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客戶聯(lián)絡中心的人員配置

范軍 2006/11/16

　　成功的客戶聯(lián)絡中心運營意味著實現(xiàn)了對該中心有效的數字化管理。在眾多的客戶聯(lián)絡中心運營管理數據當中，最重要的莫過于各個運營時段所需座席人員的數量這一數據了。盡管國內的客戶聯(lián)絡中心運營成本最大的一項可能并不是人員成本的支出，但有效地提高人員利用率，從而節(jié)省部分運營成本也是國內客戶聯(lián)絡中心極為關注的。因為，準確地計算出客戶聯(lián)絡中心所需人員數量，不但在控制成本方面非常重要，而且在保證服務水平與質量方面同樣非常重要�？蛻袈�(lián)絡中心合理的人員配置與排班能夠創(chuàng)造人員成本與服務水平兩者之間的平衡，即在達成服務水平的同時有效地提升人員利用率，從而達到控制和降低人員成本支出的目的。

　　計算工作量

　　在上一期的文章“準確預測客戶聯(lián)絡中心業(yè)務量”中，我們講到業(yè)務量預測的基本方法與步驟，即根據歷史業(yè)務量數據進行走勢分析，掌握業(yè)務量季節(jié)性變化規(guī)律，從而利用月度、周、日和時段的業(yè)務量到達規(guī)律，測算出每小時甚至是每半小時的業(yè)務量。

　　根據預測出的業(yè)務量，以及平均處理時長（AHT）數據，我們就能測算出座席人員的工作量。在這里，平均處理時長既包含了通話時間又包含了事后處理時間，如填寫訂單、更新客戶信息等。處理時長很有可能在不同的時段，具有很大差異。很有可能在晚班次中，會發(fā)現(xiàn)處理時長較高。原因是這個班次不好，所有安排了很多新員工而導致的。因此，許多客戶聯(lián)絡中心干脆就使用平均處理時長來預測業(yè)務量。但如果處理時長存在較大差異的情況下，用平均值來計算工作量就存在一定的風險了。不精確的工作量預測將會導致人員過�；蛉藛T不足，因此最后使用比較有針對性的數據來進行預測和計算。

　　工作量數據是為了測定需要多少基本的座席人員處理來電。但是，計算客戶聯(lián)絡中心人員數量與其他形式的工作量與人員測算有很大區(qū)別。例如：在同一個公司里既有客戶聯(lián)絡中心，又有郵件處理中心，我們把他們的業(yè)務量和人員計算進行一個對比。如果在上午8點到9點，有400封郵件需要被處理，處理每封郵件需要3分鐘的話，其工作量為1200分鐘或20小時。那么，用一個小時到9點需要處理完的話，我們需要多少員工呢？這并不是很難的數學問題，我們說需要20個員工，處理1小時就能滿足需求。原因是處理郵件不象電話處理，工作任務是連續(xù)的。也就是說，這樣的工作背靠背的，每個員工只要完成在1小時中應完成的數量即可。

　　測算客戶聯(lián)絡中心所需人員數量

　　現(xiàn)在，讓我們?yōu)榭蛻袈?lián)絡中心進行人員配置計算吧。假設以上員工可以接聽400個電話，每個電話需要3分鐘處理，包括2分鐘的交談時間和1分鐘的事后處理時間。因此，工作量還是1200分鐘或20小時。如果這樣的話，我們需要多少座席人員呢？

　　令人遺憾的是，僅用20名座席人員是處理不過來以上來電的。因為，可能在8點零五分，有22個電話打進來，這意味著不但20個座席人員都占用了，而且還有2個來電者在排隊等待被接聽。然后，在8點一刻，只有16個來電被處理，意味著4個座席人員除以空閑狀態(tài)。那么這四個人員就不可能完成一小時完整的工作量，原因只是來電方式決定的。所以，在一個呼入為主的客戶聯(lián)絡中心，業(yè)務的達到方式不是連續(xù)性的。確切地說，業(yè)務是根據我們客戶的選擇來分布的。一般業(yè)務的連續(xù)性被客戶聯(lián)絡中心業(yè)務到達的隨意性所取代。這就帶給我們客戶聯(lián)絡中心人員配置計算的第一個數學規(guī)則：即必須配置多于實際工作小時數量的人員。那么，我們需要多配置幾個人員呢？如果按照20小時的工作量測算，我們需要21個，還是24個，還是30個人員呢？這就取決于我們希望達成什么樣的服務水平。很顯然，我們擁有的人員數量越多，平均應答時間就會越短。相反，人員越少，客戶等待的時間就越長。測算客戶聯(lián)絡中心人員數量需要有一個數學公式的幫助，我們使用厄朗C公式來進行人員配置計算。

　　以厄朗C公式舉例

　　讓我們看看以下基于20小時工作量的厄朗C預報。以下表格顯示出從配置21個員工到28個員工處理20小時的工作量，得到的效果是不同的。

人員數量
延遲幾率
延遲時長
（秒）
平均應答速度(秒)
服務水平
（20秒）
21
76％
180
137
32%
22
57%
90
51
55%
23
42%
60
25
70%
24
30%
45
13
81%
25
21%
36
8
88%
26
14%
30
4
93%
27
9%
26
2
96%
28
6%
23
1
97%

　　讓我們看看上表中的每一欄，以及服務性指標。第二欄表示不能直接由座席人員接聽的來電數量占整個業(yè)務量的比率。第三欄中表示讓來電者平均在線等待的時長。因此，如果由24名座席人員，利用厄朗C公式預測出有30％的來電者將會進入隊列等待，他們將在隊列中平均等待45秒鐘。第三欄的平均等待時長包括了被直接接聽的所有來電。因此，以24人的配置為例，30％的來電要進入隊列，平均等待45秒，其余的70％來電被直接接聽。由此計算出平均應答速度（ASA）為13秒，這一數字不僅代表隊列中來電者的感受。無論來電者等待還是不用等待接聽。平均應答速度都不是一個“真實”的數據，它僅為一個統(tǒng)計數據，代表進入隊列和未進入隊列等待的平均值。

　　第四欄代表服務水平，即在一定延遲時長的情況下，所接聽來電數量的比率。此欄說明了在20秒內接聽的來電比例情況，一般的客戶聯(lián)絡中心目標值為80％，如果按此標準，應配置24個座席人員，這樣的話就能達到81％的服務水平。

　　人員配置與服務水平的關系
　　
　　讓我們再看看上表，評估一下當人員數量變化后會給服務造成什么影響。很顯然，當人員每減少一名，延遲時間就會增加；而當人員每增加一名，服務水平會有相應的改善。但我們需要注意的是，人員數量在同一水平時，服務指標并未發(fā)生重大的改進。如果我們在24個人員配置的基礎上增加或減少人員數量，對服務的影響是非常不同的。如果我們增加1－2名人員，如25人的話，平均應答速度會從13秒縮短到8秒，26人的話，平均應答速度會縮短到4秒。第一人的增加，縮短了5秒，但增加到第二人時，縮短了4秒，增加到第三人時，只能再縮短2秒了。也就是說，隨著人員的增加，服務改善的空間在逐步縮小，效果也就越不明顯了。

　　如果我們在24個人員配置的基礎上減少人員數量，如減少1－3名人員，平均應答速度會分別增加為25秒、51秒，和137秒。減少第一人時，平均應答速度放慢多了12秒，減少第二人時，放慢了26秒，減少第三人時，又放慢了86秒。也就是說，隨著人員的減少，服務會在某一點上急劇惡化。我們不難看出，當人員數量越來越接近我們測算出的工時數量時，我們的服務水平就會跌入低谷。對于目前服務水平堪憂的客戶聯(lián)絡中心來說，應該趕快增加1－2名座席人員，這樣服務水平就會迅速地提升；但相反，如果在客戶聯(lián)絡中心服務水平尚可的情況下，減少1－2名座席人員，將會使客戶聯(lián)絡中心的服務水平降到谷地而難以恢復。

　　考慮人員缺失情況和排班需求

　　以上我們是基于一個假設來計算人員配置的，即所以人員都是可用的。但我們都知道，不是所有員工都是可用的，如員工的事假、病假，以及其他不可預計的情況發(fā)生。因此，我們在進行人員排班時應將無法預計的人員缺失因素考慮進去，例如為20％，以需要24個座席人員為例，我們在進行排班時應該按照30人進行排班。只有這樣，才能保證滿足客戶期望，及服務水平的達成。

客戶世界


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