【2022BI数据分析大赛】普华永道呼叫中心趋势分析

我是社区第1098285位番薯,欢迎点我头像关注我哦~

作品选题:普华永道呼叫中心趋势分析

一、选手简介

1、选手介绍

帆软社区用户名肥婷啵唧,目前是一位自由职业者,个人感兴趣的方向和领域是数据处理和数据分析。

 

2、参赛初衷

现在是一名数据分析小白,由于想转行,目前正在自学数据分析技能,希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法与技巧,提升自身在数据分析方面的能力。

 

二、作品介绍

1、业务背景

业务背景:Phone Now呼叫中心的经理克莱尔想要了解呼叫中心数据的详细信息需要一份呼叫中心数据的可视化报告,可以准确概述客户和代理人行为的长期趋势,以此作为在开会时与管理层讨论的基础。

需求痛点:将呼叫中心的数据分析,完成可视化分析报告汇报给Phone Now呼叫中心的经理克莱尔。

 

2、数据来源

自选数据:使用了数据表01 Call-Center-Dataset,表含义简述如下:

字段

含义

Call id

来电id

Agent

代理商

Date

来电日期(年月日)

Time

来电时间(时分秒)

Topic

业务类型

Answered (Y/N)

接听(是/否)

Resolved

解决(是/否)

Speed of answer in seconds

接听速度(秒)

Avg Talk Duration

平均通话时长

Satisfaction rating

满意度评分

 

3、分析思路

我围绕分析主题,拆解了以下分析方向:

 

4、数据处理

可视化分析之前我进行了如下数据处理:

(1)将“Answered (Y/N)”转换为“是否接听(是/否)”

做法:新增列,使用IF函数,输入公式“IF(​回答 (Y/N)​="Y","是","否")”,命名为“是否接听”。

(2)将“Resolved”转换为“是否解决(是/否)”

做法:新增列,使用IF函数,输入公式“IF(解决="Y","是","否") ”,命名为“是否解决”。

(3)处理Satisfaction rating(满意度评分)

做法:新增列;使用IF函数,输入

将Satisfaction rating的1-5个等级分别对应为1-5颗星星,命名为“满意度评级-5级”

 

5、可视化报告

数据含义表达和图表排版布局

①来电总数:

制作步骤:新建字段,命名为来电总数,输入公式“sum(是否接听="是")+sum(是否接听="否")”,选择kpi指标卡,将来电总数指标拖入图形属性-文本。

②已接听的电话总数

制作步骤:新建字段,命名为已接听的电话总数,输入公式“sum(是否接听="是")”,选择kpi指标卡,将已接听的电话总数指标拖入图形属性-文本。

③未接听的电话总数

制作步骤:新建字段,命名为未接听的电话总数,输入公式“sum(是否接听="否")”,选择kpi指标卡,将未接听的电话总数指标拖入图形属性-文本。

④已解决来电数

制作步骤:新建字段,命名为已解决来电数,输入公式“sum(是否解决="是")”,选择kpi指标卡,将已解决来电数指标拖入图形属性-文本。

⑤未解决来电数

制作步骤:新建字段,命名为未解决来电数,输入公式“sum(是否解决="否")”,选择kpi指标卡,将未解决来电数指标拖入图形属性-文本。

⑥平均回答速度-秒

制作步骤:新建字段,命名为平均回答速度-秒,输入公式“AVG_AGG(​回答速度(秒)​)”,选择kpi指标卡,将平均回答速度-秒拖入图形属性-文本。

⑦总体客户满意度组件

含义:全部业务的客户满意度评分以及占比

制作步骤:选择饼图,从满意度评级-5级维度拖入图形属性-颜色,将记录数-总行数拖入图形属性-角度,将记录数拖入图形属性-标签,选择总行数-占比,标签选择居外。

⑧月接听电话情况组件

制作步骤:将日期维度拖入横轴,选择显示年月;将是否接听维度拖入横轴,将记录数拖入纵轴;选择堆积柱形图,将日期维度拖入图形属性-颜色,将记录数拖入图形属性-标签。

⑨每日来电时段次数组件及其文本关联组件

制作步骤:将日期维度拖入横轴,选择显示年月日;将时间维度拖入横轴,选择显示“时”;将记录数拖入纵轴,重命名为来电次数;选择范围面积图,将来电次数维度拖入图形属性-颜色。

⑩每日来电时段次数件的文本关联组件

制作步骤:选择其他,新建文本组件;插入字段“日期(年月日)”、“时间(时)”;输入文本“时的来电次数为 次”,在空格处插入字段“来电次数(总行数)”;选择字段的颜色为红色。

⑪业务类型满意度组件

制作步骤:选择分区柱形图;将记录数指标拖入横轴,将业务类型维度和满意度评级-5级维度拖入纵轴;将业务类型拖入图形属性-颜色。

⑫来电业务类型组件

制作步骤:选择堆积柱形图;将主题维度拖入横轴,重命名为业务类型,将记录数拖入纵轴;将业务类型拖入图形属性-颜色,将记录数拖入图形属性-标签。

⑬各代理商来电业务类型分布组件

制作步骤:将Agent维度拖入横轴;将业务类型拖入纵轴;选择堆积柱形图;将主题维度拖入图形属性-颜色,将业务类型拖入图形属性-标签。

⑭已解决来电业务类型

制作步骤:将记录数拖入横轴,重命名为数量;将主题维度拖入纵轴,重命名为业务类型;将业务类型拖入图形属性-颜色,将数量拖入图形属性-标签;将是否解决维度拖入结果过滤器,添加过滤条件,是否解决-属于-是。

⑮未解决来电业务类型

制作步骤:将记录数拖入横轴,重命名为数量;将主题维度拖入纵轴,重命名为业务类型;将业务类型拖入图形属性-颜色,将数量拖入图形属性-标签;将是否解决维度拖入结果过滤器,添加过滤条件,是否解决-属于-否。

(2)分析结论

通过观察客户总体满意度组件可知满意度评级1-5级的占比依次为35.78%、23.60%、36%、7.92%、8.34%;

通过观察月接听电话情况组件可知从2021年1-3月,每月分别都有300个以上的电话没有被接听到;

通过观察每日来电时段次数组件可知每日来电数最高峰时间段;

通过观察业务类型满意度组件可知满意度评级为5级最多的业务类型是Technical support,为388个;而满意度评级为1级最多的业务类型为Contract related和Payment related,都为89个;

通过观察来电业务类型组件可以得知来电数量最多的业务类型为streaming,为1022次;

通过观察各代理商来电业务类型分布组件,可知Becky来电数量最多的业务类型为streaming;Dan来电数量最多的业务类型为technical support;Diane来电数量最多的业务类型为admin support;Greg来电数量最多的业务类型为streaming;Jim来电数量最多的业务类型为contract related;Martha来电数量最多的业务类型为technical support;Stewart来电数量最多的业务类型为payment related;

通过观察已解决来电业务类型组件可知在已解决的来电业务类型中解决数量最多的是streaming;

通过观察未解决来电业务类型组件可知在未解决的来电业务类型中未解决数量最多的来电业务类型是technical support;

这些结论对业务工作及决策产生的影响如下:

通过数据分析发现客户满意度评级为5级(最高级)的只有35.78%,还有很多客户的满意度并不高,并且满意度评级为1级的最多的来电业务类型是Contract related和Payment related,这两项业务类型在解决问题时的效果较差,建议提供这两项业务类型的业务人员的处理能力,以此提高客户满意度评级。

同时对于未解决的来电业务类型数量最多的technical support,要增加对technical support业务的研究,增加售后支持能力,提升技能,以此提高解决业务的数量。

(3)最终结果呈现的页面布局

仪表盘公共链接:

https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/sk7X

 

三、参赛总结

1、Fine BI工具

Fine BI工具拥有非常强大的功能,可以快速便捷地对海量的数据进行处理,经过分析后形成直观的可视化图表,为进行决策和建议提供思路和依据。

在使用过程中,我觉得比较好用的BI亮点功能之一是公式函数,在计算字段是旁边会提示函数,并且在输入函数时会自动检查对错,提示信息以及公式的介绍和用法,大大提高了使用的便利性和快捷性;还有一个亮点功能是关于时间的快捷公式,关于时间的快捷公式可以直接选择提取时间或最早最晚时间,为处理数据提供了便利。

 

2、参赛总结

在接触Fine BI之初,我对Fine BI并不了解,通过对大赛直播课程的学习,我学会了如何在Fine BI中处理数据,制作仪表盘组件以及美化仪表盘等多项技能。

在参赛的过程中,由于字段格式的原因,我的数据上传Fine BI后显示的内容与原Excel表格中的数据内容不一致,我先是在Fine BI使用手册中查找解决方法,但是并没有找到,后来我在网络上自行搜寻,但是由于问题特殊并没有搜索到相应的解决办法,最后我在交流群中发布了求助信息,在大赛指导老师冰冰老师的帮助下解决了这一问题。

通过这次比赛,我从一个只会理论知识的数分小白,对数据分析的实操有了更深入的了解,数据分析需要有分析思维,我们在遇到问题时可以通过数据分析解决问题,数据分析给我个人的成长带来了很大的帮助。在这里要感谢冰冰老师和群内的小伙伴,感谢他们在深夜还在帮助我解决问题,帮助我一起想办法,希望我们都能成为更好的自己,成为一名优秀的数据分析师。

发表于 2022-5-13 23:28:26
这个用新增列新增星星的创意不错,值得借鉴,一直没想过数据准备可以添加符号。谢谢分享
参与人数 +1 F币 +6 理由
帆软苏茜 + 6 有效打卡奖励

查看全部评分

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

1回帖数 1关注人数 7110浏览人数
最后回复于:2023-1-1 21:27

返回顶部 返回列表