วิเคราะห์เรื่องร้องเรียนประชาชนอย่างไรเพื่อยกระดับบริการท้องถิ่น

เรื่องร้องเรียนคือ ข้อมูลคุณภาพบริการที่ดีที่สุดที่หน่วยงานมีอยู่แล้ว โดยไม่ต้องทำแบบสำรวจใหม่ วิธีใช้ให้เกิดผลคือจัดกลุ่มตามประเภทและพื้นที่ ดูสามตัวเลข ได้แก่ ความถี่ เวลาแก้ไข และอัตราการร้องซ้ำ แล้วเลือกแก้จุดที่ทั้งถี่และซ้ำบ่อยก่อน ไม่ใช่แก้เรื่องที่เสียงดังที่สุด

ทำไมข้อมูลร้องเรียนถึงไม่ค่อยถูกใช้

เหตุผลแรกคือถูกมองว่าเป็นงานที่ต้องปิดให้จบ ไม่ใช่ข้อมูลที่ต้องเก็บไว้วิเคราะห์ เมื่อปิดเรื่องแล้วก็จบ ไม่มีใครกลับมาดูภาพรวม

เหตุผลที่สองคือบันทึกเป็นข้อความอิสระ ไม่มีประเภทและพื้นที่ที่เป็นมาตรฐาน ทำให้นับรวมไม่ได้ ต้องอ่านทีละเรื่องซึ่งไม่มีใครมีเวลา

เหตุผลที่สามคือกลัวว่าตัวเลขจะถูกใช้ประเมินผลงานกอง จึงมีแรงจูงใจให้บันทึกน้อยลงแทนที่จะบันทึกให้ครบ นี่เป็นปัญหาเชิงวัฒนธรรมที่ต้องแก้ด้วยการสื่อสารว่าข้อมูลใช้ปรับปรุงงาน ไม่ใช่จับผิด

จัดกลุ่มอย่างไรให้นับได้

เริ่มจากประเภทเรื่องไม่เกิน 10 กลุ่มที่ครอบคลุมงานจริง เช่น ถนนและทางเท้า ไฟฟ้าส่องสว่าง น้ำประปาและระบายน้ำ ขยะและสิ่งแวดล้อม สัตว์จรจัด เสียงรบกวน และงานเอกสารหรือบริการเคาน์เตอร์

กลุ่มควรน้อยและชัด เพราะถ้ามี 40 กลุ่ม เจ้าหน้าที่จะเลือกไม่ตรงกัน ทำให้ตัวเลขเทียบไม่ได้ ถ้าจำเป็นให้เพิ่มกลุ่มย่อยภายหลังเมื่อรู้แล้วว่ากลุ่มใหญ่ไหนมีปริมาณมากพอ

จากนั้นเพิ่มสองมิติเสมอ คือ พื้นที่ ระดับหมู่บ้านหรือชุมชน และ ช่องทางที่แจ้งเข้ามา เพราะสองมิตินี้ตอบคำถามผู้บริหารได้เกือบทั้งหมด

ขอประเมินงานซ้ำของหน่วยงานฟรี

สามตัวเลขที่ควรดูทุกเดือน

• ความถี่ต่อประเภทต่อพื้นที่ บอกว่าปัญหาไหนเกิดซ้ำที่ไหน ใช้จัดลำดับงบซ่อมบำรุงได้ตรงที่สุด
• เวลาเฉลี่ยจนแจ้งผล บอกว่ากระบวนการติดตรงไหน ควรดูแยกตามประเภท เพราะงานถนนกับงานเอกสารมีธรรมชาติต่างกันมาก
• อัตราการร้องซ้ำภายใน 30 วัน เป็นตัวชี้คุณภาพที่แท้จริง เรื่องที่ปิดเร็วแต่ถูกร้องซ้ำ แปลว่ายังไม่ได้แก้ที่ต้นเหตุ

จุดที่ควรลงมือก่อนคือประเภทที่ติดอันดับสูงทั้งความถี่และอัตราการร้องซ้ำ เพราะให้ผลตอบแทนต่อความพยายามสูงที่สุด

AI ช่วยตรงไหน

AI เหมาะกับการอ่านข้อความที่ประชาชนเขียนแล้วเสนอว่าควรจัดเข้ากลุ่มใดและควรส่งกองใด ช่วยสรุปแนวโน้มรายเดือนเป็นภาษาที่อ่านง่าย และช่วยหาเรื่องที่น่าจะเป็นเรื่องเดียวกันแต่ถูกแจ้งหลายครั้ง

สิ่งที่ต้องคงไว้กับคนคือการยืนยันการจัดกลุ่มในกรณีที่ก้ำกึ่ง การตัดสินความเร่งด่วน และการสื่อสารกับผู้ร้องเรียน เพราะทั้งสามอย่างกระทบความรู้สึกและสิทธิ์ของประชาชนโดยตรง ดูแนวทางวางระบบรับเรื่องได้ที่ AI สำหรับ อบต.

เริ่มต้น 3 ขั้นตอน

• ย้อนดูเรื่องร้องเรียน 3 เดือนล่าสุดแล้วจัดกลุ่มด้วยมือ ใช้เวลาไม่กี่วันแต่ทำให้เห็นภาพทันทีว่ากลุ่มใดควรมีอยู่จริง
• ปรับแบบฟอร์มรับเรื่องให้เลือกประเภทและพื้นที่ตั้งแต่ต้นทาง ลดงานจัดกลุ่มย้อนหลังได้เกือบทั้งหมด
• ทำรายงานหนึ่งหน้าต่อเดือนและนำเข้าประชุมประจำเดือน ถ้าตัวเลขไม่เคยถูกพูดถึงในที่ประชุม จะไม่มีใครรักษาคุณภาพการบันทึก

คำถามที่พบบ่อย

หน่วยงานที่รับเรื่องผ่านหลายช่องทางจะรวมข้อมูลอย่างไร

เริ่มจากการนำทุกช่องทางมาลงสมุดหรือตารางกลางเดียวกันก่อน แม้จะยังต้องคีย์ด้วยมือ สิ่งที่สำคัญกว่าเครื่องมือคือทุกเรื่องต้องมีที่อยู่ที่เดียวและมีเลขอ้างอิงเดียว

ควรเปิดเผยสถิติเรื่องร้องเรียนต่อสาธารณะหรือไม่

การเปิดเผยข้อมูลภาพรวมที่ไม่ระบุตัวบุคคล เช่น จำนวนเรื่องตามประเภทและระยะเวลาดำเนินการ ช่วยสร้างความเชื่อมั่นได้ แต่ควรหารือผู้บริหารและผู้รับผิดชอบด้านข้อมูลก่อน และต้องไม่เปิดเผยรายละเอียดที่ทำให้ระบุตัวผู้ร้องเรียนได้

บทสรุป

วิเคราะห์เรื่องร้องเรียนด้วยการจัดกลุ่มไม่เกิน 10 ประเภท เพิ่มมิติพื้นที่และช่องทาง แล้วติดตามสามตัวเลขคือความถี่ เวลาแจ้งผล และอัตราการร้องซ้ำ เลือกแก้จุดที่ถี่และซ้ำบ่อยก่อน จะยกระดับบริการได้ด้วยข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

อ่านต่อ: KPI 5 ด้านที่ช่วยผู้บริหารติดตามบริการประชาชนได้ดีขึ้น และ AI Chatbot สำหรับ อปท. ช่วยตอบประชาชนเรื่องอะไรได้บ้าง

สนใจทักมาคุย ให้คำปรึกษาฟรี!