江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 财经 > >

大数据|大数据为综合能源服务商机挖掘注入活力( 三 )


潜力值评估
潜力值评估是计算客户对产品的潜力值并形成潜力项目的过程 ， 潜力值分析模型需要基于业务规则进行设计 。 首先分析业务规则 ， 设计分析维度和因素 ， 基于设计的维度和因素 ， 结合计算公式 ， 确定潜力值 。 综合能源服务的现实情况是业务覆盖面非常广 ， 所以给潜力挖掘模型的设计也造成了一定的困难 ， 每个业务的用户需求模型都不太一样 ， 所以需要针对每个产品设计潜力值评估模型 。
以工业客户的分布式发电产品为例 ， 光伏发电产品市场开拓模型主要从分析维度、分析因素、筛选算法三个方面进行设计 。 分析维度包括客户条件具备程度、投资回收期、投资风险等 。 客户条件具备程度维度是分析客户是否具备实施光伏项目的基础条件 ， 分析因素包括屋顶面积、用电量增长率、是否高耗能企业等 。 投资回收期维度是分析项目收回投资成本后开始获得收益所需要的年限 ， 收益分析因素包括发电量、企业电价、脱硫燃煤电价、余额上网率、综合补贴电价等 。
分析维度和因素根据产品的特点进行总结归纳 ， 因素的数量决定模型的精准度 ， 所选择的因素必须有数据支撑 。 通过模型计算后 ， 可以得到各因素的潜力指数 ， 输出潜力项目及对应的潜力指数 ， 项目由客户名称与产品名称组合形成 。
价值度和潜力值排序
价值度和潜力值排序是从客户价值、潜力值两个维度对客户项目进行优先度排序 。 包括客户价值度分析、潜力值分析、潜力项目清单生成三个步骤 。
（1）客户价值度分析 。 客户价值度从客户的当前价值、潜在价值两方面分析 。 当前价值分析的因素包括经济贡献、社会效益、信用状况等 。 潜在价值分析因素包括用电量增长率、用能增长率、产能增长率等 。
（2）潜力值分析 。 首先通过模型算法确定客户项目各潜力影响因素的具体值 ， 值的确定需要通过历史数据分布获得数值区间 ， 给出得分规则 。 然后汇总各因素的潜力值 ， 结合已设置的各因素的权重系数 ， 汇总计算获得最终的潜力值 ， 即生成每个客户项目的潜力值 。
（3）潜力项目清单生成 。 在生成客户项目的潜力值后 ， 需要对项目排序 ， 排序时首先按项目所属客户的价值度排序 ， 同一价值度区间内再按潜力值排序 ， 形成排序后的客户潜力项目清单 ， 作为客户经理开展营销活动的指导与参考 。
3、模型应用的实践体会
基于大数据的潜力客户挖掘模型已经在省级智慧能源服务平台上开展了实际应用 ， 根据省电网公司的实践来看 ， 模型能够为客户经理开展客户洽谈提供初步的客户潜力项目清单 ， 辅助客户经理为客户初步分析其用能结构、用能需求 ， 给出初步的改进和增补方向 ， 以及项目投资收益预测 。
例如在光伏项目洽谈时 ， 客户经理基于模型分析后能够向客户反馈项目收回成本的年限 ， 为客户算一笔经济帐 ， 让客户明确了解项目所带来的利润和风险 ， 有助于营销目标达成 。 后续通过项目的签单实施 ， 助力客户在改进能源利用方式、实现用能设备的节能功改造、提高运维效率等方面获得收益 ， 为全社会清洁用能、节能增效贡献力量 。
结语
本文对电力综合能源服务市场的特点和市场商机挖掘业务进行了分析 ， 通过借鉴业界优秀的市场开拓大数据分析案例 ， 提出了构建综合能源服务客户潜力项目挖掘分析模型及其关键步骤 ， 据此可在业务系统开发部署潜力项目分析模型 ， 为客户经理精准营销提供支撑 。
除了客户潜力项目挖掘的大数据应用之外 ， 客户洽谈期间的方案辅助支撑、后续项目执行效果评估等方面 ， 大数据也能发挥重要作用 ， 可通过业务特点的深度分析和数据的充分利用 ， 构建出各业务细分领域的具体应用模型 ， 助力电力综合能源服务业务的快速拓展和业态构建 。
【参考文献】
[1]陈向群 ， Etc业务对银行发展的作用 ， 现代经济信息 ， 2018年3月30日.


推荐阅读


上一篇：日本|日本股市收低；截至收盘日经225指数下跌0.56%

下一篇：经信号外|工行衡水路北支行积极开展防范非法集资宣传活动