数据流转模式 热

Mariya580

分析治理流程可视化等等。 市民热线线流转流程为 多对一对多 的形式集中式处理并对处理结果进行回访实现流程闭环。 市民热线数据数字化痛点 从上面的热线流转可以看到数据经过了接听分类办理反馈分析五个过程。 在调研过程中用户痛点主要集中在接听分类分析中我把它对应到常说的数据收集数据清洗数据分析三个方面。 接听诉求量大接听压力大 在整个诉求过程中话务员是数据收集的最前端接听电话将诉求内容记录下来才有接下来的分类派单等等。


但是信息在传播过程中是逐渐递减的。 当话务员在接听市民诉求时一般情况是需要在非常短的时间内记录市民反馈的问题 这样就导致对市民问题的记录描述无法进行格式统一化 而且一旦格式统一化容易改变来电人的真实诉求表达。 分类诉求识别能力不足系统分 印度电报数据 类局限性 话务员对诉求记录之后要根据诉求内容按照热线系统中给定的分类进行标记。 举例如下 系统分类无法自动更新 这样将热线进行分类时系统设定的各级分类无法准确标记诉求问题。 问题分类人工主观划定 工单分类由人工划定不同话务员面对相似问题时也会出现将相似问题划分在两个分类的主观情况。 不同地区之间的分类标准不一 分类标准不一对热线数据标记会出现差异

性数据无法在更高一级实现汇聚共享分类就会受限。 分析分析维度不一深度分析有限 客户对热线数据的业务分析需求周期性分析专题分析。 周期性分析常规的周报月报年报等专题分析拖欠工资专题环境治理专题等分析是整个热线数字化最难的一部分。 比较容易做到的是标准化数据的分析比如来电量满意率各固定分类的占比各承办单位的占比难点在于非标准化数据的分析比如拖欠工资分类中主要集中在哪些企业哪些行业某个镇街反映集中的问题是哪个分类等等。 端究竟需要什么样的产品经理 端产品经理都是以提升供应侧的工作效率为目的所以端需求主要是以业务问题为导向。 这个是端产品比较重要的一点端产品是服务于