做呼叫中心運營就不能不關(guān)注現(xiàn)場，而且是7X24連續(xù)不斷地關(guān)注現(xiàn)場。那么現(xiàn)場運營應(yīng)該關(guān)注什么呢？
首先，就正常的運營秩序來講，現(xiàn)場運營需要關(guān)注聯(lián)絡(luò)量供給、員工供給、聯(lián)絡(luò)處理效率、客戶體驗以及員工反饋等幾個方面。聯(lián)絡(luò)量供給主要看聯(lián)絡(luò)量的數(shù)量、走勢以及跟預(yù)期的差距等。員工供給主要看上線數(shù)量、工作狀態(tài)、與預(yù)期差距等。聯(lián)絡(luò)處理效率主要看接通率、服務(wù)水平、隊列數(shù)量、聯(lián)絡(luò)處理量、平均處理時長等?？蛻趔w驗則主要看平均等待時長、放棄率等指標(biāo)。員工的實時反饋則主要集中于突發(fā)來電原因、特殊需求的請求與處理、突發(fā)系統(tǒng)或平臺問題等。
其次，由于現(xiàn)場運營的動態(tài)性特征，現(xiàn)場資源調(diào)度也是確保運營秩序不可或缺的手段。但是科學(xué)的現(xiàn)場運營調(diào)度需要現(xiàn)場管理人員深入了解和熟悉現(xiàn)場運營指標(biāo)的之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因為任何的調(diào)整影響的不是單單一個指標(biāo)，而是整個現(xiàn)場運營狀態(tài)的改變。下面我們就用一個示例來解釋一下現(xiàn)場運營一些主要指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。
在下面的圖表中，我們分別設(shè)定了四個模擬參數(shù)，平均通話時長150秒，話后處理時長30秒，半小時話量1000個，服務(wù)水平時限20秒。然后基于聯(lián)絡(luò)量的泊松分布特征用Erlang C計算出了如下所示的結(jié)果：
SL%（服務(wù)水平）vs.OCC%（員工占用率）
這兩個指標(biāo)是反向運動的，即服務(wù)水平越高，員工占用率越低。就是說越是保持高接通率/服務(wù)水平，員工在線的繁忙程度就會相對越低。但只是相對而已，具體還要受來電量、通話時長、隊列規(guī)模、兩個指標(biāo)的非線性運動軌跡等其它因素的影響，所以理想狀態(tài)下是有可能保持服務(wù)水平和員工占用率雙高的狀態(tài)的。員工占用率指標(biāo)不易長期處于較高狀態(tài)。否則員工的疲勞感及服務(wù)水準(zhǔn)會受到負(fù)面影響。
Agents（在線員工數(shù)量）vs.SL%（服務(wù)水平）
隨著在線員工數(shù)量的增加，服務(wù)水平指標(biāo)會不斷改善。但兩者之間不是線性關(guān)系，當(dāng)服務(wù)水平指標(biāo)不高的時候，增加或減少一個人的影響是非常顯著的。但當(dāng)服務(wù)水平指標(biāo)保持在較高位置一下上時，一個人的影響就會越來越小，呈現(xiàn)邊際效應(yīng)。這個規(guī)律在隊列員工分配調(diào)動過程中是重要的參考依據(jù)。
ASA（平均應(yīng)答時長）vs.SL%（服務(wù)水平）
毫無疑問，服務(wù)水平越高，平均應(yīng)答時長越短，客戶的隊列等待時間也就越短，來電放棄率也就越低。但僅憑服務(wù)水平指標(biāo)是推不出放棄率指標(biāo)的。需要注意，這兩者之間也不是線性關(guān)系，存在非常明顯的拐點。
Q2（隊列排隊數(shù)量） vs.SL%（服務(wù)水平）
有人排隊是正常的，不必驚慌！即便你的服務(wù)水平達(dá)到20秒的90%以上，仍然有10個人左右在排隊（僅指本文的模擬數(shù)據(jù)場景）。真要做到任何時候沒有人排隊，那么你的人員投入需要是海量的，也是沒必要的。但需要注意的是，現(xiàn)場運營中，如果隊列排隊數(shù)量在很短的時間內(nèi)急劇增加，明顯超過跟服務(wù)水平相關(guān)的正常值范圍，則預(yù)示著突發(fā)話務(wù)高峰到來了，或者線上員工狀態(tài)出現(xiàn)了異常變動。隊列數(shù)量是實時指標(biāo)，服務(wù)水平是滯后指標(biāo)，這兩個指標(biāo)的狀態(tài)是不同步的。
