基于大数据技术的电力客户属性挖掘研究与应用

谢胜祥，张惠诗

(广东电网有限责任公司东莞供电局，广东 东莞 523000)

随着社会的持续进步与发展，社会大众对用电的个性化需求日益突出，其不再满足于以往的有电即可的状态，还对电力服务、电能质量、用电安全、节能环保等提出了更具体更细化的需求。供电公司需要依据用电行为的特点，为不同的客户提供有针对性的供电服务。同时，由于以往供电所粗放式的工作，致使供电公司对客户的资讯了解不到位，不可能进行客户根本需求的掌握。例如，准确描述投诉风险，服务偏好和其他信息，缺乏对客户深刻认识严重制约了供电公司服务水平的进一步提升[1]。

在大数据基础之上发展起来的客户画像技术，在银行保险、通信通讯、电子商务等领域的都获得了广泛应用。某保险公司根据客户画像技术将人的生命周期分为“单身阶段，情侣阶段，婚姻阶段，生育阶段，退休阶段”五个阶段，结合每个阶段的人均收入、健康状况、教育需求等因素制定个人及家庭最优化的保险组合，针对不同的保险产品制定五个阶段有针对性的营销策略，快速促进保险产品的销售和销售额的提升。中国移动公司采用客户画像技术，根据“4W1H”原则快速识别新客户的个性化需求，准确建立客户，渠道和产品之间的关联关系，在满足客户基本需求的基础之上寻找最佳的营销机会，深化了客户对增值业务的理解并激发其对非免费服务的需求，使得营业厅和电话营销的成功率都得到显着提升。利用客户画像技术对电力客户用电行为进行深入分析，持续了解客户的深层次需求，可为供电公司的客户营销服务的提前规划和具体实施提供切实可行的数据依据。

1 电力企业客户服务现状

随着电力对人们生活的重要性变得越来越重要，电力需求的增加刺激了客户积极表达其需求的频率。 与此同时，95598供电服务热线深入人心。根据实际情况，电力公司的服务意识和服务能力不断提升。

(1)95598大集中管理后的“双刃效应”。在95598大集中以前，95598更多是客户诉求处理和收集的场所，经过集中管理后，则转变为客户诉求的收集和督办的功能。客户服务的模式转变导致客户投诉数量增加。

(2)从客户投诉的主观因素分析来看，客户对自身权益要求逐步提升，对服务要求逐步提高，而供电企业的客户服务水平提升不足造成客户体验差。 主要存在低电压(电压不稳定)，复杂的处理过程，公司外部回复的不均匀性以及未能根据服务承诺执行服务的问题。

(3)从服务人员的主观因素分析来看，服务人员的态度，员工的失职以及与用电客户的冲突更为突出。

95598话务量持续增大，也带来了以下实际问题。

(1)95598话务量的积累会诱发进一步的投诉。从打给95598的来电号码记录的分析得出，来电客户持续通过咨询、报修、意见和建议表达了对用电情况的某些不满，虽然这些客户都没有直接发起投诉，但是这些来电客户的要求若处理不及时或不恰当，都极容易在下一次来电中变成实质性投诉事件。

(2)海量的客户诉求数据是一把双刃剑。海量的客户诉求数据既可以提供历史客户诉求情况又可以提供改进后客户改善情况数据支撑。在大数据概念横行的时代，如何快速便捷地处理海量数据是所有公司都必须面对和首要解决的问题。

2 大数据技术的分析原理及具体做法

2.1 大数据的基本概念

大数据意味着所涉及的数据数量多或者数据类型多，以至于无法利用当前主流工具在短时间内有效地分析处理这些数据。 大数据是由大量、复杂结构和许多类型组成的数据集合，这些数据集合一般无法直接应用，需要通过整合过滤，交叉服用，关联共享之后，才能把数据转化为增量价值，形成智力资本，使得数据变成一种资源为企业服务，数据价值的发挥即数据资产变现[2]。

目前95598某地市供电局每个月的话务量就有6～8万条。合理有效挖掘这一部分诉求数据，基于大数据的概念，进行数据打通。建立数据内在的关联关系，实现数据模型搭建，以便数据的再利用。

2.2 大数据挖掘敏感数据分析方法

以客户为导向的大数据分析客户属性系统的核心是利用大数据的概念来收集，分类和组织客户诉求信息，将来电客户的诉求数据分为三个步骤进行分析。

第一步：客户来电诉求数据分析。提取客户来电内容数据，将诉求工单内容，如来电号码和客户号码；如客户类型，客户地址，客户申诉内容等。触摸可识别的文本信息，并使用数据分析工具来计算工单重复数。撤回，形成来电号码的重复数据库；

第二步：建立敏感客户画像。将重复来电号码所有工单汇总，依据重复来电信息建立各分局的敏感客户历史诉求数据库；

第三步：建立敏感客户应对策略。根据敏感客户库中客户来电诉求数据对客户行为特征进行提取，并制定相关的工作要求及应对策略。

2.3 客户诉求信息数据分析

一直以来，一个城市供电局的95598话务量一直处于全省前列。从2016年1月到2017年12月，拨打95598并接通两次以上的电话号码有25万个，这些号码共拨打了108万个电话。其中，8.5万名客户拨打4次或以上，并拨打了68万个电话。

通过对68万次重复来电客户的来电内容进行分析，发现52%的客户咨询了电费相关的内容，45%的客户咨询了停电相关的业务。 通过分析客户构成，将客户分为两组。对于年龄在40岁以下的年轻人，在推出停电信息和电费信息主动短信推送的基础上，还将通过客户经理和手机短信，张贴海报形式推广95598微信公众号和南方电网APP等电子渠道，推动客户主动自行查找相关信息；对于老年人，联合居委会，业委会，村委会和小区物业，老年活动中心等机构，及时发布停电信息，电费查看渠道讯息，主动通告知其停电和电费讯息。争取在客户有需求的时候就能随时了解自身用电信息，减少拨打95598的概率[3]。 持续对敏感客户画像进行深入分析，可最大限度减少客户重复来电次数。

2.4 建立敏感客户画像

客户图像涉及数据的纬度，需要与具体业务场景相结合。客户画像的建立需要坚持以定量数据为主定性数据为辅，以强相关数据为主。

(1)建立用户信息的关联分析。客户画像的数据主要分为5大类：客户基本信息，客户诉求内容，电量使用情况，缴费时间和客户关联设备信息。这些数据分布在公司不同的信息系统的数据库中，例如用户基本属性在客户管理系统中，客户诉求内容在营销系统中，电量使用情况在计量系统中，客户缴费信息在财务系统中，客户关联设备信息在生产GIS系统中。

(2)制定客户形象标签库。标签是基于客户数据抽丝剥茧分离出来的精确代表客户形象特征的关键词。在日常生活中，像丁克族，月光族，金领，白领，蓝领等，都是相似人群的标签。客户画像的最主要工作是打标签，为客户标记上人为制定的、高度形象的、通俗易懂的特征标记。

构建客户形象的核心工作是用“标签”标记用户，并根据用户的行为数据(用电量，支付数据，诉求数据等)直接获取标签的一部分。其中，一部分是通过数据分析计算(问题处理容忍度，支付习惯偏好等)得到的。基础信息标签是显示用户的基本信息功能。电力行为标签主要显示用户的用电特征，并了解用户使用功耗的习惯和特征，包括上诉行为、支付习惯和电能质量感知。

通过重点反映用电客户日常工作生活实用电能过程中的各种需求，进一步深入了解用电客户对供电企业工作效率、服务质量的感受。促进供电企业在日常管理，基层工作的改进。

2.5 建立敏感客户应对策略

2.5.1客户行为分析

利用大数据对客户形象进行行为分析是供电公司通过外部因素驱动内部管理提升，作为公司精益化管理的途径之一，全面提升客户服务水平。电力客户行为分析主要内容具体如下。

(1)用电习惯分析。通过用电量及用电负荷数据研究客户的用电行为偏好，例如日常用电峰谷分布情况，月度用电趋势，年度用电行为分析，用户设备无功功率占比等，依据客户用电习惯为客户提供增容降噪，节能增效等建议。同时这些数据也可以为供电企业提前识别客户的不安全用电、偷电窃电等行为提供预警，挽回公司经济损失并降低电网风险。

(2)缴费行为分析。电费迟交或恶意拖欠风险分析，通过客户历史电费缴纳情况，缴纳电费时间与截止时间对比，缴纳电费途径等历史记录，将客户欠费可能性由高到低划分等级。将客户由高到低定义为高欠费风险，中欠费风险，低欠费风险，无欠费风险客户。对于有电费高欠费风险和中欠费风险客户，采用针对性电费回收策略来减少电价收回的不确定性。分析客户对缴纳电费途径的占比，深化客户对电费支付行为特征的理解，为全面开展电子化支付渠道构建、预缴电费实施的推广策略提供针对性数据支撑。提高供电公司电子化支付渠道的比例，建立客户按时缴纳电费的习惯，培养客户预缴电费的意识。

(3)诉求信息分析。基于客户95598诉求工单，故障报修工单，停电工单等相关业务数据，利用大数据交叉分析技术，建立客户对停电、服务、电能质量的分群管理和个性化服务，将客户分为具有高电能质量需求的客户，停电事件敏感客户，投诉意愿高的客户，费用敏感的客户等。供电公司可以针对不同类型的客户提前制定有针对性的停电通知，电费通知及保障举措，应急预案等，降低客户投诉意愿，提升客户用电好感度[4]。

(4)客户价值分析。客户对供电公司的价值主要就是按时缴纳电费，电费账单与客户价值贡献度直接挂钩。建立客户对供电公司价值供电的记录，并根据客户价值贡献度的大小区别，提供相应的服务级别。同时开展客户价值识别工作，对一些不按时缴纳电费或者高功耗的客户，开展客户拜访工作，建立与客户联系，促进客户技术升级改造和按时缴纳电费的意识，增加客户与供电公司的黏性。

(5)安全用电分析。客户安全规范的用电不仅与供电公司电网可靠性有关，而且与客户自有资产用电设备的运行状态相关，并与客户效益具有因果关系。在电网自身运行数据的基础之上，收集内部电力设备运行状态数据，并建立关联，利用大数据的技术进行分析，提前识别客户可能存在的安全隐患，确保客户安全用电，也是确保电网安全运行的基础。

2.5.2客户应对策略

根据客户行为分析，客户分为四大类，包括电费敏感、投诉热衷、业务关注和停电敏感。客户应对策略是基于客户历史数据分析得出的，为不同客户需求提供个性化的服务，制定相关服务应对机制的前提条件。

电费敏感型客户：从客户历史数据看来，这些客户对金钱价格敏感，会关注应付电费的合理性及准确性。在电费账单发送和电费收取的过程当中，需要格外细致，核对电费账单并对比历史账单数据，若电费额度与历史记录有较大出入，需要做好客户投诉的应急预案，防止发生属实投诉事件。

投诉热衷型客户：从客户历史数据看来，这些顾客表面上是精明的，当他们与这种沟通相处时，他们应该耐心地倾听他们的想法。把自己作为一个倾听者的角色，在深刻理解客户深层次不满的基础上，给出明确的解决方案。

业务关注型客户：从客户历史数据看来，客户具有相当的电力行业经验和知识，对供电企业自身发展具有良性互动。面对这部分客户，应该真诚地处理客户的需求，以真诚的态度，开放的心态与客户进行沟通交流，虚心接受客户的意见和建议。

停电敏感型客户：从客户历史数据看来，停电发生后，客户更多关注复电时间，对复电工作的过程关注度不高。因此，在故障停电、计划停电、错峰停电、临时停电等状况下，客户经理应该主动联系这些客户，提前通知，并在停电后立即开展维修复电工作。

2.5.3降低重复来电次数

根据这些策略，针对多次重复来电客户也可以制定针对性举措，以降低客户重复来电次数。

(1)单一业务加快响应：同一个客户短时间内多次来电咨询、办理相似业务。敏感度：快速响应需求。说明客户不熟悉业务处理，但对业务响应速度要求很高。

(2)简单业务规律咨询：同一个客户规律性来电咨询、办理相似业务。敏感度：高频业务。说明客户每月需要固定办理某些业务，可向其推广其他办理渠道(例如网上营业厅和微信)。

(3)单一业务多次反映：一个客户对同一相似业务持续关注。敏感度：高敏感度。说明客户对自身权益比较关注，对于供电局提供的服务要求较高。

(4)一口受理业务催促：同一个客户短时间内多次来电咨询、抱怨“一口受理” 业务。敏感度：快速响应需求。“一口受理业务”是客户持续关注的热点，也是各分局的问题重点。

(5)多次反映同一状况——停电：同一个客户持续对同一区域来电咨询、抱怨停电相关讯息。敏感度：高敏感度“停电”是客户持续关注的热点，部分客户对停电非常敏感，各供电分局需要对这部分客户进行停电信息确认。同时对于客户所在区域的台区是否存在过载情况进行查询。

(6)关注用电安全：客户对其办理业务有持续关注，且特别关注用电安全。敏感度：高敏感度。“用电安全”是客户持续关注的热点，且对办理业务的反馈十分在意，会持续要求明确答复。

3 实施效果及应用前景

客户肖像用于电力行业，将电源客户划分为具有不同标签的客户群。

(1)促进差异化供电服务，提高客户满意度。供电公司建立客户画像体系后，每个用户都将拥有自己的唯一标记库。供电公司员工看到客户的标签，就可以快速了解客户在历史数据中和供电公司发生的交互情况，包括他的历史用电量，历史欠费情况，历史诉求情况及客户脾性等。这套标签库中的信息将极大地帮助一线员工，如客户经理、抢修人员、营业厅员工等。及时调整适合客户的态度和服务策略，尽可能为客户提供优质的服务。

(2)帮助品牌推广，提高营销成效。建立客户画像标签库，可以辅助供电公司对不同标签的客户使用不同的营销模式，以最低成本达到最优的营销效果。例如，经常拨打95598的客户，可优先使用短信推送和客户经理上门拜访并留下联系方式，如果客户经常在微信留言并使用移动互联网支付手段进行缴费，可对这些客户进行微信号推送的方式进行宣传。通过客户日常习惯的生活模式进行营销推广，可以潜移默化的影响客户的用电习惯的缴费行为，达到最优的营销效果。

(3)发现不良记录，降低企业损失。供电公司内部部门繁多，部门壁垒重重，部门间信息沟通不畅顺，这造成了基层员工面对客户的时候无法及时掌握客户历史不良记录，如偷电窃电，恶意欠费，违规拉线等。这些客户不良行为给供电公司造成巨大的损失，同时对电网可靠性造成影响。通过客户画像标签功能，基层员工在面对客户前可以了解客户基本信息，及时发现存在不良记录的客户，采取规避策略以提高自身工作效率并提升公司的效益。

(4)建立信用等级，提供优质服务。提供营销服务数据支持，建立供电公司内部用户信用等级体系，帮助供电公司通过信用等级全面地了解用户的基本信息，如用电行为、支付行为和申诉行为等，全面地评估供电服务对象(家庭和个人)的信用状况。用户信用等级体系既可以为集团公司提供决策依据，制定区域性的营销服务战略，又可以为基层公司各级部门业务提供具体的工作指导。对不同的信用评级的用户提供差异化的供电服务，促使用户主动提升其信用等级。

4 结语

随着电力改革深入，电力市场参与者将更加多元化，电力市场的营销服务都将面临更多新的挑战和机遇。如何快速响应并满足客户的用电需求，进一步引导客户用电行为，将成为电力市场参与者迫切研究的话题。基于大数据的电力客户属性挖掘研究，对各类型敏感客户进行打标签的工作，分析各种标签客户的用电行为习惯，用电需求偏好，用电信用风险，客户价值评级特征等。以重复来电的客户为例，制定了投诉敏感客户的营销策略，大大降低了客户重复来电的次数及客户投诉意愿。