过去三年里，建屋发展局电话客服中心每年平均处理100万通询问电话。为了解居民关注的常见问题以及电话处理量等详情，从而更妥善地安排人力并进行员工培训，建屋局今年初开始采用数据分析软件。
透过数据分析软件 三小时掌握一整年数据
建屋局于2003年成立分局服务热线，目前由59名受过训练的客服执行人员专门回答并处理公众的相关询问及反馈。
若要以人工分析询问电话内容，一般需要两天才能整理好一年里所有询问电话的数据。但自从建屋局今年初开始采用数据分析软件后，客服执行人员只需要将询问内容输入系统，该局就能在三小时内透过数据分析软件掌握一整年的数据，以进行更准确的数据分析。
除了询问内容，软件还能分析不同时段的居民反馈，让该局了解调整一些工作流程后，服务素质是否有所提升，以及一周里究竟哪一天的询问电话量较多和较少。
建屋局住房管理司科长（客户支援）黄淑玲（40岁）解释，有了这些资料后就能在电话量相对少那天让更多员工放假，尽可能更有效地分配资源。
她说：“搜集并分析了询问内容资料后就能知道哪些问题比较常见。若我们知道哪些是客服执行人员必须熟读的重要内容，我们就可以让客服执行人员接受更多与这些方面相关的训练。”
如果不是使用软件进行数据分析，一般询问内容只会被分为几大类，那建屋局就无法深入了解居民所面对的具体问题。
一般在政府宣布新政策或是推出新预售组屋项目后，分局服务热线就会接到更多电话。民众最常询问的问题涵盖三大范围：住家检查及维修、停车场季票及房屋贷款，这类问题占了总电话量的40％。
黄淑玲说，随着电子服务日益普及，客户服务执行人员须具备的技能也逐渐起了变化。“以前一般查询或和政策相关的问题比较常见，但现在，客户服务执行人员也必须具备电脑相关的知识。例如，他们要确定居民是否因为尚未更新搜索引擎，才无法顺利使用服务，也要了解首次使用电子服务处理停车月票者，可能遇到的难题。”
为进一步检讨如何更好地服务居民，建屋局目前也在探讨能否透过“语音分析”(voice analytics）找出电话内容中的关键词，以加强内容分析的效率，同时按照居民的年龄及住家地点将询问分类。
黄淑玲说，是否引进“语音分析”系统仍处于初步探讨阶段。她尤其担心系统不能辨别独特的“新加坡腔”和新加坡人惯用的语助词，如“啦”和“咧”等，因此建屋局还需要与不同厂商研究采用“语音分析”系统的可能性。