呼叫中心作為企業(yè)與客戶接觸的窗口，無論是為顧客提供一系列的服務(wù)與支持的呼入型中心還是以從事市場營銷和電話銷售活動為主的呼出型中心，所從事的工作最終都可以歸結(jié)為與客戶進行信息交互的過程。客戶和客服人員同時作為信息交互的接收者和反饋者，客服人員需要用專業(yè)的技能精準獲取客戶的需求并給予積極的反饋，而客戶對于企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的反饋對于企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展方向的確定具有較大影響力和定向性。既然是信息交互的過程，必然會產(chǎn)生信息噪音，即信息傳遞錯誤或信息被曲解等影響信息傳遞質(zhì)量的諸多狀況，從而對客戶的生活或企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量造成一定影響。本文所探討的服務(wù)風(fēng)險模型的建立指從客戶與客服人員進行信息交互的過程中所產(chǎn)生的對客戶利益或生活造成影響的風(fēng)險事件出發(fā)，建立呼叫中心服務(wù)風(fēng)險的評估模型，該模型可用于查找呼叫中心在信息系統(tǒng)支撐、技能培訓(xùn)、管理措施制定上的缺陷并對癥下藥，從而不斷提升呼叫中心整體的服務(wù)質(zhì)量。
一、服務(wù)風(fēng)險評估原理及模型
通俗地說，風(fēng)險就是發(fā)生不好事件的概率。換句話講，風(fēng)險是指一個事件產(chǎn)生我們所不希望的后果的可能性，某一特定負面情況發(fā)生的可能性和后果的組合。風(fēng)險管理主要集中在可由概率描述的不確定性導(dǎo)致的客戶利益或時間損失等方面，忽視了不確定性的多樣性以及不確定性結(jié)果不只是損失還有機會的現(xiàn)實狀況。一般來說只有當客服人員的服務(wù)行為在特定時間點或特定業(yè)務(wù)上對客戶行為產(chǎn)生作用之后，才會對客戶的財產(chǎn)及其附加方面產(chǎn)生真正的影響。
本文將各種影響服務(wù)質(zhì)量的系統(tǒng)或人員服務(wù)行為等缺陷與漏洞的組合稱為客戶服務(wù)的潛在損壞度，記為C=f1(B,V)。當缺陷行為在特定業(yè)務(wù)上發(fā)生作用之后，就對業(yè)務(wù)信息的接收者客戶造成了真正的影響，影響的程度不僅僅取決于缺陷和漏洞的大小，還取決于業(yè)務(wù)信息的價值，因此I=f2(C,A)。I由缺陷級別(B)、脆弱性級別(V)以及業(yè)務(wù)重要性(A)3個相互獨立的元構(gòu)成，即I=f3(B,V,A)
缺陷行為一旦發(fā)生，業(yè)務(wù)信息的價值造成的影響與缺陷事件發(fā)生的概率構(gòu)成的函數(shù)，給出了最終的風(fēng)險值表達式R=f(P,I)，即服務(wù)風(fēng)險(Risk=服務(wù)風(fēng)險發(fā)生的概率 (ProbabiliBy)*服務(wù)風(fēng)險發(fā)生的影響(I)
R=f(P,I)→R=f(B,V,A,P)
上述過程可以用圖1表示。安全風(fēng)險由四元參數(shù)(B,V,A,P)構(gòu)成，只要量化這4個參數(shù)，就可得到最終的服務(wù)風(fēng)險值。
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圖1 風(fēng)險構(gòu)成因素
二、服務(wù)風(fēng)險評估方法
在我們實際的客服工作中，可以采用定性和定量相結(jié)合的方法來進行服務(wù)風(fēng)險評估。
1、定性分析通過歸類總結(jié)客戶服務(wù)中各類業(yè)務(wù)的重要性，確定出該類業(yè)務(wù)對應(yīng)的信息支撐系統(tǒng)及客服人員與客戶溝通過程中系統(tǒng)操作步驟、話術(shù)流程、查詢方式或表達方式所存在的漏洞，并根據(jù)服務(wù)歷史和實踐經(jīng)驗確定出各種缺陷服務(wù)行為發(fā)生的概率。
2、定量分析是通過對四元要素進行級別劃分，對應(yīng)不同的級別賦以不同的數(shù)值，以便于分析計算和排序。根據(jù)定量計算的結(jié)果可進行綜合定性分析，可較為精準地得出服務(wù)風(fēng)險的總體評估值。
由第1節(jié)分析過程得出，R=f(P,I)。其中，I=f2(C,A)，C=f1(B,V)。此處，定義C=(B+V)-1，將缺陷B定為3個等級，并分別賦以數(shù)值：高(3)，中(2)，低(1)。(業(yè)務(wù)、缺陷、脆弱性、發(fā)生概率等的分類方法及級別劃分將在第3節(jié)詳述)。將脆弱性V也劃分為3個等級，并賦值：高(3)，中(2)，低(1)。由C=(B+V)-1，得出以下關(guān)于潛在損壞度C的表列，如表1所示。
表1 潛在損壞度
將呼叫中心業(yè)務(wù)按其重要性定義為3個等級：高(3)，中(2)，低(1)。根據(jù)I=f2(C,A)，得到關(guān)于影響I的表列(具體算法見第3.2節(jié))。對業(yè)務(wù)構(gòu)成的影響如表2所示。
表2 對業(yè)務(wù)構(gòu)成的影響
最終，I與P構(gòu)成了風(fēng)險，風(fēng)險分布示意圖如圖2所示。其中，深色區(qū)域為高風(fēng)險區(qū)，灰色區(qū)域為中等風(fēng)險區(qū)，白色為低風(fēng)險區(qū)。各種風(fēng)險值在不同區(qū)間分布的密度表明總體風(fēng)險級別的高低。
圖2 風(fēng)險的分布示意圖
三、服務(wù)風(fēng)險評估流程
1、整體分析
整體分析是風(fēng)險評估的首要步驟。只有進行了良好的有針對性的分析，才能為下一步工作開展提供指導(dǎo)方向。整體分析包括以下內(nèi)容：
(1) 信息知識支撐系統(tǒng)架構(gòu)分析；
(2) 業(yè)務(wù)流程和操作步驟分析；
(3) 確定風(fēng)險評估范圍、制定評估方案；
(4) 為下一步資料收集準備調(diào)查問卷或表格。其中后兩個步驟為整體分析階段的重點。
2、 資料收集
資料收集主要是為了確定業(yè)務(wù)、缺陷、脆弱性、當前控制措施的有效性、發(fā)生概率的級別等信息。
(1) 業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)重要級別劃分
１) 業(yè)務(wù)的分類
業(yè)務(wù)分類可根據(jù)呼叫中心自身的業(yè)務(wù)特色進行分類，也可按照客戶訴求內(nèi)容的不同類別進行分類。以我們所在呼叫中心的業(yè)務(wù)特色舉例，可按投訴、舉報、報修等具體的業(yè)務(wù)類型進行分類，亦可按電費電量信息、停電信息等客戶咨詢信息的不同方面來進行分類。
2) 業(yè)務(wù)重要級別劃分
①高 (H) ：這類業(yè)務(wù)信息的完整性、可用性受到影響后，客戶將蒙受嚴重的損失。如客戶檔案信息、電費信息、停電信息等。
②中 (M) ：這類業(yè)務(wù)信息的完整性、可用性受到影響后，客戶將蒙受中度的損失，會對客戶的日常生活造成影響，如營業(yè)廳地址信息等。
③低 (L) ：未包含在高、中重要級別中的一類業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)信息的準確性受到影響后，客戶不會有實際的經(jīng)濟損失，如節(jié)約用電常識等。
(2) 缺陷的分類及級別劃分(B)
1) 缺陷因素分類
①信息知識系統(tǒng)故障：系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中斷、系統(tǒng)故障等；
②知識系統(tǒng)完善性：知識滯后性、信息的準確性等；
③人員因素：信息查詢不當、信息傳遞過程中表達不準確等。
2) 缺陷行為的級別劃分
① 1(低)——缺陷因素存在但發(fā)生的可能性小；
② 2(中)——缺陷因素存在且有一定的發(fā)生可能性；
③ 3(高)——缺陷因素存在且發(fā)生的可能性大。
(3) 脆弱性分類及等級劃分 (V)
脆弱性是指在客戶服務(wù)過程中，業(yè)務(wù)信息的交互存在著薄弱環(huán)節(jié)，可能被缺陷所用。
1) 脆弱性分類。脆弱性存在于很多方面，如人員的技能水平、操作標準的統(tǒng)一性、系統(tǒng)的技術(shù)支撐等。
2) 脆弱性級別的劃分。與前述業(yè)務(wù)和缺陷類似，脆弱性可以劃分為低、中、高3個等級：
① 1(低)—— 存在非關(guān)鍵缺陷，很難在客戶服務(wù)過程中體現(xiàn)；
② 2(中)—— 存在比較關(guān)鍵的缺陷，較容易在服務(wù)過程中出現(xiàn)且容易在信息傳遞過程中出錯；
③ 3(高)—— 存在著嚴重的缺陷，很容易在服務(wù)過程中對客服人員造成負面影響并導(dǎo)致信息傳遞錯誤從而給客戶帶來損失。
(4) 確定業(yè)務(wù)信息潛在破壞度(C)
業(yè)務(wù)信息潛在損壞度是指一旦發(fā)生服務(wù)風(fēng)險事件，客戶利益所遭受到的可能的損壞度。信息交互潛在損壞度=缺陷與漏洞的組合，這里定義C=B+V-1，見表3。
表3 潛在損壞度評估方法
(5) 確定影響(I)
定義影響(I)=業(yè)務(wù)重要性系數(shù)×損壞度系數(shù)。業(yè)務(wù)重要性系數(shù)按其重要級別定義為10(H)、5(M)、2(L)，括號內(nèi)H、M、L為業(yè)務(wù)重要級別。損壞度系數(shù)為損壞度對應(yīng)的百分比，如0.2(1)、0.4(2)、0.6(3)、0.8(4)、1.0(5)，括號內(nèi)為潛在損壞度級別。例如，對于重要性級別為高的業(yè)務(wù)類型，重要性系數(shù)則為10；業(yè)務(wù)信息的潛在損壞度為4，則損壞度系數(shù)為0.8。當風(fēng)險發(fā)生時，它所受到的影響=10×0.8=8。
(6) 評估服務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率級別(P)
服務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率可以用一種較簡單的方法得出，通常根據(jù)事件發(fā)生的歷史經(jīng)驗進行估計，如1)高：預(yù)計1年內(nèi)引發(fā)1次或多次對內(nèi)投訴；2)中：預(yù)計2-3年內(nèi)會引發(fā)至少1次對內(nèi)投訴；3)低：預(yù)計3年內(nèi)都不會引發(fā)對內(nèi)投訴事件。上述方法比較簡便，容易估算但比較粗略。本文提出另外一種較細致的辦法。
服務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率是與被評估對象存在的漏洞以及當前采取的控制措施有效性均相關(guān)的，若管理措施得當，雖然存在的漏洞較大，但風(fēng)險發(fā)生的概率會大大地減小，這也是我們需要建立各種應(yīng)急管理機制并開展應(yīng)急演練的原因之一。由此可歸納出風(fēng)險發(fā)生概率級別由2個因素決定：(1)管理控制措施的有效性；(2)脆弱性級別。管理控制措施的級別可以用表4所示的方式進行評估。
表4 管理措施的有效性評估
管理控制措施的有效性與脆弱性級別之和構(gòu)成了風(fēng)險發(fā)生概率，定義風(fēng)險發(fā)生概率級別(0-10)=管理控制措施的有效性+脆弱性級別(所得之和大于10的，以10計算)。
3、服務(wù)風(fēng)險分析
(1) 服務(wù)風(fēng)險評估等級
將以上各種信息匯總，制作詳細風(fēng)險評估表如表5所示。根據(jù)風(fēng)險公式，由影響和發(fā)生概率得出風(fēng)險等級，即風(fēng)險(0-100)=影響×概率
表5 業(yè)務(wù)服務(wù)風(fēng)險評估表
(2) 綜合分析
經(jīng)過上述風(fēng)險評估的一系列流程，最后可以得出組織的整體風(fēng)險狀況。
1) 缺陷-風(fēng)險分析
該模型可以用來評估每種缺陷可能引起的風(fēng)險，如某一項客戶咨詢信息或數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中無法直接獲取需進行人工計算。此類風(fēng)險值為某種缺陷利用各種存在的問題可能引起的風(fēng)險值之和，即某個缺陷可能引起的所有業(yè)務(wù)風(fēng)險總值。若借助Excel繪制出柱狀圖幫助分析對比所有缺陷引起的風(fēng)險值大小，可以清楚地得知服務(wù)面臨的整體風(fēng)險狀況，主要面臨的缺陷以及何種缺陷為主要防范對象從而集中力量進行改善。
2) 單個業(yè)務(wù)類型分析
對于單個業(yè)務(wù)類型，同樣可以羅列出其風(fēng)險狀況、主要面臨的缺陷以及何種缺陷為主要防范對象等，同時還可以計算出某項業(yè)務(wù)的總體風(fēng)險值。
3) 總體分析
根據(jù)前面的缺陷-風(fēng)險分析、單個業(yè)務(wù)分析，可以歸納總結(jié)出呼叫中心業(yè)務(wù)的整體風(fēng)險狀況，或者可以按照業(yè)務(wù)的類別進行歸納總結(jié)，得出特定業(yè)務(wù)面臨的特定風(fēng)險狀況。除此之外，還可根據(jù)呼叫中心整體情況，對業(yè)務(wù)知識架構(gòu)、整體管理運行狀況進行總體歸納分析；可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)評估缺陷對單個客服專員的服務(wù)水平造成的影響，從而開展重點管控和針對性的培訓(xùn)。
4、綜述
本文采用了定性和定量相結(jié)合的方法。定量分析是一個輔助的過程，使得我們在服務(wù)風(fēng)險評估過程中便于計算和比較。服務(wù)風(fēng)險評估的重點在于分析，首先分析服務(wù)過程中業(yè)務(wù)信息交互存在的安全隱患以及可能面臨的各種缺陷，然后結(jié)合各項業(yè)務(wù)的重要性來確定服務(wù)風(fēng)險事件一旦發(fā)生時對客戶可能造成的影響，最終得出各項業(yè)務(wù)所面臨的風(fēng)險級別，以及呼叫中心客戶服務(wù)業(yè)務(wù)所面臨的整體服務(wù)風(fēng)險狀況。由此可以較為精準地了解呼叫中心內(nèi)部各項業(yè)務(wù)的服務(wù)狀況以及管理、運營、信息系統(tǒng)中存在的風(fēng)險隱患問題，從而對下一步如何采取服務(wù)風(fēng)險控制措施提供方向。
