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在线客服系统提高工作效率

作者:小欣 更新时间:2022-03-09 15:56:54 点击数:

在线客服系统提高客户满意度

  大约50年前,PDCA循环赞助商爱德华兹·戴明说:除了上帝,任何人都必须用数据说话。随着数字经济时代的快速发展,数据已成为推动社会发展的生产要素。未知数据何时进入我们的生活,成为我们衡量工作或生活的标准。然而,数据已经渗透到我们工作或生活的角落,成为工作中不可或缺的环节,也影响到各个行业。

  客户中心的运营管理离不开数据的支持。数据管理可以帮助客户中心提高工作效率,发现工作问题,提高客户满意度,降低成本。

  客户中心每天都会输出各种数据。通过获取的数据发现问题并找到原因,我们可以更快地找到合适的解决方案。用数据说话已经成为合格经理的基本能力之一。

新闻配图

  客户中心的排班管理也离不开数据。排班前的准备工作需要收集数据,整理、清理、分析和计算数据,从而出具最佳的排班计划;分析排班后实际实施时间表和服务指标的实施情况,找出实际差异,发现问题并解决问题。

  调度管理需要大量的数据支持。在作者所在的客户中心建立了一套现场管理的数据收集模型,称为时间广播表;时间广播表是实时关注时间指标、数量、缺勤等数据,根据不同情况进行改进,一般分为15分钟、30分钟、60分钟,客户中心监控30分钟。

  时间广播表分为三个模块:需求、排班、实际出勤、线路交付、现场管理;现场管理模块应与现场实时管理应急计划相结合。现场实时管理应急计划是根据业务日常管理计划总结的一套计划,根据不同的预警情况实施不同的计划,确保现场无异常问题,如图1所示。

  图1:现场应急预案实时管理。

  现场实时管理应急计划不是固定的,可以根据各业务现场管理的实际情况制定。言归正传,作者将带领您了解时间表的组成。

  需要、排班和实际出勤。

  图2:时间播报表要求、排班和实际出勤模块。

  图2为时段播报表中的需求、排班、实际出勤模块,主要由现场人员管理,各项目定义如下:

  客户需求人数:客户提供的各时段需求人数;

  排班人数:排班人员根据各时段人力分布情况拟合安排的实际排班人力;

  时段出勤人数:各时段实际出勤人数;

  排班耦合度:排班人数/客户需求人数,排班耦合度主要检查排班时间拟合是否合理;

  时间出勤人数差异值:时段出勤人数-排班人数。本部分主要了解现场各时段的缺勤情况。如果时段指标异常,可以通过人数差异进行分析。

  需求、排班、实际出勤模块可以了解排班与客户需求的拟合,了解各个时期的缺勤。缺勤率也是影响指标实现的重要因素之一。

  线路交付。

  图3:时段播报表中的线路交付模块。

  图3为时段播报表中的线路交付模块,主要跟踪现场话量和指标数据,各项目定义如下:

  实际来话量:当日各时段实际来话量;

  昨日来话量:昨日各时段实际来话量;

  排班承接量:排班师通过排班人力和预测效率计算的预测承接话量;

  实际承接量:当日各时段实际承接量;

  昨日承接量:昨日各时段实际承接量;

  排班比例:实际承接/排班承接,通过这些数据可以了解排班师预测的承接量是否有问题,现场实现是否有问题;

  线路交付模块是指标分析的重要模块之一。当服务指标不符合标准时,首先分析现场承担是否存在问题。如果实际承担低于轮班承担,可以进一步分析现场控制是否存在效率、损耗等问题,并根据分析结果重新制定预测方法。

  现场管理。

  图4:时段播报表现场管理模块。

  图4显示了时段广播表中的现场管理模块,主要跟踪和控制现场状态目定义如下:

  呼等数:各时段平均呼等;

  剩余接待数:各时段剩余接待数(语音业务填空);

  时间集中问题:导致各时间段呼等或空闲问题;

  采取行动:对集中问题采取措施;

  就餐/活动/培训应安排人数:班表中安排的就餐/活动/培训人数;

  就餐/活动/培训实际安排人数:实际执行中的就餐/活动/培训人数;

  就餐/活动/培训问题:安排过程中的问题;

  现场管理模块可以了解每个时间段的话量呼等/空闲情况。现场将根据每个时间段的实际话量情况,结合现场实时管理应急计划进行现场管理。现场集中问题记录清楚,现场用餐和培训也需要如实记录。这里要注意现场实时问题记录清晰,便于后期回顾分析。

  除上述三个模块外,该模型还应注明早班负责人和晚班负责人,以及当天交接的注意事项,了解当天值班人员的细节,以及当天是否有特殊情况,便于追溯。

  图5:某一天播报表。

  图5是一天业务的完整时间表。通过本表中的数据,可以清楚地了解当天发生的一切,有效恢复业务问题,及时避免后续重复问题,有效提高预测、调度和现场管理能力。

  这是排班后数据管理的一部分。根据实际情况,使用中或多或少会有差异。如果我们想更好地管理数据,我们需要不断尝试、优化和总结。

  结合客户中心的实际情况,通过有效的数据管理、比较、分析、应用,提高公司的利益,数据管理尤为重要,即将进入人工智能时代,未来还有很长的路要走。

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