抖音店铺每天接待量差不多， 为什么客服还是接待不过来?商家应该如何排班， 客服的工作量才更合理?
别急， 抖音飞鸽新增小时级报表数据， 助您了解店铺每小时的流量分布， 高效排班， 客服工作量更合理!
一、功能说明
飞鸽【数据】-【店铺数据】-【历史数据】模块新增「每小时」筛选项， 点击后， 可以查看自2022年10月1日起的历史某一天， 每小时店铺的咨询量、人工接待人数、人工接待会话量等数据情况， 帮助主管进行高效排班 。
选定某个日期后， 会展示该天24小时中， 每小时的店铺咨询量、人工接待会话量等指标的趋势变化;将鼠标放在曲线上， 会展示某个具体的时间点的指标情况 。
下滑后， 有详细的数据表单， 展示每小时具体的指标情况， 支持【设置表头】和【导出报表】 。
以左下图为例， 测试店铺中， 用户咨询量高峰出现在12点和21点， 可以在这两个时间段适当安排多一点的接待客服， 避免客服接待压力过载， 影响三分钟回复率等响应指标 。
二、常见问题：
Q1：从什么时候开始， 可以看每小时的数据?
A1：飞鸽小时级报表数据回溯至2022年10月1日， 即商家可以在功能上线后， 查看自2022年10月1日起的每小时的数据 。
Q2：每小时的数据， 在哪里可以看到?
A2：飞鸽【数据】-【店铺数据】-【历史数据】模块新增「每小时」筛选项， 即可查看每小时的数据， 注意， 每小时的数据仅限店铺维度的历史数据， 目前暂不支持客服维度， 也不支持今日实时数据 。
Q3：我可以根据每小时的数据， 自己计算当日的汇总数据吗?
A3：注意， 不可将每小时数据进行简单加总或者求平均后， 视为当日全天加总或平均数据 。 如果想统计当日店铺的数据， 请以天为周期统计数据为准 。
举个例子：某店铺全天只接待3小时， 每小时接待的用户名及所用首次响应时长如第二列所示 。
【抖音飞鸽小时级报表数据是什么？有什么用？】如果按小时简单加总后， 接待人数为(1+2+1)/3=4/3人， 但全天的接待人数去重后， 为用户ABC 3人;
首次响应时长同理， 如果按小时简单加总后， 首次响应时长为(10+15+30)/3=55/3秒， 但全天的首次响应时长为(10+20+10+30)/4=70/4秒 。

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