各级分类无法准确标记

Ramisha4501

统分类无法自动更新 这样将热线进行分类时系统设定的诉求问题。 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。 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 奥地利电话数据 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。 如何利用系统灵活、准确的对非标准化的诉求数据进行 准确记录、标准化处理？ 而标准化处理的数据是数据分析应用的重要前提。 、接听：智能客服 智能客服引入对非人工解决的咨询类、常规类、知识库类进行了过滤承接部分热线压力。 即时文字转换 以自然语言处理为核心模块的文字转换、语义判断、内容自动提取工具实现对来电人口头表达的即时文字转换。记录完整通话内容。 语义语境识别 自动识别来电人的基本信息并根据信息进一步询问自动提取关键字段以供话




务员进一步筛选、编辑、点选大幅提高话务员的分类效率。识别来电人的语义和语境自动为接线员实时给出话术指引降低沟通成本和工作压力。 知识库调用 针对常规咨询类问题智能客服可以直接调用知识库的相关内容进行解答诉求止于智能客服无需进一步流转。 、分类：灵活与标准 这两个词感觉是矛盾对立的但是确实是话务员的实际需求。 统一分类指的是同一地区同一监管需求的统一在相同的业务流程和业务环境中使用同一套分类标准能最大程度上保障分类数据的标准化。 在标准化的基础上支持话务员在末级分类进行细分将数据做到尽可能精。