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影響話務(wù)預(yù)測準(zhǔn)確率的幾個關(guān)鍵因素

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用了你們的排班軟件,預(yù)測準(zhǔn)確性可以達(dá)到多少?”

在交流勞動力資源管理(WFM)的過程中,用戶常常會問到類似的問題。其實(shí),這里有一個誤區(qū),預(yù)測準(zhǔn)確性并不能完全由軟件工具決定,WFM工具能夠輔助使用者更好的對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、分析,減輕使用者手工處理的繁瑣勞動,而要做到精準(zhǔn)的預(yù)測,使用者的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)同樣有著非常關(guān)鍵的影響。

筆者認(rèn)為,無論是手工預(yù)測,還是采用WFM工具,要想做好預(yù)測,一定要從以下幾方面綜合入手;

1.選取合適的歷史數(shù)據(jù)
2.在預(yù)測基礎(chǔ)上參考業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行必要的修正
3.在運(yùn)營過程中對話務(wù)異動的分析及處理

歷史數(shù)據(jù)的選取

歷史數(shù)據(jù)是話務(wù)預(yù)測的基石,但歷史數(shù)據(jù)并非越多越好。在進(jìn)行預(yù)測時,一定要選取具有較大相關(guān)性的歷史數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的相關(guān)性越強(qiáng),對預(yù)測準(zhǔn)確性的幫助就越大。所謂相關(guān)性,是指歷史數(shù)據(jù)所依存的業(yè)務(wù)環(huán)境與現(xiàn)有環(huán)境具有較大的相似性。如果由于客服中心業(yè)務(wù)變化,例:技能路由策略調(diào)整,各技能間話務(wù)占比變化,增加了新的技能隊(duì)列等,都會造成之前的歷史數(shù)據(jù)相關(guān)性變差,以之作為預(yù)測基礎(chǔ),則會帶來較大的不確定性。因此,在預(yù)測之前,一定要明確歷史數(shù)據(jù)的相關(guān)性,盡量選取相關(guān)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)作為預(yù)測基準(zhǔn)。

但是,在選取預(yù)測基準(zhǔn)數(shù)據(jù)時,往往沒有足夠的相關(guān)性數(shù)據(jù)。這其中很重要的一個原因是:直接從ACD獲得的數(shù)據(jù)往往存在著各種異常因素。如:系統(tǒng)故障等原因引起的數(shù)據(jù)缺失,促銷活動、公共假日、異常天氣等引起的話務(wù)量異動等。這些數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境差異很大,也就是相關(guān)性差。為了解決相關(guān)性數(shù)據(jù)缺乏的問題,通常,需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,如剔除缺失數(shù)據(jù),修正異常數(shù)據(jù)等,這個過程其實(shí)就是要提高數(shù)據(jù)的相關(guān)性,使之更能反映業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)相關(guān)性修正中,最小顆粒度(可修正的最小單元)非常關(guān)鍵。如果是手工預(yù)測,通常會預(yù)測到每天的話務(wù)量,因此,對歷史數(shù)據(jù)的修正最小單元也要以天為單位,粒度過大則不能完全消除異常話務(wù)的影響;如采用WFM軟件,預(yù)測可以精確到天、甚至?xí)r段(每15分鐘、每30分鐘),則在修正時,不僅要考慮基于天的修正,同時,還要考慮時段話務(wù)量分布的修正。

相關(guān)性修正能夠保證歷史數(shù)據(jù)符合當(dāng)前業(yè)務(wù)特性,能夠反映話務(wù)變化的特點(diǎn)。但在實(shí)際預(yù)測時,針對不同的排班應(yīng)用場景,還需要有針對性的進(jìn)行選擇:

  • 手工周預(yù)測:前幾周、上月對應(yīng)周、歷年對應(yīng)周等都可以作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的選擇對象,但需要考慮話務(wù)月分布特性的影響;
  • 手工月預(yù)測:前幾個月、歷年對應(yīng)月都可以考慮作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),同時,也需要考慮周分布特性的影響;
  • 系統(tǒng)預(yù)測:不同的WFM工具,其預(yù)測算法及模型不同,基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的選取方式也不同。但無論如何,數(shù)據(jù)相關(guān)性、月分布特性、周分布特性都是取得準(zhǔn)確預(yù)測比不可少的考慮因素。

精細(xì)化修正

客戶中心的話務(wù)量受到多方面的影響,因此,在選取相關(guān)性數(shù)據(jù),完成基礎(chǔ)預(yù)測后,還必須綜合各方面可預(yù)見的影響因素進(jìn)行精細(xì)化修正。

首先,要考慮業(yè)務(wù)整體趨勢的影響。如公司產(chǎn)品部門發(fā)布新的產(chǎn)品,銷售部門銷售業(yè)績的增加等都會帶來客戶量的增長,同時帶來呼叫量的增加。而這種客戶增長有可能是平滑的穩(wěn)定增長,也可能是跳躍式的突增,因此,必須根據(jù)業(yè)務(wù)量增長的趨勢及特點(diǎn)有針對性的對話務(wù)量進(jìn)行修正。

其次,還要考慮外部環(huán)境的影響??头行脑拕?wù)量同時還會受到外部環(huán)境的影響,如公共假日、大型活動、異常天氣等。對于不同業(yè)務(wù)類型的客服中心,其影響的方式、幅度、作用時間范圍都不相同。在預(yù)測時,要盡可能的考慮其影響并適當(dāng)?shù)男拚A(yù)測結(jié)果。

此外,還需要考慮臨時擾動因素的影響。臨時擾動因素指的是可以預(yù)見但不存在特定規(guī)律的事件,比較典型的是市場部門不定期的促銷活動。如果能夠預(yù)見到類似事件,則一定要預(yù)估其作用時間及幅度,并相應(yīng)的修正話務(wù)量。

從話務(wù)修正環(huán)節(jié),我們可以看到,客服中心話務(wù)量受到企業(yè)其他各部門的影響,因此,建立良好的內(nèi)部流程,提前獲知影響話務(wù)量的事件不容忽視。

異動的處理

客服中心的目標(biāo)是服務(wù)客戶,因此,話務(wù)預(yù)測是實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)目標(biāo)的手段,而非目的。而影響話務(wù)的因素很多是無法提前預(yù)知的,在現(xiàn)場運(yùn)行中,如何對話務(wù)異常波動進(jìn)行分析、處理是達(dá)成這一目標(biāo)的關(guān)鍵,也是后續(xù)預(yù)測更加準(zhǔn)確的保證。

發(fā)現(xiàn)話務(wù)異動,首先要做的是分析話務(wù)異動的原因,找到異動原因后,要進(jìn)一步分析其影響幅度及時間范圍,進(jìn)而采取必要的排班調(diào)整措施。異動產(chǎn)生的原因不同,其處理方式也會有所不同。通常,話務(wù)異動可能由以下因素導(dǎo)致:

預(yù)測中關(guān)鍵因素的缺失:發(fā)現(xiàn)話務(wù)異動,首先需要考慮是否在預(yù)測過程中考慮了所有可能的影響因素。如:選取的歷史數(shù)據(jù)是否相關(guān)?是否考慮了業(yè)務(wù)的增長趨勢?是否針對業(yè)務(wù)的月分布、周分布等特性進(jìn)行了相關(guān)的校驗(yàn)?是否考慮了可預(yù)知的外部環(huán)境變化、臨時擾動事件的影響?

一旦確定是上述原因,則需要進(jìn)行以下幾方面的調(diào)整:

  • 當(dāng)天人力安排的調(diào)整:如果話務(wù)量突然變大,則要根據(jù)實(shí)際情況安排必要的后臺人員上線,員工臨時加班,調(diào)整員工吃飯、休息時間,通知候補(bǔ)班組上班等操作;如話務(wù)量變小,則可以適當(dāng)?shù)陌才挪糠峙R時培訓(xùn),員工提早下班等;
  • 后續(xù)班表的調(diào)整:按照分析結(jié)果對預(yù)測值進(jìn)行修正,并重新調(diào)整后續(xù)班表;
  • 預(yù)測方法的改進(jìn):總結(jié)預(yù)測關(guān)鍵因素缺失的原因,注意在今后的預(yù)測中充分考慮所有可預(yù)知因素。

天氣、系統(tǒng)故障等突發(fā)事件的影響: 這類事件對話務(wù)的影響是突發(fā)的,事先很難去預(yù)估,但這類事件影響往往是短期的,因此,調(diào)整措施主要包括:

  • 當(dāng)天人力安排調(diào)整;
  • 后續(xù)班表調(diào)整:如果影響事件較長,則同時要進(jìn)行后續(xù)班表的調(diào)整。

事先未得到其他部門的通知: 其他部門的臨時活動有時不能及時通知到客服中心。發(fā)現(xiàn)異動后,如果排除了上述預(yù)測、突發(fā)事件的影響,則要考慮是否是臨時活動引起的異動。遇到這方面的異動,一方面要進(jìn)行當(dāng)天、后續(xù)班表的調(diào)整,同時更重要的是與其他相關(guān)部門進(jìn)行溝通,建立起信息傳遞的流程,在以后預(yù)測中盡可能預(yù)先考慮類似事件的影響。

事件的影響程度考慮不足:還有一種比較特殊的情形,所有影響話務(wù)量的因素都考慮到了,但預(yù)測話務(wù)量與實(shí)際值仍有一定的偏差。遇到這種情況,則需要考慮該事件的影響幅度、客戶對該事件的反應(yīng)模型(撥打機(jī)率、呼叫量衰減)等因素并參考?xì)v史數(shù)據(jù)中該事件的影響,逐步形成較為完善的事件影響模型。

在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中,情況要復(fù)雜的多,有時,多種因素會疊加作用,很難清晰的判斷是哪種事件造成的影響。在此,僅僅是結(jié)合筆者的經(jīng)驗(yàn)給出了處理話務(wù)異動問題的思路,具體處理還需要數(shù)據(jù)預(yù)測人員結(jié)合客戶中心的實(shí)際情況綜合分析,這也就是我們常說的‘預(yù)測、排班的藝術(shù)性’所在。但一定要建立起對異動進(jìn)行分析、響應(yīng)、總結(jié)的工作習(xí)慣,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測流程的逐步優(yōu)化及預(yù)測準(zhǔn)確率的持續(xù)穩(wěn)定。

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