“互聯網+電網”模式下智能CRM模型與營銷策略研究

何 靈， 何永貴

(1.國家電網物資有限公司，北京 100020； 2.華北電力大學 經濟管理系，河北 保定 071003)

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● 電力經濟研究

“互聯網+電網”模式下智能CRM模型與營銷策略研究

何 靈1， 何永貴2

(1.國家電網物資有限公司，北京 100020； 2.華北電力大學 經濟管理系，河北 保定 071003)

新電改方案“管住中間，放開兩頭”布局和改革發展趨勢，對電網公司客戶關系管理提出了新的挑戰，特別是如何有效整合并合理利用用戶資源問題迫在眉睫。本文基于“互聯網+電網”研究將傳統電力行業與互聯網信息技術相結合，發揮互聯網傳播媒體之間交互性能，對終端用戶信息進行數據挖掘，在將傳統聚類K-Means算法進行改進的基礎上，對終端用戶消費行為特征進行合理細分，研究構建出終端用戶在“互聯網+電網”模式下的新型電力市場營銷模式及相應營銷策略。這對電網公司營銷中實現資源合理配置、提高營銷管理水平具有較重要的應用借鑒價值。

互聯網+； 電網公司； 用戶關系； 數據挖掘； 聚類分析； 營銷策略

電力市場漸進性改革目的是進一步解決市場機制引入和應用強度不足、利用市場對資源進行配置的能源利用率不高、促進新能源發展和消納的良好機制形成等問題。國務院9號文件的“新電改方案”正式出臺，其“管住中間、放開兩頭”成為新一輪深化我國電力體制改革的基本體制構架。新電改方案清晰地表達了遵從電力市場多元化的競爭趨勢，重新把電網公司定義為公共服務機構，區域中原有的輸配環節得以存留、電力調度的相關部門沒有被獨立改造，鼓勵發電廠對電力市場終端大用戶進行直接售電，電網公司將只收取電能的過路費用。這就改變了電網公司原有的經營模式，特別是在“互聯網+”模式下加強對終端用戶關系管理。

有鑒于此，憑借電網公司發揮其“互聯網+電網”對終端用戶關系管理以往對終端用戶數據的壟斷的獨特優勢，一方面，構建新的市場環境下“互聯網+電網”的組合關系管理模式，實現將客戶關系全天候、全生命周期記錄在系統當中，依靠計算機系統的自動化進行郵件的自動發放及管理，有助于降低大大電網公司對于終端用戶的關系管理成本，提升電網公司盈利能力；另一方面，通過整合細分終端用戶，合理分配電網公司管理資源，有助于更加有效地促進電力產品營銷、完善電力交易體系、提升電網公司競爭力。因此，加強“互聯網+電網”模式下智能CRM模型及營銷策略研究具有重要的應用價值和實踐意義。

同時，在電力行業中，電網公司處在其完整供應鏈的中間位置，它相當于集分銷商與零售商于一體的中間商，雖然電網公司內部仍有小比例電廠的存在，在這里筆者僅從電網公司作為中間商的角度予以重點討論。所以本文“電網客戶”的界定是指最終的用戶，即終端用戶，并按短尾大用戶和長尾普通居民用戶兩類主要群體進行研究。

一、“互聯網+”模式下的電網公司客戶關系管理新要求

客戶關系管理CRM(Consumer Relationship Management)是企業為了穩固和擴大市場占有率、增加銷售額，進一步實現利潤最大化，所采取的一系列能與其他企業抗衡并有效爭奪“客戶”而建立的以“客戶”為中心的營銷策略。這里，不僅從企業的戰略層面獲取盡可能多的客戶，謀求更大的利益，而且從施展層面還要明確處理客戶關系時的行為規范，促使企業、員工以及顧客的三方利益得到充分保障即客戶關系管理上要具有全程性[1]。

在傳統的電力營銷模式下，電網公司根據市場總量需求，制定電力產品的計劃“量”和“價”營銷組合策略來滿足用戶需求。但是，傳統的電網公司營銷模式忽略了對電力終端用戶的穩定忠誠度問題，隨著現代電力市場的競爭多元化格局的形成，加強客戶關系管理及其成效可持續性研究勢在必然。我國傳統意義上電網公司作為發電廠的經銷商，從發電廠購電取得電力產品的所有權，他們買電并不是為了自己用，而是再進行轉銷售，將電力產品轉手賣給終端用戶收取利差，且主要營銷模式為在各區域設立電網營業廳的實體地點進行電力產品的直銷[2]。在這樣的電力交易渠道中，身處長尾的普通居民用戶占據了電網公司終端用戶群體數量比例的近80%，并且，該群體利益處于劣勢地位幾乎沒有選擇權。事實上，通常情況下一個公司利潤的80%是由20%的用戶來實現。對于創造80%利潤、數量占20%比例的終端用戶來說，即短尾用戶他們當然應該成為電網公司的大用戶。電網公司如若維持現狀采用傳統電力營銷模式，勢必難以維持大用戶關系和保持自身在電力市場競爭中的地位優勢。在新電改的“互聯網+”營銷模式下，現實已經提出新的具體要求，見表1。

因此，針對新電改“互聯網+電網”模式下的用戶關系管理新要求，研究將傳統電力行業與互聯網絡技術、信息技術相結合，發揮數字化的信息和互聯網傳播媒體之間的交互性能，對終端用戶信息進行數據挖掘，對終端用戶消費行為特征進行合理細分，構建終端用戶在“互聯網+電網”模式下的新型電力市場營銷模式及相應營銷策略，將有助于提高電網公司營銷管理水平、實現資源的合理配置和效率穩固提升。

表1 新電改體制下“互聯網+”的電力營銷模式新要求

傳統營銷模式現狀“互聯網+”模式下新要求忽略了電網終端用戶本身存在的不成熟性和電網公司內部資源的有限性。當電網公司終端用戶只是存在一個創意時,電網公司往往不予理睬,不會為某個單一的終端用戶個體提供具體可行的處理方案。伴隨電力市場的千變萬化、日新月異,推動了電力產品種類的紛繁多樣,要求電網公司必須整合其內外部各項資源,探索多方共贏的“互聯網+”電力營銷模式,滿足其終端用戶多樣化的個性需要。強調了目標市場重要性,然而電網公司的目標市場基本上按照地域區分,電網公司試圖在目標市場中運用有限資源獲得盡可能多的利益,可是在市場網絡的構建過程中未能考慮到耗資問題。實施終端用戶信息數據互聯網化,確保數據規范、一致、完整和有效,迅速、準確地統計分析終端用戶業務相關數據,為電網公司的內部管理提供及時、準確的信息,為接下來針對終端用戶關系管理的工作提供合理的依據。針對終端用戶的信用考評缺乏科學性、完整性不夠高,數據統計分析查詢不便,電網公司難以做到有效管理。采用“互聯網+”的新理念模式,能夠降低電網公司運營成本,滿足電力產品紛繁化、需求個性化趨勢的用戶需求,建立科學、完善的終端用戶考評制度。電網公司終端用戶信息流轉存在的隨意性,規范化程度不高,流轉效率不夠高。引入全面流程化管理模式,理順了電網企業與終端用戶間的的業務關系,實現了電網公司、終端用戶和互聯網間的高度集成。依靠人對應人來進行雙方關系的維護依靠系統和人的協同組合來維護雙方關系,進行全渠道的覆蓋以及全生命周期的關系管理。

二、“互聯網+電網”模式下智能CRM模型研究

在“互聯網+”模式下的終端用戶關系管理中，由于對電網公司終端用戶的數據挖掘是一個過程，并在該過程中反復迭代，于是，可以對終端用戶的行為方式進行分析，然后做出對電網公司有利的終端用戶關系管理策略決策。

(一)“互聯網+”模式下CRM中數據挖掘的任務

對于“互聯網+”模式下電網公司CRM中數據挖掘的兩個主要目標，其實就是預測與描述。預測是通過利用電網公司客戶數據庫中的已知變量數據來對未來不確定的有價值的變量進行推測。描述主要是將電網公司客戶數據系統中的某些隱性的但有價值的數據顯性出來[3]。依據“互聯網+”模式下電網公司CRM數據挖掘的目標，其主要任務見下圖1：

圖1 “互聯網+”模式下CRM中數據挖掘的任務

電網公司要從大量的終端用戶數據中找出隱含的知識，從而挖掘出對電網公司有價值的終端用戶有效信息，進而分別針對細分用戶進行目標定位，展開與之相對應的關系營銷策略[4]。同時，通過互聯網所收集的數據中挖掘出終端用戶最為關注與重視的問題，有助于進一步開發和滿足用戶需求。這既能夠幫助電網公司大幅提供工作效率，也可以迅速地提高終端用戶的滿意度。

(二)“互聯網+”模式下電網對終端用戶的聚類分析

在“互聯網+”模式下，電網公司可以運用聚類方法對市場進行細致分析，尋找固定的用戶群，穩定并擴大市場占有率。

在“互聯網+”模式下電網公司CRM數據挖掘的聚類分析中，常用的數據結構為數據矩陣和差異度矩陣。

1.數據矩陣

數據矩陣，又被稱為“對象—屬性”結構矩陣，它是與關系表相類似的結構形式，可以看成是n*m維的矩陣，表示n個包含了m種屬性的對象，xij代表不同的實體，表示形式如下：

2.差異度矩陣

差異度矩陣是將n個對象兩兩之間的近似程度表示出來了，通常情況下用n*n維矩陣進行表示，與數據矩陣不同，xij代表相同的實體，如下所示：

在差異度矩陣中，d(i,j)即表示對象i與j之間的差異性程度的數值，且d(i,j)=?d(j,i)。通常情況下，d(i,j)>0，當d(i,j)的值越接近0時，說明i與j的差異性越小，反之差異性越大。在研究中，若數據是用數據矩陣來顯示的，一般會將其轉化為差異度矩陣再進行聚類分析。

在聚類分析的數據處理中，對象之間的相似性是其核心。相似度量方法主要兩個類型：距離和相似系數。距離越接近0，相似性越大；相似系數與數值1越接近，則相似性越大。

聚類分析有兩種類型：一是對樣本(觀察對象)進行分類，其統計量常常采用距離，有時也用相似系數進行分析。二是對變量(觀察值)進行的分類，減少變量，達到降維的效果，其統計量常根據相似系數來度量相似性。

(1)距離

1)樣本間的距離

對于一群有待分類的樣品，每一個樣品需要用m個變量所構成的觀測向量xi來描述，則每個樣品可看成R空間的一個點。記X為樣品集合，d(xi,xj)為樣品xi,xj間的距離，d滿足：

(a)d(xi,xj)≥0；

任意xi,xj屬于X。

(b)d(xi,xj)=0；

當且僅當xi=xj屬于X時成立。

(c)d(xi,xj)=d(xj,xi)；

任意xi,xj屬于X。

(d) d(xi,xj)≤d(xi,xk)+d(xk,xj)，

其中，任意xi,xk,xj屬于X。

2)類與類之間的距離

(2)變量間的相似系數

體現不同的對象間的相似程度即為變量間的相似系數。相似系的數值越大，變量間的相似性也就越大。若xi、xj∈G,rij是xi和xj之間的相似系數，一般情況下滿足下列條件：

rij=1?xi=xj；

?xi,xj,xij=xji

(3)屬性的相似度量

R型是對變量(觀察值)的分類，減少變量，達到降維的效果，其統計量常根據相似系數來度量相似性。對于屬性的聚類，首先要衡量屬性之間的相似關系，令屬性Ai和Aj之間的相似系數為rij，計算方法主要如下：

(a)相關系數法為

其中，

(b)夾角余弦法為

在不同的應用領域中，相似性的含義也會有所不同。由于每種度量方法都有其優點和缺點，因此，在實際問題的解決過程中需要進行必要的改進。

(三)聚類分析在“互聯網+”模式下CRM中的改進模型研究

傳統的K-Means算法對“互聯網+”模式下電網公司終端用戶初始聚類質心的選取有很強的依賴性，直接影響到聚類結果的有效性。因此，筆者根據電網公司在“互聯網+”模式下貢獻度最為關鍵的指標——瀏覽時長、操作頻率作為未來客戶“類”的主要特征，最大可能性地保證聚類結果的相對合理性。因此，針對電力行業中電網公司的終端用戶群劃分為明星用戶、現金牛用戶、低端用戶和成長用戶四類[5]，即k=4，通過確定合理的初始中心點，優化K-Means算法可以獲得較為理想的聚類結果。

優化K-Means算法的過程如下：

步驟1:僅針對瀏覽時長、操作頻率數據對象進行簡單的聚類，分成4類；

步驟2:將4個類或簇分別計算出質心，從數據集中找出與各個質心最為相同或相近的數據對象作為4個類或簇的初始中心點，假設為a,b,c,d；

步驟3:將編號為a,b,c,d的數據對象作為四個變量屬性聚類的初始質心；

步驟4:輸入其他數據對象，依次分配給a,b,c,d這4個質心最為相似的簇；

步驟5:更新重新分配的簇的質心；

步驟6:重復(4)、(5)步；

步驟7:計算準則函數

步驟8:直到E收斂或者簇的質心不再發生變化則聚類結束。

客戶細分作為“互聯網+電網”模式下用戶關系管理重要的實現手段之一，通過上述算法模型的改進，有助于客戶的合理細分。即將客戶劃分成為明星用戶、現金牛用戶、低端用戶和成長用戶四類，進而有利于電網公司對其客戶提供差異化服務，有助于對終端用戶進行針對性的有效管理。

三、“互聯網+電網”模式下終端用戶類分與營銷策略

通過實證對聚類分析在“互聯網+”模式下CRM中的改進模型進行應用，可以簡捷得出“互聯網+電網”模式下終端用戶的聚類分布，見圖2，進而明確相應的針對性營銷策略。

圖2 “互聯網+”模式下終端用戶關系營銷策略圖

電網用戶聚類群1在第二象限，當前價值比較高，潛在價值較低(但距離坐標原點相對較近)。當前的瀏覽時長較長，用電金額相對于聚類2和3也相對較高，說明該部分用戶經濟水平相對較好，具有旺盛的消費能力。該部分用戶瀏覽時長較長，且持續消費較高，相對于“互聯網+電網”的模式較為認同，消費習慣較為固定，是能夠為電網公司在“互聯網+”模式下創收的現金牛用戶。對于該類用戶群，電網公司應施以的關系營銷策略要重視其具體實際需求，設計開發增值產品并提供相應的業務培訓和互聯網技術支持，進行主動的一對一關系管理服務模式。

電網用戶聚類群4在第一象限，是當前價值和潛在價值同樣較高的“雙高”電網終端用戶群。該用戶群中，用電金額、用電量、瀏覽時長以及操作頻率所顯現的數據情況都良好，說明該類終端用戶群在對互聯網技術比較認可的前提下對于電力產品也同樣擁有較高需求度。它是成長性的高級終端用戶，是電網公司競爭對手爭相挖搶的對象，是電網公司的明星用戶群。該用戶群成員對于新事物比較容易接受，如遇競爭對手上門“公關”， 忠誠度相對較低。電網公司對其要注意動態跟蹤管理，提高服務粘性，推薦 “互聯網+”模式下免費新業務的試用對象。特別注重該用戶群用戶資料數據的保密性，避免為其他競爭對手所掌握，必要時借助應急小組穩住用戶并培養其成為真正的高端用戶。

電網用戶聚類群3在第三象限，是當前價值和潛在價值同樣較低的“雙低”電網終端用戶群。該終端用戶群相較于聚類1、2操作頻率較高，用電金額、用電量居中，瀏覽時長較低?？梢钥闯?，其類群的當前價值與潛在價值都比較靠近中間值，在消費行為指標方面具有明顯的中間群體特征，存在向其他三個象限轉移的可能。電網公司在處理與該類群終端用戶的關系時，要充分認識到該類用戶屬于新加入低價值用戶，可能尚未能夠找到電網公司在 “互聯網+”模式下所提供的合適的電力產品，因此，重點是要加強互動交流，一方面讓企業了解發現該類終端用戶的需求；另一方面建設用戶獲得電網公司電力產品信息的渠道和途徑，加強互聯網絡下與電網相結合的技術體驗，增強“互聯網+”模式下認同感和歸屬感，進而提高用戶滿意度。

電網用戶聚類群2也在第三象限，當前價值和潛在價值都是“雙低”。用電金額、用電量、操作頻率屬于最低，說明電網該類終端用戶群用戶消費能力有限，也可能受經濟水平的制約，同時，對于互聯網絡技術與電網之間的結合也并不十分感興趣。瀏覽時長較于聚類1、3居中，說明對于電網公司在互聯網上所發布的信息存在一定性了解，也可能對于網絡操作不夠熟練造成停留時間過長，該用戶群的消費習慣已相對固定，在接受新事物方面不夠積極。由于該類終端用戶群在互聯網模式下用電消費水平較低，他們對于服務上的要求不會太高，但是對于資費套餐情況可能較為敏感[6]。通常，這就是普通居民長尾用戶，他們用電量不高，但是用戶數量巨大，是金字塔結構中的基礎。在對該類用戶的關系管理中，基本良好的服務一定要做好，避免出現比較突出的不滿意而投入競爭對手的懷抱。

總之，在“互聯網+”模式下，電網公司若想清晰地理清出電網用戶的多項信息要素，就要把相關用戶劃分成為類或不同等級，才能對不同類或等級用戶群體進行層級式的區別管理和服務。

四、結論

對于“互聯網+電網”模式下智能CRM管理的應用研究，尤其是聚類分析在“互聯網+”模式下對終端用戶的信息處理研究，通過改進聚類算法的新思路對用戶數據進行類劃分，旨在幫助電網公司充分運用得天獨厚的終端用戶一手資料，對海量終端用戶數據進行挖掘處理類分提供了一種極有價值的新思路以及有針對性的營銷策略建議。該研究對電網公司營銷中資源合理分配以及服務的有效性處理具有重要的應用和借鑒價值。

[1]HaileyV.ACorrelationStudyofCustomerRelationshipManagementResourcesandRetailerOmnichannelStrategyPerformance[J].Dissertations&Theses-Gradworks, 2015.

[2] 李志石. 全球能源互聯網建設,中天科技正蓄勢待發[J]. 現代傳輸, 2016(3)：23-25.

[3] 楊娟, 李永輝, 趙軍. 數據挖掘在CRM中的應用研究[J]. 科技、經濟、市場, 2015(12):103-103.

[4] 王曉雷, 趙倩, 柴欣,等. 基于“互聯網+”的智能配電網運維技術的淺析[J]. 電工文摘, 2016(1)：51-53.

[5] 李修林. 基于數據挖掘的商業銀行客戶關系管理經驗研究[J]. 經濟期刊, 2015(6):272-273.

[6] 潘斌. 基于關系營銷的電力公司營銷網絡模式構建[J]. 現代管理科學, 2008(1): 114-116.

(責任編輯：杜紅琴)

Research on the Model and Marketing Strategy of CRM Based on "Internet+Power Grid"

HE Ling1, HE Yong-gui2

(1.State Grid Materials Company，Beijing 100020，China;2.School of Economics and Management,North China Electric Power University,Baoding 071003，China)

The trend of new electricity reform program′s development put forward the new challenge to the Power Grid Corp customer relationship management, especially how to effectively integrate and reasonably utilize user resources.Based on "Internet+",this paper integrates traditional power industry and Internet technology, plays interactive performance between Internet media, data mining of terminal user information, with the improved traditional K-Means clustering algorithm based on reasonable breakdown of the end user consumer behavior characteristics, this research constructs the end users in the "Internet+Power grid" mode under the new marketing mode of electric power and the corresponding marketing strategy.This research has important reference value for the rational allocation of resources and improve the level of marketing management in Power Grid Corp marketing.

internet +; power grid company; user relationship; data mining; clustering analysis

2017-03-12

河北省軟科學項目資助“新能源研發態勢及河北省能源發展戰略研究”(10457205D-40)。

何靈，女，國家電網物資有限公司經濟師；何永貴，男，華北電力大學(保定)經濟與管理系教授。

F426.61

A

1008-2603(2017)03-0035-06