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      國(guó)家電網(wǎng)客服工單投訴統(tǒng)計(jì)分析方法研究

      2019-02-12 08:23鄭高峰,秦丹丹,劉麗,韓學(xué)民,侯鳳
      無(wú)線互聯(lián)科技 2019年23期
      關(guān)鍵詞:工單用電供電

      鄭高峰,秦丹丹,劉麗,韓學(xué)民,侯鳳

      摘 要:文章形成了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析機(jī)制,通過(guò)多維度分析客戶訴求,實(shí)現(xiàn)了從海量數(shù)據(jù)信息中將有價(jià)值的數(shù)據(jù)集中、萃取和提煉,全面、深入、系統(tǒng)的分析供電管理中95598工單投訴初步存在問(wèn)題,反映業(yè)務(wù)實(shí)際情況和工單管理狀況,有效降低客戶投訴風(fēng)險(xiǎn)。

      關(guān)鍵詞:95598;數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì);電網(wǎng)客服;工單投訴

      1 用電信息采集數(shù)據(jù)作用

      用電業(yè)務(wù)的發(fā)展離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐,隨著營(yíng)銷(xiāo)信息化工作全面快速地推動(dòng),客戶用電基礎(chǔ)信息不斷完善,用電信息采集范圍和采集成功率逐步擴(kuò)大、提高,用電信息采集數(shù)據(jù)、電費(fèi)數(shù)據(jù)、95598數(shù)據(jù)等營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)向海量規(guī)模發(fā)展,大數(shù)據(jù)特征日益明顯,合理開(kāi)發(fā)利用這些海量數(shù)據(jù),可以為管理者提供明確的數(shù)據(jù)支撐。

      隨著電力行業(yè)售電側(cè)改革不斷加深,對(duì)客服管理質(zhì)量門(mén)檻越來(lái)越高,營(yíng)造良好的客戶體驗(yàn)和客戶滿意度對(duì)公司管理水平提出了更大的挑戰(zhàn)?!秶?guó)家電網(wǎng)公司供電服務(wù)投訴處理規(guī)范》中對(duì)電力企業(yè)工作人員處理用電客戶投訴事件的相關(guān)事項(xiàng)作了明確規(guī)定,提供優(yōu)質(zhì)客服服務(wù)是國(guó)網(wǎng)公司對(duì)廣大用電客戶的承諾。客戶工單投訴是用電客戶為維護(hù)自身權(quán)益而提出的訴求,工單從客戶的投訴點(diǎn)分析,真實(shí)反映了客戶對(duì)供電服務(wù)的滿意程度,是提升客戶滿意度最基本的解決方法。

      2 研究目的及意義

      近年來(lái),內(nèi)外學(xué)者對(duì)投訴工單作了一些研究。楊勇等[1]對(duì)詞頻—逆文本頻率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TFIDF)特征加權(quán)算法進(jìn)行改進(jìn),認(rèn)為改進(jìn)的TFIDF算法可以提高分類器的性能,投訴工單準(zhǔn)確率得到提升。梁昕露等[2]對(duì)電信業(yè)投訴分類方法進(jìn)行了研究,認(rèn)為基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的文本分類過(guò)程和關(guān)鍵技術(shù)有助于知識(shí)挖掘和問(wèn)題定位,可以有效地進(jìn)行投訴文本分類。王一哲等[3]以95598投訴事件的工單監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本,從投訴工單數(shù)量和處理時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行分析,認(rèn)為該公司存在服務(wù)投訴和營(yíng)業(yè)投訴兩類型的工單占比較大、聯(lián)系客戶環(huán)節(jié)超時(shí)情況比較普遍等問(wèn)題。

      近3年來(lái),雖然安徽電力公司(以下簡(jiǎn)稱公司)客戶投訴問(wèn)題較為突出,但是公司受理投訴量有所下降。公司投入大量的物力、人力、財(cái)力開(kāi)展專項(xiàng)治理工作,在一定程度上提升了電力工作人員的服務(wù)水平,增強(qiáng)了其服務(wù)意識(shí),在此基礎(chǔ)上從而提高了客戶滿意度。2019年上半年,全省受理投訴工單7 654起,較2018年上半年9 102起同比減少15.9%。其中,營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)類投訴1 603起,相比同期(3 906起)降低59%;運(yùn)檢類投訴6 051起,相比同期(5 196起)上升16.5%。本文運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析研究方法,基于安徽企業(yè)運(yùn)營(yíng)在線監(jiān)測(cè)平臺(tái),形成一種立體化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法,應(yīng)用多種專業(yè)統(tǒng)計(jì)工具對(duì)95598投訴工單業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,將業(yè)務(wù)數(shù)量分布、問(wèn)題集中點(diǎn)反饋至相關(guān)專業(yè)管理部門(mén)及各單位,期望供其有針對(duì)性開(kāi)展提升專業(yè)管理的培訓(xùn),使服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)能得到有效管控。

      3 研究方法

      3.1 總體概覽,分析投訴分布趨勢(shì)

      按日、月或特定時(shí)間段,靈活統(tǒng)計(jì)分析全省各單位投訴情況,分類聚焦嚴(yán)重問(wèn)題,從走勢(shì)曲線圖了解全年投訴工單高發(fā)期和低谷期,快速識(shí)別投訴工單發(fā)展趨勢(shì),掌握全年投訴發(fā)生特征。

      從2017—2019年上半年各月受理投訴工單分布看,投訴受理高峰期主要集中在迎峰度夏、迎峰度冬階段(見(jiàn)圖1)。

      2019年2月,投訴工單增幅較大,投訴3 299起,主要原因是春節(jié)前后低溫寒潮和檢修消缺等,頻繁停電類投訴為主要部分,農(nóng)村客戶反饋春節(jié)后頻繁停電,且維修處理時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)??梢钥闯?,公司部分單位配網(wǎng)抗雨雪冰凍災(zāi)害能力、配網(wǎng)運(yùn)檢管理、檢修管理、應(yīng)急管理等工作依舊存在薄弱環(huán)節(jié)。

      2017年迎峰度夏期間(6—9月)累計(jì)受理投訴工單9 198起,占全年投訴總數(shù)53.84%,其中,頻繁停電投訴3 618起,由停電問(wèn)題外溢引發(fā)的其他類型投訴1 679起,合計(jì)占比57.59%,頻繁停電投訴是引發(fā)投訴增長(zhǎng)的主要原因。2017年,安徽夏季晴熱少雨,多個(gè)市縣平均溫度創(chuàng)新高,用電負(fù)荷持續(xù)走高;秋季發(fā)生了1961年以來(lái)同期最強(qiáng)的連陰雨天氣,導(dǎo)致江淮流域發(fā)生罕見(jiàn)秋汛,局地出現(xiàn)洪澇;冬季受低溫寒潮及雨雪天氣影響,頻繁停電投訴出現(xiàn)了較大增幅。現(xiàn)已進(jìn)入迎峰度夏、防汛的關(guān)鍵時(shí)期,需要充分汲取前期經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

      由此,得到春季、夏季等特殊季節(jié)投訴工單處于高峰值的結(jié)論。建議及時(shí)預(yù)防投訴高峰期,提前加大布局調(diào)配以及力度,在特殊季節(jié),建議強(qiáng)化迎峰度冬、春節(jié)期間、夏季等優(yōu)質(zhì)服務(wù)。建議公司密切關(guān)注氣象信息,提前開(kāi)展預(yù)警和采取應(yīng)對(duì)措施。

      3.2 根因分析,聚焦投訴問(wèn)題形成

      《國(guó)家電網(wǎng)公司供電服務(wù)投訴處理規(guī)范》,用電客戶投訴一級(jí)分類包括電網(wǎng)建設(shè)投訴、服務(wù)投訴、供電質(zhì)量投訴、停送電投訴和營(yíng)業(yè)投訴5種類型??傮w來(lái)看,營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)類投訴包括“營(yíng)業(yè)投訴”和“服務(wù)投訴”兩大類,上半年總計(jì)1 603起,較去年的3 906起降低59%;運(yùn)檢類投訴包含“供電質(zhì)量”“停送電投訴”“電網(wǎng)建設(shè)”3類,上半年總計(jì)6 051起,相比去年的5 196起上升16.5%。

      依據(jù)投訴業(yè)務(wù)一級(jí)分類重點(diǎn),針對(duì)供電質(zhì)量投訴、停送電投訴、電網(wǎng)建設(shè)投訴、營(yíng)業(yè)投訴、服務(wù)投訴等5類開(kāi)展深入根因分析?;诖髷?shù)據(jù)挖掘研究思路,開(kāi)展各單位電壓質(zhì)量投訴與低電壓臺(tái)區(qū)、頻繁停電投訴等關(guān)聯(lián)分析,聚焦問(wèn)題形成。

      上半年,投訴工單總數(shù)為7 654起。從一級(jí)業(yè)務(wù)類別來(lái)看,公司因供電質(zhì)量導(dǎo)致的投訴較多,占比總投訴量的65%,達(dá)到5 000起(其中,頻繁停電4 711起),主要原因是春節(jié)期間的頻繁停電事故以及電壓偏差、電壓波動(dòng)或閃變等供電質(zhì)量問(wèn)題,影響客戶(居民)正常生產(chǎn)與生活秩序而引發(fā)的客戶高投訴,反映了公司在員工運(yùn)檢方面存在薄弱環(huán)節(jié),有待改善提高。

      根據(jù)3級(jí)業(yè)務(wù)分類(見(jiàn)表1),按照統(tǒng)計(jì)頻次得出頻繁停電問(wèn)題、服務(wù)規(guī)范、超時(shí)限及電壓質(zhì)量異常等因素導(dǎo)致的投訴相對(duì)較多;由欠費(fèi)停復(fù)電、服務(wù)態(tài)度等因素導(dǎo)致的投訴工單較2018年上半年明顯降低,投訴狀況有所好轉(zhuǎn)。如圖2所示,頻繁停電(4 711起)導(dǎo)致的投訴最多,工單數(shù)量占上半年總投訴工單的61.5%,較2018年增長(zhǎng)30.4%,從市公司分布來(lái)看,亳州(877起)、安慶(655起)、阜陽(yáng)(604起)、宿州(418起)、合肥(362起)、六安(341起)等公司受理頻繁停電投訴較多。

      圖2 投訴比例

      運(yùn)檢類投訴工單持續(xù)上升,頻繁停電工導(dǎo)致的投訴工單增長(zhǎng)幅度加快。建議公司加強(qiáng)停送電信息發(fā)布管理,合理編制停電計(jì)劃,推廣開(kāi)展綜合性檢修、零點(diǎn)檢修、不停電作業(yè)等;加強(qiáng)部門(mén)間的協(xié)調(diào)配合,綜合考慮基建、市政遷改、報(bào)裝接電、電網(wǎng)改造及“低電壓”整治等停電需求;加強(qiáng)設(shè)備防冰、覆冰運(yùn)維,強(qiáng)化搶修力量,補(bǔ)充搶修資源,提升突發(fā)狀況應(yīng)對(duì)能力。

      3.3 時(shí)長(zhǎng)監(jiān)測(cè),理清各環(huán)節(jié)超時(shí)問(wèn)題

      本文投訴處理流程總時(shí)長(zhǎng)是指從工作人員受理客戶投訴到工作人員回單確認(rèn)完成的時(shí)間。如表2所示,2019年上半年,安徽公司95598投訴處理流程總時(shí)長(zhǎng)的平均時(shí)間為6.9日,相對(duì)于2018年及2017年上半年,總處理時(shí)長(zhǎng)呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。上半年,業(yè)務(wù)處理平均時(shí)長(zhǎng)為5.7日,高于2018年同期的4.9日,業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)明顯提升。由于處理執(zhí)行良好,業(yè)務(wù)處理超時(shí)工單(6日以上)由2018年上半年的299起減少至81起,其中亳州18起,六安17起,淮南12起。

      從業(yè)務(wù)受理時(shí)長(zhǎng)來(lái)看,上半年投訴工單受理時(shí)長(zhǎng)大幅下降,受理效率明顯增加,從2018年上半年的127.7 min減少至47.9 min。在地市分理環(huán)節(jié),超時(shí)工單(20 min以上)950起,明顯高于去年的302起;其中安慶144起,蚌埠121起,阜陽(yáng)120起,合肥88起。

      投訴回訪時(shí)長(zhǎng)是指從國(guó)網(wǎng)客服北中心接收到處理結(jié)果反饋工單到回訪客戶完畢的時(shí)間。上半年,公司投訴回訪時(shí)長(zhǎng)的平均時(shí)間為1.6日,低于去年同期的2.2天。上半年回訪超時(shí)工單(1日以上)3 805起,低于去年同期的4 572起;其中亳州647起,阜陽(yáng)503起,安慶422起,宿州354起,六安320起,合肥303起。

      投訴受理環(huán)節(jié)、回訪環(huán)節(jié)執(zhí)行效率較好,在業(yè)務(wù)處理環(huán)節(jié),由于存在停送電等投訴工單拖延時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng),導(dǎo)致業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)較去年有所增加。在業(yè)務(wù)處理方面,公司要進(jìn)行精準(zhǔn)分析,加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)線路設(shè)備運(yùn)維工作,積極督促小區(qū)物業(yè)開(kāi)展內(nèi)部供電設(shè)施問(wèn)題整改,及時(shí)通報(bào)故障情況,落實(shí)信息公示工作,增進(jìn)客戶對(duì)公司工作的理解和支持。

      加強(qiáng)對(duì)施工搶修人員隊(duì)伍的管理,嚴(yán)格工作制度、服務(wù)規(guī)范落實(shí);推廣配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)主動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)警等措施,實(shí)現(xiàn)故障快速研判和準(zhǔn)確定位,即時(shí)調(diào)派搶修資源,提升搶修效率;加強(qiáng)設(shè)備精益管理,有效消除配網(wǎng)局部“卡脖子”和低電壓現(xiàn)象

      3.4 熱詞分析,把握客戶服務(wù)動(dòng)態(tài)

      提取投訴工單處理內(nèi)容中的文本信息,R語(yǔ)言作為數(shù)據(jù)分析工具[4],按照統(tǒng)計(jì)頻次,選取高頻次或敏感熱詞進(jìn)行比對(duì)、分析(見(jiàn)圖3),獲取客戶訴求信息,捕獲營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)中的熱點(diǎn)問(wèn)題,把握客戶服務(wù)動(dòng)態(tài)、響應(yīng)客戶需求,持續(xù)推動(dòng)客戶服務(wù)質(zhì)量改善[5]。

      4 結(jié)語(yǔ)

      客戶服務(wù)方面,建議持續(xù)規(guī)范員工服務(wù)行為,提升客戶的滿意度。重點(diǎn)加強(qiáng)和規(guī)范營(yíng)業(yè)廳人員管理,增強(qiáng)員工服務(wù)意識(shí);加強(qiáng)對(duì)服務(wù)關(guān)鍵崗位和重點(diǎn)業(yè)務(wù)管控,規(guī)范服務(wù)行為,嚴(yán)格電能表?yè)Q裝、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝等程序手續(xù);加大電費(fèi)業(yè)務(wù)宣傳,建立停電通知、電費(fèi)催繳等客戶問(wèn)題處理機(jī)制,提高客戶的知情權(quán)、監(jiān)督權(quán),防范投訴風(fēng)險(xiǎn)[6]。

      隨著經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展,用電客戶對(duì)供電服務(wù)的要求越來(lái)越高,維權(quán)意識(shí)也越來(lái)越強(qiáng),供電服務(wù)工作面臨投訴的風(fēng)險(xiǎn)逐漸加大。本文對(duì)95598投訴工單數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析的方法,能夠有效識(shí)別投訴工單的分布熱點(diǎn),及時(shí)發(fā)現(xiàn)投訴處理環(huán)節(jié)的超時(shí)現(xiàn)象,對(duì)供電公司提升95598投訴工單處理效率、減少用電客戶投訴數(shù)量具有重要意義。

      作者簡(jiǎn)介:鄭高峰(1966— ),男,安徽阜南人,高級(jí)工程師,碩士;研究方向:電力系統(tǒng)。

      [參考文獻(xiàn)]

      [1]楊勇,嚴(yán)道波,徐敏,等.基于改進(jìn)TFIDF特征加權(quán)算法的95598投訴工單分類實(shí)現(xiàn)[J].電力與能源,2019(2):205-207,226.

      [2]梁昕露,李美娟.電信業(yè)投訴分類方法及其應(yīng)用研究[J].中國(guó)管理科學(xué),2015(S1):188-192.

      [3]王一哲,郭泉輝,劉有飛,等.95598投訴工單數(shù)據(jù)的分析與建議[J].江西電力,2017(10):2-4.

      [4]田曉,劉勇超,譚永梅. 95598數(shù)據(jù)采集與服務(wù)監(jiān)控探究[J].國(guó)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2014(6):46-50.

      [5]劉興平,章曉明,沈然,等.電力企業(yè)投訴工單文本挖掘模型[J].電力需求側(cè)管理,2016(2):57-60.

      [6]劉紅蕾.電力企業(yè)客戶投訴管理探討[J].山東電力技術(shù),2015(1):75-77.

      Study on the statistical analysis method of the complaint of state grid customer service

      Zheng Gaofeng, Qin Dandan, Liu Li, Han Xuemin, Hou Feng

      (State Grid Anhui Electric Power Co., Ltd., Hefei 230000, China)

      Abstract:This paper forms a kind of data statistical analysis mechanism, through multi-dimensional analysis of customer demands, realizes the valuable data collection, extraction and extraction, comprehensive, in-depth, systematic analysis of the initial problems of 95598 work order complaints in power supply management, reflects the actual situation of business and work order management, and effectively reduces the risk of customer complaints.

      Key words:95598; data statistics; power grid customer service; work order complaints

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