基于客户需求的供电公司运营分析工作机制

摘 要：建设运营监测（控）中心是实现供电公司科学发展的需要，基于用电客户需求的运营分析工作机制是对常规运营分析工作机制的一种必要补充。从供电公司运监现状出发，深度挖掘公司与客户之间相互影响的关联因素，借助客户视角反观公司运营中存在的问题，并提出相应的改进和优化措施，实现运营效率和效益的持续提升。

关键词：客户需求；供电公司；运营分析

中图分类号：F27

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）20008302

1 引言

作为国家电网公司“三集五大”体系建设的重要内容，按照公司党组统一部署，2013年底公司总部、省（市）和地市供电公司三级运营监测（控）体系初步建成，取得了国网公司运监中心建设从战略构想到落地实现的重大突破。建设运监中心旨在实现对电网运营关键指标、核心业务和重要资源的在线监测与分析，及时发现并协调处理异动问题、跟踪落实情况，提高公司整体运营效率和效益。通过一段时间运转实施取得了良好的效果，电网运营监控能力得到大幅增强。总部、省（市）、地市三级运监中心在功能定位上各有侧重，业务管理纵向贯通，分级管理，分层负责。由于许多具体运监工作落实在地市供电公司，同时运监问题也直接反映在基层，因此地市供电公司是三级运监体系的基石。

在供电公司逐步由垄断型企业向服务型企业转变的大背景下，考虑如今客户服务工作对供电公司的重要性，如何将客户服务有机融入到日常运营分析工作中去，建立基于客户需求的运营分析工作机制成为摆在各级供电公司面前的突出问题。近年来电力系统内部对于运营分析工作的研究日益增多且成果颇多，但对基于客户需求的运营分析工作机制则研究较少。王西超从电网安全的角度出发，对运监体系中存在的问题进行剖析，并有针对性提出了自己的建议。林海从建设内涵、主要做法、工作机制建设及成效四方面分析了电网运营监控体系的建设与实践。陈超等强调了数据挖掘在运监工作中的重要性，利用数据集成、存储等多种关键技术实现了面向典型业务场景的模式创新及应用提升。

2 现状及存在的问题

供电公司常规运营分析工作的开展是以运监工作台中的运营数据为基础进行分析，受内部数据属性范畴的局限，仅通过常规的“自省式”数据监控手段，不能全面、客观反映由客户因素导致公司运营状况的动态变化和运营问题的实质根源。通过建立基于客户需求的运营分析工作机制，以公司与客户之间相互影响的关联因素为主线，实现原有分析工作视角和思路的转变和扩展，在电网公司系统内部创建一种全新的运营分析模式。这不但便于及时发现公司经营中的各种风险隐患，查找从企业内部数据分析无法发现的问题，而且同时还能够进一步提升客户群体的满意度，进而达到提升公司运营效率和效益的目的。

3 运营分析工作机制构建

构建基于客户需求的供电公司运营分析工作机制，就是从突破常规运营分析工作机制的局限性，提升公司运营效率效益和风险防范能力出发，深度挖掘公司与客户之间相互影响的关联因素，借助客户视角反观公司运营中存在的问题，构建具有公司特色的运营分析模型。下面从理论依据和实施方法两个方面进行探讨。

3.1 理论依据

构建基于客户需求的运营分析工作机制离不开对用电客户需求的深入了解，而这又将落脚点转回到供电公司提供的客户服务水平上。由于供电服务质量能够直接影响到供电企业的生存，因此通过开展供电客户满意度测评工作，可以帮助供电公司发现供电服务中存在的问题并及时更正，同时进一步了解客户的实际需求以提高供电服务质量。

3.1.1 客户满意度测评理论

客户满意，简单说是客户对产品或服务的实际感知与期望对比后的心理状态。从供电企业角度来说，每个电力客户在购买电力产品时都带有一定的期望，使用产品时也会产生对产品和服务的感知，这种期望除了对电力产品本身的品质（电压的稳定性和可靠性等）有要求外，还有其附加的电力服务需求。若客户的期望与实际感知相符，客户就会感到满意，相反则会不满意。客户满意度的测量需要通过客户满意度指数来实现。所谓客户满意度指数，是对产品（包括服务）的客户满意程度的一种度量。

在分析和总结国内外已存在的几种满意度测评模型基础上，依据国家电网公司关于供电服务品质评价的有关规定，一般认为我国供电企业客户满意度指数模型中应包含七种变量，分别是企业形象、客户期望、感知质量（分为供电质量和服务质量）、感知价值、客户满意度、客户抱怨、客户忠诚度。因为上述要素均为潜变量，不可直接测量，通常采用结构方程模型研究各变量之间的相关关系及影响程度。由于模型假设条件和采用的客户满意度测评方法不同，因此不同学者可能会得到多种客户满意度指数模型。这些模型本身没有对错，只有拟合程度优劣的差别，以此判断哪种模型更符合实际情况。图1为一个具有代表性且经过验证的供电公司客户满意度指数模型。

图1 经验证后的客户满意度指数模型

3.1.2 数据挖掘算法

21世纪是大数据的时代，谁能牢牢把握数据，将数据真正“为我所用”，谁就掌握了发展的先机。如今掌握并利用现有数据的最主要方法就是数据挖掘技术。数据挖掘的过程就是从大量数据中发掘未知和隐含信息，提取有价值信息以做出商业决策的过程。数据挖掘技术包含有很多算法，常用的方法有聚类、决策树、关联规则等等。每种算法都有自身的功能和优势，具体使用哪种方法要根据具体情况进行选择。构建基于客户需求的运营分析工作机制需要挖掘供电公司与客户之间相互影响的关联因素，因此采用关联规则算法较为适宜。

关联规则一直是数据挖掘领域研究的重要课题，它的目标是寻找出数据库中不同项集之间存在的各种关系和关联。该算法经典实例是购物篮分析，通过研究超市的销售记录以发现顾客的购买行为模式和消费倾向。该算法同样可运用于寻找供电公司与用电客户之间相互影响的关联因素，掌握用电客户行为的变化趋势以分析其中存在的内在规律，从而为改进现行运营工作机制提出相应意见措施。

3.2 实施方法

在充分考虑用电客户的差异化需求基础上，结合供电公司运营工作实际情况，考虑从以下四个方面构建基于客户需求的运营分析工作机制。

3.2.1 科学设计调查问卷

为广泛获取客户原始的需求信息，供电公司可通过电话访谈、现场交流等方式开展问卷调查，具体实施可由供电公司出资委托第三方机构进行。设计调查问卷时，应首先明确设计该问卷的目的，即根据客户满意度测评结果找出公司自身存在的问题并及时改进，同时尽可能挖掘出更多的客户需求信息。此外还要充分考虑不同用电客户的具体属性及主要特点，通过收集整理供电公司现有客户资料，依据用户属性和行业类别等标准将用电客户划分为大工业、一般工商业和居民三类典型客户群体。根据统计学相关理论，本次调查采用随机抽样的方式，取普遍适用的95%作为置信度。对于某些特定群体（比如大工业用户），总客户数极少，则应全部调查，以保证该部分客户具有完全的代表性。

为实现设计问卷的目标，设计的调查问卷应包含客户满意度测评及需求信息调查两部分内容。其中需求信息调查是根据用电客户的潜在需求设置相应问题，客户满意度测评则需针对三类客户群体分别设计相应的问题，兼顾每类客户共性的关注点和个性化的需求点。测评主要内容包括企业形象、客户期望等七个变量，具体的测评指标转化为调查问卷上的实际问题，问卷采用5级李克特量表进行客户态度的测量，最后经过可信度和有效度检验形成正式调查问卷。

3.2.2 搭建客户需求数据库

根据调查问卷获得的客户满意度测评结果与需求信息，结合供电公司掌握的客户基本信息，结合上述数据可建立起包含客户基本信息、客户满意度以及客户用电需求的客户需求数据库。客户基本信息数据库包含了客户的基本信息以及客户当前用电的基本信息；客户满意度数据库记录了客户对公司当前各项供电业务的满意程度；客户用电需求数据库包括了客户对公司供电服务的期望、提出的建议以及特殊用电业务的需求（比如分布式发电、备用电源等需求）。客户需求数据库的逻辑结构如图2所示。

图2 客户需求数据库逻辑结构图

3.2.3 构建运营分析模型

在建立起客户需求数据库的基础上，需要从供电公司内部指标和用户需求数据两个角度构建科学实用的运营数据模型，深入分析获得的客户数据，进而发现

相关规律、指导公司的行为。供电公司应以深入应用Excel、Tableau和SPSS等分析工具为抓手，结合关联规则相关数据挖掘算法，利用结构方程模型进行客户满意度研究，找出公司运营指标与客户需求数据之间相互影响的关联因素，比如供电可靠性及电压稳定性会对客户满意度产生直接的影响等。构建基于客户需求的运营分析模型，形成有价值的分析成果，从而找出由客户因素导致公司运营状况的发展趋势和运营问题的实质根源。

3.2.4 运营分析模型应用

通过收集不同客户群体反馈的问卷信息，运用构建的基于客户需求的运营分析模型，分析未满足的客户需求或薄弱环节，针对供电服务中存在的具体问题研究相应的对策和措施。具体应用分析如下：利用关联规则等数据挖掘算法找出供电公司内部运营指标与外部客户需求数据之间相互影响的关联因素，针对具体存在的问题提出相应的改进和优化措施；运用结构方程分析已构建的客户满意度指数模型，根据路径系数研究各变量对客户满意度的影响程度，以此作为供电公司进行供电服务质量改进的重要依据。例如通过调查问卷的方式获取近一年供电故障停电的时间及次数，了解不同客户群体对供电可靠性的直观感受和差异化需求，同时与供电公司内部运监指标相结合，发现其中存在的隐性问题并及时修正，从而进一步提升客户群体的满意度，进而达到提升供电公司运营效率和效益的目的。

4 结语

基于客户需求的供电公司运营分析工作机制，是一种全新的运营分析模式，它以客观分析客户行为作为指导公司行为的重要参考依据，实现了供电公司客户服务水平的持续提升。由于本研究仍停留在理论层面尚未实现，未来还需对运营分析工作机制的实施条件和方法作进一步探讨，通过实践总结经验，持续优化。

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