過去三年裏，建屋發展局電話客服中心每年平均處理100萬通詢問電話。爲了解居民關注的常見問題以及電話處理量等詳情，從而更妥善地安排人力並進行員工培訓，建屋局今年初開始采用數據分析軟件。
透過數據分析軟件 三小時掌握一整年數據
建屋局于2003年成立分局服務熱線，目前由59名受過訓練的客服執行人員專門回答並處理公衆的相關詢問及反饋。
若要以人工分析詢問電話內容，一般需要兩天才能整理好一年裏所有詢問電話的數據。但自從建屋局今年初開始采用數據分析軟件後，客服執行人員只需要將詢問內容輸入系統，該局就能在三小時內透過數據分析軟件掌握一整年的數據，以進行更准確的數據分析。
除了詢問內容，軟件還能分析不同時段的居民反饋，讓該局了解調整一些工作流程後，服務素質是否有所提升，以及一周裏究竟哪一天的詢問電話量較多和較少。
建屋局住房管理司科長（客戶支援）黃淑玲（40歲）解釋，有了這些資料後就能在電話量相對少那天讓更多員工放假，盡可能更有效地分配資源。
她說：“搜集並分析了詢問內容資料後就能知道哪些問題比較常見。若我們知道哪些是客服執行人員必須熟讀的重要內容，我們就可以讓客服執行人員接受更多與這些方面相關的訓練。”
如果不是使用軟件進行數據分析，一般詢問內容只會被分爲幾大類，那建屋局就無法深入了解居民所面對的具體問題。
一般在政府宣布新政策或是推出新預售組屋項目後，分局服務熱線就會接到更多電話。民衆最常詢問的問題涵蓋三大範圍：住家檢查及維修、停車場季票及房屋貸款，這類問題占了總電話量的40％。
黃淑玲說，隨著電子服務日益普及，客戶服務執行人員須具備的技能也逐漸起了變化。“以前一般查詢或和政策相關的問題比較常見，但現在，客戶服務執行人員也必須具備電腦相關的知識。例如，他們要確定居民是否因爲尚未更新搜索引擎，才無法順利使用服務，也要了解首次使用電子服務處理停車月票者，可能遇到的難題。”
爲進一步檢討如何更好地服務居民，建屋局目前也在探討能否透過“語音分析”(voice analytics）找出電話內容中的關鍵詞，以加強內容分析的效率，同時按照居民的年齡及住家地點將詢問分類。
黃淑玲說，是否引進“語音分析”系統仍處于初步探討階段。她尤其擔心系統不能辨別獨特的“新加坡腔”和新加坡人慣用的語助詞，如“啦”和“咧”等，因此建屋局還需要與不同廠商研究采用“語音分析”系統的可能性。