国网福建省电力有限公司承担着为福建省区域内所有客户提供可靠电力供应和优质服务的基本使命和社会责任。应用大数据分析客户用电行为，提前防控经营服务风险，有助于企业效益最优化和提高企业精益管理水平。
“通过开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，识别出发展型客户有21户，占大客户总数的3%；稳定型客户521户，占大客户总数的72%；高贡献度客户106户，占大客户总数的14%；波动型客户78户，占大客户总数的11%。”1月26日，国网福建电力运监中心占彤平介绍，我们将针对不同类型的客户，下一步实施差异化服务，提高大客户服务水平。
传统用电行为分析存在定量特征分析工具匮乏、客户细分深度等不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题，针对这些问题，国网福建电力作为国家电网公司运监大数据应用试点，依托大数据平台，在公司系统率先开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，建立客户用电行为分析模型，以庞大海量的客户用电行为数据为基础，对不同客户群体的用电行为特征进行识别，推进客户细分管理、欠费和用电风险有效预测、移峰填谷科学管理，实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务。
从2015年1月投入应用至今，该成果已经全面支撑该公司开展大客户价值细分、用电负荷特性分析、电费回收分析及客户交费行为偏好分析等工作，促进服务质量和防范风险能力的不断提升。
区分不同客户群
提供差异化服务
“通过客户用电行为聚类分析，发展型客户共21户，占所有大客户的3%。该类客户存在用电不安全情形，应不定期派专人上门走访，了解客户需求，宣传服务渠道和安全用电知识，协助企业排除安全隐患，提高客户满意度；对于稳定型客户，双方要建立通畅的沟通机制，加大主动服务频次，提供专家服务指导客户科学经济用电，帮助客户降低用电成本……”这是国网福建电力公布的2013～2016年大客户用电行为分析成果中的客户用电行为特征和差异化服务措施。
国网福建电力以大客户为分析对象，建立客户用电行为特征数据挖掘库和大客户价值细分模型，对大客户基本信息、用电量、业务办理、违约违章、交欠费、渠道沟通等方面的用电行为特征进行大数据挖掘、聚类分析，将相同特征属性的客户群进行归类，根据大客户对企业的贡献度、用电变化趋势、风险程度等情况，将其分为发展型客户、稳定型客户、高贡献度客户、波动型客户等4类。
占彤平表示，发展型客户占大客户总数的3%，总体发展趋势相对较好，用电增长率最高，年平均增长率达到51.79%，用电需求量也相对较高，谷时段用电占比最高为47.14%，对高压增容业务需求量大，但违约用电次数最高，需要特别关注。稳定型客户占大客户总数的72%，用电量及合同容量都不高，用电需求波动小很稳定，第四季度用电占比和峰谷平三个时段用电占比都趋于平均，用电负荷率最高，平均电价也最高，这类客户信誉度高，拖欠电费次数极少，2016年平均拖欠次数为0.13次。高贡献度客户占大客户总数的14%，用电量及合同容量都非常大，且发展势头较好，各类业务需求量大，但欠费严重，平均拖欠次数为1.58次，电费回收率为86.67%。波动型客户占大客户总数的11%，用电较不稳定，用电波动大且用电需求处于下滑趋势，年均电价低，秋季用电占比和平时段用电占比高，高压新装业务需求大，交欠费风险较低，信誉度良好。
国网福建电力针对不同的客户群，通过分析其用电行为特征，深度挖掘客户价值，并针对不同价值客户提供差异化、个性化服务，实施积极的营销策略，适应快速变化的客户需求，不断提升客户服务水平和企业经营效益。
