在客服中心，每当提到"绩效"二字，我们的基层管理和数据同学可能会心头一紧，谈之"色变"。之所以会这样，是因为绩效很敏感、很复杂，而且看似表面只是一个金额的计算，背后却有一连串的运营逻辑。

ViVi印象深刻地记得，在2022年我们在梳理工作时，其中数据工作的一项是：绩效管理。在会议讨论时，其他部门负责人提出了疑问：数据组在绩效上，现在更多是在做单纯的计算，哪里有绩效管理的体现？

ViVi至今都非常感激那一次的质疑，因为自那一次后，ViVi持续地在思考绩效工作，虽然一路踩了很多坑，现在3年多时间过去，也算对绩效有了一些入门的思考了。

1绩效运营管理1-绩效管理是什么？

在人力中心，绩效不仅仅指的是计算，还有方案的设计、合理性、公平性、异常监控分析等。

绩效运营，按绩效的整个产出过程，其实是：

战略方向 → 方案设计\调整 → 绩效测算 → 方案生效\宣讲 → 异常监控 → 绩效计算 → 绩效分析 → 发现异常 → 方案优化

2-绩效方案是怎么设计

首先你要知道，人力中心，大多实行的是按劳分配，而按劳分配在员工眼里就是追求量。在运营管理层面，我们不仅想要量，还想要质，就会在考核内容上加量加码。因此，你大多会看到客服中心的绩效方案，基本都会出现2个关键指标的考核：员工产能和满意度。但是，如果不结合其他必要过程指标的考核，员工很容易在提升满意度的过程中迷失。

我们也知道，满意度的优化是一个特别大的话题，影响因子非常多，如果想要有效提升满意度，就要让员工按我们设定好的流程和规则执行，也就是去提升那些我们认为会影响满意度的过程指标，比如：AHT、FCR、预约遵时率等等。因此，你又会看到客服中心的绩效方案中，又会出现很多过程性的考核指标。

绩效方案在一开始，是通过业务的战略方向来设计调整的。因为绩效本身，就有一个非常重要的作用：驱动业务提升，以达到运营目标。因此，我们希望员工在绩效利益驱动下，能按照我们设定的绩效考核逻辑去提升个人数据，最终影响达到大盘业务的提升。

除了通过战略方向来调整，我们的绩效方案还可能会有偶发性的临时调整，主要是针对一些比较大的业务变动，需要适当调整一下绩效考核的内容。这种业务偶发性的变动，可能是业务突然有了什么调整，对业务指标有较大的影响，让客服的处理变得更难\简单，那对应的单价、考核目标都要做调整。

日常的绩效管理中，我们更多的调整原因是：绩效发现了异常。这种异常主要是：发现了影响公平性、合理性的问题，比如绩效作弊、考核不合理、不利于业务指标提升等。

因此，绩效方案的设计\调整\优化，主要总结为3个主要原因：

（1）战略方向：绩效的调整要利于运营提升，即能驱动业务提升，以达到最终运营目标。（频率：一年\半年一次）（2）业务偶发性变化：业务规则、功能等调整影响业务指标有较大变化。（频率：偶发）（3）绩效异常：主要指绩效的公平性、合理性问题。（频繁：较高，但都是小调整）

2绩效公平性

1-规则公平：人人都在同一条起跑线上

规则公平，意味着考核指标清晰透明、标准统一、数据准确客观。

（1）指标透明：绩效方案的计算方式、数据来源、权重分配、排名规则等要对所有员工公开，尤其杜绝"暗箱操作"。（2）标准统一：同一岗位、同一层级的人员，使用同一套考核标准。避免存在"特殊"。（3）数据客观：尽可能减少主观评判，以系统数据、录音、工单等客观事实为依据。如果一定要存在主观评判，则必须要有业务认可的清晰的校准规则。

2-机会公平：让努力能被看见

机会公平，意味着员工获得的各项资源支持，与一同参与排名的员工中是相同的，且在努力后，绩效也可以有一定的增长变化。

（1）相同的资源支持：确保同一波员工能获得相同的培训资源、知识库权限和技术支持。（2）努力后有收获：员工努力后，个人绩效排名\收入都有一定提升。

3-感知公平：关键在于沟通与反馈

即使规则再公平，如果咱们的员工不理解、不认同，也会反复质疑绩效的公平性。因此，持续的双向沟通和绩效宣导是至关重要的。

管理者需要定期进行绩效面谈，不仅仅是告知结果，更要倾听员工的困难，共同分析差距，制定改善计划。当员工感觉到自己被尊重、被支持时，对公平的感知才会大大增加。

关于这一点，历史我们也曾遇到类似的问题，比如：我们要在绩效中考核外溢，向管理层宣贯的时候还好，但最后我们却经常发现员工吐槽反馈质疑：为什么要考外溢。在后续多次述职中，ViVi问了好些个基层管理，才发现连他们自己都没有理解到"为什么要考核外溢"，又怎么能要求员工理解认同呢。

3绩效合理性绩效公平性是让员工"服气"，而合理性则是让绩效管理真正"有用"，能够驱动业务和组织向前发展。

1-利于业务提升：指挥棒要对准战略

正如之前所述，客服中心的绩效方案，最终是为业务战略服务的。

（1）方向正确：如果业务战略是提升客户体验，那么我们的绩效考核就应该向满意度、服务质量相关的过程和结果指标倾斜，而非单纯地追求通话量、产能。避免设置相互矛盾的指标，既要超短的通话时长，又要很高的满意度。（2）优化卡点：绩效数据是员工行为的表现，也能聚合发现很多运营的共性问题，比如：精准定位流程缺陷、知识盲区和系统卡点。

2-利于组织建设：打造高绩效团队

（1）识别与发展人才：通过绩效数据，我们可以清晰识别出绩效TOP员工、有潜力的员工以及需要帮扶的员工。这为人才盘点、梯队建设、个性化辅导和晋升提供了科学依据。（2）营造良性竞争氛围：公开透明的排名和合理的激励，能够激发员工的良性竞争和上进心。通过分享优秀案例和经验，可以促进团队内部的知识共享和学习。

3-利于个人成长：激发员工内在动力

（1）导航仪：让员工清楚知道"做得好"的标准是什么，以及如何通过努力可以达到目标。（2）提供成长路径：将绩效结果与培训、轮岗、技能认证等发展机会挂钩，让员工看到成长的希望，从而激发其内在的主动性和创造力。（3）目标够得着：目标设定要符合"跳一跳，够得着"的原则。过高的目标会让人绝望，过低的目标则缺乏激励性。合理的挑战能带来成就感。

4怎么发现绩效异常上面讲完了绩效的公平性和合理性的定义，我们简单谈一下日常可以怎么去发现绩效的异常问题。

1-合理性：设定绩效参考值

对所有参与绩效考核的团队设定绩效参考值，作为日常绩效运营的一个参考基准。

它可以告知员工，普通团队与专家团队在绩效收入上有什么区别，如果他努力晋升到专家团队，他的绩效将会上涨xx元。同时，也可以识别出绩效倒挂的团队，比如A团队设定的绩效参考值是5K，B团队是6K，但某月A团队的平均绩效达到了6K，这是明显的绩效倒挂。

我们要让团队之间形成一种阶层差异，让员工有类似于职级晋升的感觉，这也利于客服中心健康良性的管理发展。

同时，后续一旦有新成立的团队，自然而然可以根据团队定位，找到合理的绩效参考值，从而反向推导出绩效单价、系数等内容。

2-合理性：绩效驱动模型

绩效驱动模型，是为了检查现在的绩效考核内容，是否有必要考核（波动大的指标更需要考核，波动小且已快到天花板的指标减少考核）；是为了检查现在的考核指标与绩效结果的相关性，如果相关性小，说明该指标的考核方式对员工没有激励作用，需要检查考核权重或计算方式。因此，绩效驱动模型，其实是在让我们定期审视：绩效是否有效地在驱动业务。

（1）相关系数

围绕绩效，在相关性这方面，我们可以研究指标达成与绩效结果的相关性，也就是说：指标的提升对绩效结果有直接的影响。

客服中心既然是用绩效在驱动员工，那员工每提升一单位指标，就要让员工感受到相应的绩效收益，否则，对于利益驱动来说，员工不会有太强的意愿去提升个人数据，整体增大的还是运营管理的成本和难度。

（2）离散系数

离散系数，本身指的是指标的波动稳定性，离散系数越大，表示指标波动越大，越不稳定。

（3）绩效驱动模型

当我们把相关系数和离散系数结合在一起后，就能组成一个四象限图。

Y轴：指标与绩效结果的相关性X轴：指标自身波动的稳定性

如上图：区间1:相关性小 & 稳定性差。表示指标目前与绩效没有太大相关性，且指标波动的非常不稳定。这个时候，管理想要优化指标，可以考虑让该指标与绩效进行关联，即纳入绩效考核中。

区间2:相关性大 & 稳定性差。表示指标目标与绩效已经有较大的相关性，但这个时候指标仍然波动不稳定。随着绩效激励力度强求和时间推移，员工会受绩效驱动去主动提升指标。

区间3:相关性大 & 稳定性好。表示指标随着时间推移和有效的运营管理手段，指标已非常稳定，提升空间不大了。

区间4:相关性小 & 稳定性好。表示指标已稳定，在运营管理层面，只需要对指标做长期的监控，可以在绩效考核中取消掉该指标。接着，又继续进入区间1，继续下一指标的优化。

3-公平性：绩效反作弊

只要有考核，就可能存在博弈和作弊。数据组除了要做好绩效方案设计维护，还要能看得见背后的"小动作"。

绩效作弊行为，基本都与绩效考核内容有关系，比如：刷产能、刷好评、工单造假、恶意叉单\转接\挂断等等。有些漏洞是无法避免的，但发现一个堵一个漏洞又会让人倍感无力。

那绩效的漏洞在哪呢？

常规绩效的组成=单价*计价量*绩效系数，其中绩效系数是各种考核指标综合起来，我们给员工的一个激励系数，即你做的好我们翻倍奖励，你做的比较差可能会有打折。

（1）计价量

计价量对应的就是产能，我们之前在CPH讲解中提到过一些这个指标的漏洞，其中有提到关于刷量的一些操作。总之就是：员工一天上班8小时，想要8小时能刷量，无非就是减少每单处理的时长，因此就会存在挑单的现象。

而挑单，按业务处理流程，可能会存在接起叉单（听上去很难，敷衍用户后直接挂断不处理）、处理中快速转接出去（就是转回也找不到自己那种）、处理中拖拖拖（暂缓到自己小库不处理，用户着急重新进线，流程要求下一个员工必须接手处理）、手动在大库池子里面挑选单子（员工不应该勾选这样的权限）、接起时手动建一个其他不相关的单子（质检查不到，还能让时长看着很快）。

（2）绩效系数

绩效系数，就是各种考核指标综合起来的激励系数。对于考核指标的漏洞，有一些非常难定管控的模糊点。

在高压的考核下，一线管理会为了做指标而做指标，即他们首先会钻指标的漏洞，但这种漏洞大多还没有到需要严重警告的程度。比如：变相地邀评、支援批量简单事件时派出了指标相对垫后的员工、在发现用户有差评风险时管理拉单自己处理，把差评挂在自己身上、员工预流失前就调整人员归属，把流失挂在1个人身上等等。

上述是非常难管控的模糊点，就是说，如果上层管理也是做指标的思路，很容易影响到一线管理，从而出现这种难易管控的现象。

除了这种模糊点，还有一些非常明确的作弊行为：刷评价（虚假下单虚假进线给好评）、虚假建单（进线建无关工单、无进线手动建很多工单）、虚假关单（未处理完但直接关单）等。

绩效的作弊，我们可以通过绩效方案倒推出相关可能的异常行为，通过质检抽样+数据异常监控+匿名举报等可以去监控到大部分的问题。但在业务非常复杂的情况下，要想非常清楚完美地监控到所有可能的作弊方式，是非常难的，同时就算我们监控到了异常，要定义为作弊，也需要有充分的证据，否则大多只能是警告。

4-公平性：努力没有被看见

最影响员工士气的问题是："我已经非常努力了，并且关键指标也提升了。为什么我的绩效却没有变化？"

我们每个人或多或少都有类似的经历感受，自己努力做一件事，却得不到相应的结果，还要安慰自己，努力过了就对得起自己了。

可绩效不一样呀，它不应该有影响员工士气的问题出现，即绩效方案的设计，一定要实现：你努力就会有绩效收获。

（1）问题根源

努力没有被看见的根源，可能是指标权重失衡、目标设定不合理、天花板效应、计算逻辑等问题。

【权重失衡】员工努力提升的指标在总绩效中权重过低，即使员工数据有很大提升，对总绩效得分的影响也是微乎其微的。【目标不合理】目标值过高，员工的努力也只是从60分到70分，但绩效规则只奖励90分以上的员工。【天花板效应】大部分员工在该指标上已经做到了天花板，那即使再努力，这个指标对绩效的影响也很小。【计算逻辑】影响公平性的，还有绩效自身的计算逻辑，比如绩效得分逻辑。虽然很多客服中心是目标制度，但也有一些客服中心是内卷的形式，即指标得分与指标在团队的排名有关系。

（2）如何排查与解决

想要解决这个问题，主要的解决方式有：

【绩效驱动模型】定期检查绩效方案的合理性，能发现一些明显的异常问题。【个人员工分析】定期选取一些经常抱怨绩效的员工，将他周期内的绩效数据与绩效结果进行逐一对比。【加强绩效沟通】如果有发现这种抱怨，管理者必须要与员工清晰解释绩效分数的沟通，并共同制定一个可见、可达的进阶路径，让员工的努力有方向、有回报。