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呼叫中心管理干货:运营指标与数据

2016/11/10 14:58:00分享

        以下文章是王厚东老师在“呼享会●大咖秀”-——呼啦圈运营管理沙龙第一期的分享内容,特此鸣谢。

分享嘉宾介绍:王厚东,呼叫中心资深培训专家,曾参与多家银行、保险、电信、等行业呼叫中心认证评审、培训及咨询工作。在呼叫中心数据运营管理方面,更有相当深厚的经验。

         以下分享以“人工话务”为主,做呼入运营的人对于它们是比较熟悉的。外部客户感知,内部一个是服务效率,一个是服务质量。

 

.呼入型中心的运营逻辑

服务效率

1.服务效率两个重要指标,一个是接起率也叫接通率,另一个叫服务水平。两者最大的区别,就是服务水平本身是有时限的。 

2.服务效率由外部客户给的工作负荷和内部员工的处理能力构成。这两者之间的平衡关系决定了这个指标的升与降、高与低。

---从数据的角度来讲,联络量乘以平均每一通联络的处理时长,构成了我们整体的工作负荷。

服务质量

1.问题解决能力,对应的就是最核心的首次解决率。

2.体验创造能力,整个与客户沟通的过程中我们给予客户什么样的感受。

 

二.服务效率指标之服务水平

1.服务水平指标是不是越高越好?

①先来看麦肯锡的一个调查结果

 


        如果客户等待时间是0S到XS之间,客户的满意度和感知是非常好的。当在XS到YS之间,客户整体对接听速度这一项的感知,并没有明显的变化。这个数据告诉我们,客户其实是有一个忍耐区间的。

②再反过来看服务水平的增长

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        当服务水平涨到88%以后,同样加一个人,回报就越来越小,这是服务水平的边际效应。

2.服务水平的控制与优化

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       假设服务水平指标是80/20,一天所有时段的服务水平肯定不是一条直线,它一定是波动的。能不能让服务水平指标在理想的区间内波动?比如说75-85之间,客户不至于等太长,又不至于投入太多的资源?

        我觉得这比较理想,当然这要看客户的反馈,在客户比较认同你的基础之上。我的一天划下来48个时段或者24个时段或者96时段,有多少个时段真正在我这个区间之内,这是真正考核你的整体运营过程。但如果你把夜间时段踢出去也是可以的,这就需要考虑我们整体的营业时间和业务高峰对客户的影响比例。

 

三.另外一个指标接听量

       一个员工一天接多少个电话,跟两个方面特别相关,第一有效工作时长、上线的真正工作时间,第二每通联络的平均联络时长。

1.平均处理时长的优化

①QC七大工具之手直方图的方法去分析


        如果你的分布出现了偏态,你要去看偏态,我们应该注意的那个常位,那些人是谁?这个从数据库的角度讲直接一个代码就可以直接把这些全部提出来。

②控制图分析方法

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        把员工指标全都放在控制图上,我们设了上限跟下限。跟之前那个图的道理是一样,有多少员工是超出了下限,有多少员工是超出了上限。超上限会是什么问题,超下限又会是什么问题?

2.平均处理时长并不是越短越好,它有副作用

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         副作用体现在平均处理时长、接听量、接听质量。因此一定要看它的关联作用,它对质量的影响是什么。

        并不是平均处理时长压1S,质量就会降一点点。在某些时段,平均处理时长没有压到一定程度之间,这两个指标之间是没关系的。只有当把平均处理时长压到一定的程度之后这两个指标的关系才开始趋向于明显,在后来就是灾难。

 

四.服务质量最重要的一个指标首解率

1.它没有一定的标准,到现在为止也没有100%的衡量方法。 

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2.如何改善首次解决率?

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五.质检质量的重心

       质检两个重要内容:

1.通过质检,发现改进空间,帮助员工更好的达成指标。 

2.整体客服运营里面,包括公司运营里面,它的瓶颈在哪里?问题在哪里?流程瓶颈在什么地方?共性问题出在什么地方?

给大家展示一个工具,就是每一期,一周我们发现整个质检的问题是什么?这些问题二八法则,可以帮助我们去做更好的问题勘察。

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六.客户感知指标及衡量

       现在比较流行的两个指标:

1.净推荐值(NPS):基于我们的产品或者服务,客户在多大的意愿程度上去向周围的人推荐。分值是0-10,0-6属于这些客户对你不太感冒,7-8中立,9-10才是推荐者,我们用9-10的客户占比减去0-6的客户占比就是我们的净推荐值。NPS还可以用在员工满意度衡量方面,比如你可以问内部员工在多大意愿程度上,愿意推荐其兄弟姐妹来我们呼叫中心工作,分值是0-10。如果低于5分,那么就特别危险,你的流失率、员工士气都会有问题。

 

2.客户感知的另外一项指标就是服务获取的费力度,就是要衡量分析出客户在需要服务时,找我们有多容易,1-5的区间,1是最容易,5是最费力。

 

-THE END-


 

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