数据的分析比如拖欠工资分类中主要

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智能化阶段 随着人工智能的接入对热线数据的分析、解析得以应用这个时候的智能主要体现在“接听”和“派单”。 由原来的人工接听转为机器人接听由机器人对问题进行初步处理缓解接听压力； 由原来的人工派单转为系统派单系统将问题工单派发给相关解决部门缓解派单压力。 将智能技术应用数据采集和数据流转过程之后对沉淀的数据应用的要求也更高了。 不再满足于人工报表报表自动生成、数据可视化大屏、数据解析舆情分析、治理流程可视化等等。 市民热线数据流转模式 热线流转流程为 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 孟加拉电报号码数据 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。 B端究竟需要什么样的产品经理？ B端产品经理都是以提升供应侧的工作效率为目的所以B端需求主要是以业务问题为导向。 这个是B端产品比较重要的一点B端产品是服务于一个主体  查看详情 > 这类分析通常依靠人工借助 固定分类筛选后再进行人工判断进行再次辅助标记统计其人工工作量巨大。 一份常规性月报的形成往往需要业务人员一周时间的准备。 市民热线数据数字化需求 了解了热线业务流程和痛点甲方的需求是什么呢？想做些什么呢？拥有这么丰厚的数据资产该如何利用呢？甲方的痛点如何解决呢？ 首先一个稳健、灵活的热线接办系统对整个热线业务来说非常重要。

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