呼叫中心的现场管理注意事项和策略分析

呼叫中心的现场管理注意事项和策略分析

随着近年来计算机信息技术的快速发展与融合、海量数据的持续产生与增长,如何持续优化呼叫中心的人力资源配置、呼叫应答流程、问题解决流程以提升客户满意度,成为呼叫中心改善活动的重点及难点。引入高级的数据分析手段,用科学的方法而不仅仅是管理人员的经验去发现并解决问题,是当下的主流。因此,用什么样的数据分析手段以及如何使用这些科学分析手段是这篇文章探讨的重点内容。笔者结合自身近五年的相关行业咨询与辅导经验,试图从四个方面与读者进行分析和探讨。

  一、基于KPI的绩效管理

  基于KPI的绩效管理,也就是通常我们所说的“Management by Objectives”,是指通过分解运营目标制订各种KPI指标,如接通率、工时利用率、平均处理时长、用户满意度、服务水平、质检分数和一次解决率等,通过KPI指标协助管理层掌控全局,制定经营策略,引导客服代表的绩效行为。这是维持并监控呼叫中心运营的基础一步。

  在这方面,我们可以利用包括地图、动态图形、多维数据展现、数据筛选以及管理仪表盘等在内的众多自动报表功能进行展现和分析,而且可以实现自动化、批量化和定制化,工作效率也就随即大幅上升。管理人员通过简单的鼠标点击,可以快速浏览JMP自动生成的各种图形化管理界面,对当前各动态指标的状况一目了然,从而可以及时对运营计划进行维持或调整的决策。这大大简化了业绩汇报、业绩展示及辅助决策的工作量,缩短了决策所需要的时间,在time to market或者time to quality如此重要的今天,对管理者帮助较大。

  二、客户需求

  客户需求是指通过专业的市场调查和行为数据分析掌握不同客户类别的真实期望和偏好习惯,在此基础上进一步了解并预测客户的需求量,从而为公司确定合理的服务水平指标、切实提高客户满意度、完善自身资源配置提供科学的决策依据。要能够真正实现客户需求的量化其实是很有难度的,而且很容易从这一点看出不同呼叫中心管理水平的差异。

  大部分在这方面做得比较领先的呼叫中心都会使用选择设计、回归建模、时间序列分析、数据挖掘等高级统计建模分析与预测功能。对于电话记录数据库中的海量数据, JMP可以在几秒钟之内就能完成上百万条数据记录的统计计算;面对客户满意度Customer Satisfaction的潜在因素很多的情况,可以运用逐步回归等方法快速智能地去伪存真,找到首次通话问题解决率First Time Resolve、平均处理时间Handle Time等关键因素,并建立它们与客户满意度之间的关系表达式;对于业务人员大都不具备太多统计知识的现实,往往可以借助一些可视化的手段进行分析,如基于JMP构建的预测模型可以通过图形化的形式()动态展现,使用者不需要具备深厚的统计学功底,就可以比较精确地预测客户满意度,以便对客户做出贴切的服务反馈。

  三、成本控制与资源配置优化

  成本控制是指通过对人力资源进行合理排班与人员配备,适时扩充或筛选员工,对IT设备资源进行必要的监控与维护,减少设备故障率,使成本投入产出最大化,从而提高成本管理水平,提升呼叫中心的运营效率。随着呼叫中心话务量的增长和运营规模的扩大,这是很多领导层日益关注的一个方面。

  从技术层面上讲,与落实成本控制相关的模型和算法是最复杂的。比如解决人员配置的问题,通常可以使用与排队论相关的统计算法及其他高级算法,并对电话呼入和问题解决的过程进行模拟。如试验设计、可靠性分析算法、统计图形、模拟等都是常用的方法。JMP能够很好地支持前三类方法,而SAS Simulation Studio for JMP软件具备很好的模拟规划及优化功能。

  四、现场管理

  现场管理是指通过在服务现场对客服代表、设备、工作流程、环境等进行实时监控,发现存在的和潜在的问题,并及时制定解决方案,提供现场辅导和支持,以激励员工士气,增强员工解决问题的能力,协助客服代表快速改善服务方法、作业流程和思维方式,从而提升服务质量。

  这是一个相对简单、容易处理的领域,一般可以运用一些适合于服务行业的精益改善类工具和针对一线管理人员开展一些沟通与激励类的培训,就可以看到明显的改善和由此产生的收益。

  通过自动化数据获取及统计软件的制图功能,可以做出实时动态看板,帮助客服人员而不仅仅是管理者适时了解当前业务状态,从而为进一步调整行为以降低浪费提供依据。

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