引言

随着电力行业工作模式发生改变，电力市场营销已经成为企业增加经济效益的重点策略。电力营销技术支持系统是电力市场营销工作的重要运作技术平台。它是基于现代计算机、网络通信及自动化技术、将电力营销工作进行数字化管理的综合信息系统。同时具备电力营销管理、电能信息实时采集与监控、客户缴费、95598客户服务、市场管理、电力需求侧管理、客户关系管理和辅助分析决策模块等功能，是促进电力营销技术创新、服务创新、管理创新的基础和重要保证。

1电力营销概述

电力营销是为了实现电力供求关系具有协调性，电力企业与用户之间构建密切的合作伙伴关系，并通过自身营销业务，推动用户主动改善用电方式和消费行为，进而增加企业收益。电力企业在复杂变化的市场环境下，为了满足人们的实际电力需求，应采取一系列与市场相关的经营活动，向用户提供所需的电力产品和服务，更好地实现企业目标。电力营销的实质是对电力市场的需求水平、时间进行调整，通过提升服务质量，保证用户合理用电。

2分析基于电力市场改革的电力营销管理

2.1基于网格技术的电力营销信息私有云存储方法

电力营销是电力企业经营效益提升的主要途经之一，电力营销过程中累积大量电力营销信息，对这些电力营销信息实施有效分析，可获取隐性的信息与知识，由此产生数据增值，提供并附带多种服务，由此说明电力营销信息极为关键。这些电力营销信息均采用报文文件或数据库形式实施存储，且以指数级上升，因此需要高质量的存储方法。网格技术的应用范围较为广泛，在局域网、广域网和Ｉｎ－ｔｅｒｎｅｔ上均可实现有效部署。以满足电力企业内部电力营销信息共享为目的，利用网格技术建立一个包含共享区域的电力营销信息网络，网格技术的应用可保障网格体系内的不同电力营销信息资源的安全访问与共享。利用电力企业内部的高速网络连接不同应用系统服务器、数据库服务器、存储备份服务器以及其它服务器。设置网格操作系统，设置专业的网格调度服务器、注册服务器以及服务器池等设备，将这些服务器与设备等纳入一个网格体系内，构建电力营销信息网格。利用开放网格服务体系结构和ＧＴ３工具包，在确保电力营销信息系统结构的基础上，构建电力营销信息私有云存储模型。

2.2推动电力营销业务管理数字化转型升级

2.2.1把握好顶层设计与基层探索的关系

营销业务数字化转型升级是一项复杂的系统工程，需要从顶层加强统筹规划，并推进基层的实践探索，要注重增强系统性、整体性、协同性，最终打破各级各类各系统数据壁垒，促进互融互通。（1）做好顶层设计方案。组织全市营销专职及班组长开展数字化全渠道的思考探索，确定短期突破与长期规划，编制《国网徐州供电公司营销业务数字化转型方案》。（2）实现多场景突破。当前稽查专业进行了数字化转型的成功尝试，用检专业数字化巡检初见成效，但其他专业具体举措尚不明确，可将稽查的智慧管控平台作为典型应用场景，外延其他专业形成多场景化的业务协同。（3）加强基层的探索反馈。基层作为数字化转型落地的实践主体，最能从实际出发，不仅可以检验多场景应用成效，还能以需求为导向，开拓新的数字化场景，自下而上进行反馈，最终建立一套与“完善顶层设计”相适应的机制。

2.2.2融合好线上线下的客户服务

面对日益多元化、个性化和互动化的客户需求，需要以数字化提高电力精准服务、便捷服务、智能服务水平，提升客户获得感和满意度。（1）打造数字化客户。集成营销业务系统、95598系统等多个平台数据，采用建模和统计方法，结合客户基本属性、用电信息等内容，从客户行为特征、价值特征、需求特征等多维度、用电偏好等多属性，设置标签，构建客户特征画像。（2）推进营业厅智慧赋能。推动实体营业厅业务向网上国网App和自助终端100%迁移，推广零证办电、刷脸办电，通过临柜客户的特征画像，挖掘潜在需求或风险，量身定制个性化产品，实现客户差异化服务。（3）主动预测服务热点。考虑提取全渠道营销服务工单热词，以工单为驱动，建立“营销专用热搜”，根据热词排行，主动介入相关服务过程并给予实时预警与指导。在疫情防控依旧严峻的形势下，充分挖掘数据内涵、发挥线上优势，提前预判客户要求，推广不见面的超前服务。

2.3基于大数据分析技术的客户投诉精益化管理

在供电企业中，客户满意度占据了十分重要的地位，由于客户满意度在很大程度上决定着供电企业的发展方向，因此如何高效处理客户投诉，为企业赢得时机，及时发现并解决内部管理问题，将投诉转化成效益，赢得客户好感，提高客户满意度，是加强供电企业高效性、灵活性、科学性的重要内容，也是供电企业发展必须重视的问题。在用电客户接受服务过程中，如果客户自身合法权益未能得到满足，影响客户用电或者服务体验，会降低客户满意度，客户将进行投诉。投诉事件精益化管理过程包括信息输入、数据清洗、数据量化、大数据算法、信息输出、后续手段。

2.3.1建立平台收集各渠道投诉

在实际供电服务中，供电企业会产生庞大的数据，由于数据多数采用人工处理的方式进行收集和整理，一方面导致工作效率偏低，另一方面由于收集渠道和方式的不同，数据之间存在较大差异，难以保证数据的完整性，因而会造成数据收集不准确、不全面、可参考性低等问题，因此客户用电服务质量难以保证，不免会造成客户投诉。然而，采用供电企业网络信息平台对数据进行统一收集、处理和分析，不仅便于供电企业的规划与管理，同时可以实现电网数据的共享和资源的整合。因此供电企业网络信息平台以电网95598为基础，获取语音业务质量评分因素与客户投诉特征，面对现阶段的种种问题，找到一种方法能够通过客户营销档案、存量诉求工单等相关数据准确重现“客户画像”，通过关键字的自动识别、提取和生成智能定位客户诉求热点，通过相关性分析准确预测热点发展趋势和可能发生的突出问题，通过客户群体特性及诉求特点准确选取主动服务渠道。由于95598是供电企业面向客户的主要窗口，通过短信、电话、网络平台等多个渠道为客户提供供电服务，服务过程中将生成大量的数据，这些数据为评估客户服务质量，分析客户满意度提供了有效的数据基础，最终达到客户主动服务，整体提升客户服务水平，降低客户投诉数量的目的。

2.3.2客户投诉大数据分析

依据大数据分析手段，针对客户投诉产生的数据进行深度挖掘，发现数据潜在价值，并根据客户投诉类型以及敏感度，构建数据模型，判断客户用电或服务的体验感值和满意度值，为供电企业精准营销提供有力支撑。根据客户反映的问题按照专业分成建设、营销、检修、运行、财务、物资等方面进行分类，再根据客户反映的问题进行更精确的分析，并将客户分成若干个组别，每个组别分配一个关键词进行标记。将关键字和同义词、近义词组成同义词库后，通过Partition算法确定关键字之间的关联关系，结合当前营销服务工作，主动向客户提供差异化服务，提升客户感知，减少投诉。（1）对投诉进行等级划分。根据投诉的影响范围（不止与电力影响、包含政治、社会舆论、被投诉单位影响、被投诉人员影响等）对投诉进行等级划分，采取不同的资源（被投诉单位、上级单位、业务员、领导）进行处理，或是否优先处理。（2）投诉影响范围分析。根据历史数据投诉内容的多维度性（关键字与关键字描述）与影响范围维度的无序关系，对实时投诉产生的可能影响范围（不止与电力影响、包含政治、社会舆论、被投诉单位影响、被投诉人员影响等）进行分析。（3）投诉类型分析。基于大数据挖掘技术的客户感知度分析模型通过分析历史故障停电信息、故障处理信息、工单受理信息等，利用分布式计算、数据挖掘等技术，运用聚类算法构建客户感知度分析模型，选取相关性最高的故障工单数、电话间隔时长、投诉工单数等影响因素，分析、归纳客户对故障事件的感知度，将客户划分为高、中、低三个等级，建立客户的行为标签，并开展有针对性的服务，降低客户的投诉风险。（4）投诉处理建议分析。根据大数据分析，对投诉内容维度、投诉人情况（心情、性别、年龄、文化程度、住址等多维度），对投诉的可能发生的多维事件映射进行分析，对事件的最优映射进行引导，提供最优的处理建议。

结语

电力市场改革是我国社会经济发展的必然趋势，通过打破电力市场垄断局面，有利于激发市场活力，推动电力企业创新。因此，电力企业要针对市场改革的影响，积极做好电力市场调研工作、创新电力营销理念、开拓新型电力营销业务、规范精细化管理流程、健全电力营销管理体系等策略，切实推动电力营销管理的健康发展，促进电力行业整体的创新进步。

参考文献

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