分析信息技术与电力客户服务系统的整合应用

分析信息技术与电力客户服务系统的整合应用

刘青青,王毅 ,周永娇

贵州电网有限责任公司遵义凤冈供电局  贵州省遵义市 564200

摘要：随着时代的发展，电力企业对电力客户服务系统的研究开发和运营管理日益重视。为了给客户提供更全面、更高层次的服务，提高客户的满意度，也为了提高企业的服务水平和竞争力、在社会上树立良好的企业形象，需进一步加强电力客户服务系统的运营管理，规范服务标准，使得运营理念由营销型向服务型转变。文中着手于电力恶妇系统的特征进行论述，希望能为相关工作者提供一些帮助。

关键词：信息技术；电力；客户服务系统；整合；应用；

在大数据环境下，电力企业要想实现高质量的客户服务，应建立数据分析系统，对相关数据进行全面的分析，从中提取重要信息。通过对大数据技术的优势特点进行阐述，明确电力客户服务要求及现状，分析电力客户服务数据分析系统设计及技术应用，使数据分析系统发挥出更好的作用。

一、电力客户服务系统的特点

（一）服务便捷

现代电力企业的客户服务中心依靠现在的计算机互联网技术，开通了网上营业厅，电力客户可以足不出户，在家直接登录供电企业的网上营业厅，通过网上银行直接缴纳电费，省去了过去还要跑到电力企业办公地点的时间，而且网上的操作十分简单，使得整个服务非常便捷，大大提高了电力企业的工作效率和工作质量。

（二）客户信息清晰

电力企业的客户服务中心利用现代计算机数据库，及其信息分类存储和查询技术可以实现对各个用电客户信息的清晰记录，分类存储，便于对不同规模用电客户的分类存储，为优化电网设计提供数据支持。同时，利用计算机数据库技术实现了用电客户信息的数字化，避免了过去纸质记录的丢失，增加了用电客户信息的安全性[1]。

（三）体现电力企业的人性化服务

通过电力企业客户服务中心的用电客户回访查询系统，和用电客户进行时常交流，收集客户信息，提升客户满意度，体现了电力企业的人性化服务，对提升电力企业在用电客户心中的形象，增加用电客户数量起到很大作用。

二、相关配套措施的建设完善

高效的电力企业客户服务中心，只靠完善的机构和相应的技术支持系统是不行的，还需要其他的一些相关配套措施才行。

（一）专业的人才队伍建设

通过以上对客户服务中心的各机构部门分析，可知完善的客户服务中心有大量的工作人员组成，需要一大批专业的人才队伍，才能实现客户服务中心的高效、高质量运作。因此，组织各种类型的培训、补习班加强工作人员的专业修养；聘请专业人才，专业培训师加强专业的人才队伍建设是必不可少的配套措施之一。

（二）合理的激励机制

对客户服务中心的工作人员进行合理的激励，激发工作人员的工作激情，是提高工作效率和服务质量的有效措施，也就是人们称为的“激情管理”。建立合理的激励机制，可以实施绩效考核，将工作人员的工作业绩和劳动报酬挂钩；也可以设立荣誉奖，提升职位等，公平、公正的激励机制。

（三）完善的部门管理机制

要取得客户服务的高满意度，还需要完善各个职能部门的管理机制，除了做到部门内部的井井有条、配合默契以外，还要做到各部门之间的通力合作、配合默契。通过完善的部门管理机制，协调部门之间的运作，做到部门间的信息共享，部门间的团队建设，就可以很大程度的提升电力企业的工作效率和服务质量。建立电力企业客户服务中心及其技术支持系统，是电力企业应对社会发展的需要，也是社会发展对电力企业的要求。高工作效率、高服务质量的客户服务中心不仅需要完善的机构部门设置、全面的技术系统支持、专业的人才队伍建设、合理的激励机制以及完善的部门管理机制，更重要的是电力企业对自身形象的定位，电力企业要做用电客户的“电力专家”，“电力助手”通过客户服务中心主动的和用电客户进行沟通，帮其解决用电过程中的各种问题，让用电客户体会到电力企业的人性化服务，专家化服务，助手化服务，拉近彼此间的距离，从而提升用电客户的满意度，从而达到客户服务中心的最终目的[2]。

三、信息技术与电力客户服务系统的整合应用中的关键技术

（一）多维度数据分析技术

因为电力系统客户服务管理涉及较多目标对象群体，各个对象有不同的特性，从而形成更加复杂、多元的表格数据。同时，电力营销以及配网方面的数据信息也不断增加，要想高效、便捷、直接地剖析、处理与客服相关的数据、信息，为电力系统供电以及供电决策等提供有效的服务，需要关注多维度数据分析技术，其是提高客户服务效率的有效技术之一。多维数据分析技术体现出超强的人机互动功能，而且数据表达也更加高效、灵活，业务人员能够彻底地突破技术限制，全方位地分析客服数据，而且在联机交互分析过程中，浩瀚的数据信息都能被深入挖掘，借助分析模型工具来深入分析系统内数据，从而形成导向不同的分析模型，不同用户都能借助多层、多维度数据库来访问分析结果。

（二）数据聚合与挖掘技术

决策数据分析主要围绕客户服务管理组织方式的主题展开分析，设计出一个多维度数据模型，该模型主要建立在电力客户服务业务信息与客户服务分析指标这两大维度指标基础上，数据统计值包括累计值、增量值、平均值、最大值、最小值与标准差值，参照各个类别空间数据的特征，对应与客户服务相关的点状业务数据、线性业务数据、环形业务数据，并对数据加以处理。处理方式通常包括概率抽样、相关性分析等，而且在分析统计数据基础上，达到客服数据挖掘的建模，也能进行矩阵计算。基于大数据系统，预测数据模型的创建则相对复杂，关键是数据筹备环节，应密切地结合业务规则与挖掘模型，对电力客服数据加以优化，并形成模型，最终形成低维度精简数据集合。整个系统可以形成线性回归模型，而且也能创建并分析线性模型。

决策数据分析可以借助大数据系统开展定量分析与统计分析，整个过程中，算法在BI分析中居于核心地位，最常见的BI算法包括时间序列算法、线性回归算法、因子分析算法、聚类分析算法等，此系统主要能进行分类回归树算法，而且也能封装此算法，这一算法一般用在无隐含假设的基础上，预测变量和因变量之间的线性关联性。

四、系统整合应用的实际效果

依托于供电企业数据服务平台，围绕客户这一核心来创建数据化管理模型，同时创建营销系统算法模型库，通过系统的应用分析功能来剖析电力营销中不同类型数据的关联性，从而为电力服务模式的调节、完善来提供参考依据，达到对电力数据的深入分析，以此来提高供电企业的供电服务水平。同时，供电企业也对客户系统、营销系统等的数据实施了统一化整合、归纳，从其中获取数据指标，而且设下了示警阀值，开展各项检查，从而达到对营销过程的全方位管控，确保识别内部问题，而且及时加以处理，以此来优化、调整、完善服务方式，提高供电服务水平[3]。此外，供电企业还应用服务数据分析系统来得到一切与客户用电有关的数据、信息，通过分析这些数据就能掌握不同客户群体的结构与类型，从中能够挖掘到更加有意义的数据。可以通过参照这些信息来积极地优化、完善营销业务、服务业务，从而确保企业更好地完善供电客服体系。

结束语：

综上所述，供电企业应将电力客户服务作为重要内容，在大数据环境下，重视对数据的挖掘及分析，建立相应的数据分析系统，优化其功能，使数据分析的效果加强。应将数据体系架构设计落实，运用多维数据分析技术、数据聚合与数据挖掘技术来实现数据分析系统的应用，提升数据利用效率。

参考文献：

[1]高禁.关于电子信息技术在电力自动化系统中运用的必要性及途径探讨[J].软件,2022,43(5):3.

[2]张庶,李华静,朱晓琛,等.一种电力信息技术服务系统:,CN111241253A[P].2020.

[3]黄建剑.浅谈电子信息技术在电力自动化系统中的应用[J].电脑知识与技术:学术版,2021.