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    论呼叫中心座席员工的缺勤管理
    提及呼叫中心,很多人的感受是个人多密集的地方,正所谓“人多的地方,故事也多”。要想将一个呼叫中心运营得足够完善,管理得面面俱到,我们今天就从最简单的方面入手,看看座席的员工缺勤。通常座席来与不来直接决定订单量能否完成,所以说呼叫中心的缺勤管理就显得尤为重要了。

    大多数的呼叫中心的运营管理会将缺勤管理分成:计划内缺勤、计划外缺勤。

    计划内缺勤常常会被一些中心定义为人事缺勤,这些缺勤是可预见、可以规划且发生在排班动作之前,很多时候可以事先的管理与改善,控制一定的发生比例。

    比如某运营业务一共100个坐席,其中有5个座席在未来的某个周期无法出勤(请假、培训、活动、预计离职等),则产生5%(5/100)的座席偏差,这些人员都是企业投入的成本,但因缺勤而不能产生价值,所以5%的计划内缺勤是应该管理的数据。

    计划外缺勤被称之为排班缺勤,这些缺勤通常不可预见,多为临时性且都发生在排班动作之后,对呼叫中心的现场运营管理都会带来不小的冲击。

    比如某运营业务下个周期排班95个坐席,有2个座席代表请假一整天,则产生2.1%(2/95)的座席偏差,这些人员是排班计划的,可以产生收益的,但因缺勤影响了实时的完成,而排班后再产生的缺勤过大,很难做及时的响应,带来的损失也将更大,所以计划外缺勤更严谨的做法是不止管理到人头,常常会精细到小时。

    有了明确的概念,需要再配以过程监管和结果分析才能形成更好的闭环。

    过程监管应该是最不好量化产出且又非常关键的环节。对于缺勤管理而言,应该要有日期周期的数据监管,比如日度层面、周度层面、月度层面、季度层面、年度层面,形成固定的监管维度,也会给予管理者一定的工作时间计划。无论那种维度的监管都要形成最终的结果分析,有效呈现努力的价值。

    运营较好的呼叫中心,会将结果分析制定成工作模型,帮助对应角色的负责人顺畅开展。

    这里共享一个优秀呼叫中心的分析思路。搭建缺勤分析模版前赘述前言,简单说明规范、要求、提醒事宜。

    一、 整体分析

    主要观测运营整体(比如整个企业、分公司)、业务(所属于的业务)的月度、年度数据情况,查看是否达到目标值,有无改善的趋势,并查找问题数据还原原因。

    二、 时间分析

    从日度、周度等层面观测业务的达成,可以使用多个月的每日比较或者多个月的每周比较。

    提供一组周维度数据甄别案例:如下图所示,连续多个月的第三周突起,这就是显而易见的找到了数据异常点,数据可以帮我们快速定义时间周期,再通过缺勤事件的收集,就可以寻找根本问题了。
    三、 组织分析

    当运营业务具有一定规模后就会有小组或者分部管理的概念,通过不同的组织分类展示数据,并将数据排序观测。

    举例:按照小组拆分,01组、02组、03组、04组;按照同业务不同运营部拆分,电商业务-东南分部、电商业务-西北分部、电商业务-中原分部等等;按照同业务不同入职时间拆分,新员工(入职不足三月)、成长员工(入职三到六个月)、成熟员工(入职六个月以上)等等。
    四、 个人分析

    关注业务的摆尾人员,可以连续追踪多个月数据,改善摆尾人员。观测中需注意,每月缺勤摆尾人员相同以及连续多个月无改善时,这就是明显需跟踪的员工,可以结合其他指标一同跟踪,及时开展PRP沟通。

    五、 缺勤类型分析

    产生缺勤通常有很多种情景,例如临时事假、临时病假、旷工、紧急知识培训、系统故障、质量下线等等,结合不同的类型开展有效的数据分析,例如可以使用帕累托分析,看看影响业务缺勤高关键项目是什么?下图所示,影响业务缺勤指标的大部分类型为临时请假与旷工,这就可以通过数据可以快速找到重要项目,再通过这个指引还原原因和制定措施就可以了。
    六、 缺勤等指标的相关性分析

    相关性分析是指对两个变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。在呼叫中心比较推崇的应用领域是:满意度分析、接通率与服务水平测算、流失原因分析。从前文中我们了解到缺勤数据是可以每日观测的,如果缺勤与某种指标存在一定的相关性,而这个指标又不方便日日获取数据,比如流失。那相关性分析的好处就显现了,可以通过缺勤数据来管理对应相关性强的指标。

    分享相关性分析的两种测算方法:

    1、CORREL函数(优点:操作简单;缺点:只能计算两个变量的相关系数,无明确的关系式);

    2、散点图测算(缺点:较CORREL函数来说,操作复杂;优点:有明确的相关系数和关系式)。可以通过实际情景选择不同的方式开展。

    七、 改善措施

    经过上述一系列的原因查找,都是为了找到根本原因并制定改善措施。从前文时间分析中可得出结论,举例:每月第三周前做缺勤管理动作;针对临时事假的设定管理规范等等。

    缺勤分析的最佳实践是每月开展一次全面分析,季度复盘一次,次月度检测制定的改善措施是否有成效,无改善需继续完善,如此周而复始形成良好的闭环。

    好的管理从细节抓起,“人情的管理“+”数据的推研“会帮扶企业有很大的改善,而提升缺勤指标就是节省成本投入,也会带来一定的经济价值。




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