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摘要：隨著互聯網時代的不斷發展，客戶的用電習慣也在發生改變，越來越多的人通過互聯網獲取用電信息、進行繳費以及業擴報裝，利用互聯網＋實體渠道的方式才能更好的迎合電力客戶用電習慣的轉變。電力企業在原有傳統的供電服務基礎上，應該大力拓展新興電子渠道，努力打造多渠道服務體系，充分利用互聯網＋實體渠道的方式，真正有效的降低企業運營成本，為客戶提供更加便捷、高效的服務。通過整合不同渠道客戶數據，發現數據中潛在的有用的規則和模式，通過進行軌跡優化完善分析，針對不同客戶的渠道偏好制定有針對性的引流策略變的尤為重要。

關鍵詞：電力企業；多渠道服務；客戶數據；渠道偏好；引流策略

隨著經濟的發展和社會科技的進步，為適應競爭的要求，電力企業需要在原有供電營業廳、95598服務熱線等的基礎上，大力拓展新興電子渠道，努力打造多渠道服務體系，形成以門戶網站、APP、第三方服務渠道等新型電子渠道為主的渠道體系［1－4］。新興電子渠道因其提供24h不間斷的服務，使客戶足不出戶就能獲得良好的服務，是電力營銷服務發展的一個必然趨勢，在公司營銷服務體系中的位置越來越重要［5－6］。因而，通過整合不同渠道客戶數據，進行軌跡優化完善分析，針對不同客戶制定有針對性的引流策略變的尤為重要。

1建立客戶渠道引流模型的意義

電力行業電子渠道服務雖然得到了一定的發展，但仍然存在一些問題，如：掌上電力、微信公眾號等線上渠道推廣的客戶參與度偏低，尤其在話務高峰期不能有效減少95598電話接入量；客戶對線上渠道引導方式及業務辦理方式等接受程度不高，且業務辦理時間過長，導致客戶粘度較低［4，7－8］；電子渠道的客戶滲透率仍然有較大的提升空間，電力企業還需進一步分析當前及潛在的市場需求，通過提供差異化客戶需求，提高電子渠道客戶占比。通過分析可以發現，提供客戶渠道偏好數據支撐是解決上述問題的關鍵，才能保證電子渠道服務長期穩定的發展。因此，結合電力企業電子渠道發展實際情況，研究電子渠道發展現狀，找出影響電子渠道發展的深層次原因，構建客戶渠道引流策略分析支撐應用迫在眉睫［9－10］。

2基于大數據流的渠道引流模型建設構建

通過打通95598、網上國網、營業廳、第三方（支付寶、微信等）等渠道的數據通道，開展全渠道客戶數據資源整合，進行客戶渠道偏好和渠道軌跡優化完善分析，識別客戶渠道選擇的深層原因，解決客戶渠道精準分類并針對不同原因制定相應的引流服務策略，提升服務水平，實現精準營銷。2．1渠道數據資源采集整合。通過匯集電網公司95598、網上國網、營業廳、第三方（支付寶、微信等）等渠道數據，包括客戶編號、聯系方式、訴求內容、業務種類、辦理方式等相關內容，通過一定條件將這些數據進行歸類分析，分析不同渠道數據的映射關系，將同一號碼的多條記錄進行計算并得出對應的結論，研究形成規范統一的數據標準。2．2完善客戶渠道偏好信息模型。以客戶登陸各類渠道的明細為基礎，作為重要數據源，通過借鑒“神經元網絡的技術”的三層結構，以及自我修正，不斷完善的思想建立數據規則，通過數據庫實現數據導入后的自動清洗、自動觸發，經過不斷的優化、測試、驗證和完善，形成客戶渠道偏好信息模型。2．2．1模型建立總體思路。借助神經網絡劃分為輸入層、輸出層和隱含層，這3層也是構建客戶渠道偏好信息模型中重點借鑒的層次結構。輸入層是以客戶95598業務數據為基礎，進一步分析電力客戶的營業廳數據、客戶使用掌上電力數據、定制短信數據、支付寶繳費、微信公眾號數據等。隱含層為中間處理層，是該模型的核心，主要包括對輸入源分值設置、加減分規則、月度數據更新機制、運算公式等，通過存量數據計算基本分數，在基本分數的結果上計算潛量數據得分，然后計算加分項及扣分項，進而得到最終的渠道得分。每個客戶可以偏好多個渠道，得分最高的渠道為其最偏好的渠道，為首推渠道。最后得到并輸出的結果是偏好評分表，工作人員可以根據這個排序表，進行有針對性的業務行為，或客戶推廣大數據引流模型架構及實現過程見圖1。2．2．2分值設置規則?？蛻羰褂酶髑赖拇媪繑祿?，使用次數越多，則得分越高。潛在渠道偏好數據，主要針對掌上電力和微信公眾號，分值的設定見表1。當客戶連續2個月均有使用某一渠道，則對其總分乘以1．1；連續2個月對其總分乘以1．2；半年內使用超過4次，對其總分乘以1．4。若出現客戶明確表示不喜歡某一渠道，則該渠道的偏好得分直接置為0，且需要打標簽，半年內不統計該客戶的潛在數據。若出現客戶投訴某一渠道，則對其總分實行扣減一半的處理。該模型主要考慮以單個客戶為對象，研究不同客戶對于不同渠道的偏好度，從而形成初步的客戶渠道偏好數據?；谠撃Ｐ湍苡行Ь酆峡蛻粼诟髑佬畔?、行為軌跡信息，支撐渠道偏好分析，以及進一步的渠道軌跡優化分析。2．2．3數據優化和維護。經過不斷的優化、測試、驗證，系統漸漸得到了完善，所得出來的結論經過驗證符合模型中公式的要求，可以認為電力客戶的渠道偏好數據得到了初步的支撐。由于數據量龐大，且從目前數據來看，客戶的渠道行為變化并不明顯，故以月為周期對數據更新維護。每次進行數據維護時，包括數據備份、數據恢復、數據修改、數據刪除等都作記錄，以備查閱。2．3客戶渠道偏好畫像的精準細分。將營銷數據、客戶服務數據、配網數據、各類渠道服務數據等進行有機整合，以“標簽”的形式，構建多層次、多視角、立體化的客戶全景畫像，實現對電力客戶特征的全面刻畫，分析不同客戶群體在實施活動運營前后，渠道使用偏好的變化趨勢。從而使業務人員能夠快速獲取客戶基本信息、用電習慣、行為特性等情況，評估不同運營策略對客戶渠道偏好度、線上業務辦理偏好度改變的影響程度。針對不同客戶群體的特征，提供差異化的辦電、催費、交費、咨詢等業務，研究建立差別化的引流策略，提高營銷方案設計的針對性和有效性。2．4客戶引流分析。對客戶渠道偏好進行精準細分后，進一步分析客戶用能行為、各渠道業務量、運營活動成本，構建引流因素分析模型，自由組合各種條件，對客戶的屬性和行為進行多維切片分析，分群組、標簽對指定范圍內用戶發送引流信息，根據客戶的渠道偏好大力推廣自有渠道，實現線上渠道辦理電力業務，緩解95598客服及營業廳壓力，為客戶提供更加快速、高效的用電體驗。改變以往營銷過程中目標客戶泛而不精的做法，準確定位客戶的渠道偏好，對具備高潛在電子渠道偏好的客戶進行引流，推廣自有渠道。由于掌握了相對更精準確偏好信息的目標客戶群，在營銷案設置、短信群發精準宣傳、品牌傳播等方面相對更輕松，將極有利于提升電子渠道推廣成效。2．5渠道數據看板展示使用大數據可視化工具，對各渠道上相關信息展示，包括客戶注冊綁定、客戶訪問、內容訪問、活動參與、繳費分布、辦電分布等情況，運營活動投放軌跡數據，渠道動態分析等。

3大數據模型應用實例

基于大數據引流模型構建了一種基于大數據的分布式電力營銷策略方法，其流程圖和系統功能圖分別如圖2、圖3所示。在該數據模型實例中，首先利用寬帶載波進行表碼數據采集：利用寬帶載波技術在用電信息采集系統高效的獲取采集表碼數據，并回傳采集結果；然后利用基于大數據的分布式處理技術方案完成包含抄見電量計算、定比定量計算、主分表扣減計算、變損電量計算、線損電量計算、測算電量計算、目錄電度電費計算、基本電費計算、代征電費計算、協議測算電價計算、電量電費審核、基準比較、日電量計算等大數據的計算處理；然后對以上產生的計算結果大數據進行分布式的營銷策略應用處理，并生成策略應用結果，包含提醒、預警、取消預警、停電、復電、特殊事務項等；推送以上得到的策略應用結果給不同的策略執行系統，如對根據電量、電費、階梯檔位變化、指定日等提醒用戶當前電量電費余額內容，對需停電的用戶自動下發停電指令，對需繳費后需復電的用戶自動下發復電指令，對特殊事務如不允許停電、執行系統檢修等執行特殊處理；對策略執行結果進行反饋，保障策略應用的閉環管理，同時進入下一個策略應用產生周期。圖4為本實例大數據營銷引流系統的渠道部署圖；圖5為用于實現該系統的技術架構圖。圖4大數據營銷引流系統實例的網絡渠道部署由圖4可看出與網絡渠道部署相對應，在系統的硬件部署上，主機服務器設置調度服務器、基于大數據電費測算的分布式應用服務器、大數據工單處理分布式應用服務器、分布式緩存服務器、檔案分布式緩存服務器和檔案變更服務器通過總線連接數據庫服務器、數據交換服務器、備份服務器和測試培訓服務器；同時設置數據庫服務器、數據交換服務器、備份服務器和測試培訓服務器，后者通過總線將數據分送存儲器和數據備份設備。由圖5可看出在大數據的技術架構上，設置了展現層、業務邏輯層、技術支撐層、數據資源層、支撐平臺層、數據資源層和基礎設施層。展現層：采用傳統技術，在J2EE技術體系下，可采用MVC應用框架，由界面控制器組件、界面操作組件、JSP頁面組件和服務單元組成。業務邏輯層：該系統主體的業務功能在該層實現，包括：數據準備、電費測算、基準比較、工單處理、WEB應用。主要采用基于大數據的分布式處理技術加以實現。技術支撐層：為了實現業務邏輯，需要支撐技術組件，主要包括任務調度、權限服務、緩存服務、日志服務、運行監控。數據資源層：該系統的數據分類可以分為事務型數據、過程數據、緩存數據3種類型，均采用基于大數據的存儲方式，為分布式計算提供數據基礎。支撐平臺層：與數據資源層并列，在基礎設施層之上，提供大數據平臺和復雜事件處理平臺?；A設施層：支持平臺運行的網絡環境、軟件環境及硬件資源。主要包括網絡、主機、存儲、備份、軟件平臺等。

4結束語

電力企業要充分利用“大數據和互聯網＋”的新型營銷模式，最大限度整合線上與線下客戶資源，打通線上線下不同渠道之間的壁壘，以大數據等工具為支撐，圍繞客戶渠道偏好以及用電業務偏好等信息，開展用電服務的閉環流程，使客戶服務在線上線下渠道之間無縫銜接，發揮渠道協同的合力，真正提升服務水平，實現精準營銷。

作者:付立衡 呂向彬 陳博 馬文建 李洪宇 柳長發 魏志平 單位:國網河北省電力有限公司電力科學研究院