基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的客戶投訴精益化管理

劉棟果

（國網(wǎng)四川省電力公司，四川 成都 610000）

電力營銷作為國網(wǎng)電力公司日常工作重點(diǎn)，為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的理念已經(jīng)深入人心，但客戶投訴事件仍然時(shí)有發(fā)生，出現(xiàn)投訴事件時(shí)，工作人員如不能及時(shí)掌握事件的起因與經(jīng)過，最終將導(dǎo)致花費(fèi)大量人力物力去解決這些投訴事件，既影響了客戶對(duì)的信任，又耗費(fèi)資源[1]。因此要實(shí)現(xiàn)降低投訴率的目的，就要對(duì)營銷服務(wù)工作的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的把控，提高處理客戶投訴的效率，并及時(shí)回復(fù)到客戶，實(shí)現(xiàn)營銷服務(wù)的一步精益化管理。如圖1所示。

圖1 95598投訴舉報(bào)業(yè)務(wù)處理流程

1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用的必要性

數(shù)字信息時(shí)代日益發(fā)達(dá)，要實(shí)現(xiàn)營銷服務(wù)的精益化管理，有必須通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)已發(fā)生的各渠道、各類型投訴事件進(jìn)行綜合分析，更清晰、更直觀地了解投訴事件的投訴源頭、投訴高峰時(shí)期、高峰時(shí)段、投訴敏感區(qū)域、投訴群體特征，如圖2所示。通過對(duì)歷史投訴事件數(shù)據(jù)的業(yè)態(tài)及趨勢(shì)分析，為制定相應(yīng)的整治與預(yù)防措施提供數(shù)據(jù)支撐，及時(shí)解決問題，回訪客戶，從而有效降低投訴率[2]。

圖2 95598投訴事件-歷史投訴事件數(shù)據(jù)

2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用的預(yù)期目標(biāo)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用的預(yù)期目標(biāo)在于利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，整合客戶檔案、訴求信息等相關(guān)數(shù)據(jù)，分析客戶熱點(diǎn)訴求和發(fā)展趨勢(shì)，支撐統(tǒng)籌協(xié)調(diào)互動(dòng)化服務(wù)手段，提前開展主動(dòng)服務(wù)，從而有效提升客戶感知，減少投訴，提高客戶滿意度，從而贏得客戶好感與信任，樹立國網(wǎng)電力公司優(yōu)良的企業(yè)形象。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下客戶投訴精益化管理策略

在供電企業(yè)中，客戶滿意度占據(jù)了十分重要的地位，由于客戶滿意度在很大程度上決定著供電企業(yè)的發(fā)展方向，因此如何高效處理客戶投訴，為企業(yè)贏得時(shí)機(jī)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決內(nèi)部管理問題，將投訴轉(zhuǎn)化成效益，贏得客戶好感，提高客戶滿意度，是加強(qiáng)供電企業(yè)高效性、靈活性、科學(xué)性的重要內(nèi)容，也是供電企業(yè)發(fā)展必須重視的問題。在用電客戶接受服務(wù)過程中，如果客戶自身合法權(quán)益未能得到滿足，影響客戶用電或者服務(wù)體驗(yàn)，會(huì)降低客戶滿意度，客戶將進(jìn)行投訴。投訴事件精益化管理過程包括信息輸入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)量化、大數(shù)據(jù)算法、信息輸出、后續(xù)手段（見圖3）。

圖3 投訴事件精益化管理過程

3.1 建立平臺(tái)收集各渠道投訴

在實(shí)際供電服務(wù)中，供電企業(yè)會(huì)產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)多數(shù)采用人工處理的方式進(jìn)行收集和整理，一方面導(dǎo)致工作效率偏低，另一方面由于收集渠道和方式的不同，數(shù)據(jù)之間存在較大差異，難以保證數(shù)據(jù)的完整性，因而會(huì)造成數(shù)據(jù)收集不準(zhǔn)確、不全面、可參考性低等問題，因此客戶用電服務(wù)質(zhì)量難以保證，不免會(huì)造成客戶投訴。然而，采用供電企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一收集、處理和分析，不僅便于供電企業(yè)的規(guī)劃與管理，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的共享和資源的整合。因此供電企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)以電網(wǎng)95598為基礎(chǔ)，如圖4所示，獲取語音業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)分因素與客戶投訴特征，面對(duì)現(xiàn)階段的種種問題，找到一種方法能夠通過客戶營銷檔案、存量訴求工單等相關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確重現(xiàn)“客戶畫像”，通過關(guān)鍵字的自動(dòng)識(shí)別、提取和生成智能定位客戶訴求熱點(diǎn)，通過相關(guān)性分析準(zhǔn)確預(yù)測(cè)熱點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)和可能發(fā)生的突出問題，通過客戶群體特性及訴求特點(diǎn)準(zhǔn)確選取主動(dòng)服務(wù)渠道。由于95598是供電企業(yè)面向客戶的主要窗口，通過短信、電話、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)等多個(gè)渠道為客戶提供供電服務(wù)，服務(wù)過程中將生成大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為評(píng)估客戶服務(wù)質(zhì)量，分析客戶滿意度提供了有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，最終達(dá)到客戶主動(dòng)服務(wù)，整體提升客戶服務(wù)水平，降低客戶投訴數(shù)量的目的[3]。

圖4 電網(wǎng)95598客戶端

（1）歷史投訴記錄。通過95598系統(tǒng)歷史投訴工單、處理過程描述、申訴理由描述等，對(duì)歷史投訴的全過程關(guān)鍵字信息進(jìn)行記錄，如投訴內(nèi)容（描述的多維度記錄）、投訴人信息（心情狀態(tài)、個(gè)人信息等多維度記錄）、處理過程（描述的多維度）、處理效果（描述的多維度）、申訴內(nèi)容與申訴結(jié)果的多維度信息等。

（2）電話投訴。通過語音識(shí)別技術(shù)，將語句轉(zhuǎn)換成文字內(nèi)容，并提取相應(yīng)的關(guān)鍵詞，能夠真實(shí)記錄投訴人的心情狀態(tài)（擔(dān)憂、急切、憤怒、暴怒）、投訴類型、投訴內(nèi)容、姓名、電話號(hào)碼、住址、投訴人基本情況（性別、年齡、文化程度、工作類型（計(jì)算機(jī)、工人、政府企業(yè)等）、工作情況（在崗、退休）等，收集投訴與相關(guān)內(nèi)容維度信息，但不是每個(gè)投訴的維度都會(huì)一致。

（3）網(wǎng)絡(luò)投訴。與電話投訴相似，收集投訴與相關(guān)內(nèi)容維度的信息。

（4）輿論情況。通過互聯(lián)網(wǎng)對(duì)電力輿論投訴相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行抓取，及時(shí)收集互聯(lián)網(wǎng)天氣、事故、活動(dòng)等信息，分析對(duì)電力系統(tǒng)可以造成的影響或已經(jīng)造成影響的信息，收集事件內(nèi)容、地點(diǎn)、范圍、可能產(chǎn)生投訴類型。

3.2 客戶投訴大數(shù)據(jù)分析

依據(jù)大數(shù)據(jù)分析手段，針對(duì)客戶投訴產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，并根據(jù)客戶投訴類型以及敏感度，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，判斷客戶用電或服務(wù)的體驗(yàn)感值和滿意度值，為供電企業(yè)精準(zhǔn)營銷提供有力支撐。根據(jù)客戶反映的問題按照專業(yè)分成建設(shè)、營銷、檢修、運(yùn)行、財(cái)務(wù)、物資等方面進(jìn)行分類，再根據(jù)客戶反映的問題進(jìn)行更精確的分析，并將客戶分成若干個(gè)組別，每個(gè)組別分配一個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)記。將關(guān)鍵字和同義詞、近義詞組成同義詞庫后，通過Partition算法確定關(guān)鍵字之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合當(dāng)前營銷服務(wù)工作，主動(dòng)向客戶提供差異化服務(wù)，提升客戶感知，減少投訴。

（1）對(duì)投訴進(jìn)行等級(jí)劃分。根據(jù)投訴的影響范圍（不止與電力影響、包含政治、社會(huì)輿論、被投訴單位影響、被投訴人員影響等）對(duì)投訴進(jìn)行等級(jí)劃分，采取不同的資源（被投訴單位、上級(jí)單位、業(yè)務(wù)員、領(lǐng)導(dǎo)）進(jìn)行處理，或是否優(yōu)先處理。

（2）投訴影響范圍分析。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)投訴內(nèi)容的多維度性（關(guān)鍵字與關(guān)鍵字描述）與影響范圍維度的無序關(guān)系，對(duì)實(shí)時(shí)投訴產(chǎn)生的可能影響范圍（不止與電力影響、包含政治、社會(huì)輿論、被投訴單位影響、被投訴人員影響等）進(jìn)行分析。

（3）投訴類型分析?；诖髷?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶感知度分析模型通過分析歷史故障停電信息、故障處理信息、工單受理信息等，利用分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，運(yùn)用聚類算法構(gòu)建客戶感知度分析模型，選取相關(guān)性最高的故障工單數(shù)、電話間隔時(shí)長、投訴工單數(shù)等影響因素，分析、歸納客戶對(duì)故障事件的感知度，將客戶劃分為高、中、低三個(gè)等級(jí)，建立客戶的行為標(biāo)簽，并開展有針對(duì)性的服務(wù)，降低客戶的投訴風(fēng)險(xiǎn)。

（4）投訴處理建議分析。根據(jù)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)投訴內(nèi)容維度、投訴人情況（心情、性別、年齡、文化程度、住址等多維度），對(duì)投訴的可能發(fā)生的多維事件映射進(jìn)行分析，對(duì)事件的最優(yōu)映射進(jìn)行引導(dǎo)，提供最優(yōu)的處理建議。

3.3 數(shù)據(jù)分析表現(xiàn)形式

將投訴類型、敏感詞形成歷史數(shù)據(jù)庫，結(jié)合時(shí)間并形成不同的權(quán)重值，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)分析，以熱力圖的方式展現(xiàn)投訴區(qū)域、投訴類型的分布，以餅圖的方式展現(xiàn)投訴群體分布，以時(shí)間軸方式展現(xiàn)投訴時(shí)間段分布，以散點(diǎn)圖方式展現(xiàn)特殊時(shí)期投訴趨勢(shì)。比如，將客戶投訴群體大致分為學(xué)生、年輕人、中年人、老年人，用餅圖的方式展現(xiàn)投訴群體分布，如圖5所示，其中學(xué)生占比20%，年輕人占比41%，中年人占比29%，老年人占比10%，其分布表明年輕人對(duì)于用電體驗(yàn)感要求更強(qiáng)，對(duì)于供電企業(yè)服務(wù)要求也更高。通過數(shù)據(jù)圖形的展現(xiàn)，可以直觀的看出各個(gè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系，為降低客戶投訴提供有效依據(jù)。

圖5 客戶投訴群體分布

4 結(jié)束語

隨著人們對(duì)生活水平和幸福感要求的不斷提高，供電企業(yè)對(duì)于客戶用電的服務(wù)體驗(yàn)也越來越重視，在加強(qiáng)客戶投訴精益化管理工作上投入大量資源，要加強(qiáng)客戶體驗(yàn)，提高客戶滿意度，就要從壓降客戶投訴率的前提出發(fā)。本文通過探討分析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用的必要性，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用的預(yù)期目標(biāo)以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下客戶投訴精益化管理策略，意在運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)供電企業(yè)營銷服務(wù)工作的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的把控，將客戶投訴進(jìn)行精益化管理，將有效投訴和無效投訴進(jìn)行有效劃分，針對(duì)有效投訴進(jìn)行快速分析、處理，提高工作效率，優(yōu)化工作流程，快捷高效地為客戶解決實(shí)際問題，贏得客戶好感，加強(qiáng)客戶用電服務(wù)體驗(yàn)，一方面獲得客戶信任，加強(qiáng)客戶認(rèn)可，提升客戶服務(wù)質(zhì)量，另一方面節(jié)約供電企業(yè)內(nèi)部資源，加快企業(yè)內(nèi)部運(yùn)轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益最大化，進(jìn)而真正實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)背景下客戶投訴精益化管理的最終目的。