员工数据指标的异动监控与管理

客户世界 | 2018年8月7日 | 2018年, 客世原创 | 评论已关闭 | 2850

上期客户服务中心精益数据分析系列连载介绍了如何运用数据算法在动态绩效驱动力管理方法论指导下科学、有序地管理绩效工资的激励力度，这是一种依靠激发员工主动能动性，促使员工从“要我干”转变为“我要干”的管理方法。然而客户服务中心的员工普遍年轻，仅仅依靠员工的主观能动性是不够的，还需要多措并举才能达成持久、健康的运营结果。
因此，经常关注员工数据指标的达成情况，并加以日常管理督导就显得特别重要了。比如，在发现个别员工数据指标异常时，可以根据了解到的具体情况采取针对性的行动措施，或者加强业务辅导培训，或者帮助员工排解焦虑情绪，再或者给予员工生活帮助。
那么如何开展员工数据指标达成情况的日常监控与管理呢？客户服务中心行业是一个高度信息化、高度依赖数据驱动运营提升的人力密集行业，每一名员工至少有一二十个数据指标，几百名员工每天就有成千上万的数据指标，座席员、班组长每日的工作本就反复琐碎，显然不可能再行细致检查所有数据指标的达成情况。所以，客户服务中心必须有一定的方法论、数据工具进行支撑，才能有效的开展数据指标的异动监控与管理工作。

图1：异动监控工具的管理要求
员工数据指标的异动监控工具，还需要满足应用简便、配置灵活、最小颗粒度三个管理要求（如图1）。
应用简便是因为这是一款日常运营管理工具，需要每周监控管理，同时是对运营管理微循环的辅助支撑，若操作繁复则难以使用推广。
配置灵活是因为数据指标的监控方法、异动类型、异动标准一定会因为外部业务变动、员工发展阶段的变化而变化，工具需要以参数配置的方式支持各种异动监控应用才能满足业务快速变化的管理需要。
最小颗粒度是因为这是一款基层员工数据指标异动的监控管理工具，必须能做到针对每一名员工、每一个数据指标、每一个较小时间区间的数据异常监控，才能真正做到支撑管理微循环，从而提升运营管理效能。
那应该在多长的时间区间中进行数据监控呢？
按日进行数据监控太细碎，一个细小的业务或者心态变化都会带来日层面的数据波动，所以很难在日层面异常监控中真正看到有价值的管理信息。
按月进行数据监控太迟缓，假设用两个月的历史数据做为异动监控的基准数据，在第三个月进行异动监控，那么要在第四个月初才能发现数据指标的异常，可能已经不是最佳的管控时机，无法推动运营管理快速提升。
在日层面监控太细碎，在月层面监控太迟缓，那么到底在怎样的时间区间最合适呢？
经过一段时间的尝试、探索，最终发现按周、按旬或者按照双周为一个监控时间区间都是比较合理的。这几种时间区间相比，按旬可能在数据稳定性和时效性上是最佳的平衡点，按周或者按双周更加适合客户服务中心会按周进行工作计划的规律。因为监控之后必然有管理动作跟进，所以也可以根据异动监控之后管理动作的多寡来设定监控的时间区间长短。
在明确了异动监控的意义、异动监控的管理要求以及监控的时间周期之后，接下来，本文就将为大家介绍一款经过实践检验，方便快速部署实施，同时满足应用简便、配置灵活、最小颗粒度三个管理要求的EXCEL版本员工数据指标异动监控管理工具。

该监控工具共设有数据输入、参数配置、异动预警明细、异动预警统计四个功能页签，只需要一分钟的时间更新全员数据就可以完成全员、全数据指标的异动监控。
在数据输入页签，该工具以数据时间和员工工号为联合主键，依次输入不同时间周期的员工指标数据即可。如图2所示，在数据输入环节输入了11月1日、2日所有员工的指标数据。

图2：数据输入页签
在数据输入环节,监控工具支持输入日层面数据，工具会将日层面数据自行处理加工成周层面数据以支持后续的异动分析。当然，工具也支持直接输入员工每周数据达成情况进行异动分析。
异动监控工具中数据指标的多寡、排列次序、数据格式均没有限制，可以沿用客户服务中心已有基础数据格式，方便工具快速部署实施，只需要确保每一次输入的数据表格能够纵向对齐即可。
在存量数据较多时，监控工具可以通过EXCEL宏功能，一键删除时间比较久，已经不再纳入异动监控的历史数据，一来增加工具运算速度，二来提升数据安全性。

数据输入至监控工具之后，就可以配置异动监控参数了。每一个数据指标都可以配置多个异动监控方式，针对不同的监控方式其监控阀值、人数范围均灵活可配。

图3：异动监控指标配置
如图3所示，本案共配置了8项指标异动监控，包含指标环比变化监控两类和指标净值监控两类。
指标项“应答电话量”使用的是环比变化监控方式，其异动类型为“比上周减少30%”，则只有当某位员工的应答电话量环比下降超过30%时，才会体现在异动名单之中。
指标项“CPH”（每小时接听量）使用的是净值监控，只要员工CPH指标小于10，则立即体现在员工异动名单之中。但是本周CPH小于10的人员数量比预先设想的要多些，那么可以通过限定命中此项异动的人数上限来控制异动报警的数量。
一般情况下，客户服务中心有统一要求且员工之间差异度不大的数据指标适合使用净值监控，客户服务中心没有统一要求或者员工之间差异度较大的数据指标适合使用环比变化监控。

图4：异动预警明细页签
配置好员工异动监控的参数之后，在异动预警明细页签（如图4）就可以看到数据监控结果，其中包含员工姓名、工号、所属班组、异动指标名称、异动类型、当周值、参照值等信息。在参照值一列，对于采用环比变化监控的指标则展示对应指标上一周的基准数值，对于采用净值监控的指标，可以展示该指标的目标值。

图5：异动预警统计
在异动预警明细的基础上，异动监控工具还能够根据员工工号汇聚异动预警涉及的指标数量、预警数量，自动在异动预警统计页签降序展示。在本案中，可以看到话务三班的18150号员工有5项数据指标异常，很可能是她在工作、生活中遇到了一些问题，急需要班组长介入了解情况，甚至需要客户服务中心管理层的关心与帮助。

员工数据指标的异动监控与管理需要依赖数据工具，但是工具之外的管理方法与技巧更加重要。
数据指标上的异动监控与预警就像是定期体检，让管理者了解员工可能存在的问题，但是从体检报告到管理执行还有很长的路要走。
首先，要避免“病急乱投医”。其实在定期体检之后，如果发现某些疾病的征兆，也是需要再通过专科确诊，才开始治疗的。员工数据指标的异动监控追求数据的稳定性与时效性兼顾，并不是在绝对稳定的数据指标中进行异动预警管理的，其中仍然会有一部分数据异常是外部环境造成的，并不一定完全是员工因素导致。所以，如果在座席人员的异动预警之后，立即就数据异常的表象急切地实施管理动作，有可能使一部分原本状态四平八稳、态度兢兢业业的好员工也被纳入管理，反而得不偿失。
其次，要避免“治标不治本”，这和寻医问药的策略是完全一样的。在确认某些员工的数据指标异常之后，仍然不能仅仅围绕指标数值进行管理。要深入了解员工指标异常背后的原因，是新业务培训时没有掌握？还是家庭生活出现变故？还是某一个投诉个案影响了工作状态？要找到造成员工数据指标异动最原始的影响因素，从而消除影响因素中不利的影响。
最后，要考虑分层次进行管理实施。就好像小痛小病在社区医院治疗会快速便捷，但也一样需要集中优势资源的综合性医院。客户服务中心的班组长非常了解组内员工，也能够赢得员工的信任，他们能够非常有效地处理个体层面的小问题。但是客户服务中心的班组长普遍比较年轻，管理经验不足，所以在班组长跟进员工的常规数据指标异常之外，客户服务中心还需要统一的管理机制去处理集中性、难度大的员工数据指标异常、工作状态异常，这就是员工画像的管辖范围了。

图6：员工画像技术与员工异动监控共同构成数据驱动力
员工画像技术是员工数据指标异动监控与管理的升华，它通过多个数据指标的异常，结合人员管理的思路，以数据模型的方式判断员工所处的工作状态，进而实施针对性的管理动作（如图6）。
员工画像技术与员工异动监控共同构成了数据驱动力——客户服务中心精益数据分析项目中的微循环管理体系。两者各有侧重，互为补充，是客户服务中心发挥数据信息化优势，体现人文关怀，创造服务价值的重要抓手。

下期预告：
在员工数据指标异动监控的基础上，我们可以结合多个数据指标的联动分析构建多种员工画像，从而针对性的落实管理动作。敬请关注数据驱动力——客户服务中心精益数据分析系列连载第11期《客户服务中心员工画像》。

本文刊载于《客户世界》2018年7月刊；作者为肖子京，作者单位为知名互联网公司客服总经理。