人員數量 |
延遲幾率 |
延遲時長 (秒) |
平均應答速度(秒) |
服務水平 (20秒) |
21 |
76% |
180 |
137 |
32% |
22 |
57% |
90 |
51 |
55% |
23 |
42% |
60 |
25 |
70% |
24 |
30% |
45 |
13 |
81% |
25 |
21% |
36 |
8 |
88% |
26 |
14% |
30 |
4 |
93% |
27 |
9% |
26 |
2 |
96% |
28 |
6% |
23 |
1 |
97% |
讓我們看看上表中的每一欄,以及服務性指標。第二欄表示不能直接由座席人員接聽的來電數量占整個業務量的比率。第三欄中表示讓來電者平均在線等待的時長。因此,如果由24名座席人員,利用厄朗C公式預測出有30%的來電者將會進入隊列等待,他們將在隊列中平均等待45秒鐘。第三欄的平均等待時長包括了被直接接聽的所有來電。因此,以24人的配置為例,30%的來電要進入隊列,平均等待45秒,其余的70%來電被直接接聽。由此計算出平均應答速度(ASA)為13秒,這一數字不僅代表隊列中來電者的感受。無論來電者等待還是不用等待接聽。平均應答速度都不是一個“真實”的數據,它僅為一個統計數據,代表進入隊列和未進入隊列等待的平均值。
第四欄代表服務水平,即在一定延遲時長的情況下,所接聽來電數量的比率。此欄說明了在20秒內接聽的來電比例情況,一般的客戶聯絡中心目標值為80%,如果按此標準,應配置24個座席人員,這樣的話就能達到81%的服務水平。
人員配置與服務水平的關系
讓我們再看看上表,評估一下當人員數量變化后會給服務造成什么影響。很顯然,當人員每減少一名,延遲時間就會增加;而當人員每增加一名,服務水平會有相應的改善。但我們需要注意的是,人員數量在同一水平時,服務指標并未發生重大的改進。如果我們在24個人員配置的基礎上增加或減少人員數量,對服務的影響是非常不同的。如果我們增加1-2名人員,如25人的話,平均應答速度會從13秒縮短到8秒,26人的話,平均應答速度會縮短到4秒。第一人的增加,縮短了5秒,但增加到第二人時,縮短了4秒,增加到第三人時,只能再縮短2秒了。也就是說,隨著人員的增加,服務改善的空間在逐步縮小,效果也就越不明顯了。
如果我們在24個人員配置的基礎上減少人員數量,如減少1-3名人員,平均應答速度會分別增加為25秒、51秒,和137秒。減少第一人時,平均應答速度放慢多了12秒,減少第二人時,放慢了26秒,減少第三人時,又放慢了86秒。也就是說,隨著人員的減少,服務會在某一點上急劇惡化。我們不難看出,當人員數量越來越接近我們測算出的工時數量時,我們的服務水平就會跌入低谷。對于目前服務水平堪憂的客戶聯絡中心來說,應該趕快增加1-2名座席人員,這樣服務水平就會迅速地提升;但相反,如果在客戶聯絡中心服務水平尚可的情況下,減少1-2名座席人員,將會使客戶聯絡中心的服務水平降到谷地而難以恢復。
考慮人員缺失情況和排班需求
以上我們是基于一個假設來計算人員配置的,即所以人員都是可用的。但我們都知道,不是所有員工都是可用的,如員工的事假、病假,以及其他不可預計的情況發生。因此,我們在進行人員排班時應將無法預計的人員缺失因素考慮進去,例如為20%,以需要24個座席人員為例,我們在進行排班時應該按照30人進行排班。只有這樣,才能保證滿足客戶期望,及服務水平的達成。
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