电力市场营销策略反思

1、电力市场营销策略反思 科学技术的飞速开展促进了互联网的普及，在信息网络的应用过程中，会产生大量的数据。由于目前各行各业的开展建设都从一定程度上依赖于互联网，在行业开展过程中海量数据的生成是必然的。对其中有价值的数据进行收集整理，能够得到促进行业开展的有效信息。在电力行业中，应用电力大数据这一分析技术对电力系统运行过程中产生的数据进行分析，能够得到一定的规律。将大数据技术与电力市场营销工作结合起来，将会显著提升营销的效率和质量。本文将对目前电力营销中存在的缺陷进行分析，并探讨大数据技术在其中的实际作用，希望能为有关人士提供参考。大数据；电力营销；营销效劳策略电力营销，顾名思义就是电力企业为满足人

2、民用电需求而进行一系列电力经营活动。原先的电力营销是以电力生产为中心;，不太注重用户的需求，而经过时间的开展已经逐渐开展为以客户为中心;。现阶段的电力营销为结合时代特征，引进大数据技术来对人民的用电需求和用电习惯等方面的信息进行整理分析，以此来到达精准营销的目的，不仅大大提高营销工作效率，还推动着企业自身进行改革创造更大的经济利益。而如何将大数据科学有效的使用在电力市场营销中，成为了当今时代主要研究的课题。本文旨在通过分析我国电力营销实例，结合国外优秀的电力营销方案，寻找出基于大数据的电力市场最正确营销策略。1大数据理论对于大数据;Bigdata研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据;

3、是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点：Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value价值。2电力市场营销策略制定现状电力企业为满足人民用电需求而进行一系列电力经营活动，简称为电力营销。原先的电力营销是以电力生产为中心;，不太注重用户的需求，而经过时间的开展已经逐渐开展为以客户为中心;的战略，开展多样个性效劳更好的满足人民的用电需求。电力营销对于一个企业至关重要，第一，它可以提高企业电力的售卖量，创造巨大的经济价值；第二，它可以调节电力供求之间的平衡，防止供电量大于需求量的情况发生，造成电力企业

4、产电过量而亏损；并且也防止需求量大于供电量，造成给人民的生活的不便；第三，可以加强用户对企业的信任度，用良好的效劳树立企业品牌形象；第四，使电力企业与用户建立合作伙伴关系，从而促使用户主动改变用电消费行为网上消费行为、电力套餐消费行为等等，不仅可以提高企业的工作效率，方便用户用电，还可以为企业创造更大的利益。电力行业有着一系列的特殊性，如电力产品产供销瞬间完成、不能存储、投资短期难以见效、社会效益无法用财务衡量计算等。因此，电网企业将主要精力放在了保障经济开展进行电网及配套建设上，对于电力营销方面的重视程度不高，制定的营销策略缺乏灵活性和针对性。经过长期的积累，电力营销存在如下问题：2.2.1

5、电力企业没有意识到营销工作的重要性，缺乏效劳精神。由于电力市场的剧烈竞争局面的形成时间不长，一些企业还没有对营销工作引起足够的重视。一些营销手段过于落后，电力效劳的内容也过于简单。2.2.2电力营销无视了以客户作为导向的原那么。电力营销工作应当以用户为主体，实时了解市场的需求，并以此作为参考对营销内容进行恰当的改良。目前电力企业缺少对用户需求的分析，甚至没有构建全面周到的售前售后效劳框架。这无疑阻碍了电力营销的顺利开展。3基于大数据的电力市场营销策略根据客户的用电行为特征，整合现有效劳资源和效劳手段，差异化开展客户效劳，以较少的效劳资源投入，建立更好的客户效劳关系。通过对客户电量使用情况、电费

6、缴纳情况等数据信息的挖掘，对客户进行分类，制定差异化的效劳策略。其次，随着售电市场的逐步放开，用户将有更多的选择权，企业面临着客户的流失风险。电力系统的效劳渠道直接面对用电客户，为提升客户满意度，电网平台在为客户进行网点推荐和路径导航时，不能简单的只为客户推荐最邻近网点，系统需要通过基于大数据技术的计算模型综合考虑客户周边网点实时的业务承载力、客户出行和客户偏好等各种因素，为客户智能化推荐真正最合理、最节省客户等待时间的网点路径方案。4结语综上所述，随着大数据技术的渗透与普及，一些传统企业必须在经营管理模式上进行一定的转变与改良，否那么将会面临被市场淘汰的后果。作为电力企业在市场中占有份额的主要途径，电力营销工作向来受到电力企业的重视。将大数据技术引入到营销工作中，能够有效实现电网中能源流、业务流以及数据流三者的有效融合。而借助大数据技术的作用，电力营销工作人员能够从海量数据中，摸索出市场开展的一些规律，了解市场与客户的需求变动情况，从而结合自身实际对电力营销策略进行恰当的调整与改良。同时利用大数据技术，还能够对电力市场的开展前景进行较为准确的预测，促进电网效劳质量的提升。【参考文献】【1】刘东岳.基于Spark的数据挖掘方法