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基于规约的电力客服投诉处理中心与地市公司现场处理投诉共享机制研究

2018-10-24郭瑞英王一灵

机电信息 2018年30期
关键词:专员规约工单

门 萍 郭瑞英 王一灵 杨 权

(1.国家电网公司客户服务中心南方分中心,江苏南京210001;2.国网四川省电力公司南充供电公司,四川南充637000)

0 引言

随着电网企业的电力售电侧市场的放开,电力销售的垄断局面将会快速转变成市场化竞争,从而导致电力营销工作成为电力企业生存和发展的根本。国家电网公司为提高电力优质服务的质量,建立了以95598客服呼叫中心为统一口径的客服管理平台,对国网公司所管辖区域的用户反馈进行集中响应,同时对各类客户诉求进行应答,并针对需要供电公司处理的业务生成工单,通过系统直接派送的方式进行处置,形成了集中管控、分级考核的机制。

由于国网客服中心的机构设置及人员管理方面的原因,执行电话接待的客服专员并没有从事过基层电力客户服务的实际工作,导致当用户在描述相关问题时,客服专员对于现场实际业务不理解,搜集的客服信息和工单描述存在与实际有差异的情况。基于以上原因的考虑,国网客服南中心开展了2018年“精准服务精彩互动”的“双精”活动,打造“服务共同体”,建立上对南中心、下对地市公司的客服统一管理模式。因此,建立客服南中心与地市公司的信息共享机制,成为了通过开展“双精”活动提高客服服务质量、提升服务能力亟待解决的问题。

1 国网公司客服投诉处理现状

1.1 国网客服95598统一呼叫处理

在售电侧市场化的进程中,传统供电企业应以市场和客户服务为核心并依照现代经营发展和集团化运作、集约化发展和精益化管理的要求,在市场和服务管理的各方面进行信息化建设,提高客户服务能力与水平,并提升国家电网公司品牌形象。

国网公司在客户服务信息化方面进行了大范围的建设,建设了统一的95598电力客户服务呼叫中心,实现了国网公司与电力客户直接沟通渠道的建设,并通过一系列规范化和系统化的管理,整体提高了公司营销服务和管理水平。

95598呼叫中心具有以下几个特点:

(1)统一接听,规范分类。95598呼叫中心是由一套客服系统根据接入电话自动分配并辅助处理的软件系统与客服专员组成。客服专员根据呼叫系统的统一接入分配接听电话并按照接听电话的内容进行选择和分类,系统根据分类选择对应的处理流程解决问题。

(2)迅速派单,效率优先。客服系统根据分类快速进行流程处理,按照业务咨询、故障报修、投诉建议、其他问题等生成对应的业务流程,自动启动处理流程,快速响应并答复。

(3)全程跟踪,高效管理。95598客服系统将全程记录客服电话的各个环节,并根据最终的处理结果分析派单的准确率、工单处理及时率、投诉处理满意率等,从而对供电公司相关业务处理人员进行考核,形成自动化的高效考核管理。

随着95598客服系统的长期运行和面向公众推广,其已成为供电公司对外服务的重要载体和联系客户的窗口,在优质服务工作中发挥着重要的联系与沟通作用。

1.2 客服南中心到地市公司的投诉工单流转

在电力客服优质服务中,着重需要提出的是关于投诉的处理,电力投诉是指客户在接受营销服务的过程中因电力产品与服务未能达到预期的合法权益而引起的诉求。在95598生成投诉工单后,对于工单的流转及处理,直接影响客户对服务的满意度。根据对95598投诉工单的梳理,投诉类工单可以分为电压质量问题、供电服务问题、电费电价问题、停复电问题、电网建设问题等,工单流转方式如图1所示。

图1 投诉类工单处理流程

2 建立客服南中心与南充公司投诉信息共享机制

根据国网公司95598呼叫中心的工作模式,对于客户投诉处理的流程,是一个从上至下逐步分类精确的流程,并具有逐层传递的特性。在逐层传递过程中,由于各层级及专业的分工不同,将逐步地规约化,即通过格式化的手段精确描述投诉的具体问题,而这种规约化在精炼传递信息的过程中将损耗原始信息的完整性。规约和精炼的节点如下:

(1)客服专员记录电话投诉信息并分类;

(2)工单到达业务部门分派任务时细化;

(3)具体业务处置人员理解偏差。

在以上三个节点上将逐步地损失原始描述信息的完整性,导致从客户的描述到现场具体业务处置人员之间的信息差异,当差异达到一定的程度,将会造成错误的处置方式产生,从而导致再次投诉等事件发生。因此,建立双向可流动投诉信息共享机制,是解决好该问题的最有力手段。

2.1 客服及现场处置信息规约化

2.1.1 客服投诉信息规约化及分类

通过对客服投诉工单的流程分析,在客服专员接听电话并记录投诉内容信息产生文本后,将采用信息规约的方式对文本进行先期处理,即对文本进行挖掘算法建模。引入LDA文档主题生成模型对文本进行挖掘分析。它采用了词袋(bag of words)的方法,针对每一篇文档,LDA主题生成主要有3个步骤:首先对每一篇文档,从主题分布中抽取一个主题;其次从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词;最后重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。用LDA模型可对大量工单进行挖掘,再与特征词库进行匹配,将不同的特征词进行分类,划分为不同的标签,再将不同标签与各个工单进行对应。其中,标签的设立也会采取专家经验进行人工辅助的方式。

将客服专员接到投诉电话后录入的文本信息作为一个样本,设为文档D,由一个单词序列组成,其中wi表示i个单词,1≤i≤n。假设上述文档可能有T个主题(特征词),则上述文本中的第i个词汇wi可以表示如下:

式中,zi是潜在变量,表明第i个词汇记号wi取自该主题;P(wi|zi=j)是词汇wi记号属于主题j的概率;P(zi=j)给出主题j属于当前文本的概率。

假定T个主题形成D个文本以W个唯一性词汇表示,为记号方便,令φw(z=j)=P(z=j)表示对于主题j,W个词汇上的多项分布,其中w是W个唯一性词汇表中的词汇;令ψ(d)z=j=P(z=j)表示对于文本d,T个主题上的多项分布,于是文本d中词汇w的概率为:

通过上述方式,文本中出现的特征词汇(wi)与特征词库中词汇契合,匹配成功后,查找特征词统属的标签,假设标签为A,则将问题标签A与该工单进行关联,将此作为该工单的问题点;将特征词汇(wi)等与原因特征词库进行匹配,匹配成功后,查找这个词统属的标签,假设标签为Ai,则将此原因标签与该工单进行关联,将此作为该工单的原因点。通过模型的使用,特征词库的不断调整,也是一个不断优化的过程,从而实现了客服专员接收信息的规约化。

2.1.2 基层客服相关信息分类规约

基层客服人员在进行现场业务处置时,同时产生了业务处理信息,此类信息根据现场业务人员的处理描述同样需要规约化。

按照基层客服人员的服务类型,因同类型的业务处理针对的投诉类问题具有一致性,现场处理信息不是按照问题类型自动规约,而是按照标签进行特征词选择规约。规约方法为:针对业务文档D,现场人员选择特征词汇(wi),同时系统将通过特征词汇(wi)与标签特征库进行关联。最后生成当前文档D的特征标签集T={wi|zi=j},该集合T将和该工单关联,即生成当前工单的规约和分类信息。

2.2 建立双向流通的信息共享渠道

根据上文定义的客服中心客服信息的规约和现场业务处理人员的信息规约,已经获得各自的标签库和规约信息,当前的95598客服投诉工单流程只是适应从客服中心到地市公司的规约信息自动处置,缺少了基层处置规约信息向客服南中心的信息传递,从而无法避免逐层传递导致的信息差异化,即无法避免投诉误判。

基于以上分析,必须建立客服南中心与地市基层投诉处理班组的信息共享与双向规约信息传递,才能实现规约信息无失真传递。因此,建立基层处置班组到客服南中心的信息传递,信息流转如图2所示。

图2 信息共享的投诉流程

通过上述流程改造,客服南中心和现场业务处理得以双向共享信息,客服专员在处理投诉工单时利用基层业务办理信息自动识别投诉信息,实现工单派发前的自动识别,迅速过滤客户无效投诉,提高了工作效率,提升了客户的服务满意度。

2.3 信息共享渠道在客服投诉处理中的应用

客服南中心与地市公司投诉信息共享机制的建立,从信息角度为地市公司和南中心的信息共享建立了双向交流渠道,进一步为南中心客服专员理解基层业务处理的知识打开了窗口,有利于加强客服专员的现场业务知识,提高整体业务能力。大量的实际操作案例和规约化的标签库自动识别技术的应用,能够不断提高95598的客服应答能力,同时为更高层次的决策提供数据支撑。

3 结论

通过对客服南中心和南充供电公司投诉信息共享机制的研究,实现了在客服南中心与南充公司之间建立双向交流的信息共享渠道,采用了分类规约的技术手段,具有自动规约分析并规避重复无效投诉等功能,可以满足客服信息化应用的需求。

(1)采用规约化数学模型,通过规约算法的应用对投诉工单进行自动化规约并建立标签库自动判别,使客服工单信息更加精炼和规范,为其他业务应用提供了数据保障,提高了数据的可信度和精确度。

(2)完善了客服投诉信息的双向共享流程,提供了地市基层单位向客服中心传递现场信息的流程,并具备自动传递及判别的条件,使得客服专员判别投诉电话信息的正确性、完整性、及时性得到了保障,具有实际应用的可操作性。

(3)为“双精”活动提供了技术支撑。该机制的建立为实现打造一流省级95598专业支撑平台,与南中心、地市公司建立“相互协同,共同促进”的协作关系等目标打造了信息技术基础,加强了双向交流,在实际应用中可以通过技术保障该活动的顺利进行。

上述研究在客服南中心和地市公司实现了信息共享机制,并提出了建设的具体方案,既在理论上实现了技术方案,也结合当前95598客服系统的实际应用特性进行了完善和补充。这方面的研究具有理论意义和实践应用意义,将成为国网公司客户服务中心提升优质服务水平的一个重要发展方向。

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