供电营业厅服务渠道优化模型及算法研究

（广东电网珠海供电局，广东珠海,519000）

供电营业厅服务渠道优化模型及算法研究

许 晖

（广东电网珠海供电局，广东珠海,519000）

当前，随着新型技术的发展，网上营业厅、掌上营业厅、微信服务平台等服务渠道将传统营业厅的客户分流的比重逐渐上升，传统营业厅的服务资源出现了冗余、不合理等现象，对此，广东电网公司珠海供电局力求通过与客户进行深度访谈的形式，了解客户前往实体营业厅的主要目的及习惯，进而制定资源配置的有效方案。对此，应首先建立供电营业厅服务渠道优化模型，以实现对深度访谈结果的有效整合。

供电营业厅；服务渠道；优化模型；动态规划；因子分析；差分自回归移动平均模型

随着网上营业厅及掌上营业厅的成熟运用，以及广东电网公司在微信平台业务受理方式的逐渐拓展延伸，用电用户不断流向更为便捷的手机网络及电脑网络服务渠道，而供电营业厅作为最为传统的服务渠道，其业务量被逐渐分流，面对多种服务方式，客户是如何选择的？营业厅现有的服务资源又将如何有效分配？为追求卓越，更好地服务市民，广东电网公司珠海供电局设计了一套以服务资源优化配置为目的的优化模型。

其目的是通过开展深度访谈，了解营业厅现有客户的服务需求、使用习惯，以及对新业务渠道的要求，为营业厅客户的渠道迁移提供决策依据，以实现供电局各渠道进行优化整合以及各渠道之间的合理配比，为客户提供更高效、便捷的服务体验。

1 确立供电营业厅渠道可迁移性调查方法

采用随机抽样法，每营业厅每季度10份。也可考虑一次完成本项调查任务。对于随机抽样方法，在不能确定总体或总体无限大时，常用的样本量公式如下：n= Z2σ2/d2

其中：n=样本量；Z=置信区间；d=抽样误差范围；σ=标准差（一般取0.5）。下表为不同置信区间和抽样误差下的样本量：

按年度计算，采用随机抽样方法，样本量为920份，剔除无效问卷后，也能够达到问卷调查的一般样本要求，即：可置信度大于95%，抽样误差小于5%，标准差为0.5，调查结果能较准确地反映被调查对象的基本状态，在此基础上进行的数据分析，也据有较强的说服力。

可迁移性调查在实施上，应派遣经过培训的访谈员按拟定的访谈列表、抽样方法和样本配额，在各供电营业厅对客户时行拦截调查，获取不同类型客户使用营业厅服务的动机、习惯，以及对新业务渠道的看法，使用意向方面的信息。

2 供电营业厅服务渠道优化目标及支持数据

为了实现渠道优化，在建立优化模型之前，应确定合理的优化目标，它直接决定了最终的渠道优化效果。我们结合供电营业厅的实际，初步建议供电营业厅服务渠道优化模型可以满足以下四个优化目标：①提升目标收益，达到整合后渠道收益最大化；②降低渠道运营成本，达到整合后成本最小化；③提升客户满意度，达到整合后客户满意度最大化；④兼顾渠道整合可能面临的风险，达到整合后渠道风险最小化。

为了达到上述四个优化目标，建立合理的优化模型，需要供电局提供以下支持数据：①具体的业务分类明细、渠道属性及业务说明；②现有的各渠道的各业务量；③现有各渠道的投诉记录（实现优化目标之满意度最大化所需数据）；④以往各渠道有关满意度的各种调查数据（实现优化目标之满意度最大化所需数据）；⑤系统设备故障记录及使用寿命（实现优化目标之风险最小化所需数据）；⑥各个渠道设备、人员、场地成本 （实现优化目标之成本最小化所需数据）；⑦收益报表 （实现优化目标之收益最大化所需数据）。

3 建立供电营业厅服务渠道优化模型

确定建立优化模型需要的三个要素：变量、约束条件、目标函数。

①变量是要通过构建模型、求解模型最终得到的。主要变量初步定义为：各类业务量在各个渠道上的分配。在建模过程中，还可能用到一些中间变量，需根据实际模型设定。

②约束条件是对优化模型中的各个变量的限制条件，只有满足所有约束条件的优化方案才是可行方案。如果漏掉一个或几个约束条件将导致最优解可能是一个不可行设计方案，因此找到所有的约束条件非常重要。约束条件大致可分为两大类：客观存在的约束条件（例如：某类业务只能在某几种渠道上实施）；与实际目标相关的主观约束条件（例如：优化后成本最多可以下降几个百分点）。具体的约束条件需与供电局沟通确定。

③目标函数是对所有满足约束条件的方案进行优劣比较的标准，此优化模型中存在几个并重的目标，因此将根据最终设定的优化目标设立多个目标函数。

4 供电营业厅服务渠道优化模型求解方法

4.1动态规划模型

例如：①选择阶段变量k；②选择状态变量xk，状态变量必须能正确描述整个过程的演变特性，又要满足无后效性的原则；③选择决策变量uk；④列出状态转移方程xk+1=Tk（xk，uk）；⑤列出动态规划基本方程，对于极小化问题：

给出终端条件fn+1(xn+1)，即可由后向前逐步推出f1(x1)，得出最有效益。整个递推关系可表示为：

4.2因子分析模型

因子分析是将互相关联的较多变量综合为互相独立的因子，例如：

其中，x1、x2、x3、…、xp为p个原有变量；F1、F2、…、Fp是均值为0，方差为1的标准化变量；aij为因子载荷，就是第i个原有变量和第j个因子变量的相关系数，即xi在第j个公共因子变量上的相对重要性。因此，aij绝对值越大，则公共因子Fi和原有变量xi关系越强。F1、F2、…、Fm为m个因子变量，m小于p。ε为特殊因子，表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分。具体步骤为：①确定需要分析的大量变量是否适合进行因子分析；②构造因子变量；③利用旋转后的因子载荷矩阵对因子命名；④计算因子得分。

4.3差分自回归移动平均模型（ARIMA模型）

ARIMA（p，d，q），其中AR是自回归，p为自回归项数；MA为移动平均，q为移动平均项数；d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。例如，AR（1）为一阶自回归模型，即p=1的情形：

可采用Gauss-Newton迭代法求解，同时得到Φ、β0、β1的估计量。

4.4数据挖掘技术

对现有渠道上顾客办理业务的情况进行关联规则分析，以找出顾客办理业务的习惯、喜好以及顾客的特征分布。这些信息将为模型中的满意度优化提供所需数据。

[1] 胡细宝,王丽霞.概率论与数理统计.北京邮电大学出版社[M] .2004

[2] 何晓群.多元统计分析.中国人民大学出版社[M].2008

[3] 张柠,苏学艳,李力.自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用[J].中国医院管理,2011(10).

Optimization model and Algorithm Research of business hall service channel power

Xu Hui
(Guangdong power grid Zhuhai Power Supply Bureau,Guangdong Zhuhai，519000)

At present,with the development of new technology,the online business hall,handheld business hall,Micro message service platform service channels will be the traditional business hall customer shunt the proportion gradually increased,the service resources of traditional business hall appear redundant, unreasonable phenomena,therefore,the Guangdong Grid Co of Zhuhai Power Supply Bureau through depth interview with customers,understand the main purpose and habits of customers to the entity business hall, effective solution tomake resources allocation.In this regard,we should first establish power supply business hall service channel optimization model,in order to achieve the effective integration of depth interview results.

power supply business hall;service channels;optimization model;dynamic programming;factor analysis;ARIMA model

许晖（1978-），女，山西阳高人，经济师，硕士，广东电网公司珠海供电局市场营销部。