客户联络中心的人员配置

    |     2015年7月12日   |   客世原创   |     评论已关闭   |    1276

|范军|2006-11-15

    成功的客户联络中心运营意味着实现了对该中心有效的数字化管理。在众多的客户联络中心运营管理数据当中,最重要的莫过于各个运营时段所需座席人员的数量这一数据了。尽管国内的客户联络中心运营成本最大的一项可能并不是人员成本的支出,但有效地提高人员利用率,从而节省部分运营成本也是国内客户联络中心极为关注的。因为,准确地计算出客户联络中心所需人员数量,不但在控制成本方面非常重要,而且在保证服务水平与质量方面同样非常重要。客户联络中心合理的人员配置与排班能够创造人员成本与服务水平两者之间的平衡,即在达成服务水平的同时有效地提升人员利用率,从而达到控制和降低人员成本支出的目的。

计算工作量

    在上一期的文章“准确预测客户联络中心业务量”中,我们讲到业务量预测的基本方法与步骤,即根据历史业务量数据进行走势分析,掌握业务量季节性变化规律,从而利用月度、周、日和时段的业务量到达规律,测算出每小时甚至是每半小时的业务量。

    根据预测出的业务量,以及平均处理时长(AHT)数据,我们就能测算出座席人员的工作量。在这里,平均处理时长既包含了通话时间又包含了事后处理时间,如填写订单、更新客户信息等。处理时长很有可能在不同的时段,具有很大差异。很有可能在晚班次中,会发现处理时长较高。原因是这个班次不好,所有安排了很多新员工而导致的。因此,许多客户联络中心干脆就使用平均处理时长来预测业务量。但如果处理时长存在较大差异的情况下,用平均值来计算工作量就存在一定的风险了。不精确的工作量预测将会导致人员过剩或人员不足,因此最后使用比较有针对性的数据来进行预测和计算。

    工作量数据是为了测定需要多少基本的座席人员处理来电。但是,计算客户联络中心人员数量与其他形式的工作量与人员测算有很大区别。例如:在同一个公司里既有客户联络中心,又有邮件处理中心,我们把他们的业务量和人员计算进行一个对比。如果在上午8点到9点,有400封邮件需要被处理,处理每封邮件需要3分钟的话,其工作量为1200分钟或20小时。那么,用一个小时到9点需要处理完的话,我们需要多少员工呢?这并不是很难的数学问题,我们说需要20个员工,处理1小时就能满足需求。原因是处理邮件不象电话处理,工作任务是连续的。也就是说,这样的工作背靠背的,每个员工只要完成在1小时中应完成的数量即可。

测算客户联络中心所需人员数量

    现在,让我们为客户联络中心进行人员配置计算吧。假设以上员工可以接听400个电话,每个电话需要3分钟处理,包括2分钟的交谈时间和1分钟的事后处理时间。因此,工作量还是1200分钟或20小时。如果这样的话,我们需要多少座席人员呢?

    令人遗憾的是,仅用20名座席人员是处理不过来以上来电的。因为,可能在8点零五分,有22个电话打进来,这意味着不但20个座席人员都占用了,而且还有2个来电者在排队等待被接听。然后,在8点一刻,只有16个来电被处理,意味着4个座席人员除以空闲状态。那么这四个人员就不可能完成一小时完整的工作量,原因只是来电方式决定的。所以,在一个呼入为主的客户联络中心,业务的达到方式不是连续性的。确切地说,业务是根据我们客户的选择来分布的。一般业务的连续性被客户联络中心业务到达的随意性所取代。这就带给我们客户联络中心人员配置计算的第一个数学规则:即必须配置多于实际工作小时数量的人员。那么,我们需要多配置几个人员呢?如果按照20小时的工作量测算,我们需要21个,还是24个,还是30个人员呢?这就取决于我们希望达成什么样的服务水平。很显然,我们拥有的人员数量越多,平均应答时间就会越短。相反,人员越少,客户等待的时间就越长。测算客户联络中心人员数量需要有一个数学公式的帮助,我们使用厄朗C公式来进行人员配置计算。

以厄朗C公式举例

    让我们看看以下基于20小时工作量的厄朗C预报。以下表格显示出从配置21个员工到28个员工处理20小时的工作量,得到的效果是不同的。

< p align="center">人员数量 < p align="center">延迟几率 < p align="center">延迟时长
< p align="center">(秒)
< p align="center">平均应答速度() < p align="center">服务水平
< p align="center">20秒)
< p align="center">21 < p align="center">76% < p align="center">180 < p align="center">137 < p align="center">32%
< p align="center">22 < p align="center">57% < p align="center">90 < p align="center">51 < p align="center">55%
< p align="center">23 < p align="center">42% < p align="center">60 < p align="center">25 < p align="center">70%
< p align="center">24 < p align="center">30% < p align="center">45 < p align="center">13 < p align="center">81%
< p align="center">25 < p align="center">21% < p align="center">36 < p align="center">8 < p align="center">88%
< p align="center">26 < p align="center">14% < p align="center">30 < p align="center">4 < p align="center">93%
< p align="center">27 < p align="center">9% < p align="center">26 < p align="center">2 < p align="center">96%
< p align="center">28 < p align="center">6% < p align="center">23 < p align="center">1 < p align="center">97%

    让我们看看上表中的每一栏,以及服务性指标。第二栏表示不能直接由座席人员接听的来电数量占整个业务量的比率。第三栏中表示让来电者平均在线等待的时长。因此,如果由24名座席人员,利用厄朗C公式预测出有30%的来电者将会进入队列等待,他们将在队列中平均等待45秒钟。第三栏的平均等待时长包括了被直接接听的所有来电。因此,以24人的配置为例,30%的来电要进入队列,平均等待45秒,其余的70%来电被直接接听。由此计算出平均应答速度(ASA)为13秒,这一数字不仅代表队列中来电者的感受。无论来电者等待还是不用等待接听。平均应答速度都不是一个“真实”的数据,它仅为一个统计数据,代表进入队列和未进入队列等待的平均值。

    第四栏代表服务水平,即在一定延迟时长的情况下,所接听来电数量的比率。此栏说明了在20秒内接听的来电比例情况,一般的客户联络中心目标值为80%,如果按此标准,应配置24个座席人员,这样的话就能达到81%的服务水平。

人员配置与服务水平的关系

    让我们再看看上表,评估一下当人员数量变化后会给服务造成什么影响。很显然,当人员每减少一名,延迟时间就会增加;而当人员每增加一名,服务水平会有相应的改善。但我们需要注意的是,人员数量在同一水平时,服务指标并未发生重大的改进。如果我们在24个人员配置的基础上增加或减少人员数量,对服务的影响是非常不同的。如果我们增加1-2名人员,如25人的话,平均应答速度会从13秒缩短到8秒,26人的话,平均应答速度会缩短到4秒。第一人的增加,缩短了5秒,但增加到第二人时,缩短了4秒,增加到第三人时,只能再缩短2秒了。也就是说,随着人员的增加,服务改善的空间在逐步缩小,效果也就越不明显了。

    如果我们在24个人员配置的基础上减少人员数量,如减少1-3名人员,平均应答速度会分别增加为25秒、51秒,和137秒。减少第一人时,平均应答速度放慢多了12秒,减少第二人时,放慢了26秒,减少第三人时,又放慢了86秒。也就是说,随着人员的减少,服务会在某一点上急剧恶化。我们不难看出,当人员数量越来越接近我们测算出的工时数量时,我们的服务水平就会跌入低谷。对于目前服务水平堪忧的客户联络中心来说,应该赶快增加1-2名座席人员,这样服务水平就会迅速地提升;但相反,如果在客户联络中心服务水平尚可的情况下,减少1-2名座席人员,将会使客户联络中心的服务水平降到谷地而难以恢复。

考虑人员缺失情况和排班需求

    以上我们是基于一个假设来计算人员配置的,即所以人员都是可用的。但我们都知道,不是所有员工都是可用的,如员工的事假、病假,以及其他不可预计的情况发生。因此,我们在进行人员排班时应将无法预计的人员缺失因素考虑进去,例如为20%,以需要24个座席人员为例,我们在进行排班时应该按照30人进行排班。只有这样,才能保证满足客户期望,及服务水平的达成。

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