一种电力客户标签构建方法与流程

本发明涉及一种标签构建方法，尤其涉及一种电力客户标签构建方法。

背景技术：

随着近十多年来对客户服务的持续关注与改进，电网企业的客户服务水平和营销能力已经有了显著提升，但与整个社会群体维权意识提升、以及其他行业的服务体验改善相比，电网行业面对客户的管理能力仍处在落后水平。对各用户的管理基本一致，无针对性，资源得不到有效充分地利用，无法应对不同的需求，服务水平得不到提高。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种电力客户标签构建方法，以为区分客户的目的。为此，本发明采取以下技术方案。

一种电力客户标签构建方法，其特征在于包括以下步骤：

1）获取客户数据，包括客户基础数据、业务工单信息、电费记录信息、渠道接触记录、用电采集信息及外部数据；

2）建立标签库：

建立客户属性库：根据获取的客户数据，识别客户特征，建立客户属性库，客户属性库存储的数据包括：基础信息、用电行为、触点记录、费用记录；

建立客户标签库：基于客户属性库数据，提炼客户标签，建立客户标签库，客户标签库存储的数据包括客户价值、行为偏好、业务特征、情感特征；

标签管理：以客户标签库为基础，提供标签查询、分析、评估、推送服务；

3）标签的展示应用：根据建立标签库的对客户标签进行展示，展示的内容包括分析报表、推送包、客户群画像、客户画像中的一种或多种，并向原业务系统提供标签应用。

本技术方案是加深对客户的认识，提高营销工作能力和客户服务水平的有效手段。将营销数据、客户服务数据、配网数据、气象信息、社交网络等多角度多层次的数据进行有机整合，开展大数据分析挖掘，以“标签”的形式，构建多层次、多视角、立体化的客户全景画像，实现对电力客户特征的全面刻画，从而使业务人员能够快速获取客户基本信息、用电偏好、信用风险、行为特性等精细特征，提高客户服务的精细化、差异化程度，提高营销方案设计的针对性和有效性。

作为对上述技术方案的进一步完善和补充，本发明还包括以下附加技术特征。

在步骤1）中以多种方式采集客户数据，采集客户数据的方式包括数据补录、数据链接配置、ETL方式，通过数据补录的方式获取客户基础数据和业务工单信息，以数据链接配置的方式获取电费记录数据和渠道接触记录，以ETL的方式获取用电采集信息和外部数据。

在步骤2）中，客户属性库的基础信息属性包括行业、年龄、性别、学历、城镇/乡村；用电行为属性包括负荷、复电、停电记录；触点记录属性包括网厅、短厅、微信、95598、营业厅；费用记录属性包括缴费、帐户信息、欠费、电费通知单。

在步骤2）中，客户标签库的客户价值属性包括大客户、重要客户、高价值客户；行为偏好属性包括季节性外出、微信达人、电动车车主；业务特征属性包括常逾期缴费、负荷、容量、高压非居；情感特征属性包括投诉型、电话反感、进度催促型、敏感。

在步骤1）获取客户数据时，对源数据的目录、基础信息、源数据记录进行管理和存储，源数据按来源包括：

手工补录数据：数据经过录入模块录入，配置相关的数据结构信息，存储在存储模块中；

非敏感数据：数据直接在源数据配置管理模块进行数据结构信息的配置，存储在存储模块中；

敏感数据：只记录其数据链接方式和数据结构信息，不保存原始数据。

在步骤2）中对标签的分类、基础信息、明细信息进行管理配置，标签按明细来源分为：

规则定义：通过写SQL语句的方式对标签的规则进行定义，并将相应的标签明细过滤出来。

模型结果导入：对于数据挖掘模型得到的标签，通过后台接口的方式将模型得到的结果传输，作为标签明细数据；

标签回写：由其它业务系统中传输过来的标签数据，通过数据接口的方式，回写标签数据；

手工导入：人工定义的标签，通过文本数据导入的方式，对标签明细进行填充。

在步骤3）中，标签的展示应用，分为：

数据展现：通过标签和源数据结合，将标签关联的数据明细信息、统计信息通过配置直接展现；

分析报表：针对特定的业务场景，进行定制开发，对标签的结果以分析报告的形式进行展现；

数据导出：通过前端操作，对标签的结果数据以文本的方式进行导出；

系统接口：通过定义化接口的开发，实现和其它系统的数据交互，将标签数据传输到其它系统。

有益效果：（1）准确识别客户特征，提升客户服务的差异化、精准度。立足客户细分，创建客户标签，建立全面、细腻的客户画像，提高各级工作人员对客户个体和群类特性的精准感知能力，定位工作方向和重点，是提升客户体验的关键。

（2）深入洞察客户需求，提高营销策划的针对性和有效性。通过建立客户标签体系，积极研究理解用电客户特征，实现对客户需求的深入洞察，将有力辅助电力营销方案的策划和执行。

（3）有效共享内部数据，落实全流程客户满意度管理。以客户为原点，通过标签体系有效整合内外信息资源，克服目前渠道数据不共享、业务系统隔离、信息沟通不充分等弊端，实现从人员到业务、从流程到渠道、从规划到执行等各项工作的有机整合，落实全流程客户满意度管理。

附图说明

图1是本发明流程图。

图2是本发明系统架构图。

图3是本发明逻辑架构图。

图4是本发明总体体系架构图。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

本发明具体步骤包括：

1）获取客户数据，包括客户基础数据、业务工单信息、电费记录信息、渠道接触记录、用电采集信息及外部数据；

2）建立标签库：

建立客户属性库：根据获取的客户数据，识别客户特征，建立客户属性库，客户属性库存储的数据包括：基础信息、用电行为、触点记录、费用记录；

建立客户标签库：基于客户属性库数据，提炼客户标签，建立客户标签库，客户标签库存储的数据包括客户价值、行为偏好、业务特征、情感特征；

标签管理：以客户标签库为基础，提供标签查询、分析、评估、推送服务；

3）标签的展示应用：根据建立标签库的对客户标签进行展示，展示的内容包括分析报表、推送包、客户群画像、客户画像中的一种或多种，并向原业务系统提供标签应用。

如图1所示，在建立客户标签库时，客户标签库遵循“MECE”（相互独立，完全穷尽，Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）的设计原则，按照“发现特征、提炼标签、构建目录”的步骤，通过迭代方式逐步实现：

A)归纳总结、分析挖掘数据记录，发现客户业务办理行为、渠道偏好等业务特征。

B）提炼业务特征，或组合多个业务特征，以简洁精确的方式表达出来，形成客户标签。

C）从行业特点、业务流程、专业领域理念等多个维度组织、管理标签，构建客户标签目录。

以系统现有的数据为基础，结合其他渠道的数据，从原始数据及业务经验中梳理出一批客户标签，利用数据分析挖掘方法构建更多、更完善的标签，形成客户标签库雏形。

电力客户标签的构建，基于电力系统的营销系统、客服系统等原业务系统数据，通过大数据分析挖掘等方法，识别客户特征，提炼客户标签，构建客户标签库，向原业务系统提供标签应用。其系统设计架构如图2所示:

数据汇总层：以数据补录、数据链接配置、ETL等方式，采集客户基础数据、业务工单信息、电费记录数据、渠道接触记录、用电采集信息和外部数据，为标签库提供基础数据来源。

标签库层：包含标签管理、客户属性及客户标签三个子层。标签管理子层以标签元数据为基础，提供标签查询、分析、评估、推送服务；客户属性子层组织、存储、管理客户基础信息、用电行为、接触记录、业务办理等数据；客户标签子层组织、存储、管理客户标签。客户属性与客户标签形成完整的客户全景视图，全方位、多层次、立体化地描述客户，为标签应用提供基础。

标签应用层：包括信息输出层及系统应用层。信息输出层提供分析报表、推送包、客户群画像、客户画像等输出展现功能；系统应用层实现信息输出层的内容在各业务系统的应用。

电力客户标签构建从逻辑上分为源数据、源数据管理、标签管理、标签应用四层，具体逻辑架构如图3所示：

源数据层主要是指本项目中要用到的业务系统、数据仓库、文本数据中的数据。

源数据管理层是对源数据的目录、基础信息、源数据记录进行管理和存储，源数据按来源分为三类。

手工补录数据：数据经过录入模块录入，配置相关的数据结构信息，存储在存储模块中。

非敏感数据：数据直接在源数据配置管理模块进行数据结构信息的配置，存储在存储模块中。

敏感数据：只记录其数据链接方式和数据结构信息，不保存原始数据。

标签管理层是对标签的分类、基础信息、明细信息进行管理配置，标签按明细来源分为四类。

规则定义：通过写SQL语句的方式对标签的规则进行定义，并将相应的标签明细过滤出来。

模型结果导入：对于数据挖掘模型得到的标签，主要通过后台接口的方式将模型得到的结果传输，作为标签明细数据。

标签回写：在其它业务系统中传输过来的标签数据，主要通过数据接口的方式，回写标签数据。

手工导入：人工定义的标签，主要通过文本数据导入的方式，对标签明细进行填充。

标签应用层是标签在实际场景中的应用，分为四类。

数据展现：通过标签和源数据结合，将标签关联的数据明细信息、统计信息通过配置直接展现。

分析报表：针对特定的业务场景，进行定制开发，对标签的结果以分析报告的形式进行展现。

数据导出：通过前端操作，对标签的结果数据以文本的方式进行导出。

系统接口：通过定义化接口的开发，实现和其它系统的数据交互，将标签数据传输到其它系统。

技术架构设计遵循了软件开发的数据层、业务逻辑层、展现层的3层体系架构。以J2EE技术为基础，构建相应的业务应用，充分重复利用软件功能，满足业务需求。总体体系架构如图4所示：

数据层主要将三种来源的数据进行处理并存储到数据库。对手工补录的数据支持对多种文本格式的数据进行加载和解析；对非敏感数据，经过ETL后，直接存储在数据库中；对敏感数据，只存储其链接配置信息，不存储数据实体。

业务逻辑层提供公用服务及业务逻辑处理，包括业务层和持久层，采用基于Web Service的SOA技术，适应今后的灵活性和扩展性要求。数据接口提供FTP的方式，对数据进行传输，满足多种数据传输要求。后台产生服务调用日志、访问日志、操作日志、运行日志，全方位地记录各种过程信息。

展现层的主要任务是接收客户端访问申请、显示用户界面。支持浏览器移动端设备等多种形式的访问途径。前端采用基于流(stream)的自动化构建工具，结合Grunt 采用配置文件的方式执行构建任务，自动运行设定的构建页面任务。前端页面分为页面页头，页面导航，页面主内容三大部分。页面的导航采用响应式导航（Responsive Nav），实现针对移动端的可切换式布局。主内容基于LESS动态样式语言，对CSS进行预处理，使页面样式具有动态性，适应各种终端。

标签管理围绕“设计、应用、评估、下线”四个环节，实现标签的全生命周期管理。

（1）设计

根据特定业务需求，通过规则归纳、数据挖掘等方法识别客户特征，以简单易懂的自然语言进行提炼，形成客户标签。

标签设计的流程为：需求方发起标签设计需求，建设方定义标签规则，向需求方发起标签发布申请，需求方审批申请，通过后建设方将标签发布到标签库管理应用。

（2）应用

通过标签推送功能向原业务系统发送推送包，支撑业务工作开展。

（3）评估

分析标签应用情况，包括标签使用次数、使用人员、使用时间、推送情况，为标签的更新、优化提供参考。以固定周期运行方式，实现标签自动评估。针对同类标签，以自定义标签权重的方式评估标签的重要性、实时性、效率和质量。

（4）下线

通过标签下线功能删除过时或者不适用的标签及标签目录，保证标签库的高效性。

标签下线的流程为：建设方评估标签应用情况，对已过期或不适用的标签，向需求方发起标签下线申请，需求方审批通过申请后，建设方在标签库管理应用执行标签下线。

电力客户标签构建方法的优点：

一、技术层面

1、高稳定

采用SOA技术，具备企业云的环境下进行部署，充分利用云技术提升稳定性。

对于数据存储区域建议采用SAN模式进行存储，存储空间建议采用RAID技术确保数据安全和稳定。

2 高性能

为确保高性能，技术架构设计采用分层的方法进行设计，对所需的服务器、网络带宽等进行了估算。对软硬件资源评估优化方面，主要是在系统资源估算模型的基础上进行的迭代优化：通过分析估算结果，对设计进行优化调整。

3 高安全

标签库遵循国家相关信息安全的法规、行业安全标准和规范，并执行浙江电力公司企业级安全标准。此外，应该注意以下几个方面的安全要求：

•数据安全：数据按照安全要求制定安全级别；

•用户安全：只有经过授权的用户才能访问相关数据；

•网络安全：从网络链接和网络访问控制方面保护安全，只有经过授权的网络节点才能够直接访问；

•设备安全：防止硬件设备，如磁盘等，被非授权访问和读取。包括备份介质，也需要严密保护，防止数据泄露；

•产品安全：全面的SSL、支持加密元数据目录、支持加密报告、支持与企业级目录管理整合、支持与企业级单点登录整合、支持外部认证、支持全面的应用程序角色管理、支持灵活的授权模型。

4 易维护

采用了信息隐蔽原则、模块独立、模块间联系的低耦合高内聚等方式提升易维护性。

5 易扩展

按照SOA技术路线，采用面向对象设计（OOD）的方法进行设计和开发，提高重用性、灵活性和扩展性。

二、应用层面

1、准确识别客户特征，提升客户服务的差异化、精准度。立足客户细分，创建客户标签，建立全面、细腻的客户画像，提高各级工作人员对客户个体和群类特性的精准感知能力，定位工作方向和重点，是提升客户体验的关键。

2、深入洞察客户需求，提高营销策划的针对性和有效性。通过建立客户标签体系，积极研究理解用电客户特征，实现对客户需求的深入洞察，将有力辅助电力营销方案的策划和执行。

3、有效共享内部数据，落实全流程客户满意度管理。以客户为原点，通过标签体系有效整合内外信息资源，克服目前渠道数据不共享、业务系统隔离、信息沟通不充分等弊端，实现从人员到业务、从流程到渠道、从规划到执行等各项工作的有机整合，落实全流程客户满意度管理。

以上图1-4所示的一种电力客户标签构建方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行形状、结构等方面的等同修改，均在本方案的保护范围之列。