构建基于大数据的客户服务知识共享体系
2016-07-31倪妍妍左松林吴玲玲
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。