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    “疫”触即发:排班满意度新探索

    2019年年底,“新冠肺炎”疫情席卷而来;2020年的3月开始,全球爆发。各行各业在这场疫情之下,都面临到了前所未有的挑战。对于人员流动性较大的客服行业,这跟以往的挑战又并不完全相同,医学专家也表示,这可能是每年冬天都会迎来的人类难题。笔者在从事于呼叫中心领域,这次的疫情对工作带来哪些不同呢?


    (一)顾客消费场景的变化,影响话务情况


    前期受到互联网等线上平台的冲击,传统的线下消费规模有明显的萎缩,但和线上已经近乎到了一个相对平衡的状态,线上消费者场景产生的顾客服务除非遇到像618、双11、双12这类大型刺激性消费活动的影响下,顾客需求产生的话务服务需求已相对稳定。


    而疫情的到来,打破了这种平衡。以某电子产品为例,2020年的春节在wk4发生,春节后的两周内和长期配备时的预期偏差较小,而wk7-wk8开始,偏差已经非常明显。分析原因后,企业复工、学生网课等的开启,是影响话务变化的一大因素。疫情因素的影响,导致话务趋势已经无法和预期一样发生。

    图1:疫情期间人员配备预测准确率

    (二)一线服务人员返程受阻


    防疫倡议下,大量的员工无法按照春节前的规划按时返回上班。为了可以满足顾客的服务需求,应急启动家庭办公模式;其优势是既可以让一线员工避免频繁的暴露在人群中,远离风险,又能让员工继续为客户服务,开展正常开展工作,这是在现阶段现场办公所不能保障的。然而家庭办公和在职场里办公的特性又完全不一样,员工家庭办公时,在线服务的效率和质量,对于员工自律性的要求,会比职场的工作环境下远高的多。同事之间给营造的忙碌紧张的氛围在家里是完全感知不到的,那么为了做好现场管理,顺势启动了适用家庭办公下的实时管理方案。


    多方协作之下,线路畅通,客户满意度也同时做到了保障。那么作为顾客体验的触发人员,和一线客服代表息息相关的班时满意度,现阶段如何执行,未来有会如何发展呢?


    在此讨论之前,我们先说明一个先决条件,作为BPO的外包呼叫中心,面对的客户是多样化的,运营时间可能到18:00结束,也可能最晚到22:00,也有可能是7*24小时服务;有节假日调整休息的,也有节假日期间话务量迅速增长,员工假日休班提前或延后安排;而疫情的爆发时间正值春节期间,大部分的客户也无法因为此因素的影响而去调整运营时间或休假规则。


    但是对于同一个呼叫中心而言,员工满意度的测量结果一定是会平行比对。那么,针对班时的满意度,针对不同类型的业务,测量出来的针对员工满意度的结果,是80%就可以达到标准,还是说90%以上才做满意,这样举例子会比较的抽象,拿一组数据做下一展示比对。


    图2是一外包呼叫中心运营的调研数据,面向23个不同类型客户的一线员工,在2020年第一季度,针对排班满意度做的调研,调研一共有5个问题,关于员工最关心的班次的平衡,轮转,疑问点的答疑等方面开展,其中满意度的计算方式为(非常满意数量+满意数量)/总参评量,不满意度的计算方式为不满意度数量/总参评量;从蓝色的折线图可以看出,满意度从在100%-50%之前均有分布,对于排班部门来看,如果去定义从A业务到W业务,这23个不同类型且并无类似或者是相仿的一线员工对班时的满意度,测量的结果是一直降低的,会不会是可以定义业务排班服务存在差异,因而影响了最终的满意度结果数据?


    图2:外包呼叫中心运营的调研数据


    在参考满意度的结果数据做改善的过程中,会发现一个很有意思的现象,A业务的运营时间是9点-18点,服务通过邮件与顾客进行沟通,话务量在星期一到星期日期间并没有明显的波动,节假日可以随时闭线,因为工单在24小时内处理完即可;W业务的运营时间为7*24小时,服务是通过语音接听的方式,实时为顾客解决问题,节假日话务量反而会偏高,那么在这种情形之下,测量出来的满意度A业务的员工满意度也正好是比W业务的员工满意度是高的,那我们要这样平行比对,会发现没有可以要改善的方向。默认业务特性影响其满意度达成数据;那么,在此情况下,如果还是要做员工满意度的管理,是不是只针对不满意率的地方进行关注,其他地方不关注是不是也是可以的?


    我们从另外的一个角度考虑了一下,会发现,其实员工对于班时期待的触发点是不一样的,那么将两个期待触发点不一样的员工,做同一套满意度的题目,然后得出来的结果去看其对班时的满意程度,会发现有所偏颇。那么这还是回到了原来的问题,满意度应该设定多少的目标值就是合理的?


    在这个问题的基础下,探寻出了“班时幸福指数”。即认为,既然大家对班时的期待触发点不一样,那么将从我们的角度上看,可能会影响满意度的条目及影响的权重逐层列出,将这些项目给到一线员工,让他们去选择,在这些可能会影响班时满意度的条目汇总,哪些的比重是大的,哪些的比重是小的;收集数据完成后,依据各个业务的实际情况,计算一版各个业务对应的员工幸福指数,意旨班时幸福指数越高,排班满意度越高才对,接下来将这两组数据进行结合展示,如图3。


    图3:排班满意度与班时幸福指数关系


    折线图中,红色的线是按员工选择的内容,将当前一个季度可以执行的排班方案及规则等情况带入,得出的排班幸福指数;蓝色的线是调研出来的一个季度的满意度,从两组数据上的结果来看,有两组数据的满意度和指数是非常贴合的,这种从理论上来看是正常的,但是排班幸福指数非常的低,员工满意度很高的这种情况,我们也是要介入一下看看,是否满意度的调度过程是有过介入管理的,结果数据可能会存在不真实的情况;而对于幸福指数性应该是很高,但是满意度很高的情况,就要成立专项的讨论会,针对排班满意度进行对接,讨论下一步的方案。


    但是在这一季度的排班满意度的调研中,设计5个调研题目,并没有针对此处疫情情况下,员工对办公环境(家庭、职场)的差异比对做收集。而实际上,在全球移动办公的催化下,呼叫中心的一线客服人员实现家庭办公也会是指日可待,那么,当成为一种流行,员工满意度的测量因素上,就不得不需要考虑上这一点。


    而当加上这一因素的考虑时,也一定会相应的列出影响排班满意度的条目和权重,考虑的是职场办公条件下,现阶段下员工的选择,而当实现家庭办公时,对于可以家庭办公的人来讲,有些条目已经不成问题。


    比如,前期所设想的能影响员工对排班满意度的影响因素有工作时长,节假日的放假方式,两天班次的休息间隔(前一天的结束到第二天的开始之间,有多长的时间可以休息),天地班的跨度,最早班次的开始时间及最晚班次的结束时间,用餐开始时间(距离班次开始时间)等等。


    而员工形成不满意的因素,沟通后得知,员工会有考虑说,在外地上班,想回趟家看看父母,如果不能一直固定在每个周的同一天休班,就会产生不满意;再有,对于两天班次的休息间隔时间,现阶段在班次上满足10小时,但是对于距离家远的员工来说,花费在路上的时间如果超过1小时,那么对于员工当天来讲,可以用来休息的时间就不足9小时了,所以就会产生不满意;在者对于天地班的跨度,员工会觉得就应该是上班8小时,然后就餐1小时,一共9个小时在公司就可以接受,如果就餐时间超过1小时,自己没有地方可去,回家的话,来回在路上的时间会很长,如果一直呆在公司,那么在公司的时间又过长,会有一种“一整天都在公司”的错觉,这也是排班不满意的一个点;又或者是说对于有晚班的业务来说,如果对于女生来说,晚上下班太晚,安全系数的影响就会形成不满意的因素。


    当然也可能会说,员工的这种问题,是由顾客行为习惯导致的话务趋势而影响的,而非个人之力可以解决掉的。当然我们很难改变顾客行为习惯,但是当家庭坐席普及,以上的这些不满意的因素可能就减弱影响甚至是消失,而可能随之而来的就是影响班时满意度的另外一些因素,比如对于已婚已育、已婚未育,未婚的三类员工而言,对于权重的选择,又会是完全不一样的结果。


    疫情的来临,是一场挑战,让人们被动的改变工作和生活方式,而也是一种机遇,工作的幸福本可以主动的改变。立足于工作本身,班时的幸福指数是驱动排班满意度改善的新出路,不管疫情何时战胜,始终会战胜;而工作的主动从此刻就可以开始,一起探寻你们中心的班时幸福指数吧。



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