新形势下的电力客户体验管理探讨

在我国电力体制不断改革的背景下,促使传统的电力行业逐渐发生转变,逐渐意识到以客户的需求为导向,不断反思如何成为以客户需求为终极目标的企业,客户体验管理便是其中的核心内容。论文对客户体验管理的内涵加以介绍,并结合实际案例,分析实行电力客户体验管理的重要性以及存在的问题,从而对新形势下的电力客户体验管理措施进行探讨,希望提高客户的满意度,进一步推动电力企业的转型升级。

基于分层多任务模型的呼叫中心满意度评估

呼叫中心作为沟通桥梁,能够直接影响客户对企业的满意程度,因此需要对呼叫中心的工作进行评估,从而更好地提高客户满意度。现有的评估方法主要是根据对话中的用户语气用词,以及等待时间等特征进行评估。但这些方法存在着精确度不高,未结合上下文等缺点。所以在此基础上提出了一种新的客户满意度评估方法,该方法同时利用回合级和呼叫级进行评估。核心思想是直接应用回合估计结果来估计呼叫结果,并对它们进行联合优化,实验表明,该框架在回合级和呼叫级的估计上都优于传统方法。

一种数据分析工具在大型电力呼叫中心的应用

随着互联网技术的发展,大数据分析的思维模式逐渐被应用于各个部门。数据分析能够反映出的企业经营的规律并进行归纳总结,形成对于将来决策有参考指导意义的分析结果。在人员管理、绩效管理以及资源管理上具有明显的辅助作用,借助PASW Statistics工具,配合辅助传统的Excel工具,围绕分析方向、数据收集、数据清洗,以及数据分析等方面,能够为大型电力呼叫中心管理优化带来良好助益。

基于多源业务数据的停电故障精准研判方法

针对现有用电客户停电诉求精准服务质量差,停电因素分析困难的问题,提出了新型停电故障精准研判方法。该技术基于用电信息采集系统的掉电记录、营销欠费等多源数据,构建出停电故障分析服务模型。利用电力客服中心大数据分析能力,为停电设备故障提供精准电网故障服务,为客服及抢修人员提供精准业务指导。经过各种信息分析、整合,形成故障诊断依据,估计故障区段,并结合地理图、单线图、系统图信息,实现智能故障定位,提高故障排除效率。试验表明,所提出方法误差低于4%。

基于图数据库配电网网架图谱校核的方法研究

目前国网公司为了强化营销、运检、调控业务协同,有效支撑电力故障定位、停电范围定位、实时线损统计和业扩报装等业务,推动实施营配贯通建设工作。针对人工营配贯通工作会导致营配业务系统中电网拓扑关系数据与现场不一致的问题,根据配电网网架业务,结合现有关系型数据库存储的台账及关系数据,利用知识图谱技术构建配电网网架拓扑图和Neo4j图数据库存储配电网网架拓扑图,为配电网业务展示、大数据下设备关系查询和数据质量提升提供数据支撑,建立了高效、便捷的检索和核查方式。试验表明,研究的方法误差小,稳定性能好。

基于大型电力呼叫中心运营管理培训体系的搭建

当前大型电力企业的呼叫中心部门承担着越来越多样的职能工作,在企业的竞争中逐渐占据突出地位。本文以大型电力呼叫中心运营管理模式为出发点,借助全流程管控的视角,从呼叫中心运营管理的各个流程予以阐述,分别从顶层框架设计和具体规划探讨两个方面出发,从宏观到微观角度,对于大型电力企业呼叫中心运营管理培训体系的搭建提出具有现实针对性、以及实际可操作性的措施建议,试图完善角度、切实可行,着力提高电力企业呼叫中心管理水平与质量。

基于层次分析的客服中心实时数据流自动监测方法

为了提高客服中心的智能管理和信息调度能力,结合大数据分析方法进行客服中心实时数据监测和自动采集设计。提出一种基于模糊规则特征量挖掘和层次分析聚类的客服中心实时数据流自动监测方法。建立客服中心的网格分布结构模型并进行客服中心实时数据流监测统计特征分析,进行客服中心实时监测数据属性集的向量量化特征分解,对客服中心实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法实现信息融合,进行关联数据自适应特征提取,挖掘客服中心实时监测数据信息流的正相关性特征量。在层次性聚类算法基础上采用自回归分析进行客服中心实时数据流的模糊聚类和信息预测,提高客服中心实时数据监测的准确性,同时降低了客服服务中心数据流监测的风险。仿真结果表明,采用该方法进行客服中心实时数据监测的聚类性较高,预测性较好,能降低数据聚类的误分率,提高了客服中心实时数据监测能力。