DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.25.201
摘 要：大数据分析以用电信息采集数据为分析源，对采集的数据进行深度的分析及数据挖掘，系统通过数据挖掘平台，对海量的数据进行分析，保证了分析的实时性、可靠性。同时充分发挥跨专业、跨部门、跨层级的分析和协调作用，以营业、计量、业扩、稽查等专业协同，又保证了运行速度。通过大数据业务深入分析、全过程的精益化、标准化管理，实现与各专业全过程的无缝衔接，全面提升营销专业化管理水平。
关键词：客户档案 量价费损 业扩信息 用电检查 优质服务
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）09（a）-0201-02
Abstract： Big data analysis with the data analysis of the source of power information collection， analysis and data mining in depth data acquisition system through the data mining platform， massive data analysis， to ensure the real-time and reliability analysis. At the same time， give full play to cross professional， inter departmental， cross level analysis and coordination role， to business， measurement， industry expansion， inspection and other professional collaboration， but also to ensure the speed of operation. Through large data business in-depth analysis， the whole process of lean， standardized management， to achieve the seamless connection with the whole process of professional， comprehensive promotion of marketing professional management level.
Key Words： Customer files； Volume and price Cost loss； Industry expansion information； Electricity inspection； Quality service
随着电力体制改革的不断深化，售电侧市场放开，客户对公司营销手段和服务水平提出更高的要求，营销部门汇集了海量的客户数据，并且仍在急速增长，同时电商网站随着规模扩大也会沉淀大量数据，积极开展大数据分析工作，对推进“大营销”工作在服务、管理、电商运营和技术以及数据共享等方面提升。传统的电力营销业务信息质量管控存在时效性低、信息缺失、信息不一致、响应度低以及信息掌握度不足等问题，无法满足电力客户日益增长的供用电综合服务需求，亦无法满足“三集五大”体系建设下“大营销”体系集约化管理的要求。本文从客户档案、量价费损、业扩信息、用电检查、优质服务等5个方面阐述了大数据分析对电力营销工作的重要性。
1 大数据分析对电力营销工作的重要性
1.1 大数据分析对客户档案的重要性
整合信息、补缺信息。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。通过大数据分析获取全面的客户信息，整合已有信息方面，将分散于各相关系统的客户信息进行整合，如：客户基本档案、用电采集信息等。补齐缺失信息方面，需要补齐客户名称、设计容量、所属行业、电压等级、变电站、线路、计量点、客户简介信息、客户经营情况、客户业扩报装资料（如各类书证）等关键信息，合理补充现有客户设备档案及设备运行情况、客户厂内电气接线图、客户用电应急预案、供用电合同等信息；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。
1.2 大数据分析对量价费损的重要性
实时分析，在线监控。通过大数据分析平台，对电费回收、电费到账、电费销账、电价执行等关键业务进行常态化在线监控，特别是高耗能和特定客户群，提高电费资金到帐及时性、电价执行准确性，减少电费损失风险。认真做好整个电力用户、特定客户群和指定特定用户动态数据分析工作，针对不同风险用户启动不同预警策略，确保措施有效，电费足额回收。制订策略时，要充分调查用户的债权债务关系、经营资金链条关键环节、重点影响行业、政府关注程度，针对大用户要量身制订“一户一策”，用好用足分次结算、月初滚动缴存结算方式，积极推进三方存管、抵押担保、银行保函、企业联保、构建購电债务链条等措施，做到大户“一户一策”有成效，小户“一类一策”无遗漏。同时依托大数据分析技术，规范电价执行，将两部制电价和备容费联动政策落实到位，总结提炼调价经验，全力做好电价调整工作，确保电价执行正确率达100%。常态开展基本电费、功率因数调整电费、分时电价、备容费等电价收费政策执行检查和表计时段、电价与系统的比对，及时纠正错误并进行规范处理电费追退业务。通过量价费损大数据分析，及时针对发现的表计失压异动监测、日超容异动监测、零度户电流异动监测、表计断流异动监测等异动用户开展现场核查，堵塞管理漏洞，为企业挽回经济损失。endprint
1.3 大数据分析对业扩信息的重要性
信息收集，过程管控。通过大数据分析平台，进一步强化市场意识、竞争意识和服务意识，提前获取客户潜在用电信息，开展重点项目信息收集，完善项目储备库、建设库管理，一是落实里程碑计划，做好重点业扩工程跟踪、确认、告知、督办“四到位”服务工作，按照客户意向接电时间，编排项目推进时序，并根据工程现场实际进度适时调整里程碑计划。二是规范停送电管理，各单位要密切跟踪工程进度，协助客户合理确定停送电时间，将停送电时间及时纳入各级调控中心年度、连续三月滚动及月度计划中，力争业扩工程停送电时间与电网计划检修紧密结合、同步进行，最大限度的减少电网停电时间。三是定期梳理业扩结存工单，针对当前环节滞留时间长工单及注销工单数量多的单位，组织核查、分析原因、制定措施。通过大数据分析对业扩全流程进行监督、管控，确保各环节规范、有序、高效办理，促进业扩报装效率、工作质量和服务水平的提升。
1.4 大数据分析对用电检查的重要性
异常分析，准确定位。通过大数据分析实现整个电力用户、特定客户群、特定用户的定位。同时还实现了各地对比、历年对比以及详情查看的功能。以用电采集信息及抄核收信息为基础，对大客户用电情况进行24h的实时监视，同时对存在的异常进行预警和报警。实时监视内容包括用电量变化情况、电压变化情况、负荷变化情况、功率因素变化情况、无功变化情况、排名变化情况、大客户动态识别等，以及客户主设备投切情况、安全运行情况、异常情况等，实时监视信息以图表、曲线、柱状图、饼图等方式进行可视化展示，对存在的异常实时进行预警和报警。同时，结合监测历史信息，对电量、负荷、功率因数等参数进行趋势分析、同期分析、增长率分析、排名分析、用电优化分析等，并以此为基础，找出存在异常的客户，对异常情况进行预警和报警，现场处置人员针对异常客户受电设施进行检查，是否存在违约、窃电行为。
1.5 大数据分析对优质服务的重要性
主动服务，提升水平。优质服务已经成为供电企业整个发展战略目标构想中的重要组成部分，是供电企业发展战略目标之一，体现供电企业的核心价值观，也体现了供电企业的核心竞争力和企业形象。通过大数据分析定位客户诉求，实现机器座席文本交谈、语音自助服务；开展客户用电效能分析为主动服务提供数据支撑，充分利用95598服务数据、客户用电数据和电网数据，识别配电网薄弱点，提出电网规划建议，切实解决电网“卡脖子”、农村“低电压”、公用配变过载等与人民群众生产生活息息相关的用电问题。利用智能语音质量分析、大话务预测，提高人工效能效。实现对供用电安全情况、实时用电情况的全过程实时化管控，为客户提供全面、主动、及时的服务，有针对性地提升客户服务能力、服务质量和服務水平。
2 结语
提升大数据分析工作有利于电力企业整体售后服务水平，从总体上提升企业服务层次，有利于拓展电力销售渠道和空间，并在客户中建立良好的口碑和信誉，同时提高市场响应速度和综合服务能力，加强和改进监督管控，防范服务风险，积极参与市场竞争，认真做好普遍服务和保底服务。通过大数据分析可以随时随地了解客户的用电情况，便于及时发现问题，并能充分了解客户用电需求，电力企业可以更加快捷地为客户提供优质的服务，在这一过程中也是企业自身的能力得到发展，推动电力企业不断前进，以优质的服务赢得市场、赢得客户。
参考文献
[1]国网新疆电力公司大客户智能数据挖掘与分析系统技术[Z].
[2]刘东明.大数据时代，社会化营销成掘金引擎[J].中国广告，2012（8）：49.
[3]薛建德.论用电检查对营销工作的重要性[J].中国市场，2016（1）：38.endprint
