移动互联网及数据分析技术在电力客户服务中的应用

黄优哲，李惠红

（广东电网有限责任公司 惠州供电局，广东 惠州 516001）

移动互联网及数据分析技术在电力客户服务中的应用

黄优哲，李惠红

（广东电网有限责任公司 惠州供电局，广东 惠州 516001）

电力体制改革售电侧放开，电力服务面临新格局。按照改革意见，要求稳步推进售电侧改革，有序向社会资本放开售电业务。如何在竞争激烈的环境下稳固存量客户资源、争取增量客户资源成为电力企业重要的研究课题。在电力行业中谁能满足客户对服务、产品个性化的需求，谁就能赢得市场、赢得客户、黏住客户，企业才能生存、发展、壮大。做好供电优质服务工作，可以满足客户和社会对于电力企业不断提高的服务需求，起到开拓电力市场、增供扩销的作用。

电网企业作为信息化建设的先行者，经历了几代信息化系统建设，积累了大量用户数据及业务数据，特别是随着南方电网一体化营销系统建成，用户数据越来越完善，数据质量也越来越高。然而，面对庞大的用电客户群，却因缺乏有效的支撑手段，客户经理无法真正实现针对性服务，往往只有发生客户抱怨后才“救火式”的解决问题，这种被动式的服务模式造成用户体验极差。事实上用电客户也并不希望被打扰，“不见面”的服务才是最好的服务，如何通过数据分析手段挖掘真正需要服务的目标客户及其诉求是提升客户服务质量的重要措施。

数据分析技术及移动互联网技术作为新一代信息化技术的代表，发展迅猛，在各领域的实践过程中取得了不错的成果。本系统借助数据分析技术，对海量的客户档案信息、服务数据及用电交易数据等客企触点轨迹信息提炼模型，细致刻画客户的行为偏好、信用风险等深层次特征，挖掘客户诉求热点和服务短板，精确定位目标客户，分析目标客户用电行为特征并标注相应的标签，结合移动互联网平台推送到对应客户经理的手持终端，为客户经理提供精准营销能力提供有效的技术支撑，提供愉悦的客户体验。

1 系统架构

1.1 系统技术架构

系统整体架构采用分层的体系结构设计，对各种网络制式、平台服务和终端程序进行了速度优化提升，对Windows phone、iOS、Android等智能手机都有良好的支持，同时支持摄像头、GPS定位和本地存储相关应用。

智能手机通过互联网链路使用轻量级的JSON数据交换格式通信，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(网络传输速度快)。

系统内部采用数据隔离方式，对于外部人员完全是不可知的组包和解包方式，相对现行的webservice和JSON等主流数据交换格式都要安全。

与电力营销系统采用基于面向服务架构（SOA）进行集成，可以减少不同类型的信息系统的依赖性，降低费用和IT操作的复杂性，提高已部署系统的灵活性。

1.2 系统网络架构

在网络上，使用移动开发平台的网络部署及接入方式。客户经理作业人员可以使用平板、手机、PDA等移动终端设备，通过专用APN网络或在公用网络上通过VPN方式接入访问系统，实现移动办公、业务处理等工作的开展。

1.3 系统数据架构

系统数据架构分为基础数据层、数据建模层、数据应用层。

基础数据层为南网一体化营销系统业扩、计量、抄核收、客服、停电、用检等各类业务数据，采用与一体化营销系统一致的模式描述，作为用电客户行为分析的数据基础，为客户服务提供数据支撑。

数据建模层采用针对Oracle关系型数据库的数据抽取工具，按照数据分析的属性需求实现数据抽取，结合专业建模工具，完成数据建模。针对不同的客户行为分析主题，结合客户服务具体的业务要求，分别采用回归分析、决策树、聚类分析、统计分析等建模方法，实现建模分析。

数据应用层将建模分析的结果处理成客户经理智能移动服务系统的应用数据，为系统提供分析过程、结果展示、服务建议、作业任务等的数据来源。

2 系统介绍

2.1 系统组成

客户经理智能移动服务系统从电力营销等业务系统中获取基础数据，建立全地区用电客户资料信息库，并体现数据挖掘的思想，按照各类主题对客户资料进行深入管理和挖掘。用电客户资料库主要包括用电客户基本资料和用电客户服务跟踪信息2方面的数据。对客户信息进行多维度分析，通过移动通信技术为客户经理及时提供价值信息，指引客户做好一致性的精准服务。通过运用数据分析等技术，充分利用数据资源。使用移动互联网及时推送信息给客户经理，客户经理现场与客户进行交流，获取有用信息返回到信息系统进行价值分析，充分发挥互动效果。客户经理智能服务管理系统在具体实现时分为2部分:客户经理管理分析系统、客户经理掌上服务系统。

2.1.1 客户经理管理分析系统

客户经理管理分系统是通过数据分析功能及管理功能为客户经理掌上服务APP提供数据支撑。主要包括管理功能及数据分析。

（1）管理功能

管理功能为客户经理移动APP提供信息维护、业务参数设置等功能。典型场景包括政策舆情信息维护、服务策略维护、调查问卷维护、系统公告维护等。

政策舆情信息维护通过在系统中手工录入从各系统、各媒体获取的政策变动信息、电力相关舆情信息和影响范围、政府部门或其他门户网站发布的客户动态，推送到客户经理移动APP，供客户经理在现场作业或开展工作时进行信息查询，协助客户提前做好生产用电。

服务策略维护是在数据建模进行主题分析后，对存在风险或行为异常的用户发起客户走访服务，通过该功能维护不同风险或异常级别的客户采用不同的走访策略。

系统公告维护是维护与所有客户经理相关的系统公告信息、通知信息。调查问卷维护则是为居民用户或非居民用户分别维护调查问卷的内容及答案选项。

（2）数据分析

数据分析即客户画像，是客户经理智能移动服务系统的基础，利用专业的数据分析的工具，通过数据抽取、清洗，代入特定数据分析模型，针对不同数据开展主题分析，通过建立数据分析模型，将碎片化的片段数据关联分析，精确定位联系信息失效、重复咨询电量电费、重复抱怨、重复欠费、电费回收风险、停电敏感、政策敏感等主题客户，分析大客户用电行为，分析客户服务渠道喜好程度。

另外，还为客户经理及其管理部门提供专业的客户服务和用电情况分析，以报告的形式提供给相关人员，为后续作业或决策提供支撑。典型数据分析报告包括大客户定制服务分析报告、调查问卷分析报告、客户经理工作量统计报告。

2.1.2 客户经理掌上服务APP

客户经理掌上服务APP，是客户经理智能移动服务系统为客户经理提供服务的入口。作为移动端应用在设计时也遵循移动端的设计理念，聚焦产品核心，突显主要功能，使功能尽可能的简单高效。其APP应用由4部分组成:“工作窗”、“任务窗”、“主题客户”、“我的”。

工作窗:工作窗为客户经理手工进行业务登记并处理的应用功能，并为现场开展业务提供信息支持。

任务窗:任务窗为客户经理综合各类主题发起的未处理的工单；提供主动消息推送、主动服务信息建议、其他各类停电信息等。

主题客户:结合数据建模分析的结果，为客户经理直观展示其所辖客户不同主题行为的分布情况。

我的:为客户经理提供个人账号信息设置，同时为移动应用提供必要的系统设置功能。

2.2 典型应用实现

系统通过对客户经理场景需求的描述，抽象出一个个数据分析主题模型，并固化到系统中，如:大客户服务分析主题模型、电费回收风险主题模型、停电敏感客户主题模型、重复咨询客户主题模型等，以停电敏感客户主题模型为例，阐述实现过程。

停电敏感客户是以最近几年的95598客服工单数据、营销系统档案信息及相关短信推送信息，对数据进行分析，使用聚类、分类等分析方法挖掘重点关注目标客户，找出停电敏感客户及频繁停电线路台区等，并对停电敏感客户的停电短信接收情况进行分析，反推停电通知方式联络有效性，将上述需要重点关注的客户以信息的方式推送给对应片区的客户经理，完善通知方式或安排客户经理与客户进行接触。其实现主要包括模型选择、数据清洗、模型验证评估、任务推送、任务处理。

2.2.1 模型选择

用户行为代表其心理，定义具备打电话咨询或投诉停电这种行为的人是对停电敏感的客户，然后分析其余没打过电话的客户与这群人的相似性，从而进行预测。基于数据探索及数据清洗，以及考虑应用场景设计，本分析主题的建模方法将从Logistic回归模型、决策树模型中选择效果最优的算法。

2.2.2 数据清洗

数据清洗是指剔除无效或对分析无关的数据，如:本主题模型中剔除虚拟用户、销户状态等的用户；对数值型变量的缺失值，结合业务采用均值补缺或0值补缺的方法。均值补缺部分以样本数据的均值替代，并在模型更新前保持此值等。经过数据清洗处理后，建模前对各个变量进行频数分析、异常数据处理。使用回归或决策树方法时，缺失值也会进行分类处理。

2.2.3 模型验证评估

居民客户数据原始纯度为1%（178万居民客户中，1.7万户曾经打过95598咨询停电相关行为的电话）。同时采用逻辑回归模型和决策树模型建模，采用逻辑回归方法对验证集进行评分排序，前5%的客户里敏感客户提升度为2.96倍；采用决策树方法，提升度为2.61倍。对比两种模型结果，最终确认采用逻辑回归模型进行停电敏感度细分，并将模型固化互系统中。

2.2.4 任务推送

任务推送是指根据数据分析结果，由系统自动或人工形成相关工作任务，推送给客户经理。如:本主题模型，将客户停电敏感度分数从高到低进行排列，划分不同等级的客户敏感度，将前5%归为潜在高敏感群。在停电计划涉及到此类用户时，系统自动形成走访任务，并利用移动互联网技术，实时推送给客户经理。

2.2.5 任务处理

任务处理是指客户经理接收到系统推送的任务后，以移动端APP功能为支撑进行业务实时办理。如:本主题模型，客户经理根据走访任务中的走访方式，通过电话或面谈等方式与客户沟通停电情况。针对此类任务，客户经理可以在移动实时查看客户的档案、计费信息、联系信息、工单信息等，对于需要面谈的客户，APP还支持走访路线规划及导航。

3 应用情况

客户经理智能移动服务平台因其强大的后台数据分析、管理功能及简单实用的移动端APP功能，在惠州供电局上线以来，很快得到了广泛应用，成为了南方电网“推进精益管理，提高资源利用效率和管理效率，推动企业可持续发展”工作要求在基层客户服务的落脚点。在满足客户服务的多元化、差异化、个性化要求，推进精细化服务方面也取得了良好的效果。

在客户服务方面，“全面推进客户全方位服务、全面推进营销精益化管理，提供精细化的服务”是电网企业的工作要求，也是电网企业员工的共识，基层客户服务人员也在不断努力提升服务水平。除及时响应解决客户诉求、按计划正常客户走访外，电网企业也在不完善服务内容。但哪些客户需要提供什么服务，在何时提供服务，工作人员有时感觉无从下手。通过客户经理智能移动服务平台，将对客户分析的结果及时推送到客户经理手机上，客户经理可以实时为客户提供精准服务，使客户服务工作做到有的放矢，既调动了基层客户经理的积极性，也降低了他们的工作量。如:对大用户建立“一企一案”，通过完善客户的个性化信息资料，并在数据分析时利用此信息，可以制定更精准的服务计划，客户经理也可以通过移动APP实时查看、完善这些信息。再如:采用逻辑回归模型对重复咨询电量电费客户进行数据分析，对用户未来的用电行为提前预测，并通过差异化提醒和上门拜访等方式与客户提前接触，从而提高客户服务满意度。

知识库在很多领域广泛应用，如:电网企业呼叫中心知识库。本系统也引入了客户服务知识库，并将其延伸到了移动端，客户经理可以实时检索查看知识内容，因移动应用实时性的特点，在应用过程中实用化程度明显较桌面应用有所提升。本系统还对知识库进行了扩展，增加了知识问答，客户经理除了可检索查看知识外，还可在移动端实时提出问题，系统自动将问答信息推送到各客户经理，使资源得到充分利用，提高解决问题的效率。

4 结束语

客户经理智能移动服务平台主要通过为客户经理所配用的手机或平板等智能移动终端获取后台系统推送的任务，让客户经理知道每天该做些什么、怎么做，并把完成情况实时传回后台，以便上级营销部门能对客户经理进行量化考核。通过该系统的建设，解决了之前客户经理在日常工作中存在的客户分析时间过长、拜访服务时间过长、客户经营指导的针对性不强等问题，从而大大提高客户经理工作效率，让客户经理有更多的时间服务客户，进而全面提升电力客户服务水平。

客户经理智能移动服务系统是运用数据分析、移动互联网技术提升客户经理服务水平的一次积极尝试与探索，顺应了数据分析、移动互联网等信息化技术的发展趋势。本系统在客户服务上的尝试，也为电网企业其他业务在数据分析、移动领域的信息化应用积累了经验。另外本系统还存在一些不足有待进一步改，如:数据分析算法需不断完善、数据分析性能有待优化、移动端应用场景还需扩充，使之能够更好的满足客户个性化需求，提供更加精准的客户服务。D

（本栏责任编辑 徐文红）

Application ofmobile Internetand data analysis technology in powercustomerservice

HUANG You⁃zhe,LI Hui⁃hong
（Guangdong Power Grid Co.,Huizhou Power Supply Bureau,Huizhou 516001,China）

为进一步规范客户经理制，为客户提供优质、高效、个性化及专业的主动服务，提高工作效率，提升客户满意度，提出采用移动互联网技术，结合电力营销业务和数据分析技术，通过大量的客户基础数据和触点轨迹信息提炼模型，细致刻画客户的社会角色、行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征，提升企业对客户隐性需求的洞察力，为营销和服务策划、执行、评估、优化提供指导，提高工作的主动性、差异化、精准度，作为提升用电客户体验的有力手段，为电力公司提升竞争力提供支撑。

移动互联网；电力营销；数据分析；客户画像

To further standardize the customer manager sys⁃tem,provide customers with high quality,high efficiency,personal⁃ization and professional service actively,improve the work efficien⁃cy,improve customer satisfaction,mobile Internettechnology is pre⁃sented in this paper,combined with the electric power marketing business and data analysis technology,through a large number of customer base data and contact trajectory information extraction model.Itdescribed their socialrole,behavior preference,creditrisk, underlying characteristics such as customer value,greatly enhanced the insight ofthe recessive to the customer demand,served for mar⁃keting and planning,implementation,evaluation and optimization provides guidance,improved the work initiative,differentiation,ac⁃curacy,as the powerfultools for improving electricity customer expe⁃rience.Itprovided supportforthe company more competitive.

mobile Internet;electric marketing;data analy⁃sis;customerportrait

10.3969/j.issn.1009-1831.2017.04.015

F407.61

B

2017-02-22