关键词：电力用户；客户画像；数据挖掘；电力营销信息化
１引言发达国家电力营销已进入系统网络化和智能化的时代，国内也在进行智能电网的建设与发展，为电力营销迎来了新的挑战与机遇［１］。目前由于电气化水平提升以及社会信息化普及等因素，供电企业开始突显诸多弊端，使电力营销与高质量服务矛盾日益激化［２］。客户开始对电力质量要求提高，尽管供电局一直在提升客户满意度，但每年投诉工单仍较多。此外，电力营销系统储备了海量电力数据，但这些数据没被有效利用。如今大数据技术已成为一种趋势，不少行业已建立与大数据相关的营销体系，建立企业客户画像，帮助企业进行精准营销和信息推荐［３］，在金融、电信、交通、医疗教育等行业已得到一些应用。国内外不少行业在营销体系中进行客户画像，实现精准营销与个性化推荐等，推动多渠道发展。随着电力体制改革深化，电力营销部门也着手电力客户画像，目的不仅在人文关怀、客户满意度上，更是对售电侧放开后的一种提前准备，因此电力营销信息化客户画像的应用研究具有深远意义。
２电力营销信息化发展应对—客户画像在服务诉求变化、经营压力、技术冲击的形势变化下，电力营销部门积极寻找应对方向。
２．１服务诉求变化对电力服务感知最直接的是电力营销部门和电力用户，用户体验电力服务，电力营销部门直接感知客户对服务满意度。随着信息渠道与网络化的畅通，客户对用电质量要求也越来越高。营销部门也希望用户用好电，改善电力用户用电安全与用电体验。虽然电力企业日益改善电网的主干网和电源，开通不少沟通与缴费渠道，但目前电力投诉仍较多。营销部门对用户洞察效果不明显，亟需有效洞察电力用户的手段。这两个群体的诉求也反映了如能利用电力数据推断用户的用电感知、将来的用电能力、对业扩报装需求等，对营销部门和电力用户都是极佳的发展途径，帮助营销部门更直观、全面地洞察用户。
３．２政策与经营压力
随着电改９号文发布［４－５］，售电侧放开拉开序幕，售电市场开始引入大量竞争，电力用户将拥有更多选择用电权利，现有市场格局将受较大影响，给电网公司营销运营带来强烈冲击。因此保持用户拥有率，提升用户满意度成为营销部门重视放向。此外，随着高耗能行业增幅放缓、电能替代趋势化以及新能源开发与利用，电力企业市场供应份额受到一定压缩［６］。电力企业经营压力也日益严峻。
２．３技术冲击互联网、移动计算等技术高速发展，其带来的海量数据反映了人民生活和社会发展的基本情况。不少行业借助这些数据和大数据技术获取客户画像，实现精准营销，如广告投放、推荐搜索引擎等，领域应用上取得良好成果。典型客户画像案例，淘宝千人千面项目，依靠多年积累数据来建模，每个买家都具有标签特征，标签对应买家兴趣特征匹配的宝贝，在买家浏览网页中植入宝贝链接广告，目标锁定买家，实现精准营销定向运营。多数据融合、数据挖掘分析、可视化分析、数据存储与处理等技术是目前大数据领域关键技术，帮助行业挖掘潜在社会价值和商业价值。在电力行业，涉及到电力生产、电力服务全业务数据等蕴藏着巨大的价值，亟需上述技术进行大数据分析，帮助营销部门实现精细化营销，发挥数据价值［７］。
３．４发展趋势许多行业对客户进行画像实现价值挖掘，帮助精准营销和提升客户满意度，被广泛应用与推广，是一种营销趋势。电力客户画像也是应对经营压力的一种方式，保持用户拥有率，积极应对市场变革。电网企业具备多年海量电力数据，数据资源储备充足。依托多数据融合、数据分析挖掘、可视化、数据存储与处理等大数据技术融合电力数据，对电力用户客户画像在技术层面已成为可能。电力营销信息化客户画像的应用研究在需求、资源和技术方面都具备了执行条件，是更好地服务用户，提高电力用户满意度的保证。
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３电力营销信息化发展应对—客户画像
３．１电力客户画像的模型构建
借鉴其他行业经验，客户画像主要将客户标签化，在多维度下构建标签体系。综合电力业务基本情况，电力客户画像主要涵盖了标签、价值需求和服务策略。其中，标签主要包含：基本属性、特征、偏好等。需求主要为用户对电力企业所提供服务的具体需求，如：用户对电能质量的需求、对客服人员服务态度要求等。服务策略指基于用户需求与特征偏好而设定的配套服务策略，使客户用电更满意、安心。
４．２数据来源电力客户画像模型建立的第一步就是数据来源，即为数据的采集端，主要为：用户接触数据（如移动端）、营销平台基础数据、供电营业厅、９５５９８客服系统、第三方数据（微信、支付宝等）等。其中，涉及到具体的数据信息内容有：１）户名、用电地址；２）业务工单信息；３）缴费情况记录；４）渠道使用记录；５）投诉、故障报修；６）客户联络记录；７）用电采集信息；８）业扩报装信息。
４．３电力客户画像关键技术在模型构建中会运用到不少关键技术，即数据加工与挖掘分析、标签加工、标签生成管理。从数据源中采集数据来自不同的背景，存在较多数据口径不一致、数据零散等问题。数据加工主要包括数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换四大块。数据加工运用到如ＥＸＣＥＬ、ＳＰＳＳ等工具。数据转换中较为特殊的一类，如投诉案例中语音文件较多，需转换成文本，用到智能语音识别技术。挖掘分析包含聚类和关联规则，帮助客户群分、推荐等。文本挖掘在本研究中也运用较多。
３．４电力客户画像应用
电力客户画像应用以电力用户为主，但在应用和挖掘过程中，发现场景衍生。本节主要分为电力客户画像应用场景与画像应用场景衍生展开研究。在电力信息数据也涵盖了与用户相关的如线路、班组、区域天气、地理环境、方言情况等。这些数据与客户息息相关，对此类客户进行画像，从而提高电力客户满意度，提升服务质量。在一些投诉工单中发现用户和现场维修人员发生争执而引起投诉，可能存在用户与抢修班组态度不好等问题，将抢修班组打上标签，一方面引导该班组改善态度，另一方面针对性格敏感易暴躁用户配置以态度和善的抢修班组。在电力投诉工单和电力营销平台中可发现，某地区因小动物或雷雨天常发生停电故障，该地区在时间上加以标签，可预判在某时段易因动物、天气发生停电，提前给予措施防护。一些线路台区中，报修、投诉次数几个季度呈现增长趋势，即抢修质量较差，平时维护检修工作不到位，因此对应每个季度画像能起到一定的预判效果。电力客户画像衍生的应用场景也有效提升了电力服务，可改善用户的用电投诉。
４结语本文开展关于电力营销信息化客户画像的应用研究，分析了当前电力营销信息化形势，客户画像是电力营销信息化的一个重要发展应对方向。主要从模型构建、数据来源、关键技术和应用场景来研究电力客户画像。本研究给电力企业提升客户满意度与良性发展提供参考与借鉴。目前电力客户画像发展还不完善，框架上一些维度还可以进行迭代更新。同时进行客户画像时会设定每个标签的权重，本文暂未对这一层面进行研究，也是后续需要进一步探索和研究的方向。
参考文献
［１］乔立春，陈楠．云计算在电力营销一体化平台中的应用研究［Ｊ］．科技与企业，２０１４，（１２）：３７１－３７２．
［２］喻洁，吴俊，杨少华，等．基于云计算的智能电网营销管理系统［Ｊ］．电力信息与通信技术，２０１３，１１（１）：３３－３７．
［３］王小鹏．大数据技术在精准营销中的应用［Ｊ］．信息通信技术，２０１４，（６）：２１－２６．
［４］邵志媛．新电改：一次可期待的盛宴［Ｊ］．广西电业，２０１５，（４）：８４－８５．
［５］中共中央国务院．关于进一步深化电力体制改革的若干意见［Ｚ］．２０１５－０３－１５．
论文作者:许丽霞,
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年 18期
论文发表时间:2020/1/16
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