〖前言〗
　　2010年12月份，作为全年的收官之作，我撰写了《呼叫中心运营管理中的数学魔方》一文，并体现在了我的专栏中。但正如我在文章结尾处所注，呼叫中心运营管理中所包含的数学计算远不止我在文中所写的内容，实际上数学计算渗透于运营管理的点点滴滴、方方面面，而运营管理的实质也无外乎抓住这些数学魔方的真谛，从而使运营管理的策略直指整体KPI、确保KPI的有效达成。
　　本文将作为2011年的开山之作，继续对呼叫中心运营管理中的数学魔方进行更进一步的分析和阐述，并与业内同行共勉！
　　呼叫中心的日常管理中包含有很多有趣的数学计算，可称之为数学魔方”，那么在呼叫中心运营管理四大模块，即建制度、理流程、明分工、重效率”中又包括有哪些数学魔方”呢？本文将做出简单的分析阐述。
　　【制度篇】
　　一、产能管理制度
　　?制定目的
　　产能管理制度的实施目的是为了确保整体产出能力，实施的原则和方法为：目标分解，通过控制个体的产能来控制并提升整体产能。
　　?数学推导
　　1、已知条件
　　--个体平均AHT数据
　　通过产能管理制度的制定和实施，个体平均AHT从400S降低至360S。
　　--个体平均工作饱和度数据
　　为验证AHT变化对于接通率的影响，个体平均工作饱和度数据为定值，不发生变化，比如：90%。
　　--时段进量数据
　　为验证AHT变化对于接通率的影响，特取一个时段的平均进量，且此进量设置为定值，不发生变化，比如：10个。
　　--时段排班人数
　　为更加简单直观的体现推导结果，假设时段排班人数为定值1人，且出勤率为100%。
　　2、计算原理
　　--通过AHT计算CPH
　　CPH=3600/AHTX平均工作饱和度
　　当AHT为400S时，CPH=3600/400X90%=8.1个
　　当AHT为360S时，CPH=3600/360X90%=9个
　　--通过CPH计算接通率
　　接通率=人工接起电话数量/呼入人工电话数量X100%
　　当CPH为8.1个时，接通率=8.1/10X100%=81%
　　当CPH为9个时，接通率=9/10X100%=90%
　　3、推导结果
　　--当AHT呈缩短趋势时，CPH呈提升态势，最终导致接通率提高。即AHT与CPH为反比关系，CPH与接通率为正比关系。
　　--产能管理制度的有效实施，最终可以直接保证接通率指标。
　　二、受话管理制度
　　?制定目的
　　受话管理制度的实施目的是为了确保整体受话工作的顺利完成，实施的原则和方法为：
　　目标分解，参照整体KPI标准中的相关规定，对客服人员受理服务的完成情况进行全面的监督、审查。其中，通过对客服人员登录、退出时间、用餐时间、小休时间的控制，最终目的是为确保工作饱和度指标，那么这里就来推导工作饱和度对于接通率的影响。
　　?数学推导
　　1、已知条件
　　--个体平均AHT数据
　　为验证工作饱和度变化对于接通率的影响，个体平均AHT数据为定值，不发生变化，比如：360S。
　　--个体平均工作饱和度数据
　　通过受话管理制度的制定和实施，个体平均工作饱和度从90%提升至95%。
　　--时段进量数据
　　为验证工作饱和度变化对于接通率的影响，特取一个时段的平均进量，且此进量设置为定值，不发生变化，比如：10个。
　　--时段排班人数
　　为更加简单直观的体现推导结果，假设时段排班人数为定值1人，且出勤率为100%。
　　2、计算原理
　　--通过工作饱和度计算CPH
　　CPH=3600/AHTX平均工作饱和度
　　当工作饱和度为90%时，CPH=3600/360X90%=9个
　　当工作饱和度为95%时，CPH=3600/360X95%=9.5个
　　--通过CPH计算接通率
　　接通率=人工接起电话数量/呼入人工电话数量X100%
　　当CPH为9个时，接通率=9/10X100%=90%
　　当CPH为9.5个时，接通率=9.5/10X100%=95%
　　3、推导结果
　　--当平均工作饱和度呈缩提升趋势时，CPH呈提升态势，最终导致接通率提高。即AHT与CPH及接通率均为正比关系。
　　--受话管理制度的有效实施，最终可以直接保证接通率指标。
　　三、考勤管理制度
　　?制定目的
　　考勤管理制度的实施目的是为了确保整体出勤率，实施的原则和方法为：通过对个体出勤情况的监控和管理，保证各时段的人员分布，从而确保整体指标的达成。
　　?数学推导
　　1、已知条件
　　--个体平均AHT数据
　　为验证出勤率变化对于接通率的影响，个体平均AHT数据为定值，不发生变化，比如：360S。
　　--个体平均工作饱和度数据
　　为验证出勤率变化对于接通率的影响，个体平均工作饱和度数据为定值，不发生变化，比如：90%。
　　--时段进量数据
　　为验证出勤率变化对于接通率的影响，特取一个时段的平均进量，且此进量设置为定值，不发生变化，比如：10个。
　　--时段排班人数
　　为更加简单直观的体现推导结果，假设时段排班人数为定值1人，且出勤率从90%提升至100%。
　　2、计算原理
　　--通过工作饱和度计算CPH
　　同上。
　　--通过CPH计算接通率
　　接通率=人工接起电话数量/呼入人工电话数量X100%
　　当出勤率为90%时，接通率=（9X1X90%）/10X100%=81%
　　当出勤率为100%时，接通率=（9X1X100%）/10X100%=90%
　　3、推导结果
　　--当出勤率呈提升趋势时，接通率呈提高态势。即出勤率与接通率为正比关系。
　　--考勤管理制度的有效实施，最终可以直接保证接通率指标。
　　【流程篇】
　　呼叫中心运营中涉及到的流程有很多，在这里列举一下招聘培训流程对于接通率影响的数学推导过程。
　　1、已知条件
　　--培训期通过率
　　通过招聘培训流程规范的制定实施，培训期通过率从80%提升为85%。
　　--培训期流失率
　　通过招聘培训流程规范的制定实施，培训期流失率从20%下降为10%。
　　--试用期通过率
　　通过招聘培训流程规范的制定实施，试用期通过率从80%提升为85%。
　　--试用期流失率
　　通过招聘培训流程规范的制定实施，试用期流失率从20%下降为10%。
　　--参加培训人数
　　参加培训人数设置为定值10人。
　　--CPH、时段进量
　　为验证招聘培训流程规范制定实施后对于接通率的影响，CPH及时段进量均为定值，比如：CPH9个，时段进量60个。
　　--出勤率
　　为验证招聘培训流程规范制定实施后对于接通率的影响，出勤率设为定值100%。
　　2、计算原理
　　--通过培训期通过率、流失率、试用期通过率、流失率计算有效转正人数
　　有效转正人数=参加培训人员数量X培训期通过率X（1-培训期流失率）X试用期通过率X（1-试用期流失率）
　　以上举例中取低值时，有效转正人数=10人X80%X80%X80%X80%=4.1人
　　以上举例中取高值时，有效转正人数=10人X85%X90%X85%X90%=5.9人
　　--通过人员数量计算接通率
　　接通率=人工接起电话数量/呼入人工电话数量X100%
　　当人员数量为4.1人时，接通率=（9X4.1）/60X100%=61.5%
　　当人员数量为5.9人时，接通率=（9X5.9）/60X100%=88.5%
　　3、推导结果
　　--当培训期通过率、流失率、试用期通过率、流失率呈提升趋势时，接通率呈提高态势，为正比关系。
　　--招聘培训流程规范的有效实施，可确保有效上岗及转正人员数量，从而最终可以直接保证接通率指标。
　　【效率篇】
　　效率原则包括软性效率和硬性效率原则，软性效率是指人员利用的效率，分工机制是其中很重要的一部分，而有效的排班更是提升人员利用效率的根本原则。硬性效率是指系统平台的利用效率，保证系统平台运行的稳定性，并须通过一定的方法措施提升客服人员对于系统平台操作的规范性和一致性。
　　一、软性效率
　　1、已知条件
　　--CPH、时段进量
　　为验证有效排班对于接通率的影响，CPH及时段进量均为定值，比如：CPH9个，时段进量50个。
　　--出勤率
　　为验证有效排班对于接通率的影响，出勤率设为定值100%。
　　--排班吻合度
　　科学规范的排班其根本目的在于确保排班吻合度，即实际排班人数与应排班人数的比例，假设其从90%提升为95%。
　　2、计算原理
　　--通过排班吻合度计算实际排班人数
　　排班吻合度=实际排班人数/应排班人数X100%
　　实际排班人数=应排班人数X排班吻合度
　　当排班吻合度为90%时，实际排班人数=（50/9）X90%=5人
　　当排班吻合度为95%时，实际排班人数=（50/9）X95%=5.3人
　　--通过实际排班人员数量计算接通率
　　接通率=人工接起电话数量/呼入人工电话数量X100%
　　当人员数量为5人时，接通率=（9X5）/50X100%=90%
　　当人员数量为5.3人时，接通率=（9X5.3）/60X100%=95.4%
　　3、推导结果
　　--当排班吻合度呈提升趋势时，接通率呈提高态势，为正比关系。
　　--有效排班可确保排班吻合度，从而最终可以直接保证接通率指标。
　　二、硬性效率
　　通过制定系统平台操作规范并加以不断地培训，可提升客服人员操作平台的熟练程度，
　　从而缩短AHT、提升CPH即个体平均产能，其对于接通率影响的数学推导同产能管理制度。
　　对呼叫中心运营管理中所涉及到的数学计算的分析、阐述、理解和运用，其根本目的就在于理解、把握和控制这些数学魔方”，保证运营体系制定的方向性、目的性、合理性和规范性，以及运营过程中的有效性，从而确保运营方针和体系真正服务和应用于整体KPI指标，确保各项KPI指标的有效达成。