专栏【数据驱动力·客户中心的精益数据分析】——客户服务中心绩效驱动力的动态管理

客户世界 | 2018年8月8日 | 客世原创, 期刊 | 评论已关闭 | 2080

一般来说，客户服务中心的一线座席、班组长大多是通过量化数据指标进行考核的，虽然各家客户服务中心的考核项目、绩效算法有所差异，但终归是拿接待量、客户服务满意度、首次服务解决率等若干个数据指标通过一定的绩效考核算法汇聚成绩效成绩，然后用绩效成绩与浮动工资数额大小直接挂钩。

这就有了一个问题，到底哪一项数据指标的提升对绩效工资金额的影响力更大？或者换一个问法，仅从提升绩效工资金额的角度来看，应该在哪一项数据指标上努力呢？

客户服务中心承载的服务内容是非常复杂繁琐的，尤其在简单服务高度自助化的今天，留给座席员处理的往往都是复杂业务、情绪业务、投诉业务，这些业务要求座席员既能够清晰准确地把握企业服务的原则与底线，又能够灵活妥善地解决客户问题；既能够忍受言辞激烈的客户咆哮，又能够不失时机地安抚客户情绪；既能够耐得住平凡日复一日把业务做精，又能够不断思考，敏锐地发现问题以推动业务提升。

那么如何能够培养出这样高素质、耐折腾、纪律与灵活兼顾、能聊天、会办事的一群人呢？这不光要靠培训、靠要求、靠管理，还需要让员工们有足够的动力、意愿自发地学习成长、不断进步。

这种原生动力可能来自于职业生涯规划、晋升或培训机会，也可能来自于取得进步后的成就感、荣誉感，但影响力最为广泛也最为直接的一定是来自于赤裸裸的金钱刺激——即绩效工资（如图 1）。

图1：员工驱动力都有哪些？

全社会各行各业的工资构成中都少不了绩效工资一项，浮动工资的意义不需要赘述，但客户服务中心的行业特点决定了大多数客户服务中心一线座席、班组长的绩效考核是完全依靠量化数据指标开展的，这就谈到了本文开篇时提到的问题，到底哪一项数据指标的提升对绩效工资金额的影响力更大？

这种绩效工资增幅对员工指标提升的激励作用就是绩效驱动力，我们需要想办法量化、管理绩效驱动力并且找到行之有效的办法最大化地发挥绩效驱动力。

读到这里，也许会有读者朋友们问：“绩效驱动力谁不会用啊，不就是加大绩效刺激力度么？”

提升绩效刺激力度能够带来绩效驱动力的提升是不假，但要知道绩效刺激就是成本的提升，提升绩效成本之后是否能够取得相应的收益？成本与收益的平衡点在哪里？如何扩大绩效刺激的“投资回报率”？如果员工通过行为改善获得了绩效数据的提升，当行为逐渐养成了习惯之后，大家还有必要通过强烈的绩效刺激来规范员工的行为么？

要想回答这些问题就要细致研究绩效驱动力的相关因素，设计出一套定期监测、动态管理绩效驱动力的方法来，从而管控客户服务中心行业最重要的成本支出——人力资源成本，进而带来客户服务中心的运营效益提升。

绩效驱动力的定期监测主要有两个方面，一是对驱动力度也就是绩效驱动力的大小进行量化评估（如图 2），二是对驱动结果也就是绩效指标达成的结果进行量化评估（如图 3）。

图2：测量驱动力度

图3：测量驱动结果

在驱动力度方面可使用绩效考核指标与绩效工资或绩效总成绩的相关性系数来进行量化评估，不同的绩效考核指标和绩效总成绩的相关性系数必然是有差异的，这取决于绩效成绩的算法、绩效成绩的分布情况与当时的业务发展状况。然而从员工角度是不会过多关注算法的科学性、业务发展的状况，其关注点一定是通过怎样的努力能够获得更多的绩效工资回报，于是与总成绩相关性系数较大的指标项是要优先关注与提升的，这种对绩效指标项的在意程度就是我们需要量化测量的绩效驱动力度。

在驱动结果方面可以使用员工绩效指标的振幅系数或波动系数来进行量化评估，振幅系数的计算比较简单，用排名在头尾两端员工的实际达成值与全员平均值做比较就可以得到振幅系数，但由于振幅系数只采信了头尾两端的少量数据而容易出现一些数据偏差。波动系数的计算则更加客观，它使用全局平均数与平均值比较，所有员工的数据表现均计算在内，不会受到个别员工的极端值影响，数据结果非常稳定可靠，所以在数据驱动力课程及咨询项目中均使用波动系数来度量驱动结果的好坏。

在确定了驱动力度与驱动结果的测量方式之后，就可以根据每项绩效考核指标的数据测量结果来绘制绩效驱动力监测管理矩阵了（如图 4）。

图4：驱动力度与驱动结果的二元管理

在绩效驱动力监测管理矩阵中以绩效驱动力度的大小作为纵坐标轴、以绩效驱动结果的好坏作为横坐标轴将绩效驱动力监测管理矩阵分为四个象限，之后根据每一个绩效考核指标的实际数据来绘制散点图。

因为在同一套绩效考核方案刺激下其驱动力度必然有大有小，在同一个客户服务中心的绩效驱动结果也必然有好有坏，所以总是能够得到均匀分布在上述四个象限之中的绩效驱动力监测数据，之后就可以根据绩效驱动力监测管理矩阵的结果有针对性地开展绩效驱动力的动态管理了。

对于落在第一象限也就是图4中右上角区域的绩效考核指标，员工感受到了较大的绩效驱动力度，但绩效驱动结果很差，很可能是员工有意愿但是没有掌握方式方法。对于此象限的绩效考核指标，管理者应当持续进行考核并且辅以针对性的培训支持，帮助员工快速提升指标。

对于落在第二象限也就是图4中左上角区域的绩效考核指标，员工感受到了较大的绩效驱动力度，而绩效驱动结果很好，也就是员工之间的差异度其实不大。对于此象限的绩效考核指标，管理者应当考虑弱化考核力度，把“节省”下来的考核刺激力度转移至更加需要的指标上。

对于落在第三象限也就是图4中左下角区域的绩效考核指标，员工感受到较小的绩效驱动力度，同时绩效驱动结果很好，这很可能是经过一段时间管理优化，已经在客户服务中心普遍达成良好的数据指标。对于此象限的绩效考核指标，若管理者认为是关键考核指标则可以保留一个较小的驱动力度用以提示员工注意，若管理者认为是非关键考核指标则可以移出绩效考核方案，不再关注。

对于落在第四象也就是图4中右下角区域的绩效考核指标，员工感受到较小的绩效驱动力度，同时绩效驱动结果很差，其驱动力度与驱动结果严重不匹配，这是非常不应该出现的现象。对于此象限的绩效考核指标，管理者应当立即调整绩效考核方案，加大考核管理力度。

按照上述绩效驱动力的动态管理思路，一个重要的绩效考核指标应当在第一象限经过一段时间的强化考核培训转移至第二象限，在经过绩效方案弱化调整之后落入第三象限，而尽量不出现第四象限的绩效考核指标。

若是经过一段较长时间的调整，所有绩效指标的驱动结果都已经大幅提升，已经没有指标落在第一象限、第四象限，我们也可以根据管理形势的新需要和绩效驱动力监测管理矩阵的变化而重新调整坐标轴刻度，再开始新一轮的绩效驱动力动态管理。

在本文中为方便大家理解绩效驱动力监测管理矩阵的应用，我们使用一组客户服务中心常见的数据指标作为示例来解读如何通过驱动力度与驱动结果去开展客户服务中心绩效驱动力的动态管理。

在图4中以驱动结果为横坐标轴、驱动力度为纵坐标轴绘制了八项核心数据指标的绩效驱动力监测结果，从图中可以看到投诉率、首解成绩处于绩效驱动力监测管理矩阵的第一象限，应当持续加强这两项绩效考核指标的管理与培训；呼入量、满意度处于绩效驱动力监测管理矩阵的第二象限，应当考虑弱化考核管理；其他数据指标处于绩效驱动力监测管理矩阵的第三象限，若是关键指标则可以保留较小的驱动力度，若非关键指标则可以考虑移出绩效考核方案；最后，没有指标处于绩效驱动力监测管理矩阵的第四象限，该绩效方案暂时没有亟待调整的重大问题。

传统客户服务中心运营管理理念中会花费很多的时间精力去论证绩效考核项目应该达成的目标值，会分析实际数值不达标时是员工技能成熟度不足还是目标值设定过高，或是有临时性的业务变化？然后根据分析结果决定是加强业务培训、调整目标值或是维持现状，这往往会忽视员工主观能动性对于业务运营质量的贡献，然而客户服务中心的管理标的是活生生的人，绝不是工厂生产车间里的机器。对于生产型企业，可以用精益六西格玛的思路去一次又一次规范生产动作，因为生产动作是不带有感情的。对于客户服务中心说来我们都希望广大座席员能够带着感情、用有温度的语言去服务客户，那么最终采用的管理方式也应该更加从人本主义出发（如图 5）。

图5：根据管理标的选择管理方式

在客户服务中心行业，90 后、95后已经是主力军，用不了太多时候 00后也将粉墨登场，对于越发自我、希望体现个人价值的年轻人来说采用固定目标值、填鸭式教育、命令式管理越来越不可行，所以不如把精力更多地关注在绩效指标真实的驱动力上，通过绩效驱动力的动态调整、通过荣誉感的营造、通过员工对个人成长的期待来引导、激励员工自发前进，在此过程中若再辅以适当的培训帮扶则必然能够营造你追我赶、积极进取的客户服务中心文化氛围，从而取得良好的运营结果。

下期预告：

绩效驱动力的动态管理仅是从宏观激励的方式去引导员工，那么如何用数据驱动打通管理微循环？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 10 期《员工数据指标的异动监控与管理》。

本文刊载于《客户世界》2018年6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。