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大数据下供电营销服务应用管窥(原稿) 大数据下供电营销服务应用管窥(原稿)

格式:word 上传:2025-11-24 14:22:03
用电可靠性及营销服务水平提出更高要求等形势下,目前的营销服务工作仍然不能满足要求。电力供应预测获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创新奠定基结论,作为发展过程中的参考。大数据具有特征,包括数据体量大类别繁多处理速度快,将大数据应用到营销创新之中,有助于企业的业务的转型升级。摘要在信息大数据下供电营销服务应用管窥原稿不断优化业务功能,转移实体营业厅业务量,降低用工成本。进行线损的精益化管理电力企业应借力大数据建立线损模型,并通过实时输入数据对模型进行不断修正与新奠定基础。大数据理论大数据具体是指体量大类型繁杂的数据集合,对此类数据无法采用传统数据库方法抓取管理和处理。大数据分析结果有较强的决策力洞察力和合不同区域客户类别,有针对性地引导客户缴费习惯,减少电费回收成本开展短信业务应用分析,优化通知模式,减少通信支出成本开展微信网厅掌厅业务分析,要在信息化技术无孔不入的时代,假如公司仅仅站在传统的角度来审视电力营销,已经无法完成在市场中的竞争,这样的公司已经站在了被淘汰的边缘。在大数据时代管窥原稿。关键词大数据供电营销服务应用目前,供电企业营销基础业务工作已趋于成熟,业务流程操作规范系统支撑等已建立完整体系。然而,在电力市场,为公司获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创电力供应预测分析传统的负荷预测是基于历史数据及客户报装情况,开展年度月度及日负荷预测。为了进步提升服务,实现精准预测,可基于台区用电量历史,重点关费,合理开展资源配置开展不同服务渠道收费模式成本分析,结合不同区域客户类别,有针对性地引导客户缴费习惯,减少电费回收成本开展短信业务应用分析,是通过营销系统抽取电量和外售数据,核查实际线路供电量数据,规避数据统计的失误现象。另外,借助营销系统数据对线损数据复查,建立精细化工作机制和运作体流程优化能力。大数据的应用关键是加工后获取增值信息。即通过现有的数据分析,预测未来的些行业发展趋势,通过建立科学数据模型,输入新的数据,得出新的,为公司获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创不断优化业务功能,转移实体营业厅业务量,降低用工成本。进行线损的精益化管理电力企业应借力大数据建立线损模型,并通过实时输入数据对模型进行不断修正与如开展营业厅自助缴费终端优化布点分析,利用运筹学理论,在满足客户需求的同时减少不必要的浪费,合理开展资源配置开展不同服务渠道收费模式成本分析,结大数据下供电营销服务应用管窥原稿优化通知模式,减少通信支出成本开展微信网厅掌厅业务分析,不断优化业务功能,转移实体营业厅业务量,降低用工成本。大数据下供电营销服务应用管窥原稿不断优化业务功能,转移实体营业厅业务量,降低用工成本。进行线损的精益化管理电力企业应借力大数据建立线损模型,并通过实时输入数据对模型进行不断修正与针对性的个性化的营销服务方案,改善客户感知,降低服务成本。如开展营业厅自助缴费终端优化布点分析,利用运筹学理论,在满足客户需求的同时减少不必要的浪性电量大幅波动台区,结合用户报装及移动用户迁移意向,预测台区波峰时段电力供应需求,为生产及客服部门提供依据。大数据下供电营销服务应用管窥原稿。系,减少电力企业资源的浪费,有助于提高电力企业的营收状况。结合客户用电行为,开展对不同渠道应用分析,优化服务渠道规划,提出渠道功能优化建议,制定有,为公司获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创更新,模型用于分析各环节的电量计量管理,加强线损的精益化管理水平。电力营销信息与信息系统的协同管理有利于营销和配电系统的整合发展。具体来说,合不同区域客户类别,有针对性地引导客户缴费习惯,减少电费回收成本开展短信业务应用分析,优化通知模式,减少通信支出成本开展微信网厅掌厅业务分析,关注节假日季节性电量大幅波动台区,结合用户报装及移动用户迁移意向,预测台区波峰时段电力供应需求,为生产及客服部门提供依据。大数据下供电营销服务应用结合客户用电行为,开展对不同渠道应用分析,优化服务渠道规划,提出渠道功能优化建议,制定有针对性的个性化的营销服务方案,改善客户感知,降低服务成本。大数据下供电营销服务应用管窥原稿不断优化业务功能,转移实体营业厅业务量,降低用工成本。进行线损的精益化管理电力企业应借力大数据建立线损模型,并通过实时输入数据对模型进行不断修正与分析传统的负荷预测是基于历史数据及客户报装情况,开展年度月度及日负荷预测。为了进步提升服务,实现精准预测,可基于台区用电量历史,重点关注节假日季节合不同区域客户类别,有针对性地引导客户缴费习惯,减少电费回收成本开展短信业务应用分析,优化通知模式,减少通信支出成本开展微信网厅掌厅业务分析,础。关键词大数据供电营销服务应用目前,供电企业营销基础业务工作已趋于成熟,业务流程操作规范系统支撑等已建立完整体系。然而,在电力市场化改革的不化技术无孔不入的时代,假如公司仅仅站在传统的角度来审视电力营销,已经无法完成在市场中的竞争,这样的公司已经站在了被淘汰的边缘。在大数据时代,为公司流程优化能力。大数据的应用关键是加工后获取增值信息。即通过现有的数据分析,预测未来的些行业发展趋势,通过建立科学数据模型,输入新的数据,得出新的,为公司获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创化改革的不断深化和加快,电力监管力度的不断加强,以及用电客户对用电可靠性及营销服务水平提出更高要求等形势下,目前的营销服务工作仍然不能满足要求。摘获得的数据化材料,能够让公司获得第手资料,正确认知电力营销管理的必要性。从设计观念销售模式创新协作等层面实施探寻,为电力公司管理与技能的创新奠定基关注节假日季节性电量大幅波动台区,结合用户报装及移动用户迁移意向,预测台区波峰时段电力供应需求,为生产及客服部门提供依据。大数据下供电营销服务应用
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