1 .加强对营销人员进行互联网大数据知识的培训
电力营销部门的工作重点之一就是服务好客户，而营销人员的服务意识和专业素质是服务质量的基础。电力营销部门除了应该提高服务意识，以客户为中心，更应当将营销知识与互联网大数据知识相结合，体现专业性，才能更好的为客户服务。电力企业应当为营销人员进行互联网知识的培训，请相关专业人员讲解互联网相关知识，向营销人员介绍电力系统知识和系统的使用方法，如何利用系统大数据研究客户，分析客户的用电特点、需求情况等。营销人员根据最新的数据制定符合当前市场发展的营销策略；同时可以组织企业内部交流会，各部门之间分享使用大数据的新的体会，查找存在的问题，解决方法，以更好的完善营销策略。电力营销部门还可以引进优秀的技术人才，从各个渠道获得人才培训基金，从资金和技术两方面，保证营销人员最终能够掌握互联网大数据的知识，最终实现经济利益最大化，保证营销的科学性和可靠性。
2. 利用大数据深度挖掘客户资源，以服务客户为中心
数据挖掘是一项具有巨大潜力的数据分析手段，在传统零散化的数据分析基础上，电力企业利用大数据深度挖掘客户资源，并以此为基础制定营销策略，必将提升企业的客户服务管理水平，提高客户的满意度和使用粘性，降低客户的流失率。在前期营销方面，数据挖掘可以实现对客户数据由定性分析转变为定量分析，帮助企业提升客户市场定位的精准度，为对客户市场建立细分策略提供数据参考。在此基础上，电力企业可以对不同的客户市场提供有针对性的服务措施，为新客户更加方便、高效的进行用电新装，同时也可以及时解决老客户的用电问题，降低客户流失率；在售后服务方面，企业可以通过对客户投诉信息进行数据挖掘，分析客户投诉的类型构成及发生地区，进而对投诉集中的类别与地区，制定有针对性的售后服务措施。同时通过建立数据模型对分时段客户投诉数量进行预测，为企业科学安排售后服务人员提供依据；在风险管控方面，企业可以通过对用电客户的历史风险行为数据进行挖掘与建模，对客户违约用电及窃电行为进行预警防控，避免部分客户在用电过程中因为种种原因扰乱社会用电秩序。
3. 建立科学有效的电力营销信息系统和辅助网络新媒体
电力企业应当建立大局域网电力系统，实现多层次网络营业服务。江国网苏省电力公司开展了大数据智能分析系统，国网上海电力公司进行了电力需求响应中心，国网浙江省电力公司建立数据信息平台，这些电力系统能利用大数据能收集客户的用电信息、缴费信息、能源分类等信息，为用电客户合理利用电力资源、减少能耗、缓解供电压力、进行电力营销等提供更加科学的依据。然而这样的大数据系统在全国还没有广泛的推行起来，已有的系统也基本停留在数据研究阶段，利用数据信息进行营销的企业还非常少。电力企业应当利用网站系统进行营销。例如在系统平台进行宣传，普及电力知识和电力的相关政策，向潜在客户推送关联信息；还可以建立与电力营销系统相一致的服务公众号、小程序和APP，让用户以一种更便捷的方式获取信息，充分利用网络新媒体进行宣传和营销，提高客户满意度和参与度。
4 .推行差异化电价策略，优化电费缴费方式
不同的客户对电力的需求不同，电力企业针对不同的客户群体，可以实行差异化电价、套餐式电价等策略。企业通过对一个电力市场中的区域客户量的多少、电费回收的情况、用电容量等信息进行大数据挖掘，核算比较运营成本，将客户分为稳定型、增长型、衰退型等若干个客户群体类型，从而制定成不一样的电力价格和运营战略，不再统一化收费。除采用传统的计费方式外，还可以制定分固定时段、固定用量、错峰调价等不同类型的电价套餐。电力企业应当人性化设计用电计费方式，对电价套餐不断优化，让它更贴近客户的实际需求，让各种类型的客户都能找到适合自己的电价套餐，方便客户自由选择，提升获得感。