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摘要:為提升電力渠道運營服務水平，提出新的基于大數據分析的電力渠道運營服務質量評估方法。實驗數據表明，所提方法有效評估了不同營銷渠道服務質量，為提升服務水平奠定數據基礎。

關鍵詞:大數據分析；電力渠道；服務質量評估；變量函數關系

1引言

市場化與效率改革不斷深入，電力企業屬性從曾經電力生產與應用的管理模式，轉變成如今的經營模式與服務客戶模式。公共服務類企業的突破口為產品服務質量，其核心是營銷質量，所以，為順應革新方向、提升服務質量與企業競爭力，應重點關注電力營銷渠道的運營服務質量，通過適應日益變化的市場需求，增加客戶滿意度。文獻[1]根據電力企業概念、種類與服務含義，建立新電改供電服務質量評價體系，分別采用BPNN(BackPr-opagationNeuralNetwork，誤差反向傳播神經網絡)與TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimila-ritytoanIdealSolution，逼近理想解排序法)，完成下層評價系統的自適應評價與服務質量綜合評價；文獻[2]將熵權法與物元可拓模型加入服務質量綜合評價中后，依據實際供電服務情況與滿意度調研結果，構建一級指標為供電質量、故障報修、投訴舉報等參數的服務質量綜合評價指標體系，通過熵權優化方法進行指標賦權，利用物元分析法處理評價模型的模糊性。電力營銷渠道作為電力系統的重要環節，只有結合符合時展需求的電力大數據[3]，才能更好地保證電力良好持續運轉。大數據分析有助于變革電力營銷服務方式，通過創建詳細的客戶檔案，進行實時更新監督，還能加強電力信息的重點項目收集與停送電規范管理，與此同時，對提升電力營銷深度起著一定的重要性，因此，以電力大數據為信息基礎，提出一種電力渠道運營服務質量評估方法。通過判定矩陣各指標的一致性檢驗，反映指標數據的可靠性，利用R語言軟件處理數據文件，細化服務質量評估數據，清洗階段則最大化提升大數據精準度與有效性，確保數據質量，最后通過標準化處理降低評估復雜度。

2服務質量評估指標建立與賦權

2.1評估指標設定

服務質量就是電力營銷渠道在售電運營過程里的客戶體驗感，所以，選取每筆業務完成時長均值、售電成功率、客戶滿意度、地區覆蓋度以及通知服務五項指標，作為服務質量的評估指標，各指標具體信息如表1所示。

2.2評估指標權值的賦予

構建評估指標為aij的服務質量判定矩陣A，如下所示量化處理客戶對各評估指標的主觀性判定，整理出表2中各指標之間的相對重要程度。矩陣介數等同于服務質量評估指標個數，故該矩陣的平均隨機一致性指標RI=1.12，因此，反映數據可靠性的一致性指標CR計算公式如下所示：若數值比0.1小，則判定矩陣符合一致性檢驗，若取值是1或者2，平均隨機一致性指標默認是0，則具有完全一致性，若不滿足一致性，需要對其進行修正。

3電力渠道大數據預處理

電力營銷渠道大數據的分析過程主要分為讀取、清洗、字段提取以及數據標準化階段。(1)大數據讀取：由于一般的IBM(InternationalBu-sinessMachinesCorporation，國際商業機器公司)SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions，統計產品與服務解決方案)等數據處理工具無法讀取、分析電力營銷大數據，所以，采用集成開發環境且適用于oracle數據庫的PL/SQLdeveloper軟件，讀取DMP格式的數據文件，經過清洗、架構等處理階段，獲取CSV格式的大數據文件；再利用集成數據計算、處理和可視化圖像展示多項功能的R語言[6]軟件，進一步處理得到的CSV數據文件，使營銷渠道的服務質量評估數據更加細化。(2)大數據清洗：作為大數據分析的基礎部分，清洗階段常用于處理缺失、異常以及重復數據，以提升大數據的精準度與有效性，確保數據質量，電力營銷的最終數據源即為清洗后的大數據。(3)大數據字段提取：大數據平臺與營銷渠道雖互相獨立，但信息之間仍存在著一定的關聯性。電力營銷渠道的數據共包含交易時間、地點、金額以及運營屬性等33個字段，為了保證信息安全，簡化并提取營銷數據字段，挑選出與服務質量相關的數據庫，電力渠道運營數據格式與字段形式見表3。表3中，若售電金額為0，則該工單指標屬于測試數據，沒有實際意義；大數據庫內的售電方式可分為線下、線上兩種，具體分類如表4所示(4)數據標準化：z-score數據標準化方法可用于極值未知情況，故根據指標與評估結果關系，實現標準化。如果服務渠道有M個，對應的指標數量為N個，則所有電力渠道的第n個指標數值所組成的矢量表達式如下所示:

4電力渠道運營服務質量評估方法

經過預處理的電力大數據，可以直接用于評估電力營銷渠道的運營服務質量，降低評估復雜度。根據服務質量評估指標權值與多源電力渠道大數據分析，設定輔助變量為客戶滿意度，其余四個指標為常量，分數越高，服務質量越高[8]。依據各變量之間的因果關系，架構圖1的服務質量樹形圖。因為客戶滿意度會被電力渠道整體的綜合運營評價得分影響，所以，也要考慮到與服務質量并列的其他幾個環節變量之間的函數關系，例如服務能力[9]、經濟效益以及發展潛力等。

5實例分析

5.1實驗數據

從某市電力數據統計系統、95598客服系統、電力營銷系統以及渠道管理系統中，抽取連續三年的每筆業務完成時長均值、售電成功率、客戶滿意度、地區覆蓋率以及通知服務等相關大數據信息，經過采集電力領域專家與客戶的反饋信息，以及某市電力公司的營銷運營數據，得到下列服務質量評估指標權值表。

5.2不同營銷渠道運營服務質量評估比較

根據柜臺、銀行、第三方劃分營銷渠道數據，評估各渠道運營服務質量，結果如圖2所示.通過圖2中的曲線走勢能夠發現，2019年的柜臺與銀行渠道評分比2017年有明顯的下降趨勢，降幅約為11%與18%，而第三方渠道評分則大幅度上升。根據大數據分析可知，隨著第三方營銷渠道的普及與發展，柜臺與銀行渠道近幾年的售電成功率、地區覆蓋率以及客戶數量均在縮減，除此之外，經濟效益、發展潛力以及服務能力也受到了第三方渠道的促進推動，因此，電力渠道整體的綜合評分再次提升了客戶的滿意度。以銀行渠道為例分析服務質量評分情況，三年中每個月的評分結果如表6所示。從表6中數據可以看出，每年評分極值有一定幾率發生在相同或相近的月份，由于過年期間售電成功率大幅度增加，故1到3月份出現評分最高值的可能性最大。為了使每年的變化趨勢更加清晰明了，將表中數據轉換為下列曲線圖，如圖3所示。根據圖中曲線走勢能夠看出，銀行渠道評分受第三方渠道影響，每年評分的變化趨勢大致相同，呈現逐月遞減趨勢，每年下半年的服務質量評分都因使用銀行渠道的客戶更加穩定，而逐漸趨于平穩，因此，想要提升該渠道評分，應著重擴增客戶群體數量。

6結束語

移動互聯網不斷發展推動了電力營銷服務系統的優化與完善進程，為強化與客戶的溝通交流，令電力企業發展更趨于現代化、信息化、合理化，通過分析電力大數據，設計一種電力渠道運營服務質量評估方法。但因能力有限，仍存在以下幾個不足之處：大數據源過多，增加了指標采集與統計分析難度，應構建統一數據平臺，優化各系統間數據交互接口，統一推送電力業務數據，高效分析指標數據；因為大數據的部分字段涉及隱私安全問題，用于分析字段相對較少，應通過架構多維多字段大數據庫，更全面地分析運營情況，制定更好的營銷策略。該方法為今后各電力企業營銷服務質量評價工作，提供了一種相對客觀且全面的評估手段。

參考文獻:

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作者：陳琳 林磊 羅建國 徐惠 單位：深圳供電局有限公司