飞鸽新增小时级报表数据，客服排班更精准
每天接待量差不多，为什么客服还是接待不过来？
我应该如何排班，客服的工作量才更合理？
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。
如左下图所示，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（右下图所示），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。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。
