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        運用電力大數(shù)據(jù)分析全面提升客戶服務(wù)質(zhì)量

        2018-11-20 09:29:10黃淵軍王明榮
        機電信息 2018年33期
        關(guān)鍵詞:客戶服務(wù)細(xì)分熱點

        周 玲 李 飛 黃淵軍 王明榮

        (貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司,貴州貴陽550002)

        0 引言

        隨著智能電表及智能終端的安裝部署,電力公司能夠收集到比以往粒度更細(xì)的大量電力數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以更好地理解電力客戶的用電行為,合理地設(shè)計電力需求響應(yīng)系統(tǒng)和短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)等。作為“一口對外”的客戶服務(wù)中心,除了應(yīng)用故障和停電信息對客戶開展停電查詢服務(wù)以外,還應(yīng)當(dāng)開展停電對客戶服務(wù)影響的主動分析,以及根據(jù)客戶對停電事件的關(guān)注程度和業(yè)務(wù)訴求過程中的行為,進(jìn)行主動干預(yù),并提供針對性的主動服務(wù)。同時,對未來停電開展主動分析和預(yù)測,找到服務(wù)改進(jìn)的方向,進(jìn)一步提升精益化管理水平和服務(wù)水平。除了故障和停電這些常見熱點關(guān)注事件外,電網(wǎng)運行服務(wù)過程中的任何事件都應(yīng)采用技術(shù)手段提取,并給予關(guān)注。

        1 面向演進(jìn)的客戶細(xì)分模型建立

        根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的構(gòu)成,電力客戶細(xì)分結(jié)構(gòu)模型由建立大數(shù)據(jù)存儲倉庫、抽取客戶細(xì)分指標(biāo)數(shù)據(jù)、實行大數(shù)據(jù)分析和可視化展示四部分組成。數(shù)據(jù)部分是整個模型的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和預(yù)處理是產(chǎn)生真實有效的挖掘模式的保證,而客戶細(xì)分結(jié)構(gòu)是否滿意在很大程度上依賴于客戶維度的選擇和度量的確立;方法部分是整個模型的核心部分,在實際應(yīng)用中首先應(yīng)對問題進(jìn)行分析,清楚期望得出的結(jié)果、需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模以及挖掘的目標(biāo),然后進(jìn)行細(xì)分模型建立及分析方法選型,通過自我學(xué)習(xí)與方法演變進(jìn)行模型的進(jìn)化。面向演進(jìn)的客戶細(xì)分模型如圖1所示。

        2 服務(wù)機制的建立

        針對客戶服務(wù)水平提升、需求側(cè)管理深入、電費催收等問題,結(jié)合電網(wǎng)營銷系統(tǒng)、計量自動化系統(tǒng)、營配集成平臺等數(shù)據(jù),以及國家政策、社會輿情、經(jīng)濟形勢、地域環(huán)境等外部數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)分析與狀態(tài)評估機理層面取得重大突破,形成一系列核心理論和機理方法。本研究充分借鑒現(xiàn)有電力系統(tǒng)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)和經(jīng)驗積累,結(jié)合電網(wǎng)公司相關(guān)技術(shù)規(guī)范及技術(shù)導(dǎo)則,在營銷電力大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理和分析以及客戶關(guān)系管理層面進(jìn)行有針對性的研究,以期不斷改善客戶關(guān)系,提升客戶滿意度。

        圖1 客戶細(xì)分模型演進(jìn)

        客戶服務(wù)機制與數(shù)據(jù)集成示意圖如圖2所示。

        圖2 服務(wù)機制與數(shù)據(jù)集成

        3 應(yīng)用場景

        基于大數(shù)據(jù)的客戶關(guān)注熱點分析,能夠為事件監(jiān)控、服務(wù)改善、工作調(diào)度提供幫助。它可以讓現(xiàn)場管理人員迅速了解客戶的關(guān)注熱點,及時掌握服務(wù)動態(tài),有針對性地調(diào)整應(yīng)對策略,優(yōu)化調(diào)度服務(wù)資源,同時也可在滿足客戶的需求以外,從客戶最關(guān)注的方面進(jìn)行服務(wù)和管理的提升。熱點分析需要進(jìn)行大量的分詞和聚類,而且有實時性的要求,傳統(tǒng)計算模型無法勝任,需要采用大數(shù)據(jù)平臺提供計算支持。

        3.1 熱點事件識別

        基于客戶服務(wù)記錄的客戶意見、受理內(nèi)容等文本數(shù)據(jù),經(jīng)過中文分詞處理后按關(guān)鍵詞提取行為特征,得到業(yè)務(wù)交互內(nèi)容中的關(guān)鍵詞語。大量關(guān)鍵詞語的組合得到熱點短語,再經(jīng)過主題聚類得到熱點事件列表,實現(xiàn)客戶關(guān)注熱點事件的自動分析和自動獲取。

        3.2 客戶關(guān)注熱點時序分析

        依據(jù)客戶熱點分析模型得到的熱點事件列表,采用基于平滑時間窗口的分析方法,持續(xù)觀測某一客戶關(guān)注熱點事件的度量結(jié)果,實現(xiàn)1 h、4 h、24 h、7 d等時間跨度的客戶熱點事件發(fā)展趨勢模型,用以判斷熱點事件的變化狀態(tài)和生命周期。

        使用可視化展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行客戶關(guān)注熱點的時序變化動態(tài)展現(xiàn),實現(xiàn)地域分布圖和時序變化圖的有機結(jié)合,實現(xiàn)熱點發(fā)展情況的可視化回放,為現(xiàn)場管理人員掌握服務(wù)動態(tài)提供參考依據(jù)。

        3.3 客戶關(guān)注熱點地域分析

        基于客戶關(guān)注熱點事件列表,通過熱點地域分布圖,展現(xiàn)各地區(qū)(省、市、縣)或各地域(南方、北方、經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū))等基于地理軸線的客戶關(guān)注熱點分布。使用地理區(qū)域圖、標(biāo)簽云等高級可視化展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行客戶關(guān)注熱點的實時動態(tài)展現(xiàn)。通過熱點與業(yè)務(wù)工單之間的分類分布,描述熱點與業(yè)務(wù)工單之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,評估熱點事件與業(yè)務(wù)工單的關(guān)聯(lián)情況,為管理人員進(jìn)行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、事件關(guān)聯(lián)等分析工作提供數(shù)據(jù)支撐。

        4 預(yù)期價值

        利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果,對公司的服務(wù)水平提升、管理能力提升和市場營銷策劃起到輔助支撐作用。

        (1)服務(wù)水平提升方面:可以豐富客戶服務(wù)知識庫,提升業(yè)務(wù)水平;對客服專員進(jìn)行針對性培訓(xùn),提升業(yè)務(wù)水平;建立專席服務(wù)團隊,針對專業(yè)性強的問題或者風(fēng)險度高的客戶,提供專業(yè)化服務(wù);可通過熱點的管理,減少人工服務(wù)量,提高一次辦結(jié)率。

        (2)管理能力提升方面:可將關(guān)注點作為依據(jù)之一,為按技能排班提供數(shù)據(jù)支持;提供輿情監(jiān)控數(shù)據(jù)及重點輿情監(jiān)控對象,對重點關(guān)注的熱點事件提供預(yù)警支持;根據(jù)熱點收集客戶的改進(jìn)意見和有價值建議,提供給相關(guān)業(yè)務(wù)部門作為業(yè)務(wù)及流程改善的依據(jù)。

        (3)市場營銷策劃方面:可通過短信、網(wǎng)站、微信、APP主動推送客戶關(guān)注的市場營銷活動信息;根據(jù)客戶標(biāo)簽關(guān)注內(nèi)容,通過短信、網(wǎng)站、微信、APP推送個性化服務(wù)內(nèi)容;跟蹤熱點,提供相應(yīng)的訂閱信息。

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