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呼叫中心培训:呼叫中心业务量预测与排班基础实战

2016-12-20 12:08  《4PS呼叫中心国际标准研究中心》  咨询电话:17317241681(微信同号)  


 课程背景

 
业务量预测是呼入型呼叫中心运营规划的起点,远期预测决定着人员招聘计划的制定、场地及配套设施的扩容;中短期的预测精准与否又直接决定着人员需求配置的合理性与排班的拟合度,进而对接听效率、服务质量及客户感知造成直接影响。因此,预测排班工作可以说是呼入型呼叫中心日常运营的驱动之源,重要性不言而喻。而长期以来,国内呼叫中心的预测排班工作人员一直是以经验积累及零星学习为主,缺乏以实战为主的系统预测排班流程梳理和预排方法的学习。本课程将以理论+实战的方式,从预测、排班、现场三大模块顺序入手,为学员后续的预测排班管理与实践打下坚实的理论基础与实操功底。
 
课程目标
 
通过对业务量预测排班原理及多种方法的讲解和演练,使呼叫中心预测排班管理人员能够全面掌控预测排班流程、理解预测排班原理、掌握预测排班方法,以实现业务量预测与排班精准度的不断提升。
 
授课对象
 
呼叫中心预测排班岗、运营主管、经理及呼叫中心高层管理者
 
课程要求
 
实操课程,学员自带笔记本电脑,预装MS Excel并加装“数据分析工具库”组件,具备一定的Excel操作和数据分析基础。
 
课程大纲
 
一、话务数据准备
 
1、来电数据的全景视图
 
2、来电数据的收集与整理
 
3、数据的组织与清理
 
课堂练习:
 
建立年、月、周、日、时段的数据存储模板
 
异常数据的处理与修补
 
二、业务量预测的基本方法
 
1、数据时序分解法
 
2、简单移动平均法
 
3、加权移动平均法
 
4、事件驱动法
 
5、线性回归方程预测与关键驱动因素侦测
 
5、简单时间序列与指数平滑法
 
课堂练习:
 
各预测方法的实操演练与综合对比
 
三、业务量预测准确性的评估
 
1、简单对比法
 
2、时段达标法
 
3、波动控制法
 
4、绝对误差均值法
 
5、线性拟合回归法
 
课堂练习:
 
各评估方法的实操演练与综合对比
 
四、人员需求的测算方法
 
1、服务水平指标与人员配置的关系
 
2、常见队列指标及其关联关系
 
3、人员需求常用测算方法及其误区
 
4、Erlang C的运用与局限
 
5、Erlang C公式的输出结果详解
 
6、利用Excel建立Erlang C排班模型
 
7、工时利用率的三重定义及其应用场景
 
8、员工招聘需求计划的制订依据
 
9、长期人员需求配备指数测算模型
 
10、人员排班需求指数的测算模型
 
课堂练习:
 
基于Excel的预测排班模型的建立
 
基于Excel的长期人员需求模型的建立
 
五、排班基本原理与最佳实践
 
1、运营策略决定排班导向
 
2、排班应考虑的三个关键因素
 
3、工时利用率与排班指数
 
4、常见排班模式介绍
 
5、排班实践中的“时”、“空”变化
 
6、最佳排班实践的分析
 
7、排班准确率的衡量与改进
 
六、现场管理与调控
 
1、现场指标监控要点
 
2、当天预测与滚动更新
 
3、突发话务应急预案
 
4、员工遵时率的管理与改善
 
讲师介绍
 
 
王厚东 老师
 
王厚东老师曾先后就职于中科院、联想集团、ICMI国际客户管理学院(中国区)等企业,从事呼叫中心运营管理、呼叫中心标准的起草、修订、认证评审和咨询培训以及ICMI国际客户管理学院(中国区)业务运营总监等工作。自2001年进入呼叫中心行业起,10多年来一直致力于呼叫中心运营管理的研究与实践。
 
曾先后主持参与多家银行(招商银行、中信银行等)、保险(中国人寿、中国人保等)、电信(电信、联通、移动)、家电(海尔等)、制造(一汽大众、上汽大众等)等行业呼叫中心认证评审、培训及咨询工作。曾经及目前正在主持或参与国有大型保险集团、国有大型银行、国有电信企业、知名证券公司、电网集团、公众服务热线等多家呼叫中心运营规划与实施、规模化演进、区域及全国集中方案设计、客户体验一体化转型等大型咨询项目,积累了丰富的项目及运营实践经验。
 
王老师自2005年起负责与美国ICMI客户管理学院的业务对接与合作工作并自2007年起担任ICMI国际客户管理学院中国区运营总监,兼具系统扎实的呼叫中心运营管理理论基础与多类型、多行业呼叫中心项目实施与培训经验,在多次赴美系统学习ICMI国际客户管理学院核心经典课程的基础上,近年主持本地化并主讲了《呼叫中心运营管理基础》、《呼叫中心绩效衡量与分析》、《呼叫中心业务量预测与排班》、《质量监控与反馈辅导》、《呼叫中心领导力与战略》、《呼叫中心数据分析基础与提升》等系列呼叫中心管理及技能课程。
 
目前主要研究方向为:国际呼叫中心产业发展趋势、新技术发展与影响、呼叫中心绩效管理、呼叫中心精益化运营管理、呼叫中心数据分析与挖掘、客户体验与增值等。
 
 
 
 
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