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大数据|大数据为综合能源服务商机挖掘注入活力( 二 )


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图2 单一匹配法
层次筛选法
层次筛选法是将客户按照消费层级分群 ， 对不同群体匹配适用产品 ， 再进行项目需求挖掘 。 建行对ETC客户群体分析发现 ， 该行某一时段签约ETC的客户 ， 在签约后的三个月内存款平均增长10% 。 因此特针对该群体运用大数据分析寻找潜在目标客户 ， 定向开展ETC产品营销 。
具体做法是 ， 首先 ， 确定目标客户大类 。 将客户分为"新手上路车主客群"、"商务白领车主客群"、"顶端价值车主客群"三类客群；其次 ， 按照客户群体的价值高低 ， 分配不同价值的产品；再次 ， 分析客户购买产品的潜力 。 主要根据客户日常的消费信息 ， 分析客户对不同产品的购买欲望 ， 通过指标数据把购买潜力量化为潜力值；最后 ， 确定潜力项目清单 。 按客户价值、潜力值对客户潜力项目排序 ， 确定拜访的先后顺序 。
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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图3 层次筛选法
案例总结
根据上述两种方法的应用案例 ， 单一匹配法更适合零售客户 ， 而层次筛选法更适合群体类和B端客户 ， 综合能源服务主要面向B端客户 ， 因此更加适合采用层次筛选法 。
2、综合能源服务潜力项目挖掘模型设计思路
借鉴典型企业利用大数据支撑市场开拓的经验 ， 基于大数据的电力综合能源服务潜力项目挖掘 ， 需要开展四方面工作：一是数据准备 ， 二是客户分群与产品匹配 ， 三是计算客户对产品的潜力值 ， 四是按价值、潜力值对客户项目进行排序 。 具体思路如下：
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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图4 综合能源潜力项目挖掘分析模型设计思路图
数据准备
数据准备是获取用于训练模型 ， 以及模型后期运行所需数据的过程 。 所需数据包括客户用能结构数据、日常用能业务办理数据 ， 以及客户的其他商业活动数据 ， 以下针对三类数据分别给出数据获取方法 。
（1）客户用能结构数据收集 。 以发放调查问卷、电话调查、营业柜台问询等多种方式 ， 获取全量的客户基本信息和用能结构信息 ， 用于客户用能的需求分析 。
针对已开展项目的客户 ， 在项目执行期间 ， 收集客户对公司其他产品的需求信息 ， 另外在客户到营业柜台办理用电业务时 ， 增加对客户生产结构、用能结构、未来发展趋势、对某类产品的需求等方面的调查问询 。
针对未开展项目的客户 ， 通过提供免费用电咨询等方式 ， 获取客户的需求信息 。 借助多种便捷的工具 ， 比如微信小程序、移动作业终端等 ， 提高信息录入的效率和便捷度 。 通过调研模板的设置 ， 保证获取的信息维度广、价值点多 ， 以便能够支撑后续的模型分析 。
（2）日常用能及业务办理数据收集 。 客户的日常用电量、用电业务办理数据经过脱敏处理 ， 作为客户用电习惯分析数据 。 客户日常用电量 ， 主要是客户生产过程中的用电总量 。 用电业务办理数据 ， 包括客户增容、减容等反映客户生产规模变化的数据 。 以上数据均可在客户用电信息采集、用电业务办理过程中获取 。
（3）其他数据收集 。 采取商业合作的方式 ， 从网站、市场调查机构获取部分客户的商业活动信息 ， 作为客户用能消费倾向分析数据 。 因为综合能源服务涉及到多个业务领域 ， 需要收集分布式光伏、生物质发电、储能、节能服务、配电网智能运维等领域的客户相关信息 。
产品匹配
产品匹配是把客户群与产品建立关系 ， 初步确定产品适用客户群体的过程 。 需要首先对客户进行分群 ， 然后对产品进行分类 ， 最后基于客户群体的消费特点 ， 匹配适合产品的客户群体 ， 以便能够缩小产品所对应的客户范围 。 以屋顶分布式光伏产品为例 ， 屋顶分布式光伏产品所适用的客户需要具备多个条件 ， 包括用电类别为工商业用电、拥有厂房用地等 ， 在产品匹配时 ， 可以把具备上述条件的客户群与产品建立匹配关系 。


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