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Teleopti叶城:劳动力资源与绩效管理工具的价值分析

2012/04/01

    继“2012中国呼叫中心及企业通信大会 春季展北京站”于2012年3月21在北京富力万丽酒店盛大开幕后,上海站于3月29在上海光大国际会展中心成功举办,此次活动吸引了呼叫中心和企业通信行业相关各界人士的光临,共计千余人与会。会议展开了多场精彩纷呈的演讲,邀请了一批业界知名专家在会上发表演说,共同探讨未来呼叫中心和企业通信的发展方向。以下是主题演讲现场图文报道:

    本文根据大会现场笔录整理,未经与作者确认。

    大家上午好,这是上午的最后一场演讲,很高兴站在这里跟大家分享一下我们所说的开发应用软件。今年是我们第三次和CTI论坛合作。因为和CTI论坛的合作,也见证了我们市场的成长、论坛的成长和我们公司的成长。我记得第一次来CTI论坛演讲的时候,公司只有我一个人,现在在中国区已经有10多名员工了。
Teleopti 中国区代表 叶城
图为:Teleopti 中国区代表 叶城

    我接触过很多客户,包括在展台的时候也跟客户聊过,客户都提出一个要求,我用过很多排班,总体的反馈是不好用,为什么呢?他说第一个预测不准,第二个排出来的班比这个Excel好不到哪里去。我们谈到这个时候就要想一下,我们谈的排班究竟要做什么事情,怎么做才可以做好。我们谈到排班的时候是一个软件应用,这个软件应用非常的复杂,这个软件应用要到达什么地方,随时会有流量进来,这个流量随时要处理,如果不处理效益会很低。排班就是安排合适的人在合适的地点去实时满足业务需求,这个软件做出来就非常的复杂。

    第二个难点是一个运营的管理软件,也就是说当我们两个人的管理思路能够相互影响、相互学习的时候,我们用这个软件的成功性就大,如果我们两个人的思维方式是对立的,差距很大,那我们可能成功的可能性有很小。所以说我们去给客户做一个实施,并不是说你有这个预算,我有这个软件,卖给你,就能成功。如果这样的话就会看到这个市场有比比皆是的案例,有了一段时间大家把这个工具放弃了,然后觉得这个应用不好。

    下面我们深入分析一下排班的价值和难点在什么地方?很简单,对公司和客户来讲,就是要一定的服务水平、合适的开发时间、持续一致的服务质量,这是给客户的。员工来讲希望有比较公平的班次、比较均衡的工作量,在此基础上能满足我个人的需求、生活需要。那么最后落实到公司运营层次上,这个地方可能考虑的因素就比较多了,我考虑我的人员工时、人员工时的应用率,人员是不是利用了多技能利用好了,多站点是不是能呼应,能不能有较低的离职率,实现较高的客户满意度和忠诚度。如果把这些目标放在一起考虑,会发现是互相矛盾的,需要一个很好的工具去做妥协和平衡。要做到这一点需要有一个非常好的工具。

    我们来看看现在的工具是怎么样,不管现在谈论的Excel,还是初级的电子排班都会遇到以下几个挑战,一个是话务的预测,今天很高兴认识一个朋友,江苏电力,他说我们的话务预测有相当大的随机性,比如说负荷、比如说天气,话务预测并不是说有一个标准的工具,拿到历史数据就可以做出来。而是有一个工具可以把属模做出来,也就是说每天每时有话务进来了,怎么样描摹这个曲线,然后在此基础说有一个5%到10%的准确率。

    第二个方面我们业务的复杂程度,业务大家都知道,超大型的呼叫中心通常有几个话务,大家在业务中心见到通常就是2到3个,甚至更多,人员技能是不一样的需求,有些多技能、有些单技能,这些多技能如何利用好,这拿手工工具来做是很困难的。再往下走就会涉及到今天面临越来越多的问题,我是一个运营管理人员,面对的不仅仅是变化,我还面临了成百上千的人,如何考虑这些人的个人需求,是先考虑人的需求,再去排班,还是说先排完再去给他们换班。我们的逻辑思维是,先要考虑员工的个人需求,在可能的情况下,尽可能满足一些他的基本需求,然后再去排班,这就是一个逻辑思维的差异。

    最后还有一个管理方法,当面对百人上千人呼叫中心的时候,我不要说多的,就是每个人,如果每一个星期只给你提一到两个需求,不管是用E—MAIL还是其他的方式处理,你的报告工作量都非常大,如果有一个管理工具,能够实时把这些需求都收集起来,并且做一个预判,然后再去处理。劳动绩效会改善很多。比如说一个业务组5个人请假,你是接受还是不接受,这个取决于服务水平。如果有一个智能的功能在里面,5个人请假只能批准3个,后面2个直接通过系统拒绝他。

    最后就看到,如果用传统办法管理呼叫中心,可以搞的很好,但是需要有一个超大型的运营管理团队,比如说我见到过亚太区最大的一个站点运营商,有2000人左右,但是管理人员有200到400人,如果我们有很好的管理工具可以节省更多的管理资源。

    刚才讲挑战,再看一下这方面的逻辑,我特别强调解决方案的逻辑,我认为逻辑合理的话,解决很多问题,即使复杂也只是一步一步的问题,我们这个方案是基于典型的输入输出系统,输入都很明白,预测、员工、班次,如果在座搞运营管理的话,大家会发现员工的信息很复杂,除了有技能还有技能水平,除了排班还有相应的排班时间。如果员工模块很强大,你能支持混排,什么意思?就是能支持一天的排班,也能支持这个团队里面有人只排15天,有人排一个星期,有人排一个月,可以节省很多的管理成本。

    进入到第二个流程就是上面一点智能排班,大家多层次的机械班级劳动,这个价值取向不一样,有人说智能排班很快,因为是规则优先性,2000人的排班拿一个排班器,但是没有人性。你排出来以后座席员工的接受程度不高,或者说接受完了,需要通过换班来调整。我们所倡导的逻辑是什么呢?是在尽可能收集员工请求的情况下,再进行智能排班,所以我们的排班不一定是时间最快的,但是得出的结论通常是比较优化。排班做完以后并不是说工作就结束了,还有40%的工作,因为你需要一对多的跟这些几百人、上千人做互动,都需要做调整,这都需要有效的通讯机制来解决问题。后期做的时候还有一个班组管理,这是一个很复杂的问题,我在这个地方只是举一个简单的例子。比如说省的话务人员话务公司可以自行消化掉,什么样的话务活动可以靠优化班组,什么样的话务的活动就可以消化掉,什么样的话务活动可以引用新的备用资源,这是一个层级推进体制,在这个排班系统里面要有很好的安排。 当然最后说到报告,就是尽可能简单化。

    这就需要提到呼叫中心运营里面很基本的出发点——预测。怎么样做预测。我们的主张预测是一个机器和手工绝对相结合的一个过程,而不是一个黑盒子的过程,怎么讲呢?做长期预测的时候搜集一年、三年的数据,然后得出月周天的时间属性,再得出时段的属性,但是这是远远不够的,我还需要做各种模板,预测最终终极目标就是我们看到的这条红色柱状曲线,准不准不是说这5万通电话准不准,而是5万通电话在时间分布上准不准,是不是尽可能贴着曲线在走。这是我们能提供的价值工具之一,我们可以支持客户做这个工作。

    第二个,大家刚才都谈了智能手机,也谈了云计算,谈了各种各样的东西,但是落实到呼叫中心运营的管理人员来说,无非就是几种方式,最常用的电话,非语音的E—mail、传真,这是比较老的。现在更新的东西进来了,归纳总结一下无非就是两类,一类是智能服务,前端加一个机器人,后端加上专家。最典型的PC界是这种服务,现在金融界看到也是用这种模式。然后在此基础上又叠加一个东西,更多是用于品牌控制营销的,就是SNS,社交媒体,这两个模式都有共同的作用,跟语音比起来实时性稍微差一点,但是经济性和信息传递的准确性更高。为什么呢?因为他可以推送很复杂的连接,甚至图片。而且它的服务是一对多的,曾经有一个调研,同时回答一个技术问题,比如说一个PC出问题了,用一通电话大约15分钟,然后用一个网络在线客服平均大概每个只要10分半,而且一个人可以同时处理4到5个。我们在这方面做过很多探索,有很多的实践经验积累,所以当你有这种多媒体排班需求的时候,我们是有优势的。

    这个是讲如何面对话务量(业务量)的调整,我刚刚在开头时也讲过,排班并不是说预测完、排完就结束了,还有很多工作在现场管理,这方面要实现。这里所显示的一个图是说如果话务量变化了,话务量在10%,或者15%之间,靠人员本身的占用率或者是通话率,无法满足服务水平的情况下,就要需要优化那一队人马的活动时间,来释放出更多的劳动时间,或者说延长更多的劳动时间,来满足这个服务水平。实际上做的是这个问题。当然如果我们后续再深究这个问题的话,比如说话务量溢了30%怎么办呢?或者说溢50%怎么办呢?可以说任何管理工具都没有办法满足你,除非你有足够的人、足够的座位,或者干脆不再去想这个办法,而是调整IVR,把这个问题解决掉。比如说病毒来了直接调整IVR,请你直接访问某一个站点,或者说听某一个录音。但是在介于严重和已经严重之间需要一个很好的现场管理工具来实现。实现了之后需要很好的控制,如果说短信平台、智能手机平台联系的话,还可以让员工实时访问网站,得到最新的班次信息。

    下面我们还是谈一个观点,在班组管理或者现场管理的时候,常遇到一个问题,有人会质疑说,我的预测是准确的,人员设置也是准确的,排班也说基本准确的,为什么说服务水平并没有稳定下来。这里面有很多因素,比如说人员技能稳定度、成熟度,还有