呼叫中心管理流程的量化

客户世界|周逸松|2013-09-27

呼叫中心管理流程的量化

呼叫中心的六西格玛管理专栏7

在前面的专栏中曾讲解了呼叫中心流程体系的建立，从系统化思路上梳理了呼叫中心流程管理的三个层级，高阶流程图看全局，流程图集看结构，细化流程图看执行。这一篇我来分享一下如何进行流程量化。

所谓流程量化，就是通过对流程的输入、输出和中间步骤的分析，找出流程执行的可控点，并进行数据化（指标）的过程。流程量化可以理解为流程可视化的一种手段，服务业的流程执行过程没有明显的中间产出，所以大多都不好测量，通过流程量化的方式可以了解流程执行的效果和流程效率如何。其主要工具就是细化流程图分析，我们来看一下如何操作。

在此之前，我们先来理解一下什么是流程？ISO9001中关于流程的术语是这样写的：一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。依据这样的定义，可以绘制下面这张流程示意图：

图1 流程定义示意图

也就是说最基本的流程是由输入（Input）、输出（Output）和中间过程（Process）构成的，而流程与流程之间又通过不同的结构相互关联，总结起来，有串联型的流程，即A流程的输出是B流程的输入；有并联型的流程，即A流程的输入也是B流程的输入；还有一种反馈型的流程，即同一流程的输出也是该流程的输入。但是不管是何种流程，能够定义清楚输入、输出和中间步骤就可以进行量化。

下面这张流程图是某呼叫中心的客户注册流程，我们先将中间步骤进行清晰描绘：

图2 客户注册流程图（流程步骤）

这个客户注册流程比较简单，就是咨询或报修的客户需要先进行产品注册才能进到咨询队列接受下一步的服务，因此在流程设计中先要询问客户的机型以判断是该公司的客户，如果不是，则告知客户后结束服务，如果可以判断是客户，则需要通过一些信息的筛选确认客户是否是已注册用户（重复注册），或者客户是不是属于大客户，通过不同的查询条件判断是进行客户信息的重新关联（针对重复客户），还是录入到大客户信息库（针对大客户），抑或是一般客户数据库，进行了正确的操作后，就可以直接转接电话或结束电话。在这个流程中的输入有两类，业务规则和客户信息数据库，业务规则主要用于判断是否是公司客户、是否是大客户以及信息录入的业务准则等内容，而客户信息数据库主要用来进行字段的查重、筛选和关联。流程的输出就是对客户信息数据库的更新（大客户信息和一般客户信息），从流程结构上来分析，这是个反馈流程，同时也是与咨询流程相串联的流程。通过这样的梳理后，我们将输入和输出加入到流程步骤的前后，绘制如下的这样一张流程图：

图3 客户注册流程图（包括输入、输出）

对比一下这两版流程图，会发现前面没有加入输入、输出内容的流程图在分析的时候会更多考虑人的因素，也就流程执行者操作的原因，而加入了输入、输出后，控制重点似乎从人变成了业务规则和数据库的设计，这说明后一种流程分析的方法可以有更宽的视角。而量化也是将输入、输出和中间步骤作为一个整体进行操作的。

量化的方法是以流程产生分支作为基础进行（条件判断），在这个案例中，有三个条件判断，分别是“是否无效客户”、“是否重复注册”和“是否为大客户”，对应不同的分支可以找到如下几个量化点——客户注册比、重复注册比和大客户注册比，这是针对流程步骤而言，而对于输入，业务规则的有效性和信息的精确性则是量化的重点，针对流程的输出其量化指标可以是流程执行时间和数据库有效性。因此，上面这个流程可以量化出如下的指标：

在上表中不仅列出了量化指标，也明确了计算口径和指标类型，准确性指标可以校验流程执行后数据库的完善程度和信息准确性，周期指标可以观察流程执行的周期时间，而另外三个指标主要用来察看流程执行的有效性。通过这些指标的量化，这个流程执行的效果就可以进行数据化评估，比如客户注册比可以了解通过电话端有多少有效客户进行注册，重复注册比了解有多少客户已经注册（不同渠道的注册，比如经销商、网站或客户端），但是因为不了解通过什么信息可以直接进入咨询队列，因此又进入了注册队列，而大客户注册比可以区分大客户在电话注册中的占比。对应着每一个指标都可以根据基础数据来进行有针对性的改善。

假如希望降低重复注册比，就可以对这个量化指标进行深入挖掘，可以针对不同来源的客户信息进行完备度和准确性的关联分析，改善的结果可能需要完善非人工注册的信息输入规则，也可能需要在IVR中增加一些提醒。总之量化的最终目的是可以找到待改善指标的影响因素（Root Cause），从根源解决问题，而不是反复提醒操作者注意核对信息。

本文刊载于《客户世界》2013年9月刊；作者为呼叫中心专业顾问、专职培训讲师，《数据的魔力》作者。

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