联想呼叫中心排班管理心得分享.docx

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联想呼叫中心排班管理心得分享

联想呼叫中心排班管理心得分享（转贴）

在呼叫中心的运营管理中要取得绩效的不断提升与改善，需要多方面的努力，但有一点不容置疑的是，如果没有一个良好的排班管理机制和不断提升排班管理水平，要想达成绩效的不断进步基本上是不可能的。

笔者前期曾在《客户世界》上发表过《呼叫中心排班管理的几个环节》的文章，在文章发出之后有幸收到同行们一些共鸣与探讨。

希望就联想客户联络中心在排班管理上的一些具体做法与取得的成效与同行进行交流。

　　其实联想在排班上进行过艰难的探索和逐步的改进，我们先来看看最初的状况：

　　可以明显看出，我们的客户感受很不均匀，客户有时觉得电话很容易接通，而有时又觉得非常难通，30秒内接起率不到80%，再来看看同期的员工利用率：

　　员工利用率只有不足50%，在业务的高峰期这个比例会高一些，但仍旧达不到高绩效目标的要求，那时候看来，要达成服务水平80/30（80%的电话在30S内接起），还要保障客户拨打热线所感受到的ASA一致，员工利用率还可提升到75%，这是一个大的挑战。

如何提升？

确保服务水平和员工效率的双达标，在不断的业务摸索中，我们从以下几方面来进行逐步改善。

　　一、预测：

　　来电有规律吗？

要解释这样的问题，我们还是先看数据：

　　以某一业务为例，通过三年的数据积累并结合业务的特点我们看出来以下几点规律：

　　每年春节的来电量是全年最低的；

　　每年的七八九三个月的暑促高峰来电量较高；

　　年底单位的集中购机带来12月份的咨询高峰等；

　　从上图我们还可看出，每年业务量都有一定的增长，为究其原因，我们进一步分析：

将历史咨询记录将咨询的内容进行分类，并将用户购机的时间与咨询时间进行了匹配性分析，结合客户的特点，热线的知晓度，我们找到影响业务时的关键因素：

　　销量；

　　季节；

　　气候；

　　热线知晓度；

　　客户的应用习惯等；

　　我们再来看另一个规律：

　　可以看出，一周各天的来电规律也是不一样的。

工作日高，周末低。

　　每年春节、五一、十一长假期间前后的来电规律，七天长假期间来电量很小，但长假过后的第一天会出现来电高峰。

　　对历史数据的使用与分析的方法有很多，关键是要找到最符合自己业务特点的方法。

另外在使用历史数据时要确保你的数据是正确的，用错误的数据做分析只能得出错误的结论。

　　得到相对全面的信息后，依此进行预测，预测分几个层次，中长期预测、招聘周期预测、排班周期预测。

每个预测的数据有着不同的目的。

　　中长期预测：

　　中长期预测一般与公司/部门年度业务规划结合起来做，重点在于分析资源配备是否与业务的发展相匹配，对全年的来电形势有一个全局的了解，根据来电高低峰制定各阶段的重点工作，合理分配员工的工作时，在联想座席代表每个月上班的天数并不是完全按照工作日要求，在业务高峰期，员工每周的上班可能会超过五个工作日，而在业务低峰时，再安排员工的补休或集中休假，全年保持总法定工作时的弹性排班制，这样能有效地保障业务高峰的服务水平，而且能满足部分家在外地员工希望探亲时间增长的要求，还能平稳地过一个春节，假期比国家规定的还长，员工是很满意的。

　　招聘周期预测：

　　故名思意，招聘周期的预测与人力需求密切相关，如果从有招聘需求开始到人员招聘成功，完成岗前培训与在线指导，直到员工能够独立上线的周期为两个月，那么两个月前的预测是否准确就决定着该月是否有足够的人力来保障目标的达成。

随着此预测值产生的是招聘计划，考核的是招聘及时性及培养合格率。

　　排班周期的预测：

　　不同企业、不同业务排班周期可能不一样，一般以周、两周、月等为周期。

排班周期的预测是用于进行人员配备的基础，其参考的数据是年度预测值、招聘周期对该周期的预测值、前几周的实际来电值，而且更倾向于实际来电情况，排班周期的预测需要注意的是应按天和时段来进行，一周中的各天可能来电规律是不一样的，同样一天中的各时段来电规律也不一样。

对于呼入的电话建议以每30分钟的间隔来研究用户来电的规律。

排班周期预测的要点是：

历史看趋势，近期看实际，结合最近周期的来电及可预见的影响业务的因素对“直接计算”出来的数值进行修正。

如下例：

　　现在我们已经将预测层层分解到了最小单位，还有一点非常重要的，准确预测是基础，所以设定各预测周期的预测准确性，或预测离差率是很有必要的，预测离差率管理到每半小时，才能进行最准确的人员配备，长时间的准确数据及信息的积累与沉淀以不断提升预测准确性。

　　二、人员配备

　　确定排班周期目标

　　虽然呼叫中心各项KPI指标都设定有目标，但所设定的目标可能是最终要达成的目标，所以不能完全基于最终目标值来排，而是需要根据实际发生值及本次排班希望达成的值来排，如AHT，业务最终的目标是360秒，但目前的实际达成值可能是380秒，那么我们在进行人员配备时就不能以360秒的平均处理时间来安排人员，而需要以实际的380秒来安排人员，这样才能确保服务水平等关键KPI的达成。

在特殊的时间里，有可能针对服务水平和员工利用率等各项KPI的目标会有所调整，这些都需要在排班开始之前来确定，即确定周期排班目标。

　　根据时段预测进行人员配备

　　人员配备的基本原则是要尽可能减少业务量走势与员工配备之间的不一致情况，即来电高的时段，安排的人员就多，来电量低的时段，安排的人员少。

在这里介绍一个计算人员需求数量的工具——ErlangC

运用这个工具，我们需要输入一些参数：

　　即可得出人员配备数量：

　　同时，我们还可预知到按此人员数配备所能达成的服务水平：

　　根据此工具可科学计算出每半小时要达成目标服务水平所需要配备的人员数量。

如下图：

人员配备的走势与预测来电的走势基本一致。

　　到目前为止，我们还只是根据预测的业务量进行了每个时段的实际应在线人员数量计算，据此我们还需要考虑班制设置、就餐、培训、小休等情况，最终的安排实际应在线人数是综合安排了就餐、培训等各项人数以后的数量，这些因素都需要事先进行说明，即人员配备原则，最终的排班表就是综合考虑各项因素以后的人员配备需求，如下：

　　细心的同行可能看出来了，在早上9：

00到10：

00的这一个小时里实际安排的上班人数比需求人数要少，明显看出来这一个小时的来电量是全天最高的，安排员工上一小时班是不现实的，所以这里要说到一个话题，就是多技能人员的运用和主管的弹性，这一个小时可安排多技能人员或由在排班表中明确主管上线，就能解决这一个问题了。

另外，对于话量分流也是一个很重要的话题，我们在IVR中对用户进行了引导：

“9：

00-10：

00热线一般比较繁忙，建议您一小时后再与我们联系，您也可以持机等候”，在这里我们的话术是一小时后，而不是10：

00后，如果用户9：

30拨打热线听到这段留言，一般会在10：

30以后再拨入了。

其后的结果是，这一个小时的高峰期得到了有效平抑，与随后的一个小时保持了一个平衡，早高峰的现象得到了有效缓解，在适当时候就可以撤消该提示了。

　　三、现场管控

　　遵守排班表：

　　排班表一旦确定并通过审核，一线人员就必须严格遵守排班表，为了保障排班表的执行，中心应出台相应的管理规范，对考勤、现场制度的遵守有明确的规定，如员工对系统支持的各个时间点（谈话、案面、就绪、培训、休息）的正确设置。

按排班表的要求时间进行系统登录和退出等。

　　现场管控：

　　一方面要求严格执行排班，另一方面一旦出现突发的事件，现场主管又要能灵活进行现场调控，主管在呼叫中心的工作担任着很重要的职责，员工指导、监听、疑难问题的处理，及现场管理与调控。

为了保障主管现场管理与调控的能力，中心一方面要给予相应的培训，另一方面出台相应的管理与调控手册也是必不可少的。

手册的内容一般包括：

主管的职责、主管应关注的与现场相关的重要项目，规定主管的监控点及应急措施，主管应做的哪些记录等。

　　为了提高现场管控的效率，可借助业界一些先进的“班长管理系统”软件，它能实时看到用户正在听IVR导航的数量、看到用户等待人工接起的数量，甚至能看到等待的用户信息及时长，能看到中心整体资源的使用率，也能看到以业务为单位、以小组为单位，以至到个体员工的各种状态。

对于个体员工的状态，主管要关注那些在某种状态上持续时间比较长的员工，如：

通话时长很长的员工是不是遇到比较复杂的情况，是不是需要主管的支持，主管可借助远程监控系统或走到员工身边了解情况，及时提供支持。

　　危机响应机制：

　　在呼叫中心的运营往往会遇到很多不可遇见的特殊事件，外界因素（如2003年的非典）、新病毒的爆发，系统的故障等这些事件直接对来电造成极大影响，一个运作良好的呼叫中心应对各种危机事件具备相应的处理能力，并提前制定各种危机情况的应对措施，以将损失降到最小。

危机响应机制一般包括：

危机报警、危机应对、危机解除、后续措施等多方面内容。

　　以系统故障为例，在呼叫中心的运营中，系统的正常是最基本的保障，所以一般对系统的正常运营会有相应的服务水平协议来制约，但系统的故障也是呼叫中心不可100%避免的，系统故障危机的处理往往包含两个方面的内容，一方面是系统本身如何在最短的时间内解决故障，恢复正常，另一方面是业务在系统出现故障时间如何配合，在故障解除之后又如何保障和提升绩效，以降低损失。

　　四、回顾

　　排班回顾是排班工作的最后一个环节，也是非常重要的环节，通过排班回顾可以及时了解排班中存在的问题，并对问题进行有效的分析，制定改进措施，这样可以有力的保障运营指标的达成。

回顾要及时，并且要坚持，每天、每周、每排班周期、招聘周期、年度都要进行回顾，针对每次回顾反应出来的问题都应该制定及时有效的措施来不断改进。

　　最后我们再来看看改进效果：

　　服务水平控制Sigma能力从03年的0.8提升到05年的4.2（目标带：

80%-86%）。

　　员工利用率Sigma能力从03年的0.7提升到05年的3.9（目标带：

75%-80%）。

　　谈到心得，觉得千言万语无法用文字表达，限于篇幅，很多细节之处无法体现。

最后还想与同行共勉一句话：

“排班管理是门学问，是伟大的艺术，没有最好，只有更好”。