摘 要： 95598工單能直觀地反映電力營銷業(yè)務活動產(chǎn)生的客戶訴求。從客戶視角研究營銷業(yè)務服務風險，指導營銷業(yè)務活動。在研究95598工單數(shù)據(jù)與營銷業(yè)務關系的基礎上，分析傳票引起的95598工單量的歷史分布情況，劃分傳票服務風險預警等級，制定應對措施，規(guī)避服務風險規(guī)模擴大趨勢。提出營銷業(yè)務服務風險指數(shù)概念，衡量營銷業(yè)務服務風險大小，預測營銷業(yè)務服務風險指數(shù)，科學調(diào)配電網(wǎng)企業(yè)服務資源，及時高效地解決客戶用電問題。精準判斷當期營銷業(yè)務服務風險預警等級，準確預測營銷業(yè)務服務風險，為強化營銷業(yè)務服務風險管理能力，提升風險管控水平提供指導。

關鍵詞： 95598工單； 營銷業(yè)務； 服務風險； 風險指數(shù)； 預警等級

中圖分類號： TN911?34； TM711 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）15?0123?04

Abstract： The 95598 work order can directly reflect the customer demands generated in electric power marketing business activities. The electric power marketing service risk based on customer perspective is studied to guide the marketing business activity. On the basis of studying the relationship between 95598 work order data and marketing business activity， the historical distribution situation of 95598 work orders caused by marketing business process is analyzed， the service risk early warning level of marketing business process is divided， and the solutions are decided to avoid the enlarging trend of service risk scale. The concept of marketing business service risk index is put forward to measure the scale of the marketing business service risk， forecast the marketing business service risk index， allocate the power grid enterprise service resources scientifically， and solve the user electricity utilization problem timely and effectively. The risk index can judge the early warning level of current marketing business service risk precisely， and predict the marketing business service risk accurately， which provides a guidance for strengthening the management ability of marketing business service risk and improving the risk management and control level.

Keywords： 95598 work order； marketing business； service risk； risk index； early warning level

0 引 言

電力營銷業(yè)務（以下簡稱“營銷業(yè)務”）是以電力客戶需求為中心，使電力客戶能夠使用可靠的電力商品，并得到滿意服務的工作。營銷業(yè)務引發(fā)的客戶用電問題，給客戶帶來不良感知，導致客戶不滿意，這些可能出現(xiàn)的狀況即為營銷業(yè)務服務風險。如何準確地識別和評估電力營銷業(yè)務引起的服務風險，有效地管理和控制電力營銷業(yè)務服務風險，成為供電企業(yè)營銷活動管理者關注的焦點。

傳統(tǒng)的電力營銷業(yè)務服務風險研究主要從管理制度體系設置方面進行探索研究[1]。文獻[2]從風險管理的角度，對供電公司存在的客戶服務項目風險進行分類，并提出應對措施。文獻[3]從電力營銷業(yè)務管理角度，分析電力營銷業(yè)務服務風險的類別及原因，并提出優(yōu)化管理制度的措施。

本文從客戶視角研究營銷業(yè)務產(chǎn)生的客戶用電問題，分析營銷業(yè)務服務風險。95598工單（以下簡稱“工單”）是客戶對營銷業(yè)務服務質(zhì)量的反饋?；?5598工單，從客戶反饋的信息出發(fā)，定量分析營銷業(yè)務與工單間的關系，劃分營銷業(yè)務服務風險預警等級，提出應對營銷業(yè)務服務風險的具體措施。定義營銷業(yè)務服務風險指數(shù)，衡量營銷業(yè)務服務風險大小，并實現(xiàn)對營銷業(yè)務服務風險指數(shù)的預測。為預防和高效地解決新的營銷業(yè)務服務問題提供理論參考，以達到降低營銷業(yè)務服務風險，為用電客戶提供及時高效的服務的目的。

1 研究思路

供電企業(yè)針對不同客戶提供某一營銷業(yè)務的過程中涉及的業(yè)務流程稱為營銷業(yè)務傳票（以下簡稱“傳票”）。假設新傳票產(chǎn)生工單情況與該類歷史傳票產(chǎn)生的工單情況相似。營銷業(yè)務服務風險研究框架如圖1所示。

研究方法如下：

（1） 熱點事件工單與營銷業(yè)務通過戶號關聯(lián)，分出由營銷業(yè)務產(chǎn)生的熱點事件工單。

（2） 定義分析指標，量化營銷業(yè)務與工單間的關系。

傳票引發(fā)工單比P反映每一張傳票引發(fā)工單量的特征，其表達方式如下：

[P=JN] （1）

式中：[J]表示一張傳票的工單量；[N]表示該傳票的覆蓋客戶數(shù)。

工單滯后時間t（單位：天）反應傳票引發(fā)的工單滯后情況。其表達方式如下：

[t=tS-t0] （2）

式中：[tS]表示傳票引發(fā)工單受理時間；[t0]表示傳票申請時間。

（3） 分析歷史傳票引發(fā)工單比情況，劃定傳票服務風險預警等級，并制定服務措施。

（4） 定義營銷業(yè)務服務風險指數(shù)，衡量營銷業(yè)務服務風險大小，并預測營銷業(yè)務服務風險指數(shù)。

分析P的分布情況，處理數(shù)據(jù)，選擇模型。結(jié)合業(yè)務特征，按歷史傳票P值的分布情況，選擇模型分位點劃分傳票服務風險預警等級，并制定應對措施。

2 營銷業(yè)務服務風險指數(shù)模型

根據(jù)[t]的密度函數(shù)圖，結(jié)合業(yè)務特征，選擇模型。

3 算 例

營銷業(yè)務引發(fā)的一類用電問題可稱為一個熱點事件。本文研究營銷業(yè)務“批量新裝”產(chǎn)生熱點事件“串戶”的服務風險?！按畱簟奔磧蓱艋蚨鄳粲秒娍蛻糁g線路接錯，導致客戶實際用電情況與電表顯示內(nèi)容不符。

數(shù)據(jù)采用江蘇省2013年1月—2015年2月的批量新裝的傳票月度數(shù)據(jù)，江蘇省2013年1月—2015年8月的疑似串戶工單。

3.1 傳票服務風險預警等級劃分

3.1.1 傳票引發(fā)工單比[P]分布

2013年1月—2013年12月傳票在2013年1月—2015年8月引發(fā)的工單的[P]的頻率直方圖，如圖2所示。

圖3中，約95%的傳票集中在[L]的（-11.5，-2.5）區(qū)間，傳票引發(fā)工單比的變換后區(qū)間（-11.5，-2.5）對應的變換前的P值區(qū)間為（0.001 6，0.123 6），表示批量新裝引發(fā)的工單量約在覆蓋客戶數(shù)的0.16%～12.36%之間。

3.1.2 服務風險預警等級劃分

[L]服從正態(tài)分布，運用Matlab計算其部分統(tǒng)計量，[μ，σ]分別表示其均值與標準差，結(jié)果如表1所示。

圖4中，經(jīng)[μ-2σ， μ-σ]劃分，將預警情況劃分為3個等級。針對傳票產(chǎn)生工單時期的不同，采取不同的應對措施。各級劃分點還原為變換前[P]值區(qū)間及應對措施，如表2所示。

3.2 營銷業(yè)務服務風險指數(shù)

3.2.1 營銷業(yè)務與工單滯后時間t分布

由于工單滯后于營銷業(yè)務，為保證一張傳票引發(fā)的工單在工單數(shù)據(jù)截止日期之后不再產(chǎn)生，因此選取2013年1月—12月的傳票數(shù)據(jù)分析滯后時間。以滯后時間作頻率直方圖，其分布情況如圖5所示。

圖5中批量新裝業(yè)務展開后約300天時，工單量達到頂峰，約450天后，引發(fā)的工單逐漸減少，約900天后工單量接近0。由批量新裝引發(fā)的工單高峰期在營銷業(yè)務展開后220～420天。

3.2.2 營銷業(yè)務服務風險指數(shù)

傳票數(shù)據(jù)截取時間為2013年1月—2015年2月。在此實證研究中，式（3）～式（4）中取[C=500，]運用Matlab作營銷業(yè)務服務風險指數(shù)圖，如圖7所示。

由圖7可知，2013年1月—2014年2月，預測服務風險指數(shù)準確度高，2014年2月—2015年2月，預測服務風險指數(shù)比實際服務風險指數(shù)高，并且時間愈靠后，兩者差值愈大。

因為工單數(shù)據(jù)截止日期為2015年8月，批量新裝業(yè)務引發(fā)的工單周期約877天，在2013年1月—2月間的傳票引發(fā)工單在后續(xù)時間幾乎不會再產(chǎn)生，實際服務風險指數(shù)即代表此期間傳票引發(fā)的全部工單，預測服務風險指數(shù)與實際服務風險指數(shù)擬合度高，表明模型預測效果好。2014年2月后的傳票在工單截止日期前，數(shù)據(jù)時間長度不足一個周期，傳票引發(fā)的工單未全部產(chǎn)生，實際風險指數(shù)反映當前已產(chǎn)生工單風險，預測指數(shù)反映該月傳票可能引發(fā)的全部工單風險，因此預測服務風險指數(shù)比實際服務風險指數(shù)高。

4 結(jié) 論

本文通過研究營銷業(yè)務范圍與其產(chǎn)生的工單數(shù)量關系，劃分營銷業(yè)務服務風險預警等級，并制定有效方案應對后期可能產(chǎn)生的客戶用電問題，規(guī)避后期可能大量產(chǎn)生的客戶用電問題。研究工單滯后性，定義營銷業(yè)務服務風險指數(shù)，并預測營銷業(yè)務服務風險指數(shù)，為電力企業(yè)提前采取應對措施，服務資源配置提供依據(jù)。提升了電力企業(yè)的營銷業(yè)務服務效率以及服務資源的有效利用率和營銷業(yè)務服務風險管理能力。

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