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想做好呼叫中心運營,先做好數據管理

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導讀:運營管理是一門綜合性的學科,它涉及到招聘管理、培訓管理、薪酬績效管理、員工管理、知識管理、部門文化管理等諸多模塊,而數據管理在整個運營管理中更是扮演著不可替代的角色、發揮著至關重要的作用。

縱觀呼叫中心運營管理中的各個模塊,數據管理始終貫穿其中,可以說數據體現了運營管理中一點一滴的工作,直接印證著工作的過程和成果。在以結果為導向的運營管理中,將數據管理譽為呼叫中心運營管理的靈魂”一點也不為過。
那么,數據管理在呼叫中心的運營管理中究竟起到了什么樣的作用?它又是通過何種方式來發揮出這些功效的?
無論是呼叫中心的整體工作目標(整體KPI),還是以小組為單位或者是以個人為單位的工作目標(個體KPI)的設定,都需要通過專業科學的數據來體現,同時數據還發揮著目標傳遞和分解的作用。
1.設定并分解目標
整體目標即KPI指標的完成,單靠某一位或幾位管理者是無法達成的,它必須依靠呼叫中心全體工作人員的共同努力方能實現,因而必須將整體目標進行有效的分解和傳遞。
指標分解的思路和原則為:分解傳遞路線為:整體—組別—個人;以全月指標的目標值為最終目標,根據截止目前的指標完成情況來計算和設定下階段所要達到的目標值,保守起見可將數據略微調高一些;
要有周期性的指標回顧,回顧能夠檢驗設定目標的階段性完成情況,能夠有效的發現問題和調整策略,從而確保指標分解工作的正常開展。回顧的周期一般為自然周,回顧的方法為:將完成數據與目標數據進行對比,對于發現的問題及時加以調整,并以歷史數據為依據重新設定下階段的目標值。
2.結果展現
既然設定的目標是以數據來展示的,那么工作的結果也必須用數據來展現,通過數據來驗證目標完成的契合程度。
呼叫中心運營管理的過程和結果是以數據來根本體現的,而承載數據的則是用途不同、格式也不盡相同的各類報表,例如:體現個人工作成績的績效考核報表,體現整體工作成果的運營KPI報表,用于報送各相關業務部門的業務分析類報表,以及用來體現工作成果的各類總結性報表。
3.趨勢預測
在呼叫中心的運營管理中,對于未來數據的預測是一項非常重要且常規性的工作,預測出的數據能夠有效指導各項工作的開展,使呼叫中心未來的運營軌跡處在可監控、可預知的態勢中。
趨勢預測的方法為:通過對大量歷史數據進行分析,來把控未來數據的變化和走勢,可根據預測出的未來數據合理配備相應的人力,安排好呼叫中心的招聘規劃,也可制定出整體下階段的運營規劃。
4.業務分析
呼叫中心在企業中扮演著雙重角色,一方面向客戶傳遞企業的產品及服務信息,對外樹立起企業的形象和品牌;另一方面也需要向企業各相關部門反饋客戶的需求,使企業的產品和服務得以不斷優化。而這些業務方面的意見和建議,正是通過對大量的客戶受理數據進行綜合分析后的結果,承載這些分析結果的則是業務類的分析報表。
呼叫中心每天承接的客戶信息數據量非常大,在向企業內部各相關部門傳遞和反饋時,需要根據各部門的需要對數據進行整理和加工,還需要根據各部門的職責和功能設定不同的反饋側重點。
比如:產品部門多關心的是不同產品的客戶關注度,產品本身的功能問題,客戶對產品使用的意見建議等;而營銷部門關心的則是不同的營銷方案推出后市場的反映程度,客戶對于營銷方案的接受程度,以及營銷是否取得了應有的效果等。
因而,在向各相關部門報送業務分析報表時,需要向不同部門傳遞他們所關心的數據,這些數據要有不同周期的對比,同時還需要在報表中體現綜合分析以及對重大典型性事件的重點分析等內容。
5.反饋問題
在整個運營管理中,最直接、最快速、最客觀反映問題的就是數據。比如:同時段同等的電話進量,接通率卻出現下滑,這無異是向管理者傳遞著人力安排存在問題的訊號;相比前一天,客戶滿意度指標嚴重下滑,則要求管理者必須立即采取行動,調查客戶不滿意的真正原因并加以改進等等??傊?,通過數據反映出的問題需要立即加以分析并改進,否則運營將陷入失控狀態。
要想對數據所反饋出的問題快速響應、采取措施,則必須對數據進行深入的挖掘和分析,并且這種分析是一項常規的定期性工作。服務品質是呼叫中心的生命線,因而對于體現服務品質的幾項重點指標:客戶滿意度、一次性解決率、質檢成績等是要且必須進行的定期性分析指標。通過分析,數據會告訴我們需要重點改進的問題點在哪里。
數據管理作為呼叫中心運營管理中的重要一環,同運營管理本身一樣,是需要通過大量的實踐、不斷的摸索和有效的總結,才能日趨成熟、不斷完善,因而這實際上是對呼叫中心管理者提出了更高的要求。
首先,需要管理者對數據管理有正確的認識,充分重視其在運營管理中的重要性;
其次,需要管理者本身具備良好的數據分析能力,并能夠有效指導團隊的數據分析工作;
最后,更需要的是管理者具備優秀的總結和判斷能力,在實踐工作中找到最為行之有效的數據管理模式和分析方法,從而真正使數據管理成為提升運營管理水平和工作品質的長效驅動力。
呼叫中心的運營管理從數據管理開始!

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