大数据|大数据为综合能源服务商机挖掘注入活力
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北极星售电网讯:电力综合能源服务目前处于发展初期 ， 开拓市场仍是当务之急 ， 可以借鉴互联网企业运用大数据开拓市场的典型经验 ， 设计出适合电力综合能源服务的潜力项目挖掘模型 。 下文给出了模型构建的思路 ， 通过模型挖掘出潜力客户项目的商机线索 ， 开展定向的客户洽谈 ， 以期助力电网公司不断拓展综合能源服务市场 。
（来源：微信公众号“朗新研究院” ID:Longshine-R 作者：王永雷）
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一、客户商机挖掘的重要性
1、综合能源服务市场的特点
【大数据|大数据为综合能源服务商机挖掘注入活力】综合能源服务涉及的产业领域较多 ， 服务范围涵盖基建、设备提供、咨询、运营等多种类型 ， 综合能源服务公司在发挥其电力营销领域客户资源优势和品牌影响力的基础上 ， 需要联合产业上下游具备技术能力的企业 ， 开展整合营销并快速占领市场 。 以竞争者导向的整合营销方式 ， 匹配当前的市场发展形势 。
表1 综合能源服务市场营销特点
2、综合能源服务的商机挖掘
综合能源服务公司开展市场营销工作的重要内容是商机挖掘 ， 开展精准的客户营销 。 综合能源服务的商机挖掘工作是通过潜在客户项目机会挖掘 ， 发现客户项目需求 ， 以此开展客户洽谈直至签单 。 综合能源服务是刚需 ， 但长期以来缺少产品、服务和市场 ， 导致客户的需求难以被发现和匹配 ， 甚至客户自己都不清楚准确的需求有哪些 ， 有多少 ， 因此主动的客户需求挖掘是获取客户真实需求的第一步 。 此外 ， 综合能源服务市场竞争日趋激烈 ， 客户资源的挖掘是综合能源服务公司竞争的焦点 ， 也是业务拓展工作的核心内容 。 其工作流程如下图所示：
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图1 商机挖掘业务流程
在潜在项目挖掘环节 ， 需要分析客户的用能潜力 ， 发现综合能源方面的改进和增补空间 ， 得出潜力项目可行性结论 ， 形成潜在项目清单 。 由于客户群数量庞大 ， 省域工商业客户的数量约在几十万到百万级 ， 信息量巨大 ， 人工分析耗时费力 ， 分析效果不理想 。
而大数据在海量数据分析和信息挖掘中具有显著优势 ， 能够帮助企业快速准确的定位目标潜力用户 ， 基于数据分析模型快速、高效地实现多因素的关联分析 ， 成为当下综合能源服务客户商机挖掘的必然选择 。
二、基于大数据的客户商机精准挖掘
1、基于大数据的客户商机挖掘典型案例分析
如何利用大数据在海量的客户中筛选出目标客户 ， 中国联通、建设银行在这方面有成熟经验 ， 主要有单一匹配法和层次筛选法：
单一匹配法
单一匹配法是设定标签库 ， 基于客户消费特点给客户标记标签 ， 然后根据标签确定适合的产品 。 具体做法是 ， 首先基于客户相关数据分析用户特点 ， 如中国联通数据营销基于用户的通话、上网、产品订购、消费出入帐构成等信息 ， 分析抽象形成九大类2700个标签 ， 标签类别包括基础特征、产品需求、业务特征、消费特征、渠道特征、终端偏好、客户服务评价、位置轨迹、互联网内容偏好等 ， 根据用户的信息给每个用户标记尽可能多的标签 。 然后根据产品的特点匹配目标客户 ， 具体做法是抽取产品的特征 ， 对用户特征与产品特征相匹配 ， 根据匹配指数统计用户对某一产品的潜在需求指数 ， 形成各产品的潜力客户清单 ， 在数据脱敏后提供给汽车生产企业、服装制造企业、终端APP等厂商 ， 支撑其开展客户精准营销 。
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