呼叫中心高度仰赖关键指标来运作，也就是大家常常听到的KPI.
　　 K是英文的key，P是performance，I是index

　　任何的管理都必须针对关键点来进行管理，找到关键点，就好像医生治病要对症下药，追女朋友要对她心里最脆弱的地方下手，搞营销要找到关键客户群，呼叫中心更是围绕在KPI关键点上运作。
　　呼叫中心的管理，如果没有找对关键点，你的人力资源安排会搞错方向，绩效管理会出问题，大家在迷雾中打转，就算堆了千军万马也没有功效。

　　呼叫中心的关键点，众说纷纭，我先从最小方差管理法最关注的六大指标来讲起，最小方差管理法将关键指标分成效率和质量这两大类，效率类主要有通话利用率、小休率、平均处理时长、和服务水平，质量类主要有质检分数和一次解决率。

1 通话利用率：

通话时间除以签入系统的时间。

　　这是考核人员使用情况非常重要的一个指标，可以用来考核排班人员和现场管理人员的工作绩效。

　　有个重要的标竿数字可以参考，许多高效的呼叫中心可以做到69％，甚至72、73％左右。

　　要特别注意的是，小休、培训、开会这种有领到工资、但没有在值机台上、也没有生产力的这些工作状态，最好不要用签出系统的方式来管理，应该要使用话机上的AUX状态，也就是『暂时离开』的方式来记录。

　　因为小休、培训、开会这些工作状态，其实对呼叫中心人力资源安排，有严重的影响，你希望要做严格的控管，如果是使用签出系统的方式，这部分的数据就无法正确统计，一般说『你测什么，就管什么，你没测什么，就没法管什么』，小休、培训、开会这些工作状态必须要做严格的纪录，才能作严格的控管。

　　69％到73％这一个标竿数字，分母的签入系统时间，是把小休、培训、开会这些工作状态都加入进去，我看过很多呼叫中心的通话利用率超过了75％，但我详细研究之后，发现原来是座席员只要离开座位，就签出了系统，这样分母自然变得比较小，69％到73％这一个标竿数字就没有任何参考价值了。

　　如果你的通话利用率小于69％到73％这个范围，你就可能需要想想是不是人力有过剩，或是排班人员的班务出了问题，或是现场管理人员现场调度出了问题。

2 小休率

　　我一直认为呼叫中心管理的最大难题之一，不是服务水平，不是流程，也不是人员技能不足，而是小休的管理！

　　呼叫中心因为受到二郎原则的严重影响，少量的变化，就会造成巨大的影响，对于小休的控管，自然变成一个关键的议题。道理很简单，二郎原则告诉我们，就算是一个现场有140人的呼叫中心，只要两三个人在不恰当的时间站起来，服务水平可能当场会从天堂掉到地狱。

　　要如何防止座席员在话务高峰时段不会利用小休机会产生集体离席的行为，有相当数目的呼叫中心采取了严格的作法，利用所谓的一朵花的管理，让一个班组同时只能有一个人站起来离席。

　　但一朵花的管理毕竟是属于相当严格的管理方式，另一个变通方法是把小休时间预先给分成早上20分钟，下午30分钟，直接排到班务里面，座席员如果临时需要上厕所，最长只能离席三分钟，而且同时不能超过一定数目的人站起来离席。

　　小休率的标竿数字，如果不加上培训、开会这些情况，单纯只是座席员的短暂休息，至少应该必须在7％到10％左右。7％实际代表一天上班讲话8小时，其中0.56小时（8＊7％）是小休，也就是大约只休息了30多分钟，平均每小时只休息了4分钟，我们就算是培训上课，只要上了2小时，中间不休息个10分钟，学员就会开始打哈欠想睡觉，更不要说是连续不停的讲话做服务了。

　　台湾不少呼叫中心上班时间是8小时，早上休息20分钟，下午休息30分钟，中间还允许至少两次短暂3分钟的离席，总计是56分钟，小休率的标竿数字在11％附近。

　　根据我的经验，如果小休率压缩的过紧，座席员自己有自己的办法，会自动把小休放在话后处理这状态，导致话后处理数据严重失真，如果公司严格控管话后处理率，座席员就干脆签出系统。

　　另外一种普遍的情况是，座席员在空闲的日子，让自己小休率压缩的很少，然后在忙碌的日子一次进行小休，这对于忙日来说，完全违反了二郎原则。

　　小休率的标竿数字，还要看这个呼叫中心的通话利用率有多高来决定，通话利用率越高，小休率就应该要越高。

　　小休率的计算，是座席离开座位进行小休的时间，除以座席签入系统的时间。

　　再次强调，座席签入系统的时间必须要包含培训、开会等状态。

　　有些公司不是使用小休率这个名词，而是使用示忙状态，英文也就是AUX状态，都是同样的意思。

3 小休次数（或示忙次数）

　　既然讲到小休率，就必须要顺带提到另外一个非常关键的指标，就是小休次数，或是示忙次数。

　　小休次数就是座席离开座位，把自己的状态放置在小休状态的次数。

这个指标为何非常关键？

　　因为大部分的CTI（就是派话系统），几乎不管你用的是那个牌子，都有一个重大的漏洞，也就是座席员只要频繁的示忙，更改她的状态，派话系统就不会派话给她，因为派话系统的派话原则都是最长等待时间，那个座席员的等待时间最长，电话就优先派给她。但只要座席员更改了自己状态，就算她把自己转换到示忙，立刻又改换回示闲，立刻改换到候机等待电话的状态，她的最长等待时间还是归零，电话就会最后才派给她。

　　很多呼叫中心跟我说，他们是按件计酬的方式，话务员的工资跟接听量高度挂勾，座席员没有任何逃电话的动机，相信我，当电话量很高的时候，工作的压力远远高于一通几毛钱的诱惑力。

　　管理最重要的工作，就是建立控制点，既然系统有重大漏洞的可能性，作为管理者，就应该要对关键指标进行监控。

4 平均处理时长

　　平均处理时长是把所有通话时间，加上所有话后处理时间，这个总和再除以总通话次数。

　　平均处理时长是最重要的效率指标之一，因为它反映了呼叫中心流程标准化的程度，两个呼叫中心来电量相同，服务内容相同，但一个呼叫中心在流程上进行了高度优化，平均处理时长是另外一个的3分之一，这呼叫中心需要的人力，自然比另外一个少了至少3分之一以上。

　　这个标竿数字受到各种因素影响太大，它取决于新旧人的多寡，还有当时服务水平的情况，最简单的一个内部标竿，就是利用我前面谈到的控制图，画出上限和下限，你会发现下限其实就是你曾经做到的『相对比较低，而且做得到』的平均处理时长，也就是你可以努力的目标。

　　我个人一直认为，在呼叫中心要追求效率指标的最大化，是非常困难的，因为我们做的是服务行业，如果追求效率指标的最大化，服务质量就很容易会受到伤害，那我们该怎么做好呢？难道就不追求效率指标了吗？

　　在追求差异的最小化的同时，难道就不追求效率的提升了吗？

　　我最近很努力在推动最小方差管理法，很多人问我这个问题，我都会用戴明理论来回答：

　　（1） 我们先确保座席员的通话利用率有达到69％到72％（如果你的员工是很任劳任怨的话，我也见过不少呼叫中心的通话利用率甚至达到了75、76％，而它的员工基本上还活着）,这个标竿数字虽然没有科学根据，却是很多呼叫中心实证的结果，这数字跟你在那个产业没有关系，这是讲一个座席员在强大压力下工作时，她个人心理和生理的极限。

　　我常说考核排班师和现场管理者不能用平均值来考核，也就是服务水平到达了多少，这个数字跟排班师的努力是没有关系的，只要人多，排班师躺着都能让服务水平的平均值很高，只要人不够，排班师怎么做都没法让服务水平的平均值达到公司要求。

　　排班师和现场管理者的任务，其实是让座席员达到她的工作极限，也就是让通话利用率达到上面谈到的标竿数字69％到72％以上。

　　（2） 你让员工的利用率达到她心理和生理的可承受限度之后，要小心的安排你的小休率。戴明理论最核心部分是谈到要让企业的管理进入控制状态，就要首先控制特殊原因，一旦特殊原因被识别、被管控，下一步就是要改善共同原因，我认为呼叫中心的特殊原因最大元凶就是小休率，特殊原因是少数人引发的少数事件，但却是管理上的最大敌人，因为它是少数人引起的，它躲藏在我们管理的各种阴暗角落中，而小休率衡量的就是座席员是否违反了呼叫中心最让人头痛的问题：二郎原则，二郎原则讲的是现场人员变动不能有集体行为，不能过份剧烈，少数的差异会产生巨大的影响，座席员被安排到值机台值机，但却没有发挥生产力，这就是人为的特殊原因，而小休率的考核就是在衡量这个特殊因素。

　　小休率到底应该要安排多少，其实要看候机等待的情况，候机等待就是在值机台上等电话，但电话没有来，就坐在那里枯等的时间比率。我看到不少呼叫中心座席员的小休率很低，不到5％，但候机等待率就高达25％，这代表座席员每天只被允许不到0.4小时（8小时＊5％）可以站起来离席，但却高达2小时的时间（8小时＊25％）是坐在那里枯等没事干拍蚊子。如果有这么多时间没事干，为何不干脆让座席员轻轻松松的去喝杯咖啡呢？公司落个人性化的好名义，员工感觉也很棒。

　　从人的心理和生理承受力来看，候机等待加上小休加上培训、开会，应该要做到25％左右。

　　但小休率一定是要单独考核，因为二郎原则是呼叫中心最大的特殊原因制造者，小休率的考核重点，不是它的平均值，而是它的离散系数，也就是它震荡的是否剧烈，特别在黄金时段，每个座席员的小休率是否有巨大差异，如果有，代表这呼叫中心出现了黄金时段一来，少数人就往厕所跑的特殊事件。

　　座席员的小休率如果被良好的控管，整体效率就会提升。

　　（3） 一旦小休率做好了控管，特殊原因被充分识别和管控，这时就应该要来关注共同原因了。我认为呼叫中心的共同原因就是流程，而体现流程好坏的就是平均处理时长。一旦小休率受到了控管，下一步要提升效率，就是要严密观察平均处理时长。

　　平均处理时长包括两部分，是平均通话时长加上平均话后处理时间。

　　我在很多呼叫中心上课时，常常观察到大家每天平均通话时长会出现戴明说的6、9、12法则，也就是会出现特殊原因影响，常常平均通话时长出现了下降的趋势，但自己并不知道为什么，如果你不知道为何会下降，甚至连有下降这件事都不知道，那效率在这段时间的提升，很容易就会再次丧失。

　　如果要真正测量并了解共同原因的改善成果，最好要针对主要的关键流程进行平均处理时间的测量，也就是要有能力讲的出来：我的客户主要是因为某某原因打来的，而要处理这项业务平均要花的时间有多长。

　　上面简单的重述了一下前面谈到的主要KPI指标，我们将在下一节谈效率指标的最后一个，就是大家最熟悉的服务水平。

　　许乃威 宏盛高新技术有限公司执行董事 will_hsu@126.com