、电量电费、优质服务、服务渠道和增值服务等,灵活定制场景标签,可直观洞察各场景中电力客户特征的差异,实时了解各场景中电力客户的变化,实现智能化的标签管理,从而高效的支撑客户标签的多场景应用。

电力客户标签化管理,能够从客户、时间、标签三个维度来管理客户标签数据,形成以数据驱动业务的新运营体系,不断提升对客户的服务水平和自身营销能力。通过大量客户数据关联分析、有机整合,并以“标签”的形式,构建多层次、多视角、立体化的客户信息全貌,实现对电力客户特征的全面刻画。丰富完善客户标签的基础上,构建电力客户标签库,打破“信息孤岛”,使内外部客户信息自由流通交互,从而使工作人员能够快速获取客户基本信息、用电习惯、信用风险、行为特征等精细特征。应用大数据掌握客户特征、分析客户需求及消费行为,提前防控经营服务风险,有助于公司效益最优化和提高公司精益管理水平。

4结束语

基于营销服务大数据的应用让营销服务从形式服务走向数据化服务,让营销传统繁杂琐碎的工作事务走向智能化、便捷化、由大概走向精确,为供电企业内部精细化管理提供了数据基础,同时为供电企业承担社会责任“你用电,我用心”提供数据化处理支撑。

参考文献:

[1]杨连瑞;张晓晖.基于大数据的电力营销管理创新措施.自动化应用.2018.07

[2]张波;张瑾.大数据背景下电力企业营销管理创新研究.科技创新与生产力.2018.10