解救呼叫中心三板斧

    |     2015年7月12日   |   行业要闻   |     评论已关闭   |    1008

|门相卿|2008-05-06


实现服务型企业呼叫中心的呼叫流程变革,将客户呼叫转变为企业提升客户忠诚度和挖掘营销的机会,需要企业更多的资源投入,包括系统设备的扩容、坐席人员和管理人员的增加,这对企业而言,意味着需要面对成本增加的压力。能否在不增加呼叫中心资源投入,不降低客户服务水平的前提下,开展客户维系和呼入营销活动,是对呼叫中心管理者运营智慧的挑战。

那到底该如何优化呼叫中心现有存量资源的配置,提升呼叫中心系统的接通率,释放部分存量资源,以帮助呼叫中心运营管理者开启呼叫中心的未来之路呢?

优化模型

呼叫中心的坐席代表和管理人员构成的人力成本在呼叫中心运营成本中占据了较大的比重,因此呼叫中心投入的坐席代表数量的多少是影响呼叫中心运营成本的关键要素。在呼叫中心的日常运营中,每小时需要的人工坐席代表的数量,需要根据预计的小时人工呼叫量和人工呼叫平均时长来进行估算: 坐席代表数量= 小时人工呼叫量×人工呼叫平均时长/3600/话务员最大负荷率。

可以看出,通过降低小时人工呼叫量和减少人工平均呼叫时长,都可以减少人工坐席代表的数量。

企业呼叫中心电话呼入量是随时间变化的一条曲线,每天的小时最高呼入量和小时最低呼入量相差悬殊,因此如何根据呼入量的变化曲线来预测和安排坐席人员的数量,也至关重要。否则会出现呼叫量闲时坐席资源闲置,呼叫量忙时坐席资源不足的局面。因此,通过合理的坐席排班,实现坐席资源的合理配置,也是优化接通率的重要方法。

根据上面的分析,可以设计出呼叫中心接通率优化的模型(图1)。

 
通过采取行之有效的措施,对上述关键要素进行调整,可以提升呼叫中心现有资源的利用效率,提升系统的接通率,从而达到改进呼叫中心运营管理水平的目标。

降低呼叫量

在影响呼叫中心接通率的要素中,呼叫量是一个基本原因,这里所说的降低呼叫量是指通过采取一定的措施,利用其他更便捷的途径来分流进入呼叫中心的呼叫量,进而在节省呼叫中心运营成本的同时,为呼入客户提供更好的客户体验。

降低呼叫中心呼叫量可以从根本上降低呼叫中心系统的压力,进而缓解话务峰值压力,可以考虑采取以下两种措施: 一种是推广新的服务渠道(网上客服、自助终端); 另一种是开展主动服务(短信提醒、E-mail服务、热拨用户分析回访)。

随着上网人群的不断增长和短信应用的大众化,通过网上客服实现业务的办理和咨询,对客户而言具有更低的服务获取成本,因此网上客服和以短信作为接入手段的客户服务,将在未来的客户服务中扮演越来越重要的角色。

目前,大多数企业都开通了企业网站,一方面提供企业产品和解决方案的展示,另一方面建立了一个企业与客户的互动平台。但这些网站普遍没有充分重视与客户互动功能的设计,客户通过网站能够获取的服务功能非常有限,对客户缺乏足够的吸引力。以电信运营商网站为例,如果将资费清单的查询、缴费、语音业务的办理、增值业务的办理都能很好地集成到网站的服务功能中,为上网客户提供便捷、高效、直观、详实的服务功能,不但会分流呼叫中心的话务量,而且在客户访问网站的同时,也获得了利用网站进行营销的机会。

短信已经成为继语音之后的一项重要的沟通手段,企业可以结合客户的特点,开通短信服务的渠道,为客户提供更多样化的互动选择。仍以电信运营商为例,电信运营商已经在利用短信作为客户资费查询和业务办理的渠道,但存在的问题是,客户很难记忆需要发送的业务代码和所要办理的业务的关系,所以短信作为服务手段的推广效果不尽如意。目前已经实现的短信交互菜单可以很好地克服这种推广的障碍,客户只需要向一个短信号码(譬如同客户的呼叫中心号码)发送一个统一的代码,企业短信中心将自动向客户的手机推送服务菜单,客户按照菜单提示选择需要的服务,就可以方便地实现与客户的互动。

对呼入客户的服务需求进行分析,确定在呼叫量中占比较大的服务类型,改变服务策略,变被动接受服务请求为主动服务,是实现话务分流的一个有效的措施。可以针对这些客户的特点和服务要求的类型,采用E-mail 和短信的手段,将客户需要的服务定期推送给客户,在实现更好客户体验的同时,分流呼叫中心的话务量。同时,对于呼叫量非常大的呼叫中心,还可以针对频繁呼入的客户(热拨客户)进行分析,然后开展客户回访,找到客户频繁寻求呼叫中心服务的深层次原因,从而采取针对性的解决措施。

通常的呼叫中心一般提供自动语音服务和人工服务两种模式,客户根据自己的需要在IVR(交互式语言应答)菜单上做出选择。自动语音服务相对人工服务由于其不占用人工资源,服务的效率高,成本低,是企业需要大力推广的业务方式。通过加大自动语音业务的推广和宣传,增加自动语音的业务办理种类,提高自动语音业务使用的便捷性,可以有效分流人工呼叫数量。

客户通过IVR自动语音菜单接入呼叫中心,如何吸引客户更多采用自动语音实现业务办理,可以按照下面的原则对自动语音菜单结构进行优化: 呼叫中心语音菜单的设计应保证菜单结构扁平化; 菜单项设置符合大多数客户使用习惯,菜单名称简洁、准确、通俗易懂,能够明确表达具体服务内容; 语音菜单层级应不多于4层,一级语音菜单应控制在5个按键,每个按键的业务可以包含2-3项,最多不多于3项; 依据每个菜单项的访问量,重新排列菜单的顺序,保证客户选择数量多的服务项尽可能排在菜单的前面。

实现呼叫中心资源优化,需要对呼叫量峰值进行平滑处理,尽量避免出现呼叫量的“浪涌”。在可以预见的呼叫量集中时段,提前采取措施,譬如有计划地开展客户呼出、短信通知等手段,提前将话务压力分散。另外,目前企业大量采取平面媒体、短信等方式对企业的产品进行推广营销,这种集中式的营销活动,将在短期内带来大量的客户咨询呼叫量,为避免这些活动与呼叫中心周期性的话务峰值重叠,需要呼叫中心管理者建立与企业市场营销部门的协调机制,否则如果出现超出呼叫中心设计能力的呼叫浪涌,就会出现呼叫堵塞,甚至可能导致呼叫中心系统的崩溃,从而带来灾难性的后果。

降低平均通话时长

在更短的时间内给呼入客户以精确的答复,从而在单位时间内处理更多的呼入请求,将大大提高坐席代表的效率。呼叫中心系统的运行效率和坐席代表自身的能力素质是影响坐席代表答复客户的平均通话时长的两个关键因素。

呼叫中心系统的运行效率取决于呼叫中心应用软件的稳定性、运行速度、知识检索能力、与企业其他资源系统的整合效率。基于呼叫中心应用软件稳定性和运行速度的考虑,目前大型呼叫中心系统应用软件多采用C/S+B/S系统架构,应用软件主框架和话务处理部分采用C/S模式,工单、知识库、培训、排班等采用B/S 模式实现。

对于大型企业而言,由于产品的多样性和复杂性,仅仅依靠坐席代表头脑记忆,已经远远不能满足客户的服务需求。因此建立大型知识库,采用知识搜索引擎来快速定位和查询客户需要的服务要求,已经势在必行。依靠架构和设计合理的知识库和搜素引擎技术,在将坐席代表工作效率提高数倍的同时,可以大大提升问题答复的精确度,降低坐席人员的培训成本,提高客户的满意度。

呼叫中心系统作为客户与企业接触的窗口,需要整合其他的企业资源管理系统,从这些系统获取产品和服务的数据,同时向企业其他部门传递需要进一步分析和答复的工单信息。因此,能否在单一界面集成企业其他资源系统,快速获取企业其他系统的数据,直接影响了坐席代表的工作效率。部分呼叫中心没有实现呼叫中心系统与其他系统的整合,坐席代表需要在计算机界面上打开多个窗口,为了满足客户的不同服务要求,需要频繁在不同窗口之间进行切换,这就影响了坐席代表的工作效率。

要提高呼叫中心坐席代表的工作效率,还要大力提高坐席代表自身的能力素质。坐席代表能力素质的提高是一个长期的过程,不但需要入职前的系统培训和实习,而且需要进行长期针对性的训练。目前呼叫中心系统提供的质检系统和培训系统,是提高坐席代表能力素养的重要辅助工具。利用质检系统及时发现坐席代表存在的问题,并将相关信息提供给培训系统,由培训系统给出个性化的培训方案,可以有效提高培训的效率和质量。

 
人工辅助排班

传统的呼叫中心人工排班大多借助于历史积累的经验,按照比较固定的模式进行人工班次的安排。这种方式缺乏对呼叫量变化规律的数字化分析,不能掌握呼叫量变化的规律,也不能对诸如假期、促销等特殊事件做出量化评估,安排的班次和人员与话务量变化曲线的拟合度低,从而降低了坐席资源的利用效率。

引入呼叫中心排班系统是提升坐席资源利用率的有效解决方案,排班系统可以对大量的历史呼叫数据进行分析,并剔除特殊事件对呼叫量的影响,从而得出呼叫量变化的规律曲线,再辅助对特殊预期事件影响度的叠加,可以对未来一定时间的呼叫量变化做出比较客观的预测。在预测话务量变化曲线的同时,结合人员技能和班次设定,给出高拟合度的人工排班方案。更为重要的是,成熟的排班系统提供的话务预测模型多具备学习能力,能够将预测的话务数据与实际话务数据进行对比,从而不断提高话务预测模型的预测精度。成熟排班工具可以在保持呼叫中心同等服务水平的前提下,降低人工坐席代表的投入数量,进而释放部分人工资源开展其他业务。

案例分析

在给某移动运营商进行的接通率优化咨询项目中,利用呼叫中心接通率优化模型进行了分析,图2是针对分流呼叫中心总体呼叫量所提出的建议措施。

大部分措施由于该运营商无法提供需要的历史统计数据,不能进行相应的量化计算,因此不能给出确切的接通率优化效果。为了便于对接通率优化效果建立量化的概念,从图2提出的措施中抽取几项当时具备量化条件的措施,来计算采取这几项措施后,可得到系统处理能力的提升结果(图3)。

 
从图3的分析中可以看出,如果人工服务采取1项措施,自动业务采取3项措施,则可以得出如下的量化结果:

(1) 人工处理能力总体提升6%;

(2) 自动业务业务提升服务能力14.2%(节约7秒)。

根据上面的数据可以推算,如果图2提出的接通率优化措施中的60%得以贯彻,那么整体系统的处理能力可以提升15%。

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