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呼叫中心排班三步走之预测篇

发布时间:2020-07-21 18:30:05 阅读: 来源:聚氨酯直埋管厂家

呼叫中心排班三步走之人力安排篇

杨彦阳 2008/06/10

随着呼叫中心规模的日益扩大和服务水平、运营管理的要求不断提高,如何在现有人力条件下达到服务水平目标、合理安排人力、优化现场管理成为排班师面临的巨大挑战。呼叫中心劳动力管理(WFM),也就是常说的排班包含了话务预测、人力安排、现场管理三个基本步骤。在本文中,针对这三个步骤,把笔者近年来参与排班项目的一些体会与大家分享。建立预测模型,利用历史数据,可以很快得到预测数据,但遗憾的是,这些数据经常是不准确的。为什么会这样呢?呼叫中心系统是一个随机系统,呼叫量虽然有些规律性的分布,但建立在精确科学基础上的数学模型难以适应现场情况的千变万化。一方面,模型需要不断的调优,甚至针对不同时段,需要多个预测模型;另外,在模型预测的基础上,还需要排班师进行干预,利用排班师经验对预测结果进行调整。在传统手工排班的情况下,排班师忙于应付繁琐的数据操作,很少能够对模型进行分析、修正。可喜的是,随着排班系统的逐步采用,排班师从繁琐的重复性工作中解脱出来,可以更专注于模型的优化,充分发挥预测过程中艺术性的一面。 针对不同时段制定不同的预测模型遇到五一、十一、春节等特殊时段,呼叫中心话务量会与平时呈现出极大的差异。业务类别不同,影响也不同。以春节为例,如果是电信类业务,通常呼叫量比平时低大约10%;而如果是信用卡业务,由于刷卡消费增多,相应的呼叫量则比平时要高。针对这种情况,排班员就需要建立正常日、不同假日的预测模型。 历史数据灵活选择,相对时间模型、绝对时间模型并用平日模型:以移动公司为例,话务呈现鲜明的以月为周期的特点,选取历史数据则以相对时间模型为宜,如可以选取前三月相应时段、去年本月相应时段的数据作为参考;而对于银行信用卡类业务,则基本呈现以周为周期的特点,这时,可以选取最具有代表意义的几周的数据作为参考,建立绝对时间模型。绝对时间模型:模型建立在固定时间段的历史数据基础上,举例来说,以固定周的历史数据做为基础进行预测;相对时间模型:模型建立在与预测时间段设定间隔的历史数据基础之上,举例来说,以话务预测目标周的前三周历史数据为基础进行预测。假日模型:假日模型历史数据一般选类似假日时间段的数据作为预测的基础。如,预测春节话务量一般选去年、前年春节话务量作为基础;而十一则以去年、前年十一话务量作为基础;对于更为特殊的一些时段,则需要另案考虑,比如今年的五一,由于取消了七天长假,以前五一的数据已经不具有相关性,这种情况下,可以考虑采用正常日数据作为基础。 历史数据不够怎么办现实往往不能那么随人所愿,很多情况下,我们没有足够的相关数据可用,就像上面说的今年五一,还有呼叫中心刚建立等情形。这种情况下,相关数据很少,就需要排班师分析预测时段的特点,从历史数据中选择最接近的数据进行预测。反过来说,这对排班软件也提出了要求,即预测模型可以由排班员指定历史数据时段,能够同时支持相对时间模型、绝对时间模型。 预测结果出来了,预测工作还远未结束在前面我们也谈到过,预测绝不仅仅是数学模型。公共假期的变化、突发事件、促销活动等等因素都会对话务量带来模型无法理解的异动。要反映这些异动,必须由排班员对预测结果进行调整,这些都是排班工作的艺术性体现,也是预测过程比不可少的一个步骤。整体调整:如由于客户量上升20%,则话务量需要在预测结果基础上整体调高20%;局部调整:如采取了校园促销活动,那么在学校下课后,话务量将可能上升10%,则仅将下午4点后的话务量调高10%;AHT的调整:如近期呼叫中心有大量的新座席人员加盟,则需要加大AHT值。如新座席集中在某时段上班,则调整该时段AHT即可。总之,预测决不仅仅是一门科学,不能期望通过建设排班系统、建立数学模型一劳永逸。排班系统也不仅仅是减轻排班员工作强度,而是提供了一个平台,让排班员更加艺术性的工作。杨彦阳 上海宝东信息技术有限公司 高级咨询顾问 yyy5000@ CTI论坛编辑

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