摘要:为提升电力渠道运营服务水平，提出新的基于大数据分析的电力渠道运营服务质量评估方法。实验数据表明，所提方法有效评估了不同营销渠道服务质量，为提升服务水平奠定数据基础。
关键词:大数据分析；电力渠道；服务质量评估；变量函数关系
1引言
市场化与效率改革不断深入，电力企业属性从曾经电力生产与应用的管理模式，转变成如今的经营模式与服务客户模式。公共服务类企业的突破口为产品服务质量，其核心是营销质量，所以，为顺应革新方向、提升服务质量与企业竞争力，应重点关注电力营销渠道的运营服务质量，通过适应日益变化的市场需求，增加客户满意度。文献[1]根据电力企业概念、种类与服务含义，建立新电改供电服务质量评价体系，分别采用BPNN(BackPr-opagationNeuralNetwork，误差反向传播神经网络)与TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimila-ritytoanIdealSolution，逼近理想解排序法)，完成下层评价系统的自适应评价与服务质量综合评价；文献[2]将熵权法与物元可拓模型加入服务质量综合评价中后，依据实际供电服务情况与满意度调研结果，构建一级指标为供电质量、故障报修、投诉举报等参数的服务质量综合评价指标体系，通过熵权优化方法进行指标赋权，利用物元分析法处理评价模型的模糊性。电力营销渠道作为电力系统的重要环节，只有结合符合时代发展需求的电力大数据[3]，才能更好地保证电力良好持续运转。大数据分析有助于变革电力营销服务方式，通过创建详细的客户档案，进行实时更新监督，还能加强电力信息的重点项目收集与停送电规范管理，与此同时，对提升电力营销深度起着一定的重要性，因此，以电力大数据为信息基础，提出一种电力渠道运营服务质量评估方法。通过判定矩阵各指标的一致性检验，反映指标数据的可靠性，利用R语言软件处理数据文件，细化服务质量评估数据，清洗阶段则最大化提升大数据精准度与有效性，确保数据质量，最后通过标准化处理降低评估复杂度。
2服务质量评估指标建立与赋权
2.1评估指标设定
服务质量就是电力营销渠道在售电运营过程里的客户体验感，所以，选取每笔业务完成时长均值、售电成功率、客户满意度、地区覆盖度以及通知服务五项指标，作为服务质量的评估指标，各指标具体信息如表1所示。
2.2评估指标权值的赋予
构建评估指标为aij的服务质量判定矩阵A，如下所示量化处理客户对各评估指标的主观性判定，整理出表2中各指标之间的相对重要程度。矩阵介数等同于服务质量评估指标个数，故该矩阵的平均随机一致性指标RI=1.12，因此，反映数据可靠性的一致性指标CR计算公式如下所示：若数值比0.1小，则判定矩阵符合一致性检验，若取值是1或者2，平均随机一致性指标默认是0，则具有完全一致性，若不满足一致性，需要对其进行修正。
3电力渠道大数据预处理
电力营销渠道大数据的分析过程主要分为读取、清洗、字段提取以及数据标准化阶段。(1)大数据读取：由于一般的IBM(InternationalBu-sinessMachinesCorporation，国际商业机器公司)SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions，统计产品与服务解决方案)等数据处理工具无法读取、分析电力营销大数据，所以，采用集成开发环境且适用于oracle数据库的PL/SQLdeveloper软件，读取DMP格式的数据文件，经过清洗、架构等处理阶段，获取CSV格式的大数据文件；再利用集成数据计算、处理和可视化图像展示多项功能的R语言[6]软件，进一步处理得到的CSV数据文件，使营销渠道的服务质量评估数据更加细化。(2)大数据清洗：作为大数据分析的基础部分，清洗阶段常用于处理缺失、异常以及重复数据，以提升大数据的精准度与有效性，确保数据质量，电力营销的最终数据源即为清洗后的大数据。(3)大数据字段提取：大数据平台与营销渠道虽互相独立，但信息之间仍存在着一定的关联性。电力营销渠道的数据共包含交易时间、地点、金额以及运营属性等33个字段，为了保证信息安全，简化并提取营销数据字段，挑选出与服务质量相关的数据库，电力渠道运营数据格式与字段形式见表3。表3中，若售电金额为0，则该工单指标属于测试数据，没有实际意义；大数据库内的售电方式可分为线下、线上两种，具体分类如表4所示(4)数据标准化：z-score数据标准化方法可用于极值未知情况，故根据指标与评估结果关系，实现标准化。如果服务渠道有M个，对应的指标数量为N个，则所有电力渠道的第n个指标数值所组成的矢量表达式如下所示:
4电力渠道运营服务质量评估方法
经过预处理的电力大数据，可以直接用于评估电力营销渠道的运营服务质量，降低评估复杂度。根据服务质量评估指标权值与多源电力渠道大数据分析，设定辅助变量为客户满意度，其余四个指标为常量，分数越高，服务质量越高[8]。依据各变量之间的因果关系，架构图1的服务质量树形图。因为客户满意度会被电力渠道整体的综合运营评价得分影响，所以，也要考虑到与服务质量并列的其他几个环节变量之间的函数关系，例如服务能力[9]、经济效益以及发展潜力等。
5实例分析
5.1实验数据
从某市电力数据统计系统、95598客服系统、电力营销系统以及渠道管理系统中，抽取连续三年的每笔业务完成时长均值、售电成功率、客户满意度、地区覆盖率以及通知服务等相关大数据信息，经过采集电力领域专家与客户的反馈信息，以及某市电力公司的营销运营数据，得到下列服务质量评估指标权值表。
5.2不同营销渠道运营服务质量评估比较
根据柜台、银行、第三方划分营销渠道数据，评估各渠道运营服务质量，结果如图2所示.通过图2中的曲线走势能够发现，2019年的柜台与银行渠道评分比2017年有明显的下降趋势，降幅约为11%与18%，而第三方渠道评分则大幅度上升。根据大数据分析可知，随着第三方营销渠道的普及与发展，柜台与银行渠道近几年的售电成功率、地区覆盖率以及客户数量均在缩减，除此之外，经济效益、发展潜力以及服务能力也受到了第三方渠道的促进推动，因此，电力渠道整体的综合评分再次提升了客户的满意度。以银行渠道为例分析服务质量评分情况，三年中每个月的评分结果如表6所示。从表6中数据可以看出，每年评分极值有一定几率发生在相同或相近的月份，由于过年期间售电成功率大幅度增加，故1到3月份出现评分最高值的可能性最大。为了使每年的变化趋势更加清晰明了，将表中数据转换为下列曲线图，如图3所示。根据图中曲线走势能够看出，银行渠道评分受第三方渠道影响，每年评分的变化趋势大致相同，呈现逐月递减趋势，每年下半年的服务质量评分都因使用银行渠道的客户更加稳定，而逐渐趋于平稳，因此，想要提升该渠道评分，应着重扩增客户群体数量。
6结束语
移动互联网不断发展推动了电力营销服务系统的优化与完善进程，为强化与客户的沟通交流，令电力企业发展更趋于现代化、信息化、合理化，通过分析电力大数据，设计一种电力渠道运营服务质量评估方法。但因能力有限，仍存在以下几个不足之处：大数据源过多，增加了指标采集与统计分析难度，应构建统一数据平台，优化各系统间数据交互接口，统一推送电力业务数据，高效分析指标数据；因为大数据的部分字段涉及隐私安全问题，用于分析字段相对较少，应通过架构多维多字段大数据库，更全面地分析运营情况，制定更好的营销策略。该方法为今后各电力企业营销服务质量评价工作，提供了一种相对客观且全面的评估手段。
参考文献:
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作者：陈琳 林磊 罗建国 徐惠 单位：深圳供电局有限公司
