各大电商平台日益激烈的竞争、制造业售后服务内卷越来越严重以及老百姓迅速提升的生活节奏要求呼叫中心的客服不再是从前单纯的微笑式服务,而是更高要求的极速愉悦的服务。以我在职的呼叫中心为例,作为一家外包型呼叫中心,从传统制造业到高科技产品售后、金融业、出行、保险等行业均有涉及,该呼叫中心近几年不断接到合作方需求传递,要求提升服务品质,此处的服务品质不再是之前单一的服务态度、答复正确这么简单,对业务的接起也不再是之前的用户来电只要全部接起即可,随着行业激烈的竞争以及客户越来越高的要求,给我们的接起加入了速度、时限的要求,比如之前业务的接起要求接通率100%、接通率98%、接通率95%..............,现在对于客服人员的要求是“如果给接起客户服务加上一个期限,我希望是30s”,也就是要求客服人员必须30s内接起用户的电话,随之出现了服务水平30s80%、60s80%等等要求在限定的时间内迅速接起用户电话,缩短用户等待时长提升用户感知。
呼叫中心作为企业与客户沟通的桥梁,随着技术的发展这个行业发生着日新月异的变化,但其本质不会变化,那就是作为一个渠道受理客户与企业的相关的诉求。这个特性决定了这个行业的人力配备有着区别于其他行业鲜明的特点:工作量的多寡不是由计划说了算,工作量的分配也无法完全按照员工最舒适的方式来安排,或者按照员工使用效率最优的方式安排班表,而是客户的服务请求数量和发起的时间决定呼叫中心的人员需求和工作方式,其中的服务战略目标和客户服务特征会影响到整体的人员利用率,进而影响到人员配置需求,即预算某个时间段用来处理预测业务量(预测工作量)的客服代表数量(不管实际分配到谁)。
如何做好人力资源配置?接下来就以我在职的呼叫中心为例,介绍人力配备中几项重要参数的预测。
WFM流程中的预测分长期预测和短期预测,短期预测主要用于排班,实际用于人员配备的为长期预测。话务量是呼叫中心运营的核心驱动力,预测的准确与否是呼叫中心做出精准人力配备的前提,话务量的多少,决定了人力配备的多少、职场的规模以及多方资源匹配等。因此,在做出人力配备前,应收集利用一切可用的数据和信息,科学合理的预测出下一段周期的话务量分布情况。
一般情况下话务量预测首先以月为单位,预测全年12个月的话务量,为确保及时合理的供给人力,考虑到各业务的招聘培训周期,目前我们均是提前三个月做未来的人员规划,同时为了提高预测的准确、降低成本浪费一般情况下话务量预测以周为单位,预测未来12个周的话务量。业务话量在全年各月、各周均受季节性、大型活动、天气等预测因子的影响出现话务波动,所以以全年话务量预测平均到12个月的方式不能体现各个时间维度下的话务差异。航空、出行业均有明显的忙闲季且容易受天气影响导致话务量出现较大波动。尤其航空业,当天气出现较大变化时话量甚至可以翻至3-4倍。
那么在测算人力的时候如何较为精细化的做预测呢?首先收集最全的历史话量,通过观察往年历史话量波动来判断历史话量变化趋势是否可供参考。如下图2019年至2021年WK1-WK53的周度话务量的峰值和低谷,通过每年的历史话务量趋势都非常相近可做话务量变化趋势参考。
有了全年的历史话务周趋势变化,即可结合实际已发生的话务量集合周度变化比例来预测未三个月的人力配备话务量。
②以历史流失数据为基础,对未来每个周期的人员流失做预测。这种方法一般用于规模较大的呼叫中心或业务运营部门,因为人员较多,管理人员无法详细盘清每个人要的具体情况,最终的流失预估,往往会考虑历史数据进行预测;
做好以上三项人参数预测后,我们就可以开展具体的人力配备测算以及资源配置了。本文描述的只是人力配备测算中几个重要参数的预测,作为外包型呼叫中心同时服务多个业务,实际在进行人力配备、资源配置的过程中还需要考虑各业务之间的关系、业务之间的资源互通、周边环境设置的配置等综合考核人力配置问题。
排班班表的合理性也会对于人力配备的需求数量有较大影响,班表设置合理人员的整体利用率就会较高,呼叫中心的整体运营成本可维持较低的层面,本文所述的人员配备过程是一个比较简化的过程,在实际人员配备中还会考虑各业务的优先等级、客户未来需求以及话务量等因素,如果大家有好的人员配备方法,欢迎一起讨论探讨!