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基于數(shù)據(jù)分析的呼叫中心流程改善

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因為拙作《數(shù)據(jù)的魔力——基于數(shù)據(jù)分析的呼叫中心流程改善》一書發(fā)布,從七月底開始在各大城市召開讀書會,讀書會的主題圍繞著新書的內(nèi)容——基于數(shù)據(jù)分析的呼叫中心流程改善而展開。對于我這樣一個說好叫低調(diào)”、說不好聽就是羞怯”的人來說要這樣密集地拋頭露面,我還是有幾分不適應(yīng),但這是市場的需要,況且我也不能確信自己寫的內(nèi)容真的會酒香不怕巷子深”,于是頂著炎炎烈日,開始了我的讀書會之旅。七個城市下來,雖然有點累,慶幸沒有出現(xiàn)身體上的狀況,倒也收獲頗豐,粉絲數(shù)漲了不少,名片也收集了一大摞,當然還有在讀書會過程中大家拋出的一些引發(fā)我思考的問題,讓我這個專職培訓(xùn)講師找到了下一步學(xué)習(xí)的方向。

圖1 服務(wù)水平趨勢圖

這個呼叫中心在2月的28天里只有5天的服務(wù)水平指標是在目標要求內(nèi),而另外23天都在目標帶外,雖然平均值表現(xiàn)很好(79.9%),然而這樣的服務(wù)水平對于顧客感受而言是非常不一致的,所以需要改善。但是改善應(yīng)該從哪里入手呢?這個時候有人會說先把那些差異大的日期進行更深入分析,解決這個問題。但是我會跟聽眾講,先別著急去找細化數(shù)據(jù),我們來思考幾個問題:

1、你需要解決的是什么問題?

2、這個問題與哪些流程有關(guān)?

3、這些流程的指標有哪些?

4、從哪些維度來組織數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)能得出充分的結(jié)論嗎?

為什么要去這樣思考?這就好比一條河流,如果它的上游受到了污染,這個時候我們再如何努力去治理下游的污染、減少排放物都解決不了問題,還必須從源頭去了解這個污染產(chǎn)生的原因。這就是根源解決法,而我們數(shù)據(jù)分析的邏輯也是建立在根源分析的基礎(chǔ)上,所以上述的這四個問題就是幫助我們?nèi)ヌ骄吭搭^的方法。

我們先來回答前兩個問題:

要解決什么問題?

服務(wù)水平波動

這個指標與哪些過程相關(guān)?

預(yù)測量是否準確

人員安排是否匹配

現(xiàn)場是否按計劃執(zhí)行

接下來我們就可以根據(jù)這些過程來找到對應(yīng)的指標進行分析。

圖2 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析

先看第一個影響因素,每日預(yù)測準確率,我們將實際呼入量與預(yù)測呼叫量做個對比分析:

圖3 每日預(yù)測準確率

從上面兩張圖中可以看出,每日預(yù)測準確率的偏差很大,低的時候超過-40%,而高的時候則接近30%,下一步我們需要了解排班的人員又是根據(jù)什么樣的計算結(jié)果進行人員安排的,所以要找的下一組數(shù)據(jù)是預(yù)測人員數(shù)量與實際安排數(shù)量的對比,如下圖:

圖4 預(yù)測人員需求與實際安排人數(shù)

通過與預(yù)測話量的比對,可以觀察出預(yù)測人員需求是按照預(yù)測話量擬合的,但實際安排時做了簡化處理,每周一至周日是按照同一規(guī)律進行人員安排的。如果預(yù)測話量是準確的話,這個人員安排問題不是很大;但是因為預(yù)測偏離太大,這種人員安排就會帶來現(xiàn)場調(diào)控上的難度,因此通過上面幾組數(shù)據(jù)的分析可以得出如下的過程結(jié)果。

初步結(jié)論:

預(yù)測排班流程的問題比較大,每日預(yù)測準確率在正負40%左右波動,需要先解決預(yù)測精度問題

實際人員安排與預(yù)測人員數(shù)基本持平,但是人力需求數(shù)據(jù)不完全是按預(yù)測業(yè)務(wù)量擬合,而是進行了調(diào)整。

現(xiàn)場數(shù)據(jù)暫時無法采集到,在此可以先不進行分析。

下一步的行動:

先解決預(yù)測排班模型問題,重新擬合預(yù)測公式,提升每日預(yù)測準確率,短期目標為正負15%,長期目標為正負10%。

根據(jù)預(yù)測量進行人員需求測算,并進行排班,排班周期縮短為兩周。

現(xiàn)場數(shù)據(jù)的收集。

根據(jù)以上的分析思路可以總結(jié)出這個分析過程涉及的流程包括:話量預(yù)測流程、人員安排流程、人員招聘流程(出現(xiàn)實際安排人員不足時必須進行人員招聘的分析)和現(xiàn)場管理流程。從數(shù)據(jù)分析的過程中可以得出結(jié)論,是預(yù)測流程的問題比較大,所以先解決預(yù)測話量問題,在預(yù)測精度滿足要求后根據(jù)預(yù)測需求進行人員安排,同時增加現(xiàn)場數(shù)據(jù)監(jiān)控(在線人數(shù)與計劃人數(shù)的對比),通過這些改善方案后,這個指標在4月份變成了下面這個結(jié)果。

圖5 4月服務(wù)水平趨勢

4月的30天在目標帶內(nèi)的服務(wù)水平天數(shù)從5天增加到了18天,而未達到目標值的那12天,其服務(wù)水平的波動也明顯小于2月。當然,從流程改善的定義來說這是個循環(huán)過程,還需要持續(xù)改善。

這篇專稿由于篇幅的原因,有些分析思路沒有敘述的很完整,如果各位讀者想了解的更多,可以讀我的書,將你的想法與我分享。

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