基于大数据的电力装备制造企业客户服务创新*
2023-01-05田野
田 野
河北石油职业技术大学 河北承德 067000
1 研究背景
在电力装备制造企业的营销管理工作中,除了企业的实际生产状况,还需要重点关注客户服务质量。随着客户售后服务水平的不断提高和市场竞争的日益激烈,电力装备制造企业需要广泛采用先进的技术和管理方法,提高客户服务水平,并快速获得客户的反馈信息。因此,电力装备制造企业应根据电网客户服务管理的业务内容和发展趋势,提出大数据环境下的电力客户服务模式。
2 大数据概述
随着网络技术的飞速发展,数据存储量有了数量级增长,远远超过传统数据库软件的处理能力。电力装备制造企业的大数据包括电力装备制造企业的内部研发、设计、制造、测试、交付运营等各个环节产生的数据,涉及面广,数据量大。对这些数据进行高速处理和深度挖掘,不仅可以支持企业的日常生产和运营决策,而且能够为行业内外提供增值服务,具有重要价值。
3 电力装备制造企业客户服务
随着我国电力装备制造业吹响智能制造的号角,传统生产产品+售后服务的电力装备营销模式面临挑战。客户更注重产品的交付,以及付款后的服务是否是电力装备的全生命周期服务。因此,客户服务能力已成为电力装备制造企业的核心组成部分。基于客户服务的重要性,电力装备制造企业应采用由产品导向到服务导向的原则来检验客户服务质量管理,创新现有客户服务体系,系统全面地提高客户服务水平。电力装备制造企业应充分利用大数据,构建基于大数据技术和能力,以技术和客户为导向的客户服务体系,积极感知和获取客户需求,准确快速地提供相应服务。
4 电力装备制造企业客户服务现状
对于电力装备制造企业而言,客户服务不局限于安装调试、测试、维修改造、备品备件、技术服务等。基于电气设备的复杂性和系统性,电力装备的售后服务往往贯穿于整个产品生命周期。目前,电力装备制造企业在客户服务过程中仍然存在较多问题和不足。
(1) 无法主动感知顾客需求。现代电力设备的维护和使用一般涉及设计、生产、使用,这些环节都需要专业业务能力。传统的企业管理普遍以售后服务部作为销售的补充客服,客户服务渠道相对单一,无法主动感知顾客需求。只有当客户发现问题或电力装备出现问题时,电力装备制造企业才能做出反应。这种被动的客户服务模式显然无法满足下游客户对电力装备全面平稳运行的核心要求。对此,电力装备制造企业应利用现代信息手段,创新和拓展客户服务的理念、意识,以及需求获取渠道,建立主动、快速响应客户需求的现代客户服务体系。
(2) 无法满足客户服务需求,特别是突发性服务需求。电力装备的生产和交付只是客户服务的开始,产品价值是在客户使用产品的过程中实现的。目前我国多数电力装备制造企业在为客户提供后续服务的过程中,存在一定滞后性,尤其面对一些不可抗拒力引起的突发事件,无法快速感知和响应突发的客户需求。对此,通过收集、整合、处理与业务决策相关的各种数据信息,利用大数据处理技术对海量数据进行分析和快速全量分析,迅速诊断紧急需求的关联性,提高客户需求的响应效率,有助于提高电力装备制造企业的客户服务质量。
5 大数据环境下电力客户服务数据分析
随着人们对实时数据应用需求的日益增加,通过智能手机跟踪交通、天气、物流和其它信息,可以在第一时间捕获重要的事件信息。各种数据源,如传感器监控数据、视频信号等,构成了一个庞大的数据集,收集、分析、处理这些数据,可以得到有意义的信息。
基于电网公司客户服务监控业务手册,电力装备制造企业客户服务数据分析系统可以分为四层。第一层是源数据和数据集成层,主要负责数据源节点不同访问的标准化、管理和配置。源数据库包括办公自动化系统数据库、负荷控制系统数据库、数据采集系统数据库、配网系统数据库、营销系统数据库、呼叫中心数据库、视频监控数据库、排队系统数据库。第二层是数据仓库的流计算层,主要负责存储非结构化数据,如电话记录数据、网络服务数据等。对这些数据进行分析,可以提高系统的性能。数据系统负责存储和分析一些图像信息、语音信息、文档数据。第三层是数据服务平台层,包括数据流层、计算层、数据仓库层、分析应用层,实现数据的统一访问和管理。第四层是报告结构,包括分析应用层组件、数据分析组件、数据显示组件。这些组件为专业分析师、高管、经理、决策者提供绩效报告,同时还具备专题报表、专题查询、多维报表、预定义报表、关键绩效指标管理等数据显示和分析功能。
使用强大的客户服务数据分析系统,必须提高自身技能和完善机制,不断改善服务环境和全过程监控服务质量,为用户提供服务。客户感知监测与服务质量指以客户感知为服务起点,借助信息技术和露营监测手段,同时对服务人员的具体工作进行综合分析和控制,涉及服务渠道、条款、条件,以及客户服务质量的传输,以监测客户服务系统的整个过程,对客户服务质量进行自动统计。简而言之,客户感知价值与客户对系统的评价,以及使用系统后对系统的满意程度有关,涉及电力客户服务数据分析系统,通过监测客户感知并结合数据进行服务质量评估。
6 大数据的应用
电力装备制造企业可以通过专业管理部门整合,建立科学合理的信息监控技术,以客户服务平台为核心,对具体业务的运维技术支持方向进行监控和分析,为客户服务人员提供有效的数据分析,将基于大数据技术的客户服务协作系统作为基础,通过整合设计、营销、生产、运营等环节的专业资源,打造以客户需求为导向的大数据客户服务集成协同体系。在客户服务协作系统中,创建专业、统一的复合客户服务接口。客户服务接口是电力装备制造企业解决和满足客户需求的重要途径,也是客户获得企业支持的重要渠道。电力装备制造企业应利用大数据挖掘技术对从客户服务界面获取的信息进行分析,注重规范化,以计量数据为监控对象,进行动态跟踪。通过对热点事件的跟踪监测,逐一分析原因,找出客户服务工作中的薄弱环节。电力装备制造企业应依托内部客户服务协调体系,涵盖设计、市场、生产、运营、维护各个方面,各领域都应该与顾问团队合作,并在必要时考虑与外部专业机构合作。为充分发挥顾问团队的作用,电力装备制造企业应建立一套完整的顾问团队,通过定期开放业务和实时支持系统,研究讨论客户需求和客户服务流程,制订有针对性的解决方案。通过集成的客户服务协作系统和顾问专家团队,依托大数据技术,电力装备制造企业可以实现客户的需求,提高企业竞争力,并且提高企业效率。
7 结束语
大数据技术在电力装备制造企业中的有效应用是进一步推动企业综合发展的根本。通过使用大数据技术进行优化,可以实现电力装备系统运行数据的采集和分析,从而实现对电力装备实际运行的监测和预测,为电力装备安全、可靠、经济、高效运行提供有效的服务支持。