构建基于大数据的客户服务知识共享体系

赵 骞 倪妍妍 李 直 左松林 吴玲玲 张 甜

国网安徽省电力公司客户服务中心

构建基于大数据的客户服务知识共享体系

赵 骞 倪妍妍 李 直 左松林 吴玲玲 张 甜

国网安徽省电力公司客户服务中心

在电力体制改革进程中，售电侧市场逐渐放开，加速市场竞争新格局形成，客户需求的不断提升使服务品质的优劣成为市场竞争力提升的关键；另一方面，“三集五大”体系建设推动“大营销”新体系形成，“云大物移”技术的广泛运用，促进营销服务管理向智能化、自动化、互动化方向全面升级，客户服务与“云大物移”更深度的结合，已成为必然趋势。

需求分析

那么，在这样一个时代，我们如何借助新兴技术，解决我们客户服务知识工作中的新老问题呢，例如：如何拓展信息交互渠道、改进信息交互技术，使客户能够方便、快捷地得到客户服务知识？如何能够做到信息双向流通，为客户提供主动化、互动化、客户真正想要的服务知识？如何保障客户服务知识的准确性和实时性，怎样应用这些知识来提升公司员工的服务能力？

思路与方法

首先我们对知识的概念进行思索：什么是知识？按照以往的认识，就是条目式的、静态的知识问答，现在我们认为，有用的服务信息就是知识，它应该是动态的；以前，我们觉得知识是为内部员工和管理服务的，现在我们认为，知识应该面向所有需要它的人，包括内部员工和外部客户。

其次我们觉得服务知识供应渠道应该拓展，运用“互联网+”技术，以统一的信息来源，在PC、电视、微信、微博、电力APP等渠道同步、同口径地提供快捷的知识服务；同时，应该拓展知识交互方式，引入先进的智能搜索引擎和语音识别引擎，从而满足客户多维度、多样化的服务需求。

当前我们拥有的客户数据是海量的，例如95598业务每个月的数据量就达数十万计，如何更好运用这些数据为客户提供更好的知识服务？我们认为应该借助大数据技术，集成各类营销服务相关系统的信息数据，将客户基本信息、用电数据、服务数据、电网运行数据以及各种第三方数据建立关联，结合客户历史的交互信息，建立客户标签，通过云计算针对不同用电类型、不同服务需求的客户提供个性化的分析型知识。

研究与探索

共享体系构建

大数据意指用于以经济的方式、以高速的捕获、发现、分析和处理技术，从各种超大规模的数据中提取价值现有的信息系统建设模式。图1为共享体系建设模式示意图。

运用“互联网+”技术，打造“全媒体”服务知识交互体系，实现服务知识体系的多渠道服务，在全媒体渠道同步、同口径地提供快捷的知识服务，从而满足客户多维度信息交互渠道获取服务知识信息的需求。

图1

运用大数据技术，打造“共享型”知识服务平台，集成各类营销服务相关系统的信息数据，将客户基本信息、用电数据、服务数据、电网运行数据以及各种第三方数据建立关联，结合客户历史的交互信息，建立客户标签，通过云计算针对不同用电类型、不同服务需求的客户提供个性化的分析型知识。

基于语音技术，引入先进的语音识别引擎，实现客户服务知识的实时语音交互。引入先进的智能搜索引擎和数据管理工具，兼具员工学习能力，并应对各类用户提出的多元化和差异化知识需求，准确提供知识资源，并能够记录、归纳客户需求。

基于共创共享思想，创建“共创型”服务知识的生产模式，以互联网虚拟团队打造知识生态圈，直接参与到服务知识的生产、创造过程中，通过互联网虚拟团队的运作，建立横向、纵向的知识创作流程。

建立相应组织保障机制，建立内外部“共学型”机制，从组织、人员、流程、标准等方面推动各级供电企业不断更新完善知识体系内容，确保服务知识的准确性和权威性，保障体系顺利运作。

搭建服务知识智能共享模块，以“定制化”服务知识个性体验，实现员工的个体短板与客户需求挂钩，终端根据需求智能规划差异化定制的学习计划，利用员工碎片化的时间提醒学习。

大数据技术应用

标签云是一套相关的标签以及与此相应的权重。权值影响标签的字体大小、颜色或其他视觉效果。标签通常是超链接，指向分类页面。通过客户服务知识共享，整合内部系统数据，对客户基本信息、用电情况、负荷情况、缴费等数据信息，形成一客户一套标签。通过标签云技术，对客户进行一个清晰的结构性的认识，对客户服务营销策略和风险防范具有战略性的指导价值。

聚类图是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可以有助于判断业务类数量不同时的聚类效果。通过营销服务系统，设置不同客户类型对应各种不同需求，按照客户类别聚集不同需求的归类处理，通过页面选择不同的需求条件，导出客户需求聚类图，从而发现整体客户以及个体客户的需求点，以及热点需求，从而为我们客户服务创造更多主动服务的机会和空间。

热图是一项数据展示技术，将变量值用不同的颜色，进行可视化的描绘。可以非常直观的呈现一些原本不易理解或表达的数据。通过营销服务系统对用电投诉、抢修、诉求、业务、满意度、窃电、欠费等区域和行业进行条件选择，读取出单项、多项目的数据热图。

通过系统平台的数据，形成一个信息分析决策系统。内部应用包括战略环境监测、舆情监测、对标分析与预警。外部客户应用包括行业用电量、区域用电量、单位耗能、节能技术应用等，对大客户生成数据图表，为各项业务决策提供用电方面数据支持。

机制研究

建立新的管理机制，确保知识共享体系能够有效运行和持续更新，通过建立知识分类和获取机制、知识共享和流转机制、知识生产和更新机制，完善和规范知识共享的生产和生态圈创建系统。

应用价值

客户知识共享体系的建设，为企业和客户提供的价值点（包含但不限于）：

内部价值点：（1）360度客户全景信息评估（2）客服人员服务、沟通技巧知识（3）客服人员情绪管理知识（4）智能电网、配电知识（5）服务相关规章制度（6）国家、改革、行业政策知识（7）行业服务案例、活动报告（8）客户满意度、情感分析（9）计量信息管理（10）服务舆情监控与分析（11）用电负荷与需求侧分析（12）服务风险管控分析。

客户价值点：（1）每月实时用电、电费信息（2）行业用电量动态（3）用电政策变动信息（4）业务办理流程查询（5）企业配电设备运行情况（6）节能新技术、方法应用（7）设备效能管理信息（8）供电公司对外沟通信息（9）用电安全知识（10）用电满意度调查反馈（11）意见建议投诉信息（12）客户关怀、节日问候信息。

预期成效

社会效益。客户服务知识共享体系的建立，能为客户提供优质服务，赢得客户良好感知和信任，增强客户粘性和忠诚度，促进国网品牌影响力和美誉度提升，从而增强市场竞争力；另外精准推送客户的行业用电量、区域用电量、单位耗能、节能技术应用等知识，为客户生产经营提供战略性决策数据。

管理效益。智能化客户服务知识体系的建立，提升了学习效率，降低了学习投入的时间和成本，推动了员工成长与信息技术同步。建立了客户标签，对客户管理和营销策略实现了智能化的精准与精细。全方面收集整合客户用电信息，对客户信用、用电负荷和风险提供全景信息。促进营销服务管理智能化、自动化、互动化和标准化全面提升和完善。

结束语

目前，在国网公司关于知识生产模式、知识生态圈创建的不多，全媒体也提了很多，但是客户主动性不多，多是被动传播阵地，我们这个创意就是要打造一个智能的、共创的、交互的、全媒体的知识共享平台。结合我们公司系统内的数据，进行结构化、半结构化和非结构化的大数据处理，利用RFID射频数据、传感器数据、客户标签云、需求聚类、数据热图、智能化管理、分析与监控等关键技术应用，开展大数据知识共享平台的研究与开发。因此，我们构想和提出了基于大数据技术的知识生产模式、知识生态圈、全媒体渠道、定制化精准推送和知识共享等创意概念。通过大数据、互联网、全媒体等技术要素融入到我们服务知识领域，在精准营销、客户关怀、风险监控、员工成长、服务运营等方面应用更加深入和精细。以大数据技术为指引、将技术与制度融合、创新共享方法、构建一套知识生产模式和生态圈为总体目标，将这一创新成果和典型经验作进一步推广和应用。

赵骞（1989－）男，本科，籍贯安徽和县 助理工程师，主要从事电力营销管理工作。