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作品选题
- 2023年江苏中法水务客户服务主题分析报告。本次分析的作品围绕供水企业的客户服务的各个方面，涉及呼叫业务，供水服务及缴费业务，在线以及自助业务发展状况等内容。综合分析当前企业的客户服务业务量以及发展趋势，关注在线业务的开展情况，包括自助服务，微信公众号服务等贴合当前主流使用习惯的业务开展情况，并评估后续阶段的客户服务如何开展。
一、选手简介
1、选手介绍
（1）团队选手版
- 队长介绍：吴沂 帆软社区用户名wuyi2004，目前就职于江苏中法水务股份有限公司，我司是服务江苏苏州常熟等地区的供水及污水处理企业；目前从事帆软平台的数据分析及IT运维工作
- 成员介绍：赵洁，吴之炜，陈逸凡，徐婷婷。本团队成员均为江苏中法全资子公司：苏州智品信息科技有限公司研发与运维部 成员。团队成员有多人拥有FCP证书，同时具有多年的帆软产品，如FineReport，FineBI，简道云，FDL的使用经验。团队所在部门整体已累计开发千余张帆软报表，以及十几个主题大屏，具有丰富的数据分析和报表开发经验。
2、参赛初衷
参加本次比赛的初衷一是希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧，通过这种带有截止日期的比赛活动来检验在有限的时间内的团队协作能力，提升BI使用的熟练度。二是借此机会梳理公司内部的数据分析指标体系，通过本次比赛将客户服务的指标体系系统的搭建起来，真正将BI运用到公司日常经营管理的工作中去，助力企业客户服务更好的展开。三是希望通过本次比赛带动FineBI在公司其他业务中的应用，将BI推广到各个业务部门，让自助数据分析能在全公司开展起来，让业务和数据分析更好的结合。
二、作品介绍
1、业务背景/需求痛点
- 业务背景：当前我司的客户服务部门已经上线多套业务系统，如呼叫热线系统，营收系统，工单系统，抄表系统等。客户服务形式包括柜台人工服务，自助终端服务，网站服务，移动端网厅服务，微信公众号服务。所支持的缴费方式包括各类银行托收代扣，支付宝，微信，人工缴费，银行缴费等20余种。业务繁杂而庞大，因此需要整合各类数据，形成一个全局，完整的数据指标体系，进而展现一个我司当前客户服务的商业数据分析，用数据来直观的体现当前运营状态，趋势，以及后续发展的方向。
1. 数据碎片化：当前数据分散在各个业务系统中，且部分系统期间经过多次迭代和更换软件厂商，导致数据的来源不一致，指标所需数据不一致等。
2. 数据应用程度较低：目前数据的主要应用都局限在各自系统中，跨系统的数据分析较少，很难挖掘出数据的价值，发现数据背后的关联性和隐性价值。
3. 服务质量难以量化：传统供水企业的服务质量主要通过用户投诉等主观数据进行评价，缺乏客观、量化的评价指标。无法清晰的评判客户服务质量。
2、数据来源
数据来源全部取自公司内部各个业务系统的数据库。其中主要包括：
1. 营收数据：如前台业务明细表，发票打印记录明细表，自助终端操作明细表等；
2. 呼叫系统数据：如话务指标相关数据，如包含拨入数，拨出数，丢失数的话务明细表；
3. 工单系统信息：如工单明细表等。
4. 微信公众号后台数据：如微信绑定信息等。
5. 抄表数据：如水表抄见明细表，用水量明细表等。
6. 营业所信息：自建表单，包含营业所名称，大致位置，地址等
3、分析思路
- 确定分析主题后，首先考虑的是如何拆解主题，我们考虑把整个客户服务的分析拆解为4个大方向，话务情况、营收情况、业务办理、微信业务。针对这4部分确定制作板块：1. 话务指标分析；2. 水量及营收情况分析；3. 客户服务情况分析; 4. 微信公众号用户绑定分析。
这几个部分中,话务指标分析是日常客服服务过程中客户遇到供水质量问题投诉的主要来源，因此作为重点放在第一个板块，该板块我们考虑通过指标卡的形式来直观展示当前的各项指标，如总的业务量，等待时间，通话时间等。并结合时间维度和每日各时段的业务指标组合图来分析主要指标的变化趋势。通过桑基图和词云的展现形式直观让数据分析报告的读者可以一眼看出主要的业务集中在哪里，业务流向是如何的。
第二部分板块主要考虑结合供水量和缴费业务的发生量以及金额这三类数据来进行分析，通过地图、饼图和柱状图对比分析业务的分布情况，对应的供水量和业务量是否匹配，通过多维饼图直观查看各类不同的用水性质在不同区域的分布。同时针对在线支付做主题的时间维度的柱状图，观察业务开展情况如何，增长趋势是否符合预期。
第三部分主要观察客户服务各项业务的占比，结合柱状图、同比数据分析各项业务逐年的变化进行分析，观察当前主要业务集中在哪里，其变化趋势如何。针对主营业务再通过进一步的业务办理渠道的分析，使用矩形树图以及饼图做占比分析，获得更进一步的业务开展的分析结果。
第四部分针对我司近几年有针对性开展的微信公众号业务进行展开，针对用户绑定情况做主题分析，主要通过指标卡来展示最新的绑定进展，并结合组合图来分析通过微信进行的各项业务的完成情况。
4、数据处理
确定可视化的内容后，首先进行的是数据处理。这部分工作根据数据来源分为3部分进行：1. 已有的现成数据：主要为以往报表做之中积累的数据，这部分数据直接通过帆软报表中的数据连接和数据查询语句获取。2. 业务系统数据： 例如呼叫系统话务数据，该部分数据通过与支持厂商对接，获取对应数据库连接，数据结构说明，由团队成员人工添加到BI中。3. 不开放的老业务系统数据：如话务历史数据，从老业务系统通过excel导出的方式先将数据添加到数据库中，并通过FDL等工具进行清洗和标准化，使其和新系统的话务指标能够保持一致。
5、可视化报告
具体报告内容可参见仪表板，各个部分的分析结果均已作为分析报告的小结，附在每一部分结尾，并在最后做总结描述。
仪表板导出图片如下图：
三、参赛总结
1、FineBI工具
- FienBI的优势在于对业务部门人员更为友好，方便开展自助分析，其中各类图表的集成度较高，优势在于行列转换，以及聚合函数集成的较好，方便做数据钻取时指标数据的自动更新，另外数据联动也更方便用户对数据进行查看和深入的分析
- BI的地图组件的功能相对来说比较薄弱，不方便做更美化的地图组件。另外版本升级后部分功能隐藏的比较深，比如组件中的新增指标功能，之前版本中操作比较直观，现在隐藏在一个小按钮中，不易发现，在帮助文档中也未做说明。可视化仪表板的数据集现在都集成在了一起，但是每个组件使用的哪个数据集并不能清晰的看出来，后续做修改比较不便，最好是能够高亮显示，这样便于更好对使用的数据集做管理。
2、参赛总结
- 本次参赛作品因报名较晚，因此时间比较仓促，对团队提出了较大的挑战，万幸的是团队成员都很好的完成了各自的分工，在截止日前顺利完成了作品。帆软的比赛我司每年都会参加，希望来年的比赛中更呈现完成度更高的作品。
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贵司实乃人才辈出，下次想上门拜访请教~
