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大型呼叫中心如何進(jìn)行手工排班

盧巧環(huán) 2008/08/26

　　筆者在此之前有談過(guò)關(guān)于大型呼叫中心普遍面臨的六大困難：現場(chǎng)人員管理難、排班難、招聘難、服務(wù)一致性難、完成投訴積壓難、提升員工工作自豪感難。本篇，筆者將針對呼叫中心該如何進(jìn)行手工排班這一問(wèn)題，來(lái)和大家分享。

　　眾所周知，呼叫中心管理金三角為“數據——排班——現場(chǎng)管理”。整個(gè)金三角以數據為中心，只有基于準確的數據基礎，排班師才能做到相對準確的話(huà)務(wù)預測與人員排班，而現場(chǎng)管理的職責是對排班師的班表做出最圓滿(mǎn)的執行。所以，無(wú)論是系統排班還是手工排班，準確的數據基礎是保證服務(wù)水平的關(guān)鍵。

　　我們一起看看系統排班與手工排班的共同點(diǎn)與不同點(diǎn)：

　　共同點(diǎn)：

以真實(shí)的歷史數據為基礎，數據點(diǎn)需12個(gè)月以上（才能看出變化趨勢）才能被參考；

同一周期內的增長(cháng)率，如去年X月與今年X月的比較增率（可為負數）；

同一周期內的季節因素；

同一周期內的節假日因素；

營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)影響；

重復撥打情況；

放棄率（客戶(hù)主動(dòng)放棄電話(huà)比率）；

人員損耗（日損耗及時(shí)段損耗），如員工請病事假等不可預知的缺勤；

排班師經(jīng)驗。

　　不同點(diǎn)：　　

自動(dòng)化VS手工。

　　系統排班可直接得出話(huà)務(wù)日/月/年模型，并可隨時(shí)適當調整話(huà)務(wù)影響因子，以符合要求。手工排班需手工建立EXCEL表格及公式，數據錄入稍有不慎則結果大相徑庭。　　

模版化VS靈活。

　　系統排班往往有固定的班別模式，對于人性化較高或排班限制較多的呼叫中心（如員工班車(chē)限制、休假限制等）較不合適，因系統排班往往是為耦合話(huà)務(wù)量排班，而缺乏人性管理的考慮。而手工排班則可考慮這些人性化因素。

　　系統排班是科學(xué)的排班工具，準確率較高。目前大部分排班軟件都是應用愛(ài)爾蘭C公式進(jìn)行的話(huà)務(wù)預測，但愛(ài)爾蘭C公式是假設客戶(hù)永遠在等待，不會(huì )放棄電話(huà)的前提下進(jìn)行運算的，與呼叫中心的實(shí)質(zhì)有較大出入。很少手工排班的呼叫中心排班師會(huì )用愛(ài)爾蘭C公式進(jìn)行話(huà)務(wù)預測與話(huà)務(wù)員人數預測。接下來(lái)，筆者將和大家共同探討手工如何更好地擬合話(huà)務(wù)量進(jìn)行排班。

　　首先，談?wù)勅绾芜M(jìn)行話(huà)務(wù)預測。

　　一、真實(shí)的歷史呼入號碼數據

　　真實(shí)的、準確的數據是話(huà)務(wù)預測的基礎。我們每天都得到很多數據，呼入量2.1萬(wàn)，服務(wù)水平75％/20s等等。如果排班師利用的是這些時(shí)/日/月的呼入量數據進(jìn)行話(huà)務(wù)量預測，那預測的結果絕對偏離事實(shí)。因為這些呼入量是假定在100％接通率，所有電話(huà)都在一次內被接起的前提，而事實(shí)并非如此，我們的服務(wù)水平仍然不高。我們往往很容易忽略了重復撥打率。即2.1萬(wàn)的呼入量里，也許有3000個(gè)，甚至5000個(gè)都是客戶(hù)的重復撥打。造成重復撥打的原因有很多，如一次性問(wèn)題解決率、服務(wù)水平等等，其中排班的好壞是主要因素。那這些我們每天看到的數據難道就沒(méi)有意義了嗎？其實(shí)不是，它們可以幫助管理者深入分析員工的一次性問(wèn)題解決率情況及排班師的水平。

　　排班師在進(jìn)行話(huà)務(wù)量預測時(shí)，需要用真實(shí)的呼入號碼數據作為預測基礎。真實(shí)呼入號碼數的定義為客戶(hù)撥打呼叫中心的號碼的個(gè)數，反映的是客戶(hù)的真實(shí)需求。即當日呼入量2.1萬(wàn)，但也許有3000個(gè)是客戶(hù)的重復撥打，則真實(shí)的客戶(hù)需求只有1.8萬(wàn)個(gè)（假設所有客戶(hù)當天只有同一個(gè)需求）。我們需要取到時(shí)段/日的真實(shí)呼入號碼數，才能得出客戶(hù)的需求模型。

　　根據每時(shí)段呼入的真實(shí)號碼數情況，可得出日呼入話(huà)務(wù)的基礎模型，如下圖：

　　根據每周呼入的真實(shí)號碼數，可得出周呼入話(huà)務(wù)的基礎模型，如下圖：

　　根據每日呼入的真實(shí)號碼數，可得出月呼入話(huà)務(wù)的基礎模型，如下圖：

　　從以上的日模型、周模型及月模型的數據結果，我們發(fā)現該話(huà)務(wù)具有強烈的日規律與周規律，月規律不明顯，但注意到每月月初、6日-10日、月底話(huà)務(wù)均較高。故在進(jìn)行手工排班的時(shí)候，人員安排要遵守日規律、周規律、月固定忙日來(lái)進(jìn)行調整。

　　二、同一周期內的增長(cháng)率

　　根據手頭上已有的真實(shí)號碼數據，我們可以對比去年與今年的年增長(cháng)率、月增長(cháng)率等統一周期內的增長(cháng)率，從而估算本次排班話(huà)務(wù)預測的增長(cháng)話(huà)務(wù)。也可以從市場(chǎng)部門(mén)拿到全年的客戶(hù)增長(cháng)計劃，估算每月的客戶(hù)增長(cháng)率。

　　三、同一周期內的季節因素

　　對比去年每個(gè)月之間真實(shí)號碼數受季節因素變化的情況，因季節因素是較為抽象的概念，故多評排班師經(jīng)驗判斷。但在呼叫中心工作多年的運營(yíng)主管會(huì )發(fā)現，冬天全月的呼入量較夏天要少，冬天早上與晚上的呼入量也較夏天少，客戶(hù)撥打電話(huà)時(shí)間集中在白天；而夏天客戶(hù)的電話(huà)可能從一大早一直忙碌到夜晚。這就是存在了明顯的季節影響。在做手工排班的時(shí)候，排班師需參考歷年的數據去判斷季節因素的影響，同時(shí)在設置班次時(shí)也需要考慮到季節因素對客戶(hù)撥打行為的影響。

　　四、同一周期內的節假日因素

　　排班師在進(jìn)行次月話(huà)務(wù)預測時(shí)，需要考慮到節假日的影響。同樣參考歷年的節假日真實(shí)號碼數的變化情況。像元旦、春節、五一、中秋、十一、圣誕、寒暑假等大的節假日，排班師需慎重考慮。在每次重大節假日過(guò)后，排班師都需要回顧并且分析節假日話(huà)務(wù)模型，作為日后排班的有力參考數據。

　　五、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)影響

　　每月進(jìn)行排班工作前，排班師需要向業(yè)務(wù)管理員或市場(chǎng)部了解次月的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)情況，是屬于常規的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，還是新上線(xiàn)的大型營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。每次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)后，排班師都需要記錄該次活動(dòng)對話(huà)務(wù)的影響作為日后參考。同樣，在每次排班前，排班師需參考曾經(jīng)做過(guò)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)記錄，如遇新上線(xiàn)的影響活動(dòng)，則需提前做話(huà)務(wù)影響預判。話(huà)務(wù)預判工作需和業(yè)務(wù)管理員共同討論進(jìn)行。

　　六、重復撥打情況

　　客戶(hù)的重復撥打行為由很多原因造成，如中繼不足、排班安排人數不足、問(wèn)題沒(méi)有解決，等等。故每日報表呈現給我們的呼入量數據對排班沒(méi)有很大的意義。但是，我們不難發(fā)現，在大部分常規的日子里（除重大故障影響或重大營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)影響外），同一周期內的真實(shí)號碼數與呼入量之間的重復撥打率是基本相近的。排班師根據歷史數據，可以分別計算出月/日/時(shí)的重復撥打率情況。

　　做到第六步的時(shí)候，排班師基本可以估算出次月的話(huà)務(wù)情況。我們連貫性地回顧一遍：①根據歷史真實(shí)呼入號碼數的得出話(huà)務(wù)的日/周/月模型。②參考歷年的真實(shí)號碼數情況，分別計算出同一周期內的增長(cháng)率、季節影響因素、節假日影響因素。③參考歷年的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)影響，計算出因營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)而帶來(lái)的話(huà)務(wù)量。④綜合以上的數據，得出次月真實(shí)號碼數預測量。⑤根據歷史真實(shí)號碼數情況，計算出日/時(shí)的話(huà)務(wù)量占比情況。⑥根據預測的次月真實(shí)號碼總量，按日話(huà)務(wù)占比及時(shí)段話(huà)務(wù)占比，分配到每天及每時(shí)段。⑦根據歷史呼入量及真實(shí)呼入號碼數，計算出月/日/時(shí)的重復撥打率情況。⑧將次月的月/日/時(shí)預測的真實(shí)號碼數，乘上月/日/時(shí)的重復撥打率，則可得出次月的月/日/時(shí)的預測呼入量。

　　排班師在做好了話(huà)務(wù)預測后，第二項主要工作就是要進(jìn)行人員排班了。

　　一、放棄率（客戶(hù)主動(dòng)放棄電話(huà)比率）

　　放棄率映射了客戶(hù)等待的耐心度，一般呼叫中心的放棄率為2％-5％之間，甚至有更高的。雖然我們理解這部分放棄來(lái)話(huà)的客戶(hù)也是屬于有需求的（在真實(shí)呼入號碼數里就有體現），但由于客戶(hù)在未得到話(huà)務(wù)員服務(wù)之前主動(dòng)放棄了電話(huà)，則相當于在等待服務(wù)的過(guò)程中呼損了。呼叫中心的客戶(hù)放棄率一般都較為穩定，我們可以剔除掉這部分的話(huà)務(wù)需求。即假如預測了5000通的呼入量，放棄率為2％，則我們實(shí)際需要去應付的是5000*（1-2％）＝4900通。我們在進(jìn)行人員排班的時(shí)候則按4900通的需求進(jìn)行安排。

　　二、計算需求話(huà)務(wù)員人數

　　排班師根據預測出來(lái)的月/日/時(shí)D的呼入量，乘以服務(wù)水平，再除以當前話(huà)務(wù)員的平均處理時(shí)長(cháng)（通話(huà)均長(cháng)+整理時(shí)長(cháng)），則可相應得出月/日/時(shí)的話(huà)務(wù)員需求數。但是，我們都知道，話(huà)務(wù)員不可能滿(mǎn)負荷工作的，必然存在一些人員損耗。如出勤損耗（病事假等）、時(shí)段損耗（如申請小休等），這些損耗排班師必須額外計算。如日出勤損耗為8％，則需求話(huà)務(wù)員數要再增加8%。時(shí)段損耗也需考慮在內，特別是吃飯前后、交接班前后的時(shí)段的人員損耗。這樣才能保證時(shí)段接通率的平滑過(guò)渡。很多時(shí)候我們會(huì )發(fā)現某些時(shí)段的服務(wù)水平很低，但排班沒(méi)有問(wèn)題，人員也都在崗位上，是什么原因導致該時(shí)段的服務(wù)水平低呢？通過(guò)數據報表，我們不難發(fā)現是員工的通話(huà)利用率很低，大都在申請小休或整理工單。這些員工雖然在崗位上，卻沒(méi)有從事有效生產(chǎn)的活動(dòng)。這就需要排班師需關(guān)注到這些特殊時(shí)段的人員損耗，同時(shí)需提醒現場(chǎng)主管關(guān)注這些時(shí)段的人員效率，勿讓某些時(shí)段成為客戶(hù)的倒霉時(shí)段。

　　排班師在計算了人員需求后，需告訴領(lǐng)導目前的人力資源狀況是盈還是虧，并告知領(lǐng)導根據目前的人力資源現狀，服務(wù)水平是否可以達標。

　　三、班次設計

　　排班師根據計算出來(lái)的每日各時(shí)段需求人數及日需求人數，綜合考慮公司的人性化排班要求，設計出相應的班次。應注意的是，最后根據排班師設計出來(lái)的班次得出的每時(shí)段在線(xiàn)人數與日在線(xiàn)人數，應該是和每時(shí)段呼入量及日呼入量的模型是一致的。

　　以上是筆者對大型呼叫中心如何進(jìn)行手工排班手工排班了解到的一些方法，科學(xué)性不如系統排班強。但是，對目前仍在使用手工排班的呼叫中心，希望能有一些幫助。筆者也很希望大家可以對大型呼叫中心如何進(jìn)行手工排班手工排班這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行討論與分享，以便得出一套更為科學(xué)的方法。

　　本文刊載于《客戶(hù)世界》2008年8月刊；作者單位為廣東移動(dòng)客戶(hù)服務(wù)（深圳）中心。

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