围绕大数据时代的电力营销实施建议讨论

第一篇：围绕大数据时代的电力营销实施建议讨论

围绕大数据时代的电力营销实施建议讨论 作者：赵晓东

申请单位：乌兰察布电业局商都供电分局 摘要

文章围绕大数据特点和价值，分析了大数据给营销服务带来的价值，结合曾多年IT行业的工作经验深入分析了大数据对电力营销的影响和以及目前供电企业发展大数据中需要解决的问题，提出了几点建议，包括：重视规划“大数据”战略、重视现有资源整合和共享以及数据的规范统一标准、电力营销平台建设系统建和人才建设等。关键词：大数据，电力营销，精确营销 Abstract Around big data characteristic and value, analyzing the big data value for marketing services, combined with years of working experience in IT industry has deeply analyzed the influence of large data of electric power marketing and the power supply enterprises need to solve problems in the development of big data, puts forward some Suggestions, including: attaches great importance to the planning strategy of “big data”, attaches great importance to the existing resources integration and sharing, and data specification of unified platform construction, electric power marketing system and talents construction, etc.Keywords: big data;power marketing;accurate data

围绕大数据时代的电力营销实施建议讨论 1引言

维克托·迈尔-舍恩伯格在2008年提出大数据（BIG DATA）[1] 这一概念开始，越来越多的研究机构、媒体、企业，包括政府机构开始意识到数据已经成为改变人类社会生活方式的重要组成部分，有价值的数据将成为组织的重要资产，数据的挖掘和分析能力将成为组织的核心竞争力。全球著名的咨询机构麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》专题报告中指出：“对于企业来说，海量数据的应运将成为未来竞争和增长的基础。”[2] 围绕这一时代主题，电力信息化建设如何应对大数据变革？如何利用大数据提高企业管理水平？如何利用大数据提升企业价值？如何促进电力营销服务的升级与转型？这些问题都是大数据带给电力信息化建设的思考和探索。2 大数据给营销服务带来价值

大数据应运通俗点说就是海量的数据通过深度的分析，精确的推送，向用户传递有针对性的、有价值的信息，并让用户最终接受，给用户的行为决策提供依据。大数据的价值主要是海量数据实现了更高效率的转化与使用，利用相关数据和分析可以帮助社会群体降低成本、提高效率、提高决策力。数据流高效实用使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环。运用大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。3 大数据对电力营销服务的产生的影响

大数据时代的到来，必然会引起电力营销与服务的变革。一是服务方式的变革；随着互联网技术、移动互联网技术的发展，电力营销的方式已经发展成多层次、多渠道、多互动的服务形式，人们通过访问Web页面、基于移动互联技术的App终端、社交服务软件、搜索引擎等关注电力企业的相关资讯，沟通渠道也更加融通、便捷。而大数据可以使得电力企业的服务更加主动、更加精准，用户可以得到更多希望获取的信息，服务也更加透明。通过数据的聚集和共享，逐步会形成电力大营销结构。二是电力营销管理部门人才结构变革；除了电力专业人才外，未来的电力营销管理部门可能会引进大量的IT人才和DT人才，例如电力网络营销、数据分析、数据工程等方面的人才。三是服务流程的变革；服务响应速度更快，流程也更加简化，监督更加透明。四是电力数字品牌价值的提升；电力服务涉及到了社会上每个群体，而这些与用户共同衍生出的数字生态链将产生巨大的商业价值。4 供电企业发展大数据需要解决的几个问题 大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。随着新技术的应运，供电企业信息化发展步伐加快，但从发展大数据的需求出发，需要解决以下几个问题：一是数据完整性、及时性、准确性问题，数据质量会严重影响服务的质量；二是数据采集上规范性和标准性问题，从上到下形成统一的标准采集样式。三是解决硬件设施和数据库技术等达不到量级、快速处理的要求。四是解决数据共享，协同工作。五是解决企业内部之间一体化平台对接问题，形成数据传输上下畅通。六是解决信息化从业人业务素质问题和新型专业人才的培养、引进问题；七是解决服务窗口延伸到“PC端+移动端”问题，提速互联网、移动互联网、包括物联网等方面建设。八是数据安全和网络安全程度面临挑战；电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私，遭黑客攻击的几率非常大，对信息安全也提出了更高的要求。大数据下建设电力营销平台的几点建议

围绕大数据这一目标，建议供电企业应重点从政策层面、实施层面和技术层面上认真学习、提前规划，把“大数据战略”提升到企业发展战略这一高度。从政策层面，首先建议供电企业应该制定一个短期与长远相结合的发展规划，通过与专业公司、机构开展咨询合作，分析当下大数据行业发展情况，结合政策与自身的实际情况，共同制定。其次本着兼容并包、开放的原则，建议开展与相关数据行业领军企业以及跨行业企业合作，如运营商、硬件厂商、互联网应运商、大数据软件厂商等。第三，建议充分开展多层次、多样式的高端学术交流研讨会，让企业内部人员积极参与学习。第四，建议积极吸纳引进相关专业人才，稍微放宽专业人才的准入机制。第五，企业内部相关人员充分认识互联网+电力、移动互联网+电力、云计算和大数据等给我们企业带来的潜在价值，并在此面临的转型压力，统一思想，统一步调，协同发展。第六，建议企业上下统一制定数据规范与数据标准，形成共识，形成共享，为大数据发展打好基础，同时完成原有数据的完善工作。第七，建议企业内部组织员工定期征集对现有模块的评价、改进建议，鼓励员工大胆提出业务设想，形成需求建议。从实施层面，电力营销大数据平台建设必须涵盖整个电力营销业务，在原有模块的基础上拓展新功能，提供更加全面的数据服务。基于上述，提出几点建议：第一要夯实现有业务系统的使用和完善，提高功能模块的使用效率；合理完善我们现有的一体化系统和预付费抄表管理系统，充分应运日常经营中的有效数据，生成更完整的指标数据、报表数据甚至是用户经营数据；继续推进远程采集监控系统、自助收费终端的等普及使用，完成一体化平台（ERP）系统的升级和对接，解决数据共享和流程畅通问题等。第二，推进建设大数据下的营销新业务平台：例如：（1）加强集业咨询、信息发布、数据查询、网络交费、客户服务、用电申请、客户资料采集以及其他增值业务的“Web+APP”平台的建设与推广，拓展电力营销服务渠道，未来随着电力体制的改革，这个渠道的布点范围将决定企业的竞争力和数量级；（2）建设适应大数据营销的消费互动系统和信息推送系统。在这里说明一下，推送系统不能简单理解成短信系统，推送系统是大数据营销的核心系统之一，是精准营销的保障。（3）加强实时数据的采集、监测、预警系统建设；通过对设备终端（如电能表）的模块升级，逐步加强预监控功能的导入，设备运行异常马上发出告警指令，利用推送系统可以准确通知运行人员或者用户。这些功能的实施与完善一方面可以提高监管水平，比如防窃电功能，另一方面也可以及时为用户送出相关提示。（4）推进网络交易结算平台的建设；基于网络的交费方式使得用户交费更方便、快捷。（5）适应大数据发展的客户服务系统建设。今后，通过大数据的应运，用户提出服务需求后，系统可以直接将双方的信息推送到双方的移动终端上，用户的评价、投诉等都会通过该系统进行处理。（6）其他业务增值系统。

此外发展大数据业务，从专业技术上讲，需要三个方面的基础建设：一是数据存储采集系统的建设，包括主存储系统、Hadoop平台、分布式数据库（MPP）和数据采集ETL的建设。二是系统组网的建设，ETL、Hadoop集群、MPP分别组网后通过10GE网口接入汇聚交换机。三是安全防御系统的建设；随着供电企业的数据量的暴发式增长，给安全防御提出了新的挑战。结论

大数据的意义在于它是一个资源整合、再造、重新使用并且创造价值的过程，它可以帮助企业发现机遇，寻找新市场，通过数据分析准确预测需求，为企业提供精准的决策依据，规避风险。这一需求在信息化程度日益提升的供电企业中已经凸显出来，随着信息技术的推进和发展，供电企业的数据未来会呈现爆炸式增长，真实、有价值的数据将成为供电企业发展的另一大核心竞争力。同样，这个时代课题对供电企业提出了新的挑战。供电企业正在积极展开信息化大数据平台的研究与建设，全力推进生产、营销、服务的全面转型、升级和改革。、[1]《带您了解大数据 ．大数据》[引用日期2016-01-06] [2] 《大数据时代要有大数据思维 ．中国大数据》[引用日期2016-11-3]

第二篇：大数据时代下的精准营销

2012年以后，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。

数据库营销

关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”

拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。

数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。

CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。

CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。

通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。

精准营销理论

1999年，美国的莱斯特·伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。通常可以划分成五个阶段：

1.收集并整理目标客户的相关信息，建立一个客户数据库； 2.对数据进行分析，加深客户理解，整理出细分客户群体的差异化需求； 3.为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务； 4.提供满足不同细分客户群体的差异化产品和服务； 5.通过各种营销活动的反馈，进一步深化对客户本质需求以及客户购买和使用习惯的理解。具体的内容包括：

（1）客户信息收集与处理

客户数据管理是一个数据准备的过程，是搞好精准营销的基础。好比指挥官为将来绘制战场地图，把战场上所有的地理信息及变化要素等输入电脑一样，市场人员也必须将分散的数据集中到一个数据库中，这些存在于企业内部各系统中的内部数据和企业外部数据（如市场调查、第三方数据等）分类后，以客户ID为主键进行整理、转换后汇集（ETL）到一个集中的数据库中，就有了准确的客户数据，之后市场人员就可以对客户进行全面的研究和分析。（2）客户细分与定位

客户分群是根据客户的特征相似程度把客户分成若干个群体，群体内部特征非常相似，而在群体之间，特征非常不相似。只有区分出了不同的客户群，企业才有可能对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，提供满足这个客户群特征要求的产品或服务。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。随着公司对信息搜集和分析能力的要求不断提高，许多新的客户分析技术和方法正被运用于各种营销领域，数据挖掘这一统计领域的前沿性技术就被广泛的应用，它能够在海量的、庞杂的、没有规律的客户资料中筛选出对公司有价值的信息。利用数据挖掘的精准细分技术对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，已经成为今后客户细分领域的主流。（3）营销战略制定

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，或采取措施防止客户流失等。（4）营销方案设计

所有的方案注重的都是目标，营销方案也一样。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，然后将营销方案都往目标客户群聚焦。太阳表面的温度在10000度以上，但却连地球上的一张纸也点不着，如果使用一个放大镜，就可以把纸点燃，区别就在于是否聚焦。同样只有做到聚焦，营销的效率才能够提升到最大。筛选出目标客户群是第一步，企业可以围绕客户战略和当前营销工作重点来确定目标客户群。根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意（包括产品的组合、渠道的选择等）及定价，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案（包括针对性的产品组合方案、产品组合价格方案、渠道方案）。

值得强调的是，客户是不断变化的，亦即客户群是动态的，因此，我们需要灵活动态地观测、定位和理解客户群，才不至于制定一个时过境迁的营销方案。（5）营销结果反馈

营销活动结束后，应对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，总结经验和教训，寻找需要改进和优化的关键点，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。简言之，评估是营销活动的终点，也是下一轮精准营销活动的起点。

精准营销模式

精准营销模式可以概括为5W营销分析框架，在合适的时机（When），将合适的业务（Which），通过合适的渠道（Where），采取合适的行动（What），营销合适的客户（Who）。在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善。

精准营销模式实施框架，可以将精准营销理解成一个PPT框架，即将以客户为本作为核心价值观，从策略、流程、技术三方面着手，实现精准营销。其中策略指营销策略；流程是包括客户获取、客户培育、客户挽留组成的最佳管理实践流程；技术则是基于用户信息之上的数据分析和数据挖掘。

策略、流程与技术是实现精准营销的三大要素。首先要保证精准营销理念在整个组织中有效贯彻，以保证战略决策者、方案制定者和活动执行者必须充分理解和认可精准营销的理念，并能做到融会贯通，可以制定彰显这一理念的相应的营销策略和方案；其次通过流程穿越、流程改造等方式，在不断的创新和探索中建立起有效的与客户互动的行为模式；最后，不断提升技术水平，充分利用技术。坚实的技术后盾是精准营销理论落实的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推动了营销精准化的进程。整体而言，策略、流程和技术组成了电信业精准营销的基本架构，促进了精准营销的驱动者、行动方案和可行性保障三方面的紧密结合。同时坚守以客户为出发点，确保客户在整个精准营销活动中始终处于核心地位。策略、流程、技术三个方面的能力是精准营销能力的有机组成，三者相辅相成，缺一不可。策略对流程有战略性的指导意义，因为策略条线中的营销策略是建立在最佳管理实践的流程之上的；流程必须建立在技术的基础上，因为数据挖掘与分析模型是客户细分与分析的基础，而后者则贯穿最佳管理实践流程始终；数据挖掘与分析所使用的海量数据则来源于业务系统中沉淀的用户信息。精准营销模式的核心是“以客户为中心”，更加注重“目标客户”，在识别出目标消费者后，聚焦目标客户群，分析目标客户群的需求，然后为这一特定群体推出最适合的细分产品，制定适应目标客户群的价格，通过相应的渠道和传播、促销方式进行产品营销。要达到这一目的，就需要对客户的特征进行具体的分析。

目前移动各种增值业务非常繁多，之前的彩铃业务营销通过捆绑、大面积的促销让用户去选择，虽然带来的增值业务普及率的提升，但沉默用户增多，客户投诉增加。江苏移动通过精准营销找准目标客户，发展彩铃业务，激活沉默用户，发展新彩铃用户，取得了良好的效果。

1.整合各大数据源，建立统一的用户增值业务行为分析视图，为精准营销应用打下基础

增长业务的数据虽然有相应规范进行统一，但是因增值业务更新比较快，数据源尚未覆盖全部业务，离当前的应用需求有一定差距；业务子系统，尤其是小业务系统的数据源缺乏梳理，需进一步加强。从数据出发，以用户为中心，从用户特征角度将运营商可能有的数据归类整理，输出用户特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对数据的可获得性进行标注。

从营销出发，从进行新业务营销的目标出发，推导对支持信息及源数据的需求，确定数据使用方法，输出营销特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对必要但暂不可获得的数据提出规划需求。《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对MISC、彩信、彩铃、WAP、小区短信、短信网关、Enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、USSD、手机杂志、LCS等13个业务平台的数据进行了梳理整合。

建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型：

基于用户人性特点将客户细分为低潜力型、超前消费型、虚荣跟风型、精明尝鲜型、盲从型、吝啬型、精打细算型、理性跟从型、中潜力型、精明时尚型、传统保守型、感性跟随型、高潜力型、时尚中高端。基于彩铃用户生命周期将客户细分为，彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型（模型略）。

2.建立用户新业务行为属性标签，动态触发的精准营销策略

基于用户统一视图，结合实际情况进行用户属性标签构建。对彩铃的目标客户，当订购了其他增值业务和拨打了有彩铃客户的电话时，对其进行触发式的短信推荐，对彩铃沉默用户和流失用户，则采取外呼+营业厅的方式进行主动关怀，最终形成针对目标客户的彩铃业务精准营销模式。

3.营销执行

通过精准平台将客户需求及针对性营销方案推送到一线。比如根据用户历史铃音使用记录总结出铃音偏好，帮助一线人员进行针对性的铃音推荐；根据用户历史获取铃音的渠道总结出用户的渠道偏好等。而且流失概率、影响力指数等分析成果也能在清单中罗列出来。

4.应用效果评估 彩铃沉默用户推活跃度提升活动执行效果。对40000户彩铃沉默、半沉默用户开展付费铃音下载用户数提升，营销成功数为22560，成功率为56.4%；月均彩铃下载用户数KPI指标完成率由91.11%提高到104.02%。经验总结：在营销中发现该部分用户主要由于不了解铃音下载的方式或或认为铃音设置麻烦造成，因此，在营销推介上对不了解铃音下载方式的用户应重点推介简单便捷的铃音下载方式，对认为设置较麻烦的用户可以推介音乐盒，让用户感受使用彩铃的便捷与乐趣。彩铃已流失用户挽留活动执行效果。对8000户彩铃已流失用户开展外呼挽留，营销成功2772户，成功率为34.65%；月均彩铃付费用户数完成当月计划的130%，完成指标125.43%；当月付费用户到达数较上月增长3.6万户。

目前人员技能差异比较大，成功率最高达32%，最低只有19%，相差13个百分点；拒绝率最低的只有7%，最高的则有24%，相差17个百分点；考虑使用的用户比例较高，成功率提升空间仍比较大。20世纪最具影响力的创新莫过于人类拥有了能处理大量数字化信息的IT技术，为了从大数据集中提取用户可理解和适用的知识，人们研究并发展了数据挖掘技术，它以崭新的方式来总结原始数据。以此为基础的营销工作面临着着精准与保护客户隐私之间平衡的问题，从技术实现方式上通过改进挖掘算法、关联规则等方面来优化数据库。同时在使用数据的时候，也要保护顾客的隐私。

第三篇：大数据时代汽车的精准营销

大数据时代汽车的精准营销

随着全球汽车技术的飞速发展，汽车行业在未来将发生巨大的变化，中国汽车市场和汽车消费行为也将发生重大的变革。汽车消费观念与路径正在开始发生变化，中国汽车市场需要更高效、更贴近消费者的应对模式。

传统的汽车营销模式，经实践证明，已经不适应经济和社会发展的需要。随之出现的汽车4S营销模式在中国出现，但在各种因素影响下出现了不和谐的局面，也遇到了发展危机。

在以市场导向、消费者为中心的营销新时代，要想获得收益，企业就必须关注客户价值。客户价值的实现才可能带给企业丰厚的利润和回报。长期以来，企业的市场推广无非就是广告、促销、渠道等营销手段。而当企业花费大量的金钱与精力，致力于这种声势浩大的市场推广时，许多营销经理却又有着这样的迷茫与困惑——明知道促销费用浪费掉了很多但不知道浪费在哪里。精准营销正是借助数据库的筛选，寻找到目标客户，实施有效的推广策略，实现精准销售，从而大大降低营销费用的浪费。精准营销的基础是一个庞大的数据库，记录了所能找到的受众的全部信息，包括地址、教育程度、收入情况、购买记录和消费偏好等维度。信息的维度越丰富，营销的精准度就越高，营销的效果就越好。基于数据库的精准营销可以根据消费者的特点为他们制定计划，而且能够和他们互动，为他们提供有用的消费信息，具有“针对性、互动性和及时反馈”等特点。精准营销准确细分市场和定位目标客户群之后，根据不同的目标客户和市场特征，考虑他们不同的产品与服务诉求，包括不同的需求与购买行为，采取有针对性、差异化的产品上市活动与计划。

第四篇：电力营销数据信息化管理分析论文

摘要：现如今，社会经济快速发展，电力市场用电量越来越大，电力企业为了提高服务质量，必须加强电力营销管理。电力营销数据管理是电力营销管理的重点。对此，本文首先对电力营销的信息化管理进行了介绍，然后结合实际案例，详细探究了电力营销数据的信息化管理对策。

关键词：电力营销；数据；信息化

1引言

现如今，信息技术发展迅速，电力企业在电力营销管理方面也逐渐引入信息化管理方式，电力改革正在不断推进，而且对电力营销数据实行信息化管理还能够有效缓解供电需求矛盾，在促进电力行业发展发挥着十分重要的作用。

2电力营销的信息化管理

在电力企业日常管理中，应该积极引入先进的管理模式。电力企业应该综合考虑公司发展方向，积极引入信息技术、计算机技术和网络技术，规范电力营销流程，合理配置电力企业资源。另外，电力营销管理还要求能够适应新时期社会发展需要，合理运用信息技术，采用主动营销管理的模式，优化服务质量，提高企业效益。另外，电力企业为了提高服务管理水平，还应该建立并完善业务考核制度，对员工服务流程、服务质量等进行监控管理，提升员工工作效率。通过实践研究，对于电力营销实行信息化管理，有利于电力企业拓宽电力营销业务，包括抄表处理、电费核算等等。另外，合理应用信息技术以及计算机技术，能够规范电力企业业务管理流程，提升电力企业营销水平。

3实例分析

本文将以某电力公司营销信息化管理为研究对象，该电力公司营销信息管理系统已经覆盖所在县所有营销部门，并且涉及40多个岗位，10个供电所，15座变电站，100多名工作人员，用电客户15.3万户，10kV及以上供电线路110条，电能表15.4万只。

3.1系统概况

该电力公司营销MIS系统的服务对象有很多，不仅包括企业领导、相关科室业务工作人员，而且还包括各类电力用户。电力营销系统的功能也具有多样性，主要包括抄表管理、业扩管理、用电检查、计级管理、综合查询、电费应收、综合管理、系统管理、电费实收功能等等，所有功能覆盖至电力营销业务的各个工作环节，与此同时，该电力营销系统还具备综合分析以及辅助决策的功能。

3.2系统特点

该电力企业电力营销系统中，所有程序均安装在应用服务器上，在电力营销系统实际运行过程中，每位电力营业员只需要配备一台计算机即可，所有电力用户都能够通过终端方式连接到服务器上，并且运行相应程序。所有运行数据均存放在数据库服务器上，不需要进行本地存储，并且不需要安装任何其他软件，能够有效减少系统管理人员工作量，从而充分实现系统软件功能，更好的实现数据共享。另外，该系统具有数据集中、应用集中、管理集中的优势，因此，符合国家电网公司在设计规范及建设标准中强调的高度集中的管理模式相关要求。

4信息化管理实施后效果

4.1整合信息资源，提高竞争能力

（1）能够为电力营销工作提供重要的参考依据。通过电力营销系统，能够为复杂的电力营销管理活动提供定量、多维的统计分析数据，这样能够有效提高电力营销工作的针对性和准确性。（2）能够为营销决策提供强有力支持。在电力营销系统的支持下，营销管理工作决策能够长期、稳定并且连续对电力营销活动进行跟踪调查，从而为操作人员提供详细的报表查询和统计，实现管理现象模型化，管理模型程序化。与此同时，还能够根据电力企业业务实际情况，制定不同的业务，准确把握电力营销业务的共性，并且充分体现出不同类型营销业务的各自特点，从而在最大程度上满足电力企业管理者的营销管理要求。

4.2重组业务流程，提高工作效率

（1）明确工作流程，并且贯通各个工作环节。现如今，电力公司业务逐渐拓展，电力公司部门数量和种类逐渐增多，在对部门以及员工进行管理时，传统的管理方法已经很难实现工作流程的无缝对接，对此，可以采用电力营销系统，明确业务流程和工作规范，确保管理流程能够实现规范化。（2）充分实现信息共享，避免重复作业。在传统管理体制下，电力企业存在分工不明确，工作考核标准不严谨的问题，这样就会造成电力营销相关工作节奏无法保持一致，往往正常经营所需的某一分析结果可能要涉及到许多部门的合作，而各部门的日常的工作往往使大家不能随时投入合作。现如今，在电力营销中，通过运用计算机进行统一管理，只需要一个工作人员，就能够高效的收集某个月、全年、乃至更长时间的相关信息，同时，还可以通过应用综合查询功能对所有数据进行查询分析，全面实现数据共享，保持各个工作环节的通畅性，不仅能够提升电力营销工作的便捷度，而且还能够有效加强企业内部各部门之间的沟通交流。

4.3规范管理制度，创造经济效益

（1）减少业务时间，规范数据信息。电力企业传统业务办理的工作流程为申请、现场勘察、制定方案、专工审批、审批、接火送电、归档处理。在实际工作过程中，需要传递大量的工作单据，工作难度比较大，在大批量申请用电商峰期，工作难度更会不断增加，由于处理流程比较繁琐，因此客户满意度难以提升，这样就会严重影响企业市场竞争力。对此，可以对电力营销系统应用工作流技术实时管理，使得业务办理流程能够联合为一体，这样不仅能够简化业务办理手续，而且还能够有效缩短业务处理时间，为电力企业各个部门提供准确规范的数据信息。（2）降低人为失误发生率，提高公司效益。在电力营销中采用条码技术，能够有效规范资产设备的管理，并且降低人为控制失误率。比如，有些工作人员在录入信息数据时，由于资产设备参数比较繁琐，因此容易出现录错的问题，这样就会给电力企业造成严重的经济损失。对此，可以运用电力营销系统的条形码接口，对于每个资产设备，都可以采用条形帽对其参数特性进行标示，然后通过扫描的方式存入系统建立资产设备档案，在后期操作过程中，也可以通过系统自动识别并调用相关信息，避免出现失误问题，这样能够有效维护企业利益。

4.4减少冗余人员，降低管理成本

现如今，电力企业规模不断扩大，需要大量的业务办理、统计、核算人员。通过电力营销系统，能够将各个业务功能进行高度集中，然后直接从业扩人员、客户代表、抄表核算员、银行邮局采集第一手信息，这样能够有效降低管理成本。营销系统的投入运行已经在该电力企业营销工作中逐渐发挥应用优势，并且已经发展成为该电力企业客户服务体制运行的基础和保证。电力用户能够通过电力营销系统，在任何一个营业厅或通过电话申请用电；电力用户可以通过银行实时结算系统和邮政划拨的方式，在任何代收点缴纳电费，或者签署划拨协议；通过触摸屏查询系统，电力用户能够随时了解自己的缴费情况、停电情况、最新用电政策、用电手续办理情况等等；营销系统与远程集抄系统之间的链接，能够有效提高工作效率，节约人力和物力。综上所述，通过应用营销MIS系统，能够有效提升电力企业营销业务规范化管理水平，确保电力数据的安全性和准确性。该电力企业准确把握了营销MIS系统的投运契机，有效的提升了企业电力营销水平。

5结语

综上所述，本文首先介绍了电力营销的信息化管理以及电力公司电力营销信息化管理原则，并且以实际案例详细探究了电力营销数据信息化管理方法。根据实例分析，将信息化技术应用于电力企业营销管理中，能够有效改善电力营销数据管理水平，提升企业服务水平以及核心竞争力。

参考文献:

[1]周桂华.提高电力营销信息化管理的策略分析[J].大科技，2014（36）.：46~47.[2]吴明芳.多维数据分析及其在电力营销决策中的应用[J].黑龙江科技信息，2014（29）：25.[3]宋翔飞.电力营销业务信息化管理模式分析[J].科技与企业，2015（16）：14.

第五篇：汽车营销毕业论文 大数据时代下的汽车行业

武汉城市职业学院 毕 业 论 文

大数据时代下的汽车行业

系别：汽车技术与服务 专业班级：

学生学号：XXXXXX 学生姓名：XXX

指导教师：XXX

【摘要】提到大数据，人们的第一感觉就是：“这是一个最近流行的概念，很高端„„大数据就是数据分析，只是数据量很大„„大数据是IT互联网领域的„„”本文的主要目的，就是揭开大数据的神秘面纱，并结合汽车产业，谈一谈大数据相关的新技术、新思路对于企业核心价值、产品竞争力以及用户消费模式的影响。

【关键词】汽车行业；大数据；车联网；数据挖掘

什么是大数据呢？大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的3V特点：Volume（数量巨大）、Velocity（产生速度快）、Variety（离散的）。对于这个解释，我们可以这样理解：企业的正常经营数据是一个铁矿，单一而容易开采提炼，价格不高。而大数据好比是一个稀土矿，虽然在地球上储量非常巨大，但冶炼提纯难度较大，蕴藏着大量的贵金属，应用价值非常高。在数字信息化急速发展的时代，技术的进步让我们能够完成前人无法完成的工作——提炼、分析、创造价值。

那么，大数据在汽车这个较为传统的产业上有什么价值呢？回答这个问题，我们首先要明确的是大数据能否适用于汽车行业。

我们前面提到，大数据的特点：大、快、广（离散），反观汽车行业，首先是数据量，根据世界著名的美国汽车行业杂志Wardsauto公布，截至2011年8月16日，全球处于使用状态的各种汽车，包括轿车、卡车以及公共汽车等的总保有量已突破10亿辆。美国是目前最大的汽车拥有国，其汽车注册量达2.4亿辆；中国次之，汽车拥有量为7800万辆；日本的汽车拥有量为7400万辆。如此惊人的汽车保有量，同时每辆汽车涉及的数据元素也极为庞大，这些数据综合起来，为汽车大数据提供了量的基础。

再说速度快，根据2012年中国汽车产销突破1900万来算，中国平均每天有超过5万辆汽车进入市场，同时市场上近亿的车辆每天都有新的数据信息产生，每辆车涉及的数据是纷繁复杂，有些数据（如车辆使用、维修保养）又是随时发生的，因此，汽车业数据增长可以用爆发式来形容。

最后是数据广度，上文已提到，每辆汽车涉及的数据极为复杂，从设计、采购、生产、物流环节的海量数据信息，到成千上万个车身零件信息带来的大体量字节，再到车辆在终端环节的庞大信息量，包括渠道、价格、用户资料、车辆使用、保养维修、保险、汽车社交„„而对于这些数据，对于涉及面如此广的数据信息，我们如何科学的开发利用，是汽车大数据主要解决的课题。

核心的问题是：既然大数据技术能够应用到汽车行业，那么我们如何用大数据？大数据如何创造价值？如何通过大数据提升企业竞争力？下面我们将针对这些问题进行探讨和展望。

在探讨问题之前，我们有必要介绍一项新的技术：车联网。作为未来汽车智能必不可少的一项技术，车联网已经引起越来越多的企业的重视，而且已形成快速发展的市场。车联网，就是是由车辆位置、速度、路线、车况等信息构成的巨大交互网络。举个例子，一个搭载了车联网系统的车辆，车主可以通过网络或电话方便知道自己的车在哪里，能够远程监控、操作汽车，在驾驶过程中，能够实时了解交通情况，汽车在导航过程中能够自动计算出平均时速与油耗，设计出经济最优路线，同时还能得到更多的增值服务，如爱车定期体检报告，驾驶习惯纠正，故障预警，差异化定制保养等。此外，车联网的汽车还具有更多的网络功能，如社交、购物、信息搜索等功能等。而汽车企业与经销商则可以实时掌握自己的产品的全方位信息，并能够对这些信息进行深入分析。可以说，车联网为用户的汽车智能生活和企业的大数据营销提供了无限可能性。

下面我们来谈一下汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。

一、市场反应更快,决策更清晰

现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。

互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。

车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆CAN总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。

二、营销更精准,成交率更高

现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入CRM系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。

在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。

车联网的大数据分析，则更加激动人心，通过对一个地区用户行车路线进行分析，能够得到该地区用户的出行习惯，汽车企业能够设计更为精准的广告、巡展工作。同时通过车辆停留地的分析，可以得到用户的经济状况与消费能力，甚至能够分

析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。

三、成本费用大幅降低

前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。

首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的OTD(order to delievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。

四、创新模式与利润的大幅增长

在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。

最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：

一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。

二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息„„），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。

三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。

四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。

五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己 “我们知道什么？” 而不是 “我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。

【参考文献】

[1]安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)，埃里克?布林约尔松(Erik Brynjolfsson)《大数据：一场管理革命》