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揭示呼叫中心服務水平差異

范軍 2009/02/09

　　為了進行準確的業(yè)務量預測，也許您已經(jīng)做了全部的基礎性工作，包括評估歷史業(yè)務量數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)其變化趨勢，對當前市場營銷活動等因素進行綜合考慮與判斷等等。您會非常自信地說，您能夠得到一個非常準確地預測數(shù)據(jù)。此外，您還會對每半小時的業(yè)務處理時長進行微調(diào)，以便得到更加精準的工作量數(shù)據(jù)。通過以上的努力，您今天真正需要的人員數(shù)量就是您排班的人員數(shù)量，果然真是這樣的話，今天對您來說會是很輕松的一天。

　　但是，隨后您的老板就把從 ACD 報表那給您看，上面顯示出實際的服務水平與您所預測的有些差異。讓我們來比較一下，如下表中所列 9 點鐘的預測數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)吧。您預測出 173 個來電，但實際來了 180 個，比預測的多了一些。但是，處理時長和人員數(shù)量卻是非常準確的。但是，為什么實際來電量比預測多了一些，反而實際的服務水平會比預測的還要高呢？到底哪里出了問題？

預測數(shù)據(jù)： ACD 報表數(shù)據(jù)：


您的預測

　　無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力資源管理（ WFM ）軟件，也有可能使用的是自制的電子數(shù)據(jù)制表軟件工具，或者僅僅靠一個計算器和鉛筆來進行計算，但是您所預測出來的數(shù)據(jù)基本上都是根據(jù)厄朗 C 公式進行計算得出的。這個公式也是呼叫中心在進行人員預測，以及服務延遲預測方面被廣泛使用的工具。但是，該公式是基于一個假設，即半小時內(nèi)的任意（無規(guī)律地）來電，并針對所設定的不同服務水平給出相應的人員數(shù)量建議。

　　在任意一個半小時的時段中，只有一部分座席被占用，而其他座席為接聽下一個來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)，而有些來電會進入隊列等待。當利用厄朗 C 公式來計算座席數(shù)量和服務水平時，這個公式會把來電的隨意性因素考慮在內(nèi)。

呼叫放棄

　　在每天的許多時段，工作量會超過可用人員能夠承受的工作量，這種現(xiàn)象的確存在。當來電進入隊列，等待時間過長的話，來電客戶就會放棄。有些人當他們聽到等待的語音提示后就會馬上放棄，而有些人會等的更長一些，而何時放棄就取決于他們等待的容忍度了。

　　厄朗 C 公式的一個假設是來電客戶會無限期地在線等待座席人員接聽來電。但實際情況我們都知道，其中肯定有人會放棄。這就是您預測（基于厄朗 C 公式）的服務水平結果為什么與實際 ACD 報表所顯示的服務水平結果有差異的原因了。當出現(xiàn)了來電排隊，以及來電客戶放棄的情況時，很少人會等在隊列里，這就使來電處理效率變得更高。因此，實際的服務水平會好于預測的服務水平。

Erlang C 選項

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

　　可能有人會提出，呼叫放棄的情況應該在進行人員預測時考慮進去。但是，如果這么做的話就要非常小心！讓我們假設有 10 ％的來電客戶會放棄，基于您對于來電放棄客戶的預測，也就是處理來電客戶的減少，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”隊列等待時長而引發(fā)的。減少人員數(shù)量將會造成更加糟糕的服務水平，引發(fā)更多的放棄。這樣下去，會造成服務的惡性循環(huán)。因此，您應該記住一點，調(diào)整對人員預測的計算公式，無需對放棄的呼叫進行詳細分析。

解釋這種不同

　　如果發(fā)現(xiàn)您預測的服務水平與 ACD 報表顯示出的實際結果有差異的話，首先應該看一下放棄量或放棄率。如果很高的話，您就會發(fā)現(xiàn)預測與實際的差異了。然后采取措施改善放棄率，通過減少隊列等待時長，調(diào)整隊列等待的語音提示，或者語音提示中播放對客戶有用的信息、通知等使客戶盡量等待較長的時間，使其得到更快的被座席接聽的機會。

客戶世界


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