电力营销中基于大数据分析的市场定价策略研究

摘要：电力营销大数据分析涉及庞大的数据处理和系统管理，需要处理来自新兴技术的挑战和机遇，常规的电力营销市场定价策略以电力不动点映射为主协调弹性负荷，无法满足电力市场需求。因此，本文分析电力市场营销的特点，研究了电力营销中基于大数据分析的市场定价策略，希望可以为我国电力企业的发展提供参考。

关键词：电力营销；大数据

引言

当前电力营销系统是基于计算机网络和通讯技术的系统，在数据挖掘利用方面存在一定局限性，无法满足未来智慧电网数据价值的发挥需求。以大数据技术为支撑，改进传统电力营销计量系统，有望弥补现有系统不足。因此，探究基于电力营销中基于大数据分析的市场定价策略具有非常突出的现实意义。

1电力市场营销的特点

①整体性。电力行业是国民经济的重要组成部分，需要建设全国统一的电力市场。电网是电力资源传输的根本，需要电网所覆盖的区域均为电力企业市场营销的范围。从电网布局的角度来看，虽然同一区域内可能存在大量对电力供应有不同需求的用户，但鉴于电网的统一性，电力营销部门需将同一区域视作一个市场来推进整体销售服务。在此种市场环境下，即使目标存在差异，供电网络也会将电力市场连接成一个整体，制订营销策略时必须从整体出发，在满足整体需求的基础上制订具有差异性的营销策略，以满足不同用户的服务需求。②差异性。整体性特征主要体现在产品类型和客户分类等方面，而差异性主要体现在需求量、需求时间以及消费方式等方面。从需求量的角度来看，消费群体不同对电力资源供应量的要求也有所不同，通常情况下，工厂、企业等对电力供应的需求量较大，家庭用电的需求较小。从消费方式的角度来看，无论是电能的热转化消费，还是动力转化消费，抑或照明消费均属于消费方式不同的目标市场。当消费方式不同时，用户对电力营销策略和服务质量的要求也会出现差异。③相对稳定性。电力市场会随着社会发展的步伐发生变化，国家层面对电力市场改革发展高度重视，出台的相关政策、文件对维护电力市场健康平稳可持续发展具有重要指导意义。在制订市场营销策略时要综合考虑经济社会和国家政策等宏观因素，需要从全局、长远及展现社会责任的角度制订营销策略，满足市场要求。要充分调动市场各方的主观能动性，不断优化市场机制，强化企业与客户的良性互动和互利共赢，促进电力供应的安全、稳定、高效。

2电力营销中基于大数据分析的市场定价策略

2.1系统架构设计

基于大数据技术的电力营销系统需要一个合理的系统架构，以确保整个系统的高效运行以及与各模块之间的协同工作。该系统架构通常采用分层设计，主要包括展现层、业务逻辑层、数据访问层和数据层等多个层次。展现层是系统与用户交互的界面，负责向用户呈现各种营销信息和功能选项，并接收用户的输入指令，以实现人机交互。在该层中，可以采用基于Web的可视化界面设计，这种设计具有跨平台、易部署、易扩展等优点。同时，借助大数据技术，如自然语言处理、语音识别等，可以为用户提供更加智能化、人性化的交互体验。业务逻辑层是系统的核心层，负责处理各种营销业务逻辑，如潜在用户识别与分析、个性化营销策略制定等。在该层中，需要融合多种大数据技术，对海量用户数据进行智能分析和决策。例如，基于协同过滤算法对用户偏好进行建模并推荐个性化的营销方案，或基于聚类算法对用户进行细分以制定有针对性的营销策略。

2.2实施分层次的用户支持系统

系统需要通过用户行为分析来识别不同用户群的特定需求和偏好，通过分析用户的互动记录、服务请求历史及用电数据，可以划分出不同的用户分层，如“高技能用户”“需要引导的用户”以及“高需求用户”。基于此信息，设计分层次的服务模型。对于“高技能用户”，可以提供一个高度自动化的在线服务平台，该平台应包含自助故障诊断工具、用户可自行管理的账户设置以及详尽的用电数据分析功能。这些工具可以通过机器学习算法优化，以提供个性化的用电见解和节能建议，允许用户在最小的人工干预下管理他们的电力使用。对于“需要引导的用户”，应建立一个包含图文视频教程、常见问题解答（FAQ）和步骤指导的教育资源库。这些资源应针对普通用户的常见问题进行设计，如如何读懂电费账单、如何通过手机应用进行用电管理等，并提供在线客服或电话支持，以帮助用户在使用过程中获得实时帮助。对于“高需求用户”，如老年用户或技术不熟悉者，应包括定期的家访服务和个性化的一对一支持。通过设置专门的客户经理或客服团队，提供直接的、人工的互动支持，帮助这些用户解决更复杂的问题或提供定制化的服务，如账单管理、合约更新等。管理部门还需要建立一个全面的用户反馈机制，通过定期调查、实时反馈按钮和社交媒体监听来收集用户对服务的满意度和改进建议。这些信息应定期被分析，并用于调整和优化各层次的服务内容和方式。

2.3用电大数据分析

在用电大数据分析方面，可以根据电力营销数据的巨大规模化发展趋势，构建基于电力营销计量大数据的非正常电力能源使用行为数据集。面向数据集，提取非正常电力能源使用行为及相关事件记录，云端储存。随后，构建正常与非正常电力能源使用行为的评价指标，依托相关指标，自动提取非正常电力能源使用行为特征，形成非正常电力能源使用行为样本库。最终，采用CART （Classification and regressiontree，分类与回归树） +SVM （Support Vector Ma‐chine，支持向量机）算法，对非正常电力能源使用样本辨识模型进行训练，在线识别异常用电用户。为充分发挥电力营销计量系统内海量电力用户用电数据的价值，在采集数据后，构建异常用电分析数据集，涵盖电力资源使用人员的基本信息（地址、姓名、类型、编号、计量方式、报装容量等）、电流、电压、电量、功率因数、线损等定量数据以及电能表开盖、需量清零、电表失流或失压、电表掉电或停走、电量差动异常、电能表费率设置异常、电能表时间超差、电压波动不平衡等定性记录数据。

2.4开展线上线下融合服务

电力企业实体营业网点是开展营销服务的重要基地，也是开展线下服务的重要载体。除了开展日常业务办理，还可以充分利用营业场所，开展电力产品推广、节能宣传、价格公示、服务明星选树等活动。虽然营业场所面积和客户人数有限，但可以与客户进行面对面交流，服务成效更加直接、直观，可以得到大客户及老年客户的青睐。此外，针对一些服务需求迫切、服务内容复杂，或者有特殊困难的客户，安排客户经理上门也是线下服务的一种方式。相比线下服务，线上服务的渠道更多。服务热线电话是一种简便、易操作的线上服务方式，对营销人员的业务素质、心理素质、应变能力甚至普通话要求较高。另外，企业网站、微信公众号和相关App页面，可以满足更多客户业务办理、服务咨询、服务反馈等多种需求。

结语

近些年来，大数据技术为各行各业带来了变革与挑战。电力营销作为能源产业的关键，其市场定价策略与大数据分析的结合，对于提高电力企业经济效益与市场竞争力具有重要作用。因此，本文利用大数据分析，设计了电力营销市场定价策略，为市场定价策略的制定提供支撑。通过大数据分析技术，使电力营销数据更加全面，以灵活、精准的定价方式真正意义上适应了多变的电力市场环境。

参考文献

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