BI在电力营销中的应用

BI在电力营销中的应用

随着电力营销管理信息系统的相继建设和投入使用，企业积累了丰富的客户信息资料和市场需求信息。采用BI技术进行信息综合分析，可提高经济活动分析水平，加强电量电费信息管理，提高系统售电收入。分析电力公司计费数据和电网管理数据，计算出某时间段内或某地区内的用电负荷、用户数、线路损耗等数据，可以得出电力负荷走势及各地区用电量对比，以便为生产计划和任务调度制定策略;分析生产和销售数据，可辅助劳动组织管理和财务资金运筹，提高劳动生产率和企业经济效益，合理组织物资供应及调拨，降低物资消耗。

电力用户是个广泛、复杂的用户群，用户需求根据不同的时间、地域、行业，相差很大。电力企业在长期的运行过程中，已经积累了大量的用户资料和历史数据。根据这些资料和数据建立用电数据仓库，采用数据挖掘的方法进行有针对性的分析，可以得到需求模型。根据这个模型来制定电网规划和供电计划，就能够降低发电成本，提高效益。电力公司混合使用人工智能中的人工神经网络、模糊逻辑等技术，对用户的管理、消费和交易等数据进行综合处理，以欧几里得距离为判据得到分类用户模型，并用可视化的图表方式表达出来，辅助进行用户分析。按不同的特征对用户进行分析，可以挖掘到不同领域的信息。

按用户对企业的利润贡献度进行用户分析，可以得到哪些用户群体对企业的贡献比较大。对贡献大的用户，可以提供更适合他们的服务，以鼓励他们更多地消费。这对制定用电营销策略和研究销售特性都有很好的指导作用。

按用户消费的信用进行用户分析，就可以找出哪些用户的信用比较好，哪些的信用比较差。针对用户信用的不同，对他们所提供的服务的级别也应该是不同的。对信用好的用户，不但要给予更好的服务，同时也要给予他们更多的优惠。

按消费量进行分析，不但可以找出哪些用户的消费能力强，哪些的消费能力弱，而且还可以找出可能偷窃电或电表计量有问题的用户。

按服务质量和客户情况进行分析，以提高服务质量。针对客户投诉的主要原因是服务响应率低、服务质量低劣和服务价格比不平衡，使用客户描述和划分技术将客户按不同类型(如价格敏感度、消费习惯、对服务中断的反应等)进行客户群分组，针对不同客户改善相应服务。

按行业欠费和重点欠费户情况进行分析，利用OLAP 和数据挖掘技术，总结各种欠费行为的内在规律，并在数据仓库的基础上建立一套欠费行为规则库，及时预警各种欠费，尽量减少企业损失。

BI项目在实施过程中应该能够及时应对市场的变化，完善内部管理，提高企业的经营效率。BI的实施一般可分为如下5 个阶段： ①确定目标阶段;②数据收集和预处理阶段;③信息发送阶段;④数据解释和建模阶段;⑤基于知识的行动阶段。

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