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揭示呼叫中心服務(wù)水平差異

范軍 2009/02/09

　　為了進(jìn)行準確的業(yè)務(wù)量預測，也許您已經(jīng)做了全部的基礎性工作，包括評估歷史業(yè)務(wù)量數據，并發(fā)現其變化趨勢，對當前市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)等因素進(jìn)行綜合考慮與判斷等等。您會(huì )非常自信地說(shuō)，您能夠得到一個(gè)非常準確地預測數據。此外，您還會(huì )對每半小時(shí)的業(yè)務(wù)處理時(shí)長(cháng)進(jìn)行微調，以便得到更加精準的工作量數據。通過(guò)以上的努力，您今天真正需要的人員數量就是您排班的人員數量，果然真是這樣的話(huà)，今天對您來(lái)說(shuō)會(huì )是很輕松的一天。

　　但是，隨后您的老板就把從 ACD 報表那給您看，上面顯示出實(shí)際的服務(wù)水平與您所預測的有些差異。讓我們來(lái)比較一下，如下表中所列 9 點(diǎn)鐘的預測數據和真實(shí)數據吧。您預測出 173 個(gè)來(lái)電，但實(shí)際來(lái)了 180 個(gè)，比預測的多了一些。但是，處理時(shí)長(cháng)和人員數量卻是非常準確的。但是，為什么實(shí)際來(lái)電量比預測多了一些，反而實(shí)際的服務(wù)水平會(huì )比預測的還要高呢？到底哪里出了問(wèn)題？

預測數據： ACD 報表數據：


您的預測

　　無(wú)論您使用的是什么樣的預測與排班工具，有可能使用的是勞動(dòng)力資源管理（ WFM ）軟件，也有可能使用的是自制的電子數據制表軟件工具，或者僅僅靠一個(gè)計算器和鉛筆來(lái)進(jìn)行計算，但是您所預測出來(lái)的數據基本上都是根據厄朗 C 公式進(jìn)行計算得出的。這個(gè)公式也是呼叫中心在進(jìn)行人員預測，以及服務(wù)延遲預測方面被廣泛使用的工具。但是，該公式是基于一個(gè)假設，即半小時(shí)內的任意（無(wú)規律地）來(lái)電，并針對所設定的不同服務(wù)水平給出相應的人員數量建議。

　　在任意一個(gè)半小時(shí)的時(shí)段中，只有一部分座席被占用，而其他座席為接聽(tīng)下一個(gè)來(lái)電處于就緒或空閑狀態(tài)的情況非常多。也許幾分鐘后，所有座席都處于繁忙狀態(tài)，而有些來(lái)電會(huì )進(jìn)入隊列等待。當利用厄朗 C 公式來(lái)計算座席數量和服務(wù)水平時(shí)，這個(gè)公式會(huì )把來(lái)電的隨意性因素考慮在內。

呼叫放棄

　　在每天的許多時(shí)段，工作量會(huì )超過(guò)可用人員能夠承受的工作量，這種現象的確存在。當來(lái)電進(jìn)入隊列，等待時(shí)間過(guò)長(cháng)的話(huà)，來(lái)電客戶(hù)就會(huì )放棄。有些人當他們聽(tīng)到等待的語(yǔ)音提示后就會(huì )馬上放棄，而有些人會(huì )等的更長(cháng)一些，而何時(shí)放棄就取決于他們等待的容忍度了。

　　厄朗 C 公式的一個(gè)假設是來(lái)電客戶(hù)會(huì )無(wú)限期地在線(xiàn)等待座席人員接聽(tīng)來(lái)電。但實(shí)際情況我們都知道，其中肯定有人會(huì )放棄。這就是您預測（基于厄朗 C 公式）的服務(wù)水平結果為什么與實(shí)際 ACD 報表所顯示的服務(wù)水平結果有差異的原因了。當出現了來(lái)電排隊，以及來(lái)電客戶(hù)放棄的情況時(shí)，很少人會(huì )等在隊列里，這就使來(lái)電處理效率變得更高。因此，實(shí)際的服務(wù)水平會(huì )好于預測的服務(wù)水平。

Erlang C 選項

　　由于厄朗 C 并不能 100 ％地準確反映服務(wù)水平，那么我們是否還需要繼續使用這個(gè)公式進(jìn)行相關(guān)預測呢？答案是肯定的。這個(gè)公式仍然是呼叫中心進(jìn)行人員預測的最好的方法。因為，這個(gè)公式告訴了我們，如果所有來(lái)電客戶(hù)都選擇了在線(xiàn)等待的話(huà)，情況將會(huì )是怎樣的。

　　可能有人會(huì )提出，呼叫放棄的情況應該在進(jìn)行人員預測時(shí)考慮進(jìn)去。但是，如果這么做的話(huà)就要非常小心！讓我們假設有 10 ％的來(lái)電客戶(hù)會(huì )放棄，基于您對于來(lái)電放棄客戶(hù)的預測，也就是處理來(lái)電客戶(hù)的減少，得出您所排人員理論上只處理 90 ％工作量的結論。但是，這 10 ％的放棄是由于“糟糕的”隊列等待時(shí)長(cháng)而引發(fā)的。減少人員數量將會(huì )造成更加糟糕的服務(wù)水平，引發(fā)更多的放棄。這樣下去，會(huì )造成服務(wù)的惡性循環(huán)。因此，您應該記住一點(diǎn)，調整對人員預測的計算公式，無(wú)需對放棄的呼叫進(jìn)行詳細分析。

解釋這種不同

　　如果發(fā)現您預測的服務(wù)水平與 ACD 報表顯示出的實(shí)際結果有差異的話(huà)，首先應該看一下放棄量或放棄率。如果很高的話(huà)，您就會(huì )發(fā)現預測與實(shí)際的差異了。然后采取措施改善放棄率，通過(guò)減少隊列等待時(shí)長(cháng)，調整隊列等待的語(yǔ)音提示，或者語(yǔ)音提示中播放對客戶(hù)有用的信息、通知等使客戶(hù)盡量等待較長(cháng)的時(shí)間，使其得到更快的被座席接聽(tīng)的機會(huì )。

客戶(hù)世界


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