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            電力營銷數據分析系統研究論文

            時間:2024-08-11 21:09:35 其他類論文 我要投稿

            電力營銷數據分析系統研究論文

              摘 要:結合凱里供電局電力營銷工作的實際,以電量銷售、電費回收、線損率等營銷指標為監控重點,建立銷售數據分析系統,客觀的分析營銷工作中的重點難點,客觀公正地評價下屬業績,導入競爭機制從而能更有針對性的解決問題。

            電力營銷數據分析系統研究論文

              關鍵詞:電力營銷;數據分析;實時監控;月度分析

              1凱里供電局營銷工作概況

              凱里供電局系中國南方電網公司和貴州電網公司領導下的國家大二型企業,擔負供電轄區內15個縣(市)及湘黔電氣化鐵路的電能供應、銷售與服務任務,并為黔電入粵、黔電入湘的重要通道,為貴州電網公司代管縣局最多(15個)的供電企業。該局年售電量40億千瓦時,轄區內高能耗負荷企業占總負荷70%左右,該局目前營銷工作面臨負荷結構不合理、代管縣局多的復雜管理形勢。如何有效的調動代管縣局主動做好轄區內的營銷服務工作,培育更多優質負荷,提高企業的營銷經營業績,成為該局營銷管理工作的研究重點。為此,該局通過建立電力營銷數據分析系統,客觀公正地評價下屬業績,導入競爭機制,不斷提高該局的營銷工作質量。

              2 建立實時數據跟蹤監控系統

              凱里供電局針對需要實時控制的電量及電費回收等指標推行日報表和帳目日報表、周期性報表制度,建立起銷售狀況的實時監控數據分析系統。這里重點介紹電量銷售日報表和電費回收進度表。

              電費欠費說明:

              1.凱里供電局本月應收15478萬,截至8月30日下午6:00,本月實收14090萬,欠費1388萬,回收率為91.03%。凱里系統本期合并口徑新增欠費953萬,月末應收電費余額增加額為673.57萬,其中城區供電分局直管客戶欠費191萬(凱里紙廠欠費110萬,城區小客戶欠費81萬),直管縣局終端用戶欠費566萬(其中施秉恒盛公司欠495萬,市郊局小客戶欠23萬、鎮遠局小客戶欠47萬);臺江局欠192萬。

              2.注意問題:凱里城區小客戶本月欠費可能較多,要加大催費力度;同時對凱里紙廠進行跟蹤催費。

              銷售異常勢頭,跟進弱勢區域、弱勢類別。

              (2)電費回收進度表。

              欠費數目越大,時間越長,追討的可能性就越小,控制應收賬款的通用原則是對賒銷客戶設定信用額度和信用期限。凱里供電局要求各分縣局和大客戶管理所在每月24日后按日上報電費回收進度表。每月最后兩天在早會上通報。一方面提醒各分縣局和部門注意正常欠費的關注和跟進;另一方面對異常欠款及時暴光,及時檢點,及時追究,從上至下形成對應收賬款追討的巨大壓力。

              3 建立月度營銷分析制度,做好營銷數據的月度分析

              對于市場營銷部而言,簡單地根據營銷數據考核各分縣局和部門工作沒有任何意義,重要的在于你能引入公平的評估模式,讓各分縣局和部門的營銷負責人心服口服。

              完備科學的月銷售分析應達到以下目的:

              (1)分析整個地區局的當月電量、線損、欠費余額,同期增長率,教上月成長率。

              (2)引導各分縣局和部門營銷負責人關注自己的電力銷售和電費回收是否健康。

              (3)引導各分縣局和部門營銷負責人關注當月重要客戶的銷售。

              (4)排除市場容量不同、市場基礎不同等因素的干擾,客觀公正地評估各分縣局和部門的銷售貢獻。

              這里以月度下網電量分析表進行說明:

              通過此表我們可以看到凱里供電局當月的售電量、累計售電量、成長率、同期增長率等,還可以看到各類別電量及所占的比例。更重要的是,我們可以看到各分縣局的售電情況,排名情況,對各分縣局進行點評, 還可以要求后三名說明原因,給其營銷負責人相應的指導和壓力。

              4 小結

              通過建立有效的電力營銷數據分析系統,凱里供電局實現了實時的銷售監控和周期性的分析反饋及控制,為提高企業經營業績奠定了基礎。

              參考文獻

              [1]@傅景偉.電力營銷技術支持系統[M].中國電力出版社,2002.

              [2]@沈百新.利用專家系統預測地區用電負荷[M].電力需求側管理,2005.

              [3]@夏火松.數據倉庫與數據挖掘技術[M].科學出版社,2004.

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