灾害天气下电力客户服务优化处理方法与流程

本发明涉及电力服务，特别是涉及一种灾害天气下电力客户服务优化处理方法。

背景技术：

1、电力供应关系每家每户，随着社会的发展，人们的生活越来越受离不开电力，所以电力公司的电力供应对每家每户来说，至关重要。

2、在极端灾害天气，如台风等天气，电力供应可能会由于极端天气影响，造成中断，从而影响人们的生活，在极端天气下，当电力中断后，人们通常会通过各种渠道向电力公司客服反馈，如拨打客服电话反馈线路中断区域、位置等情况，在极端天气里，用户或客户的来电数量极其巨大，而且不同地区或区域的客户的需求各不同、紧急度不同，对于电力客服中心来讲，处理这样的海量的来电信息，并根据客户的需求不同做到分类及时回馈，为不同用户及时提供对应的服务，解决用户的需求，以满足用户的需要，是非常困难的。

3、因此，针对极端天气下的电力来电的用户服务，开发一种有效的处理技术，以根据不同客户的需求进行不同的针对性的资源配置，提供不同服务，以匹配满足不同的客户的不同需要，实现针对不同客户的差异化、及时性的服务，对于解决上述的服务需求与客服的矛盾，具有重要的意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是为克服现有技术的不足和缺陷，而提供一种灾害天气下电力客户服务优化处理方法。

2、本发明通过以下技术方案实现：

3、一种灾害天气下电力客户服务优化处理方法，根据差异化服务响应模型实现，所述差异化服务响应模型执行以下步骤：

4、根据灾害天气下的客户来电信息，通过客群分级模型进行客群分级，基于预设的客群分级服务策略匹配对应的客群分级服务；

5、根据灾害天气下的来电特征，确定极端天气来电规律特征图谱，根据极端天气来电规律特征图谱预判来电峰值，根据坐席资源调配策略动态调配坐席资源；

6、根据灾害天气下的客户来电诉求文本信息进行诉求分类以及诉求分析，并进行诉求差异分析，识别高频诉求，基于高频诉求服务策略匹配差异服务。

7、作为优选，所述客群分级服务策略包括，针对不同的客群，匹配不同的服务资源配置标准、坐席响应优先级、主动服务触达策略。

8、作为优选，所述客群分级模型以客户所在区域台风受灾严重程度、客户历史极端天气来电频次、来电诉求紧急程度、客户星级等级、历史服务满意度评分、重复来电投诉概率作为输入变量，通过层次分析法对不同输入变量权重赋值，量化不同输入变量对客服服务压力、服务需求紧急度的影响权重；通过k-means无监督聚类算法对全量客户来电样本迭代聚类，结合业务场景校准聚类中心，最终输出客群划分结果。

9、作为优选，所述灾害天气的来电特征包括来电时序分布、来电峰值波动、来电时段。

10、作为优选，所述极端天气来电规律特征图谱的确定，包括：

11、基于历史台风极端天气来电时序数据、常态化同期来电基线数据，通过arima时间序列算法拟合来电量日内分时变化、灾害周期内逐日变化波动曲线，挖掘台风登陆前夕、台风影响高峰期、灾后恢复初期、灾后平稳期四个阶段的来电潮汐波动规律，识别每日来电高峰时段、峰值来电量级、来电回落周期；通过核密度估计算法统计不同时段来电密度分布，对比极端天气与常态化时段来电规律差异、不同台风影响等级下和来电波动差异，形成标准化极端天气来电规律特征图谱。

12、作为优选，所述诉求分类包括故障报修、咨询查询、投诉建议、业务办理、求助保障。

13、作为优选，所述诉求分析包括统计不同时段、不同客群、不同受灾区域的各类不同诉求占比、诉求发生频次、重复诉求概率。

14、作为优选，所述进行诉求差异分析，包括：通过统计学差异显著性检验算法，量化比对台风期间与常态化时段、灾后恢复期与台风高峰期、不同客群之间的诉求结构差异、诉求集中度差异、服务需求差异。

15、作为优选，将服务策略作为自变量、服务成效作为因变量，构建服务成效评估模型；利用服务成效评估模型，基于回归分析算法，分析不同服务策略与服务成效之间的关联度及影响系数，精准定位最适配极端天气场景的服务策略，持续优化差异化服务响应模型，形成数据分析、策略落地、效果评估、模型迭代的闭环优化机制。

16、作为优选，所述服务策略包括客群分级服务策略、坐席资源调配策略、高频诉求服务策略，所述服务成效包括来电接通率、工单办结时效、重复来电率、客户满意度评分、投诉率。

17、本发明的灾害天气下电力客户服务优化处理方法，根据差异化服务响应模型实现，对进行客群划分、极端天气来电规律特征图谱分析以及用户诉求差异分析，分别基于预设服务策略匹配不同的服务，实现了在灾害天气下对用户提供差异化服务，满足了用户的需要。

1.灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，根据差异化服务响应模型实现，所述差异化服务响应模型执行以下步骤：

2.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述客群分级服务策略包括，针对不同的客群，匹配不同的服务资源配置标准、坐席响应优先级、主动服务触达策略。

3.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述客群分级模型以客户所在区域台风受灾严重程度、客户历史极端天气来电频次、来电诉求紧急程度、客户星级等级、历史服务满意度评分、重复来电投诉概率作为输入变量，通过层次分析法对不同输入变量权重赋值，量化不同输入变量对客服服务压力、服务需求紧急度的影响权重；通过k-means无监督聚类算法对全量客户来电样本迭代聚类，结合业务场景校准聚类中心，最终输出客群划分结果。

4.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述灾害天气的来电特征包括来电时序分布、来电峰值波动、来电时段。

5.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述极端天气来电规律特征图谱的确定，包括：

6.根据权利要求 1所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述诉求分类包括故障报修、咨询查询、投诉建议、业务办理、求助保障。

7.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述诉求分析包括统计不同时段、不同客群、不同受灾区域的各类不同诉求占比、诉求发生频次、重复诉求概率。

8.根据权利要求 1 所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述进行诉求差异分析，包括：通过统计学差异显著性检验算法，量化比对台风期间与常态化时段、灾后恢复期与台风高峰期、不同客群之间的诉求结构差异、诉求集中度差异、服务需求差异。

9.根据权利要求 1-8任一项所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，将服务策略作为自变量、服务成效作为因变量，构建服务成效评估模型；利用服务成效评估模型，基于回归分析算法，分析不同服务策略与服务成效之间的关联度及影响系数，精准定位最适配极端天气场景的服务策略，持续优化差异化服务响应模型，形成数据分析、策略落地、效果评估、模型迭代的闭环优化机制。

10.根据权利要求 9所述灾害天气下电力客户服务优化处理方法，其特征在于，所述服务策略包括客群分级服务策略、坐席资源调配策略、高频诉求服务策略，所述服务成效包括来电接通率、工单办结时效、重复来电率、客户满意度评分、投诉率。