大数据技术在营销客户服务中的应用及研究

第一篇：大数据技术在营销客户服务中的应用及研究

大数据技术在营销客户服务中的应用及研究

当前，电力企业改革发展面临新的形势和任务，随着电力体制改革的不断升入，尤其是受市场广泛关注的售电公司的出现，电力市场的交易将更加“民主、开放”，交易方式将逐步升级，出现电网+互联网+信用+期货+零售+批发等多种灵活、自主的交易方式，导致电力企业在开拓售电市场、防范经营风险等方面面临的压力与日俱增，同时面临着优质客户减少、市场份额下降及优质人才流失的严峻挑战，尤其对营销服务业务提出了更高的要求和新的挑战。对电力企业来说，利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台，对营销客户用电特点及需求进行分析，可以为制定电力营销方案提供数据支持、为电力企业抢占市场及用户提供重要的数据支撑，从而提高企业经济效益，不断提升客户服务水平和服务质量。基于此，此课题的研究具有非常重要的现实意义。

一、大数据概述

“大数据”（big data）是与智能制造、无线网络革命并行的又一次颠覆性的技术变革，“大数据”是指量大、复杂、增长迅速的数据集合，也指在一定时间内无法通过传统的数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，它涵盖了从生成、采集、存储、加工、转换、计算、分析挖掘、展示到使用整个数据全生命周期管理的过程，以及在这些过程中所用到的各项技术。

大数据技术的重要意义不仅仅在于掌握其中海量的数据信息，而且在于对这些含有重要意义的数据信息进行专业化的加工和处理、对于海量数据进行存储和分析。

二、电力大数据的价值及特征

每一个行业和业务领域都蕴含着大量的数据信息，而且逐渐成为其重要的生产因素。对于电力行业而言，电力大数据综合了电力企业的产、运、销及运营和管理数据，是以行业形势?A判、数据价值的挖掘为目标，利用大数据核心关键技术，实现企业管理模式转变、服务理念的提升，从而完成企业的转型升级，适应新的改革形势和外部环境。

电力大数据的特征主要为：

数据量大。这是电力大数据的一个重要特征。随着电力信息化建设的不断推进，电力数据的增长速度和规模已远超出电力企业的预期。

类型多（Variety），是指电力大数据包含各种各样的数据类型，如结构化、半结构化和非结构化数据。

速度快（Velocity），是指对电力大数据的采集处理和加工分析的速度。

有价值（Value），是指电力数据当中包含有很多有价值的信息。

一方面，随着电力体制改革的不断深入，电力企业将从生产型企业逐步转变为服务型企业，企业的业务流程需要围绕用电客户的需求进行优化和重组，同时，企业内部也需要变革管理模式、进行战略性转型。另一方面，随着“三集五大”体系建设的深入推进，SG186、SG-ERP等系统的建设及推进，已实现了企业级数据资源的初步整合及共享利用，但随着电力数据量的快速增长、数据类型的多样化以及跨专业、跨平台应用的日益深化，电力大数据必将面临着数据的高性能存储及高可扩展性等多项挑战。

因此，通过数据挖掘等技术深入挖掘并分析不同电力客户的需求，把最大限度满足客户的需求同提高企业的经营效益统一起来；站在客户的立场，以客户为中心，及时主动满足用电客户的需求，已成为电力企业的核心竞争点。电力改革环境下，企业必须进行业务流程的变革以适应时代的要求。

三、电力营销面临的机遇和挑战

大数据技术给电力营销带来了新的发展机遇，但也面临着很多挑战。“数据海量，知识匮乏”是大数据时代多数企业的通病。国家电网公司在“十二五”期间提出了“一型五化”的大营销体系（客户导向型、业务集约化、管理专业化、机构扁平化、管控实时化、服务协同化），一方面，随着“大营销”体系的全面建立，各类信息系统数据量多而重复，数据种类繁多，数据量大而冗余，给营销管理和决策者均带来了很大挑战。另一方面，当前营销各类业务的数据信息以业务工单的模式存储在不同的信息单元中，从而形成了多个信息孤岛；且同样的数据信息，不同专业进行统计分析时所采用的信息来源和统计方法都不尽相同，又造成了数据统计口径的不一致，这在很大程度上影响着营销管理服务及决策。

随着智能电网建设的全面开展以及SG186营销业务应用系统的建设完善，海量的业务数据被积累，且当前电力企业的运营方式正在向以电力市场需求和提高客户满意度的方向发展，这就对电力企业的营销服务质量提出了更高的要求，使得电力企业面临了多方面的压力。

一是海量的业务数据分属不同的应用体系，且类型繁杂，不少业务数据也都被分散在各自的系统内，造成了数据孤岛；数据庞大且分散，无法被有效利用与提炼升华；对于同一组数据，由于基于的统计方法、统计背景和数据来源都可能不一致，必定会造成数据统计口径有偏差。

二是售电侧业务放开对公司传统营销模式将带来巨大冲击。新一轮电力体制改革深入推进，公司面临优质客户减少、市场份额下降和优秀人才流失的严峻挑战。电力企业要在市场竞争环境中谋求发展和生存，只有充分了解市场化规则，找准市场定位，变革企业管理机制，才能适应电力体制改革，不被市场所淘汰，稳步向前发展。

三是行业监管和市场竞争给优质服务提出新的挑战。电力改革催生市场主体多元化竞争，不断推动供电服务从“监管+自律”向“监管+竞争”转变，服务风险和舆情预控难度加大。

四是客户提出了更多的服务需求及更高的服务质量。一方面随着市场化经济的不断深入，企业不仅要为用户提供优质的产品，还需要提供越来越优质的服务。另一方面，经济时代逐步向知识经济社会进行过渡，用户对电力企业提供的产品和服务都提出了更高的要求，客户满意度将成为供电企业发展的重要因素，成为供电企业效益的根本源泉。

同时，数据背后隐藏着面对客户越来越个性化、多元化的消费需求，对电力企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理都提出了更严峻的挑战。

四、大数据的关键技术

电力行业营销系统包含结构化数据，如客户资料、设备记录等，非结构化数据如合同、身份证和其他扫描图片等格式的文件。大数据技术需要加强对电力行业营销类数据存储和分析能力，同时数据挖掘和模式识别技术在客户用电行为分析的应用可以有效支持需求响应。

在电力大数据时代下，大数据已成为电力企业进行决策的基础。只有运用现代化的技术手段，对海量数据进行深度的加工和处理，发现并利用其中蕴含的重要的信息，为电力企业决策者提供数据支撑，才能真正发挥电力大数据的重要作用。

大数据技术分为四层：数据存储层、数据集成层、数据计算层和数据应用层，每一层包含不同的关键技术，其中数据应用层数据挖掘技术需要进行提高及深入应用。数据挖掘是指通过算法发现隐藏于海量数据中信息的过程。数据挖掘需要通过统计、在线分析和处理、机器学习、专家系统（依靠过去的?验法则）、情报检索和模式识别等多种方法来实现目标。

数据挖掘过程的总体目标就是从一组数据中提取信息并将其转换成一个可以理解的结构进行进一步的使用，除了初步的分析，它还包括数据库和数据管理，数据预处理、建模和推理，结构的后期处理，可视化，和在线更新等方面。

数据挖掘使用过去的信息数据来分析一个特定的问题或可能出现的情况的结果。数据挖掘工作分析所有存储在数据仓库中的数据，这个数据可能来自所有的业务，从生产到管理，管理者还可以使用数据挖掘来决定他们产品营销策略，和竞争对手比较。

五、构建统一的数据平台

电力行业每一个业务部门数据相互之间不能相互共享及融合，有些数据形成了信息孤岛，也有些数据存在于多个系统中，且录入、修改的途径有多种，采用不同的采集方式采集相同的数据，得到的结果在一定程度上存在着一些偏差，数据具有广泛的异构。因此需要整合各专业、各平台之间各个环节数据，对数据进行提炼、分析及挖掘，实现跨部门、跨业务、跨平台间数据的共享。如：涉及多专业的电力资产全寿命周期管理、营销、生产等都需要融合不同的来源数据，从而形成以数据为中心的企业信息化管理系统，构建统一的数据管理平台，促进数据资源共享，发挥数据的价值。

基于开展电力营销服务的优势与机遇以及大数据关键技术的研究，提出了利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台，依托营销基础数据服务平台、营销业务管理平台建设，整合市场发展、经营活动、客户服务、资产运行等数据信息，研究其多维度分析主题、动态分析评价指标体系，数据的动态采集、合理存储、自动化处理方法，科学分析模型，建立覆盖政策、市场、营业等的营销服务技术支撑平台。平台核心应用应该包括数据采集服务、数据查询服务、数据搜索服务、分布式离线计算服务、分布式实时计算服务、数据挖掘服务、分布式协调服务、分布式队列监控、分布式数据库服务、分布式文档存储服务、数据订阅服务、开发式监控服务及集群管理等核心应用子系统。

六、创新营销服务模式

电力营销要始终把握好“以客户为中心，以市场为向导”的原则，重点做好以下工作：加快转变营销发展方式和服务模式。高度重视市场变化，积极主动，在参与竞争中掌握先机；高度关注客户需求和变化，快速响应，在优质服务中扩大客户群体，切实加强新形势下营销服务体系的建设。

（一）实现电力需求的预测

依托电力大数据技术，整合电力营销各业务系统数据，获取海量的用户数据信息，建立客户的数据关联机制，结合国家政策、经济发展水平、地理环境等因素，对其进行分类、分区域、分行业的数据分析，深入了解不同群体的用电规律和用电行为，实现用户对电力需求的预测，并实现对电力的合理调度以及电力需求的合理管控。

（二）为客户提供差异服务

通过数据分析获得用户的电力消费水平，实现了对用电客户的细分，制定出针对不同客户的行之有效的电力营销策略和服务方案；以客户细分数据为基础，为重要用户提供优质服务，并根据各类客户的特性提供有针对性的、差异化服务。针对重要用户，要主动上门走访，提供技术支撑，并在业务流程、服务机制及服务价格等方面提供高品质的产品和服务，从而满足其对电力企业服务的高需求和高期望。一方面建立业务办理专用“绿色通道”，成立服务工作组，配备专职服务人员为其提供主动式上门服务，另一方面，为这些大客户提供自主式供电时间，提前告知内部消息等服务。同时，供电企业要定期组织开展专业技术及安全知识培训，免费对其各类用电设备进行现场检查，不断提升客户的粘连度、忠诚度和满意度。

（三）降低企业经营风险

根据用户电量电费及缴费习惯等数据进行监测，通过对客户评估与客户行为追踪，预选出一些拒缴、拖欠电费的客户，创建用电客户的信用等级，提高电款回收效率，实现风险的合理规避，有效防止客户风险转嫁，将企业经营风险降为最低；同时需要结合移动互联网技术，深度整合渠道，充分发挥营业厅、95598网站、网上营业厅、掌上电力APP、电e宝、微信等渠道，为用户提供多渠道缴费模式，提高电费回收率，确保经营成果颗粒归仓。

（四）用户服务需求分析

在互联网时代，供电企业的优势更多反映在对用户需求的掌控和生态系统引领上，针对不同类型的用电客户进行创新服务，通过电力企业大数据平台，汇总分析客户需求以及客户投诉等信息，掌握客户关心的中心、投诉集中反映的问题、投诉用户的构成及分布、问题解决效率和追踪，总结、提炼、分析用电客户的聚焦问题。通过建立客户需求导向模型，对用户的需求进行可行性分析，提供一对一的服务，从而提高服务质效；对于用户投诉的共性问题，开展深入的诊断分析，提出有效整改方法，并定时开展供电服务明察暗访及电话回访，收集用户的满意度信息。

（五）建立客户质量评价体系

借助大数据平台，深入分析用户的电费缴费习惯、违约窃电情况以及社会上各行各业的信用评价等信息，建立客户质量评价模型，通过分析和筛选形成优质客户清单，并对其推送个性化信息，提供特殊化服务；同时，对客户信用进行评估，建立用户信用等级，根据其信用等级确定其电费缴纳方式，形成电力企业内部黑名单用户清单，加强此类用户风险防控，提升企业风险控制能力。

（六）支撑营销管理决策

以营销服务技术支撑平台为基础，依托营销基础数据服务平台、营销业务管理平台建设，整合市场发展、经营活动、客户服务、资产运行等数据信息，深度挖掘各类信息数据中的潜在关系，为各类管理和决策者提供多维度、多方位的分析预测性数据，提升工作效率，为企业发展指明正确的方向。

七、总结语

大数据时代，数据蕴含着巨大的利用价值，如何利用这些大数据信息对企业的发展具有很重要的战略意义。随着电力体制改革进一步深入，将大数据相关技术应用到电力企业内部的各个环节，充分挖掘现有电力数据的有效信息及无限的价值，为电力营销策略的制定提供重要的数据支撑，为电力用户提供高水平服务，提升电力企业的经济效益，这将具有深远的意义，同时也将成为电力企业持续发展的重要研究课题。

第二篇：大数据技术在精准营销中的应用

大数据技术在精准营销中的应用

大数据时代，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。回顾近两年对大数据的探索历程，某基础运营商一方面顺应大势，牢牢把握大数据技术快速发展的机遇，另一方面应势而动，充分释放前期IT集中化、一体化的红利，鉴定推进数据集中。先后经历了数据集中采集的积淀、初试大数据平台、传统数据库与sefve(四方传媒)获客云混搭架构的大数据平台创建，以及目前朝开放式大数据服务平台迈进四个阶段。

sefve获客云拥有着精准化营销与维系系统，依托大数据精准定位支撑端到端多维度系体系，构建在大数据平台之上，面向客户、面向服务、面向管理，深化数据分析、数据挖掘能力、洞察客户、透视企业，是将大数据转化为实际生产力的重要云化应用之一。

大数据技术架构

MPP数据库

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理系统）由多个SMP（SymmetricMultiProcessing，对称多处理系统）服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度看它是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器（每个SMP服务器称为一个节点）通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等），节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的。目前的技术可实现512个节点互联。MMP数据库有以下特点。

①一般存储为结构化数据，有明显的星型或雪花型结构，适用于大数据分析的应用；

②每个服务器都有自己独立的存储、内存和CPU，允许动态地增加或删除节点； ③数据分区划分到不同的物理节点上，通过分布式查询优化来提高系统整体性能；

④主要用在数据仓库和大规模的分析处理应用中。ETL技术

ETL是指将数据从源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程，该部分在数据挖掘和分析过程中为最基础的一部分。一个良好的ETL系统应该有以下几个功能。①消除数据错误并纠正缺失数据；

②对于数据可信度的评估提供文档化衡量； ③获取相互作用的数据流程来保护数据； ④整合多个源数据；

⑤将数据进行结构化供最终用户使用。

第三篇：大数据技术在环境监测中的应用分析

大数据技术在环境监测中的应用分析

一、环境监测在环境保护中起到的重要作用

（一）环境监测为环境保护工作指明方向

环境保护的任务非常繁重，因为它涉及的范围很广，如水污染、大气污染、土壤污染、噪声污染等。环保部门需要面对辖区内全面性的环境保护工作，点多面广，通常对环境污染的控制工作也只是提供一个临时性、应急性的解决方案，大多会经历“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反复性阶段，才逐步改进辖区环境质量。所以，总是在严重污染的情况下开展的环境保护突击治理是非常不明智的、不合理的，也不是环境保护的治本之策，环保部门必须采用更科学的治理措施。在这个大背景下，环境监测将能够发挥重大作用，它可以提供辖区环境质量的现状数据，使环保部门做更少的工作，找到一个更科学、合理的环境污染控制的方向。环境监测系统将收集在全国各地，如大气、水、土壤和其他自然环境污染，收集后的数据进行统一分析。这个环境的污染，环保部门可以通过环境监测系统检查全国各地，有利于环境保护部门更直接地发现彼此之间是否存在相关性的环境污染，并为下一步环保工作指明了方向。

（二）环境监测为环保标准的制定提供依据

环保部门的工作也需要有相应的参照标准，确定是否在大气、土壤、水环境保护工作中有参考性和对比性，能了解当前的环境质量现状是否符合环境质量标准要求。如果发现污染的情况，还需要使用标准来衡量环境污染程度。因此，核定环境标准非常重要，环境监测系统的使用可以提供明确当前环境质量的环现状标。当环保部门开展环境监测工作，需要在自然环境中不同点位、不同时期采集各种数据，对这些数据进行比较分析，以了解不同的地方在同一时期、不同时期当地自然环境的污染或污染的情况。这些数据可以对中国的环境污染状况反应良好，环境标准的制定提供数据支持。

二、环境监测在环境保护中的应用

（一）对环境监测的技术进行创新

随着环境污染问题日益突出，中国的环境保护工作形势也越来越复杂，工作要求越来越高。为确保环境监测系统能在环境保护工作中发挥更大更积极的作用，必须尽快对传统的环境监测技术实施改革。例如，根据污染源的监测情况，环境监测技术部门应研究如何更有效地解决水污染问题，能更深入的分析固体废物污染、颗粒物污染、噪声污染、电磁污染等不同污染源，帮助环境保护部门从污染源方面解决污染问题。

（二）完善环境监测预警系统一个在造成中国环境污染的重要原因，是越来越多的不能检测的指标和治理环境问题的出现，与环境监测预警系统建设能力不足，难以及时发现环境污染问题。因此，我国亟待提高环境监测和预警系统，从人员和技术2个方面完善预警系统。一是要明确各岗位岗位人员的具体职责，运用严格的岗位考核机制，使全体员工能够严肃严谨地开展工作。二是要采取有效的环境监测手段，找出环境问题，制定科学的治理方案。三是要提高环境监测预警系统响应速度，做到来之能战、战之能胜。

（三）建立国家级的监测网络

环境污染治理是我国的一项重要任务，建立国家环境监测网可以使我国的环境监测工作更加全面。第一，国家监测网络可分析自然环境的各种元素，建立全方位无缝隙的监测网络，如空气，噪音，地下水，地表水，土壤等。第二，环境监测网络需要分为不同的层次，可参照网格化环境监管工作的模式，设立省、市、县、乡镇等。第三，监控数据要实现在线传输、排序、分析等功能。这对我国了解当前环境污染问题有很大帮助，也能更好地解决当地污染控制措施的现状。

（四）创建符合我国国情的环境监测技术管理体系

针对以上问题，中国的环境监测管理体系必须立足现实，从实际情况出发，在科学发展规律的基础上，保证技术的使用和配置的标准化。因此，除了加强环境监测技术管理工作，也必须对设备性能监测技术及时校对，确保每个设备是最好的工作状态，进而提高监测数据的准确性，避免数据错误，提高监测效果。同时，有必要对监测工作的技术实力进行分析，根据实际情况制定相应的方案，提高技术分析的准确性。此外，严格按照国家有关标准制定管理制度，同时注重监测结果也要充分考虑到国家的整体发展，这是确保科学成果的条件之一。

（五）加强对环境监测技术设备的高效管理

环境监测设备的重要性无需强调，只有更先进的设备，才能确保监测数据的准确性。工作人员必须有清醒的认识，坚持观点，明确设备管理的方向，提高人性化和科学的监测设备管理。同时，根据具体情况合理配置技术资源，实现优化配置，减少闲置，避免资源浪费。此外，最关键的是要加强设备采购管理，严格落实审计要求，配备专业的检测和维修人员，提高设备使用效果的使用性能，延长使用寿命的发展，以促进环境监测技术的工作。

（六）制定合理的人才培养计划

人才是根本，环境监测部门的领导层也要充分意识到这一点，认识到人才培养与环境监测之间的供给关系，增强人才的专业水平与实际工作能力，同时监测部门的负责人要结合本单位的具体工作情况，加强培训，注重教育，进而使得工作人员可以更快地进入到工作状态，提高工作效果，改善监测水平，改善环境质量。

第四篇：客户服务在供电营销中的应用分析

客户服务在供电营销中的应用分析

摘要：近年来，随着市场经济的迅猛发展，企业面临的市场竞争愈加激烈。做好客户服务，赢得更多的市场，是企业发展的基本要求，供电企业自然也不例外。文章在分析供电营销中客户服务的重要性及其存在问题的基础上，提出相应的解决策略，以提升客户服务在供电营销中的应用水平，为供电企业长远、健康发展提供保障。

关键词：客户服务；供电营销；供电企业；服务宣传；服务手段文献标识码：A

中图分类号：F274 文章编号：1009-2374（2016）18-0170-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.18.085

在当前社会中，随着生产力的不断提高，电力供应短缺问题已基本得到解决，供电企业之间形成了市场竞争关系。客户是市场竞争的主要内容，如何更好地吸引客户，则成为供电企业的重点工作。客户服务是影响客户与供电企业间关系的重要因素，就当前情况来看，客户服务理念淡薄、服务水平低等问题十分普遍，并不利于供电营销的进步，加强对此方面的研究有着重要的现实意义。

供电营销中客户服务概述

1.1 客户服务概述

客户服务就是指根据电力客户的需求，在整个交易过程中，满足客户的各种需要，是一种全过程、全方位、全员参与的系统性工作，在当前电力市场下，供电企业应当树立“始于客户需求，终于客户满意”的客户服务理念。对于供电企业而言，其客户服务的目标主要有优质、真诚、规范、方便，在实际工作中，需要根据自身情况来准确定位，发挥自身的特点、优势，制定合理的服务方针。在现代客户服务中，其内容并不再局限于简单的用电缴费服务方面，而是体现在用电咨询、报装接电、故障报修与电费缴纳等整个过程，服务内容囊括信息、营销以及工程等多个方面，即在售前、售中与售后都要提供完善的客户服务。

1.2 客户服务在供电营销中的重要性

在供电营销中，客户服务起着关键性作用，主要体现在以下三个方面：

第一，客户服务是供电营销顺利开展的保障。通过优质的客户服务，可以树立供电企业的良好形象，加强用电客户对供电企业的满意度。在此基础上，供电企业的营销阻碍就会减少，对营销工作顺利完成有着极大的推动作用。

第二，客户服务是市场竞争的必然要求。在市场经济环境中，供电企业间的竞争日趋白热化，消费者对服务的重视程度不断提升，只有更好地满足客户需求，才能增大企业客户量。所以提高客户服务水平，在供电营销中提供优质客户服务，是供电企业赢得市场竞争的有效途径。

第三，客户服务是供电企业长远发展的助力。通过优质的客户服务，可以让电力企业及时发现自身存在的不足，了解市场中客户需求的变化情况，从而对自身发展战略做出合理调整，优化资源配置，提升供电企业综合竞争能力，促进其可持续发展。当前供电营销中客户服务存在的问题

2.1 缺乏足够的服务宣传

服务宣传是客户了解供电企业的主要途径，也是供电营销中的重要内容，只有通过积极的宣传，让客户充分了解供电企业服务的新政策、新方案，才能够吸引客户参与到其中，从而提升营销水平。但是就实际情况来看，大多供电企业的服务宣传工作存在着严重不足的情况，主要表现为宣传重点依然在规范用电、安全用电等方面，服务所占比重较小，导致客户对供电企业服务内容知之甚少，不利于客户服务工作的进步，阻碍供电营销工作开展。

2.2 客户服务手段较落后

在供电营销中，客户服务手段是决定服务质量、营销效率的关键因素，改革、创新服务手段对供电营销十分重要。然而在实际工作中，客户服务手段落后、陈旧、单一是较为普遍的问题，许多客户问题得不到及时解决，降低了客户的满意度，给供电营销带来较大负面影响，进而导致供电企业经济效益受损，在市场竞争中处于不利地位。

2.3 客户服务人员意识问题

在当前供电营销工作中，许多工作人员并没有良好的服务意识，甚至根本没有客户服务的概念。在日常工作中，他们以自我为中心，对客户需求缺乏重视，工作积极性不够，与客户交流通常采取通知单方式，容易引起客户的误解，甚至令客户产生不满、抵触情绪，降低对供电企业的印象分。这导致客户在供电营销过程中不配合，增大了供电营销的难度，不利于供电企业可持续发展。提升供电营销客户服务水平的有效措施

针对上述供电营销中客户服务存在的种种问题，结合当前市场经济环境的具体情况，供电企业在营销过程中，需要充分认识到客户的重要性，认识到客户服务的必要性，从服务宣传、服务手段、服务人员素质等方面来改善客户服务工作，提升客户服务水平与质量。具体措施有：

3.1 加大客户服务的宣传力度

宣传是让客户了解供电服务的有效措施，有助于增强服务对客户的吸引力，在供电营销中引起客户的兴趣，从而提升供电营销效率与水平。因此，在供电营销中，要加大客户服务的宣传力度。在宣传企业产品的同时，更要突出服务的内容、模式以及特色，围绕的产品的特点，比如环保、安全、经济等，通过公益广告、发放传单等方式，充分展示电力产品的优势，预测产品应用前景；在实践过程中，结合客户需求等对产品进行改进、创新，开发更为优质的产品与服务；提升服务质量，促进供电营销水平的进步，从而扩大供电企业经济效益，实现供电企业竞争能力的提升。

3.2 做好服务手段的创新改革

随着市场经济的迅猛发展，市场环境变化迅速，服务质量成为各行各业的软实力。客户对服务质量的要求越来越高，传统的服务手段已无法满足当前需求，尤其是在电力行业，“坐等上门”的服务方式已经极为落后。要想实现供电企业营销工作质量提升以及自身可持续发展，就必须做好服务手段的创新改革，提升客户服务质量，奠定良好基础。

服务手段创新改革的措施有：

第一，创新服务品牌。结合供电企业自身优势，打造独有的品牌，建立品牌服务，以其作为企业核心竞争力所在，利用品牌效应来扩大市场范围，提升企业市场竞争能力，促进供电营销的发展。

第二，创新客户关系营销。在供电营销中，供电企业垄断现象较为明显，导致缺乏服务意识，在营销中与客户关系并不密切，容易产生种种问题。对此，需要创新客户关系营销，合理制定电价，平等对待各类客户，杜绝“店大欺客”、不重视小客户的现象。在客户关系营销中，可以采取与客户交朋友的方式，将人情关系与营销融合起来，具体措施有：召开客户座谈会，普及电力知识，了解客户需求；给予客户适当优惠，在电能产品基本服务之外，提供其他附加服务；注重细节，与客户间形成长期密切联系，有效提升服务水平与质量，使客户主动上门，提升供电营销效率。

第三，重视补救性服务。在供电营销客户服务中，总是免不了有疏漏之处。针对客户投诉，应当做好补救性服务，来进一步提升服务质量。具体措施有：（1）了解投诉的缘由。在受理客户投诉时，向客户询问投诉原因，并对自身工作展开全面调查，查找是否出现电能质量不符合标准、品质差或者服务人员工作不规范、服务效率降低等情况，采取适当措施加以改进，预防同类客户投诉再次发生。（2）做好投诉的处理。在接到投诉后，供电企业应以认真、负责的态度对待，对每一个用户的问题都及时给予准确的回复。对于合理投诉，要虚心接受并表达歉意，对于不合理的投诉，要礼貌而有耐心地解释。正确处理客户投诉，能够避免不必要的冲突，提升客户对企业的满意度，从而更好地赢得客户，为供电营销创造良好条件。

3.3 提升工作人员的综合素质

工作人员素质是客户服务质量高低的决定性因素。针对当前工作人员服务意识差、专业素质低等问题，应当加强对工作人员的培训，提升其综合素质，为客户服务工作的顺利开展奠定基础。

具体来说，工作人员综合素质提升的措施有：

第一，专业技能素质方面的提升。做好员工专业技能知识的培训与考核，提高其对电力产品、电力法律法规等相关知识的掌握程度，在客户服务中，准确、专业地回答客户问题，解决客户疑问。

第二，沟通技巧方面的培训。通过培训、实践以及交流等方式，提升工作人员的沟通能力，在为客户提供咨询服务、受理投诉时，能够合理地组织语言，减少与客户发生冲突的概率，为客户提供优质服务，实现客户满意度的提升。

第三，做好职业道德素质的培养。让工作人员学习、掌握自身工作的相应规范、准则等内容，在实际工作中，当遇到刁难客户时，应当以平和、宽容的心态来对待，耐心听取、详细作答，展现出供电企业客户服务的高水平，赢得客户满意。

第四，加强对工作人员的监督。对于服务热线端的营销客服人员，可根据电话录音、客户反馈意见情况来监督其工作；对于窗口端的营销客服人员，可设立监控系统进行实时监控，并结合奖惩制度，提升其整体服务水平，促进客户服务质量提升。

结语

综上所述，在当前电力消费格局下，电力企业要想赢得更多客户，保障自身的健康发展，就必须加强对客户服务工作的重视，改变传统的客户服务模式。在供电营销中，创新服务手段、规范服务流程、加强服务宣传、提升服务人员素质水平，实现客户服务的全面提升，促进供电企业营销工作的进步，从而推动供电企业经济效益的提高。

参考文献

[1] 周坚真.论客户服务在供电营销中的应用[J].科技与企业，2015，（5）.[2] 华瑶，张舒.供电企业大客户营销服务探析[J].现代营销（下旬刊），2015，（5）.[3] 何林荫.论客户服务在供电营销中的应用[J].技术与市场，2015，（11）.[4] 徐忠.浅析客户服务在供电营销中的应用[J].低碳世界，2014，（15）.作者简介：杨允勤（1974-），男，广东潮州人，广东电网有限责任公司中级工程师，研究方向：电力营销管理。

（责任编辑：周琼）

第五篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。