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淺談放棄率與服務水平相關性在實踐中的應用

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呼叫中心行業,根據顧客預期和服務類型,會有服務水平和接通率的不同指標的考量,和接通率相對應的即是放棄率。服務水平和放棄率是有一定的相關性的,本文旨在看一下放棄率和服務水平存在的相關性,并將日常常見的問題做一解答:

以團隊規模50人的業務為例,收集其在90天內的放棄率和服務水平的數據,做散點圖,放棄率和服務水平存在相關性,在使用相關性,我們能知道的是R方值越大,存在的相關性越強,我們如何判定使用其指數相關、對數相關還是其他相關呢?

下面做一簡單的展示,我們采用了四種函數關系及分別對應的R方值(如表a),每種函數關系下,都推斷了一組放棄率下的可能達成服務水平值(如表b),數據展示如下:



在以上表格中展示的數據中,我們可以很明顯的看出的是,R方值最大的指數關系中,更符合于現實情況,故而采用此數學相關,散點圖如下:


基于以上測量的相關公式,在數學關系上可推算出,相對應的放棄率下服務水平指標達成情況,對應數據如下表,即可看出,當放棄率超43%時,服務水平已近乎0;而在實際運營中,經常會遇到如下幾種情況:


部分天數的放棄率在符合要求的情況下,服務水平卻很低,同時對應的人員利用率也會很低,因此會引發是否會和人員利用率相關聯的設想,在此基礎上,我們抽取了某業務14天的數據,做了如下分析:


1
將人員利用率、服務水平看相關性,兩者是不相關的;在這個基礎上,我們來看人員利用率的公式中,包含的分子分母,分子是員工的通話時長和就緒時長之和,分母是員工的登錄時間;那我們是可以相信,利用率達成相近的兩天,可能一天是通話時間長,空閑低,服務水平達成較低;另外一天是通話時間短,空閑時間長,服務水平達成較高。這也是符合實際情況的,線路越忙的情況下,人員利用率的達成是越高的,但是相對應的,當有足夠多的人排隊的時候,相對應的服務水平的達成即會是越低的;

2
再看,登錄時間中,除了通話時間、就緒時間、持機時間、話后處理時間,還有培訓、會議等非工作時間,當這部分時間如果占用了排班時間,那一定是會服務水平達成造成影響,這就對排班做了要求,培訓、會議等需要提前預估到的需要直接排入線路,現場管理人員實際運營中,在業務規模較小的團隊中,是不可以隨便安排的;

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除以上情況外,還會存在部門員工的利用率相近,但是占用率相差會很多的情況,我們還是用分析上一個問題的同周期的各個指標數據來分析。

在分析中發現,此團隊中,合計整體來看達成指標,但是其中是分2條技能條線,每條技能條線的話量占整體話量的比例預計是1:2,而且員工技能之間互相不為多技能,那我們就可以把數據拆分來看,發現一個很有意思的現象。


運營時間一致的兩個業務,話量低的業務整體的占用率達成偏低,從排班上看,在用Erlang-C測量話量和需求人力時,對應著有小數的情況,而實際的排定中,不可能排上0.2個人,只能按整數1安排,從全天來看,全部都是進位的情況下,實際的人力是比需求多的,線上會有更多的空閑,相對應的占用率就會低;

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那把員工拿到同一技能下來看,也會是有以上說的這種情況。
排班擬合度會直接影響周期內員工的實際達成,比如,一周內,安排A員工全是話量高的時段上班,而B員工全部是晚班,晚班的時段話量在話務趨勢上普遍是低于白天的,用上文中我們提的邏輯來看,B員工的占用率是低于A員工,這個理論在實際的數據驗證中也是可以驗證的。

在放棄率、服務水平都有要求的業務下,我們其實更要看的是服務水平要求下,員工的數據達成在一個什么樣子的水平才是符合正常的情況。這就對排班提出了更高的要求,如何在服務水平和員工滿意度之間尋求一個高效的平衡點,是一個值得深究的問題, 如何再深入中探究更多,需要在實踐中慢慢探索。




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