一、背景介绍

95598热线是电力营销服务体系中的关键环节、是电网公司服务电力客户“最后一公里”的重要渠道，其业务范围覆盖故障报修、业务咨询、投诉、举报、建议、意见、表扬、服务申请等8大类业务类型，经过多年运营已经形成了海量、详实的数据积累，具备开展大数据分析的坚实基础，然而可惜的是目前这些以录音或文本形式为主的宝贵数据没有得到有效、充分的挖掘利用，客户需求分析、满意度评价、投诉风险防控等关键工作对数据的应用还停留在数据统计、指标分析等初级阶段，迫切需要应用大数据分析手段去精准洞悉客户需求与服务期望，从而实现服务品质的主动提升。

近年来文本数据的价值挖掘已成为服务行业的热点应用领域，众多业界知名企业均已引入自然语言处理相关项目。随着在线客服的迅猛发展，企业客服中心积累了丰富的在线聊天文本，而语音转文本技术的成熟可以把历史录音高效准确地转化成文本，文本信息的分析处理也因此成为企业客服中心亟待解决的问题。就电力行业而言，则亟需对营销和客服业务中累积的海量非结构化文本数据进行挖掘分析，从而更为立体和丰满地构建客户画像，使得客户敏感度的判别更为精准和有效。

二、方案概述

客户服务部门积累了大量的业扩预受理、业务咨询、信息查询、故障保修、投诉举报等方面的信息，这些以录音方式存放的非结构化信息难以有效地以传统方式开展相关分析。通过语音识别技术将录音数据转换成文本数据，基于文本分析技术对客服中心的海量文本数据进行分类分析和数据挖掘，从而实现投诉工单分类错误筛选、投诉意见原因分析、重复来电分析、服务效率分析和客户需求分析等功能，将能够为更准确地识别客户需求、评估服务能力、识别服务风险、推进供电服务品质提升、拓展增值服务空间和提升客户服务价值提供支撑。进一步则可通过对客户交互信息应用文本自动聚类，在此基础上解读文本挖掘结果、深入分析、构建概念链接图并得到更明晰的结果，同时基于大数据的词频分析理念，依托自然语言处理与可视化技术对数以万计的95598业务工单进行直接的归纳解析，从看起来杂乱无序的原始数据中筛选、提取最核心的关键讯息，运用新的思维角度去透视借助传统分析方式无法探究到的业务本质，进而更好地指导电力营销服务工作深化开展。

具体开展的内容包括：

（1）通过语音分析引擎对语音转写后的结构化数据进行分析，如对热点词汇的聚类、多关键词关联度分析、关键词组合筛选功能，支持从多维度包括时间、区域、类别等规则对文本流在线分析，包括数据清洗、特征提取、关联及热点分析等，形成数据分析的数据依据。深入洞察客户诉求或偏好，进行有效归类；通过对客户特征的提取和梳理来加强客户洞察、增加竞争优势；通过对客户意愿、客户关注点的识别和提炼来更加了解客户，从而提升营销效率、扩展营销思路；通过对历史会话中座席的优秀话术内容的总结，可以共享知识来提高营销成功率，从而达到营销和服务的数据支撑效果。

（2）将业务运营过程中出现的关注点进行归纳总结，形成特定词语或词组，通过客服中心录音文本内容进行分析，识别出服务过程中出现的业务关注点和关键字，并对电力用户通话中关键字出现频率和变化趋势进行统计分析，为提高电力客服工作的精细化管理水平和拓展电力业务的二次营销机会提供数据支撑。可以将每条交互信息贴上类别标签并统计所占比例，以此来明确业务改善的主要方面；可以在词频分析的过程中加入一定的限定条件，通过不用时间段、不同区域的同类型业务词云结果的直观比对来发现客户需求与服务期望的倾向性，从而构建符合特点时域地域特点的客户需求响应模型。

（3）通过聚类筛选，针对不同类别制定相应举措和后续行动，提高警觉和敏感度，抓住客户话语中的热点词形成触发机制，从而进行有效预警；通过对业务工单原始数据进行关键词组的文本可视化处理，通过字体大小、颜色等视觉形式凸显不同词组在代表客户需求的讯息中出现的频率和重要程度，从而便于分析人员对一段时期内95598业务的受理情况做出快速的判断和研究。依托大数据分析技术对95598业务工单的原始数据进行解析，就是为了对客户需求进行更直接、深入地探讨，从而掌握更多微观细节的信息。

（4）形成热点词知识库，结合概念链接图分析，将词频分析的历史数据与营销业务应用系统中客户热点诉求分析模块功能相结合，围绕这些热点词并结合业务知识建立一个个语境，形成从“发现→关联→问题分析→行动改善”的业务闭环，以实现业务变化的及时跟踪和客户异常需求的预警管控，更有针对性地指导各公司开展95598热线服务工作。

三、结语

随着电力营销和客服领域积累的非结构化（文本、语音等）业务数据的爆炸式增长，非结构化的文本数据中蕴藏的巨大“金矿”越来越得到电网企业的高度重视，自然语言处理技术的应用场景日益呈现出多样化的特点。通过自然语言处理技术对海量的95598热线录音数据进行全面地解析审视，清楚分析客户需求在微观层面的倾向与变化，可以转变传统的服务与管理认知，消除可能存在的服务盲点与风险隐患，掌握客户需求规律，有力促进服务供给侧的创新与改革，主动提升服务品质。在未来，还可以在在线客服的智能应答、智能工单处理、用于对客服工作考评的智能质检、智能知识库等领域上进行应用探索。

同时，自然语言处理技术把传统数据挖掘和统计分析的能力扩展到非结构化数据之上，从而构建出强大的数据分析和商业智能系统，能够帮助企业进行有效地预测和商业决策，并带来可观的社会效益和经济效益。