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基于大数据思维的呼叫中心量质管理模式探索

[日期:2015-03-16] 来源:广东移动客户服务(广州)中心;  作者:孔屏 周学婧 [字体: ]
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  一、背景

  关于呼叫中心运营质量与效率管理的方法已经日趋成熟,例如“PDCA循环”、“ 六顶思考帽”等方法的运用,而有待进一步思考和探索的是,如何突破传统,寻找呼叫中心运营管理的新思路。笔者所在广东移动客服(广州)中心,拥有超过 1800名生产人员,每月服务的客户人次约500万,每次服务均涉及到客户短信满意度、首次问题解决率、通话时长、来电原因等各项运营数据,数据量若以服务人次的倍数增长来衡量,要做到各个指标以及量质的均衡是非常困难的,笔者认为,“大数据”思维是与呼叫中心运营特点最契合的新思路之一。

  二、探索实践

  通话均长是呼叫中心衡量服务效率的常见指标,反映平均每一通客户拨打热线人工的通话时长(单位:秒);短信满意度则是表示客户对热线人工服务满意度比率,是反映客户满意程度最常见的指标;首次问题解决率是客户拨打热线后2小时内未重复拨打的比率,反映10086对客户问题的解决能力。将这三个常见运营管理指标结合起来,能够让运营更加合理、均衡。笔者运用大数据思维,建立“量质九宫格”管理模型,就是将量的指标(通话均长)与质的指标(短信满意度和首次问题解决率)结合管理,保质提效。

  1.建立模型

  建立 “量质九宫格” 管理模型,整合所有成熟技能人员超过1000万个数据,将人员按照通话均长(简称“ATT”)、质量划分成A/B/C三个等级,组合成9个类型。比如AA 型就是质量好、ATT短的员工;那么BA型的就是质量好、ATT稍长的员工;CA型就是质量好、ATT最长的员工。

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  2.人员配型

  结合员工ATT、质量数据,将每一个员工按照模型规则打上类型标签。配型结果显示,处于平均水平的BB型员工占比最高,达24%;质量A型、通话均长A型员工比例分别为30%、20%;双优AA型、双低CC型员工占比均为6%。

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  3.业务配型

  对比类型间业务结构,找到每个群体的员工特点和缺点,以采取针对性管理提升方式。比如,CA与BA型员工对比,他的特点是业务相对熟练、更倾向于主动服务和一站式解决客户问题,他的缺陷就在与语言表达的精简性不足,不能够灵活运营一些辅助手段培育客户自助服务能力。

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  4.方法配型

  每个类型员工均存在不同的问题与特征,那么,接下来我们针对每个类型员工设计不同的提升方案。

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  5.管理实践

  首先采用目标管理的方式,对每个类型设定分解目标,并将目标按照每一个员工历史表现制定员工个人目标值。

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  然后,我们针对每个员工群体特性,从人员能力、业务能力提升两个方面着手开展工作。

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  6.实践成效

  最终,经过3个月的运营实践,取得了良好的效果:

  (1)ATT持续下降、质量持续提升:从9月起,连续3个月ATT下降8秒;同时,质量指标短信满意度、首次问题解决率持续创新高,达96.60%、89.32%,分别提升1.1pp、0.87pp。

  (2)九宫格发展趋势良好:短ATT的A型人群数增长至1.5倍、同时优质量A型人群数增长75%。AA型短ATT、优质量人群数增长到2.9倍,CC型长ATT、低质量人群减少至0人,员工ATT最高降50 s、且首次问题解决率提升2.5pp。

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  三、总结

  大数据思维法则:你的用户不是一类人,而是每个人。

  在实践中我们给每一个员工设置标签、设置目标和提升方法,运用了大数据思维。但本实践仍属初步探索阶段,很多方面还需优化,也希望持续借鉴和学习各行业及行业内其他呼叫中心的经验,通过不断尝试、改进,精益求精,探索呼叫中心发展新方向。

  作者单位为广东移动客户服务(广州)中心;

 





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