基於大數據思維的呼叫中心量質管理模式探索
運營
作者：孔屏 周學婧
一、背景
在呼叫中心，一些經典的管理方法如“PDCA”質量管理法、“六頂思考帽”等的應用已日趨成熟，而有待進一步思考和探索的是，如何突破傳統，尋找呼叫中心運營管理的新思路。筆者所在的廣東移動客服（廣州）中心擁有超過1800名生產人員，每月服務的客戶人次約500萬，每次服務均涉及到客戶短信滿意度、首次問題解決率、通話時長、來電原因等各項運營數據，數據量若以服務人次的倍數增長來衡量，要做到各個指標以及量質的均衡是非常困難的，筆者認為，“大數據”思維是與呼叫中心運營特點最契合的新思路之一。
二、探索實踐
通話均長是呼叫中心衡量服務效率的常見指標，反映平均每一通客戶撥打熱線人工的通話時長（單位：秒）；短信滿意度則是表示客戶對熱線人工服務滿意度比率，是反映客戶滿意程度最常見的指標；首次問題解決率是客戶撥打熱線後2小時內未重複撥打的比率，反映10086對客戶問題的解決能力。將這三個常見運營管理指標有效結合，能夠讓運營更加合理、均衡。筆者運用大數據思維，建立“量質九宮格”管理模型，就是將量的指標（通話均長）與質的指標（短信滿意度和首次問題解決率）結合管理，保質提效。
1、建立模型
建立 “量質九宮格” 管理模型，整合所有成熟技能人員超過1000萬個數據，將人員按照通話均長（簡稱“ATT”）、質量劃分成A/ B/C三個等級，組合成9個類型。比如AA型就是質量好、ATT短的員工；那麼BA型的就是質量好、ATT稍長的員工；CA型就是質量好、ATT最長的員工。
2、人員配型
結合員工ATT、質量數據，將每一個員工按照模型規則打上類型標簽。配型結果顯示，處於平均水平的BB型員工占比最高，達24%；質量A型、通話均長A型員工比例分別為30%、20%；雙優AA型、雙低CC型員工占比均為6%。
3、業務配型
對比類型間業務結構，找到每個群體的員工特點和缺點，以采取針對性管理提升方式。比如CA與BA型員工對比，他的特點是業務相對熟練、更傾向於主動服務和一站式解決客戶問題，他的缺陷就在於語言表達的精簡性不足，不能靈活運用一些輔助手段培育客戶自助服務能力。
4、方法配型
每個類型員工均存在不同的問題與特征，那麼，接下來我們針對每個類型員工設計不同的提升方案。
5、管理實踐
首先采用目標管理法對每個類型設定分解目標，並按照每一個員工曆史表現製定員工個人目標值。然後，針對每個員工群體特性，從人員能力、業務能力提升兩個方麵著手開展工作。
6、實踐成效
最終，經過3個月的運營實踐，取得了良好的效果：
（1）ATT持續下降、質量持續提升：從9月起，連續3個月ATT下降8秒；同時，質量指標短信滿意度、首次問題解決率持續創新高，達96.60%、89.32%，分別提升1.1pp、0.87pp。
（2）九宮格發展趨勢良好：短ATT的A型人群數增長至1.5倍，同時優質量A型人群數增長75%。AA型短ATT、優質量人群數增長到2.9倍，CC型長ATT、低質量人群減少至0人，員工ATT最高降50s、且首次問題解決率提升2.5pp。
三、總結
大數據思維法則：你的用戶不是一類人，而是每個人。
在實踐中我們給每一個員工設置標簽、設置目標和提升方法，運用了大數據思維。但本實踐仍屬初步探索階段，很多方麵還需優化，也希望持續借鑒和學習其他呼叫中心的經驗，通過不斷嚐試、改進，精益求精，探索呼叫中心發展新方向。