云服务在电力客户大数据分析中的应用

邬鑫罗兰

摘 要：在信息化技术发展水平不断提升的背景下，大数据技术在电力企业管理的应用层面已经不仅局限于后台流程管控和企业数据分析，逐渐从结果驱动型工具转变为过程驱动型工具。在云服务的支撑下，电力企业可以将运用大数据前置到服务优化环节中，构建基于客户侧大数据分析的“云服务”模式，优化产品设计和服务策略，提供多层次、多维度、跨区域、多品类的服务产品，构建电力“供、用、数据、服务”的综合性多层次云服务体系

关键词：云服务;大数据分析;电力客户管理;应用策略

1引言

当前的电力市场是一个多元竞争、高效产出的市场。从传统经营和服务模式来看，电力企业普遍存在管理层级多、链条长、信息数据智能化交会水平低的缺陷。[1-2]电力作为国民经济发展的基础性行业之一，具有巨大的存量客户资源，但是在传统低效管理的模式之下，客户信息更新不及时，管理和维护工作开展不精细，在市场竞争日益提升的背景下部分电力企业面临客户投诉集中甚至流失的困局。[3-4]为此，电力企业需要突破传统缺乏服务精神和开拓意识的经营模式，积极拓展多元服务渠道并优化资源配置，提升电力供应和消费者服务的效率，在满足优质电力供应的基础上通过高效分析客户需求并采取对应措施优化消费者享受服务的体验与 以实现进一步區域市场竞争力提升的发展目标。

2应用于客户大数据分析的云服务概述

在信息技术快速发展的背景下，云服务与大数据技术相结合应用于电力企业日常经营设计、市场拓展和客户维护的深度不断提升，客户大数据分析的云服务框架也逐渐从概念走向现实。[5]从应用实践和理论规范角度来看，客户大数据分析的云服务是一种利用云服务巨大的计算兼容和高速运算能力开展服务质量识别、电力产品拓展、电力服务保障的综合服务工具，主要应用于客户侧数据库构建。[6-7]

在实践操作过程中，电力企业通常为集团化经营，下属众多业务板块和区域公司，云服务支持下的大数据分析是集中数据并得出定向解决与集中优化策略的一种经营优化措施。[7]因此集团需要定期收集汇总下属公司相关数据信息，在数据超强融合的基础上构建庞大平台，实现企业服务能力提升和路径转型，通过数据分析了解到客户的需求、研发出针对性的产品、提升客户服务体验，并最终全方位地构建服务体系，促进电力企业高质量发展。

电力企业使用云服务开展客户大数据分析能够实现去中心化和去组织化，从科层制转向组织高度扁平化，在做好传统市场服务的同时，拓展非传统市场的延伸服务，在创新服务产品种类上下功夫，从能够提供什么产品向客户需要什么产品转型，同时聚焦传统电力服务提质增效，多措并举提升客户满意度，构建多层次、多维度、跨区域、多品类的服务产品体系。

3应用于客户大数据分析的云服务系统构建与优化策略

从当前国内电力市场发展情况来看，运用云服务构建涵盖传统业务优化和创新业务拓展的综合电力经营服务平台已经成为电力企业提升竞争力的重要着力点。电力企业应该从以下三个方面着手，构建并优化基于云服务的电力大数据分析平台。

3.1构建多维数据模型

基于电力工作开展实际，电力企业需要构建一级三维N类数据的综合业务管控模型，包括数字化模型的采集、传输、储存、分析和服务的具体框架。底层数据来源是面向客户开展的各类存量业务巩固、创新业务拓展、优质客户维护和重要客户优化的各类工作，业务板块包括增量拓展业务的消费市场、为企业带来现金流和营收的价值市场以及加强客户管理提升用户粘性和品牌影响力的组织市场三部分。借助这一层级分明，分工明确的框架，电力企业需要完成客户的信息采集和运输，将信息量化、分类、集中存储，根据实际业务进展需求提取数据进行分析，深度挖掘数据的应用价值，以直观的形式将结论呈现给相关工作人员，对业务开展也优化提供高质量建议。

3.2整合线上和线下客户资源

信息技术的发展使很多传统业务逐渐转移到线上，目前大量电力企业开放微信、支付宝等入口，客户可以通过移动设备登录软件便捷地查看相关业务进度，并进行服务获取、历史数据分析和新业务试用等活动，因此现在的电力企业服务存在线上和线下两个端口，线上端口的服务关注度不断提升。在这一背景下，电力企业可以运用云服务具有的巨大的数据存储和快速数据运算服务能力，开展线下整合数据和调研、访谈工作的同时，与各种服务平台、营销平台和企业自有服务平台开展合作与数据共享，获取线上客户服务相关数据信息并转移存储到自身云服务系统中。同时还可以整合政府资源渠道，融合金融征信平台、商业信息平台等政府信息系统，对客户信息进行全面整理，快速获取客户有价值的信息。

4总结

总结来看，基于云服务构建电力企业大数据分析与营销推广系统能够突破传统管理框架下经营效率不高、客户满意度低下。创新应用不足导致客户流失的困局，能够帮助电力企业适应竞争日益积累的市场环境，实现经营效率提升和市场影响力扩大的发展目标。

参考文献：

[1]郎楠.云服务在电力客户大数据分析中的应用[J].集成电路应用，2021，38（04）：84-85.

[2]王圆圆，白宏坤，李文峰，卜飞飞，华远鹏，韩丁，吴雄.能源大数据应用中心功能体系及应用场景设计[J].智慧电力，2020，48（03）：15-21+29.

[3]叶子寒. 《大数据与云计算—来自发展中世界主要行业与经济体的经验》（节选）英汉翻译实践报告[D].厦门大学，2019.

[4]郭润泽，赵鑫.对基于客户侧大数据分析的“云服务”模式分析[J].现代营销（经营版），2018（12）：136.

[5]邢尚文，沈文学，胡世杰.基于客户侧大数据分析的“云服务”模式探索[J].农村电工，2018，26（10）：12.

[6]姜思卓，程超，孙旭日，吴绍军，王强，胡洋.基于客户侧大数据分析的“云服务”模式研究与应用[J].电力大数据，2018，21（10）：23-27.

[7]姚佳维.基于云服务的智慧型电力交易平台设想[J].电子技术与软件工程，2017（21）：168-169.

[8]李洋，何宝灵，刘海涛，苏剑，吕广宪，吴鸣.面向全球能源互联网的分布式电源云服务与大数据分析平台研究[J].电力信息与通信技术，2016，14（03）：30-36.

（内蒙古电力营销服务公司，内蒙古 呼和浩特 010010）