客户诉求大数据分析可视化平台的搭建及应用实践

●黄鑫 曾球石

国家“十三五”规划纲要提出，实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源。随着电力市场改革不断深入，电力系统中的海量数据也随之产生，建立数据可视化子系统，有效分析和管理电力系统中各类数据成为了亟待解决的问题。而提高客户满意度是供电企业之间竞争的关键，以提升客户满意度为主的服务营销方式是未来电网企业的必然选择。

桂林供电局针对客户投诉研究中由于数据质量问题，工单各环节问题，相关问题联动不能更直观展现和关联性分析，各专题分析较为单一且联动性不强，防控管理能力相对较弱，投诉方面“事后分析”层面已有基础分析，但是“事中干预”及“事前预警”的风险防控方面相对薄弱等情况，运用大数据分析技术，建立可视化平台发布投诉信息，进行“事中干预”及“事前预警”。本文通过桂林供电局对客户诉求大数据分析可视化平台的搭建及应用实践，深入探究综合服务管理，把握全局营销服务信息，夯实客户服务的基础管理工作，指明营销服务重点工作方向，提升内部服务调度数据分析能力，为客户服务决策提供支持，为客户提供更全面的服务。

一、客户诉求大数据分析可视化平台大数据分析可视化模块

桂林供电局根据停电管理及营销业务数据的特点，借助大数据可视化平台，将业务数据分析模型以可视化工具的图形化展示方法输出，将复杂的数据信息转化为用户可直观感受的视觉图像。大数据分析可视化模块包括：

（一）客户诉求识别与月度分析模块

对客户诉求热点进行分析，包含对诉求进行趋势分析、问题分布情况分析和区域比对分析等形成客户诉求月度报表。设计个性化和针对性的客户诉求管理内容，形成客户诉求识别和月度分析报告可视化模块，将客户诉求识别分析转换成直观感受的视觉图像，挖掘客户服务短板，为针对性和差异化服务策略的制定提供数据支撑，为制定预防措施和引导办法提供科学依据。

（二）停电敏感客户服务策略研究模块

对停电基本情况进行分析并对重点指标进行预警，形成停电敏感客户服务策略研究报告，设计可视化模块展示内容并通过大数据分析可视化工具图像化，以提高客户体验和感知。

（三）客户服务风险指标分析可视化模块

创建客户服务风险指标分析界面，包括客户诉求工单办理情况统计分析、故障报修工单情况分析等关键指标的在线监控，及时快捷地掌握、跟踪营销工作的异常动态并对营销工作差错提出预警信息，提前防范服务风险，提高精准服务和精细化服务水平，为提高客户满意度，提升数据分析能力及问题防控能力提供信息支撑。

二、客户诉求大数据分析可视化平台应用流程

客户诉求大数据分析可视化平台已实现数据自动梳理清洗，并通过后台实现各类数据模型的自动运算后一键生成分析报告。通过平台可查询分析报告内容及指标预警信息，且利用平台的导出功能可输出各类格式的分析报告（如pdf，word 等）。客户诉求大数据分析平台应用流程如下：

（一）导入数据

停电管理数据：提供直接导入数据及录入数据的入口，可直接导入数据表或通过大数据分析平台录入相应数据，保存后自动写入数据后台。

营销服务数据：提供直接导入数据的入口，可直接导入数据表。

用户数据：提供直接导入数据的入口，以便自动更新用户数据。

（二）更新查询分析报告及预警信息

通过大数据分析平台筛选相应的时间段、供电单位、业务类型等即可查询相应分析报告的图像展示及运用突出显示预报信号方式展示的预警信息。

（三）导出数据分析报告

通过大数据分析平台直接导出分析报告或分析报表，快速应用于日常分析，提高工作效率及分析效果，提高精准服务和精细化服务水平。

三、客户诉求大数据分析可视化平台的优势

日常客户诉求分析工作通过大数据分析可视化平台，以业务需求为支撑，构建合适的可视化展示界面，用交互式的方式挖掘数据价值，辅助管理人员进行快速决策。

（一）实现数据融合

全面有效地融合停电管理及营销业务数据，实现关键指标的监控，及时快捷地掌握、跟踪客户诉求处理过程并对关键指标异常提出预警信息，提高精准服务和精细化服务水平，为提高客户满意度，提升数据分析能力及问题防控能力提供信息支撑（见图1）。

（二）实现数据视觉化

将枯燥数据精美展现，用交互式的方式挖掘数据价值。如本文中客户诉求大数据分析提供时间段、供电单位、业务类型等多种可筛选要素交互方式，通过多种图表、地理背景及预报信号等，实现直观的图形界面展示，为营销市场决策提供支撑。

（三）提供一站式大数据分析平台

本文客户诉求分析立足于一站式大数据分析平台，实现数据采集、存储、建模、应用的全链流程，打通数据孤岛的技术闭环（见图2）。

图1 客户诉求大数据分析平台数据融合

（四）操作方便，提高工作效率

大数据分析平台提供了后台自动计算功能，操作时只需导入原始数据，即可得到分析结果，导出相应的分析报告或者报表可直接运用于相应的专题分析，大幅度提升了工作效率。

图2 客户诉求一站式大数据分析平台

图3 首页应用效果

图4 客户诉求识别及月度分析报告模块应用效果

四、客户大数据分析可视化平台的应用效果

客户诉求大数据分析平台由首页、客户诉求识别与月度分析（诉求分析概况）、停电敏感客户服务策略研究（服务调度概况）、客户服务风险指标分析可视化（指标分析）各模块内容组成，首页设计了客户服务工单及停电管理的联动的数据概览，通过可视化展示界面可直观感受停电服务及客户服务的整体概况（见图3）。

客户诉求识别及月度分析报告模块涵盖客户诉求识别和月度分析报告，运用各类图表及图表组合方式，将客户诉求的数据信息图像化，直观快速地获取客户诉求信息，并且通过筛选月份可直接输出客户诉求月度分析报告，大幅提高了工作效率。此外，交互式方式快速定位诉求热点问题及区域分布，及时监控投诉及客户重复来电情况，运用信号等突出显示方式侦查新增及突发客户诉求，实现快速响应客户诉求（见图4）。

停电敏感客户服务策略研究模块及时监控故障停电和计划停电的停电时长、超时停电情况，监控停电台区及停电线路的报障情况，实现有针对性地快速抢修，定位停电敏感客户并及时安抚客户情绪，提升供电服务质量，提高用电客户满意度（见图5）。

客户服务风险指标分析可视化模块中以桂林供电局每周及每月重点关注的指标及客户重复来电监控为基础，构建了客户服务指标分析，从群体性诉求、地域性诉求、特点鲜明、解决复杂、有延续性、易对其他问题产生影响等多方面特征，探索特定诉求频发的问题，对问题集中的区域进行风险预警，导出相应的报表直接运用于常规的每周和每月的分析报告中，提高工作效率，提升专题分析效果（见图6）。

图5 停电敏感客户服务策略研究模块应用效果

图6 客户服务风险指标分析可视化模块应用效果

五、结语

客户诉求大数据分析平台，以大数据可视化工具及客户诉求需求为支撑，改变以往人工梳理、清洗、整理及分析统计繁杂的工作方法，将分析模型固化和常态化，实现了快速运算及输出分析结果。此外，客户诉求大数据分析平台运用数据图像化，重点关注对客户投诉问题挖掘的深度和广度，对客户诉求进行深入分析，挖掘客户需求热点，准确识别客户需求，发现深层次暴露的管理痛点，并通过大数据平台突出显示预警信息的方式发布服务风险预警，提前防范服务风险，提高精准服务和精细化服务水平。