简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。
简介:摘要传统的电力客户分类偏重于客户的社会价值,忽视了其经济价值,不利于客户满意度和供电企业社会及经济效益的提升。本文提出基于客户价值的电力客户分类方法,将客户用电贡献、客户用电规范性、客户合作等三个维度作为分类标准,以此全面衡量客户价值。针对现有电力客户服务中的不足,借鉴顾客服务感知质量理论,从可靠性、响应性、保证性、移情性和有形性等五个方面构建了电力客户服务策略组合,并提出了针对不同级别客户的差异化服务策略。
简介:摘要当前企业所提供的“3+3”客户经理服务模式是指包含三类经理以及三类客户群体的服务模式,其中包含的三类经理从高至低分别为会员客户经理、社区客户经理以及片区客户经理;而三类客户群体从高至低分别为大客户、城区客户以及乡镇客户。受企业客户数量不断增加的影响,企业内部所面临的问题也越来越多,使得企业三类客户经理分工更为明确,其表现为会员客户经理主要为会员提供专享服务;社区客户经理主要是为城市客户提供用电咨询、常规故障处理、疑难问题解决等服务;而片区客户经理则主要是解决乡镇等片区用户的问题。因此,本文将从“3+3”客户经理服务的优势所在出发,重点阐述提升特色服务“3+3”质量的有效对策,为国家供电企业的发展提供价值参考。
简介:摘要: 大数据技术作为一种高科技、先进性的技术已 在各行业中广泛应用,通过对大数据技术优势的了解,分析目前电力企业在电力客户电费风险预测和管理方面存在的问题,阐述了大数据技术在电费风险预测和管理中的应用策略,降低电力企业在电费回收方面的欠费风险,提高电力企业的运营管理能力。