从美国飘洋过海来的这些管理理论,都过度强调呼叫中心的服务水平、人员考核办法,却没有提出具体的办法来回答:到底哪些指标可以显示,目前这个呼叫中心处于"最佳状态"?
呼叫中心的最佳状态
呼叫中心里面,有太多的KPI指标彼此之间存在矛盾和冲突性,导致呼叫中心要进入一个最佳状态,必须要是一个平衡的结果,不能往任何一个KPI指标单独的靠拢。
例如"接听电话通数"和"服务质量"这两个指标,就是彼此冲突矛盾的指标。你希望你的客服人员接的电话越多越好,这一点会让客服人员不自觉的缩短对客户的服务时间,不自觉的希望客户尽快挂掉电话。
如果你又希望她对客户提供最好的服务,就算你透过客户满意度调查来约束,仍旧是一个很难要求的指标。
原因也很简单,在呼叫中心这么多的指标里面,有些我们称为强势指标,有些是弱势指标。什么是强势指标?就是客服人员透过努力就很轻易可以做到的指标,而弱势指标自然就是客服人员需要花费大量精力可能都不容易做到的指标。
当两个互相矛盾的KPI指标有冲突时,强势指标自然会引导客服人员的行为,而弱势指标起的作用相对就会比较低。
大家很容易猜到,接听电话通数就是强势指标,因为客服人员只要稍微注意一下,就可以讲更多的电话。但自己一整天的服务品质,随着自己的情绪起伏,很难每一个时刻都控制得很好,但偏偏公司对于服务质量的评定,又是抽检的方式,我一天只要讲坏了一通电话,只要那一通被抽到,我的服务质量分数就会很低。
客服人员的这种心态,自然就会把服务质量打入了弱势指标。
一个混合使用了强势指标和弱势指标来考核呼叫中心绩效的方式,其实客服人员都自动往强势指标靠拢,等于你考核到的主要还是强势指标而已,而不是自己想像的从方方面面的指标都有做平衡考量。
这也是为何我常常会建议呼叫中心主管如果决定要把接听通数这种超级强势指标列入考核时,要非常谨慎的原因。
呼叫中心里面互相冲突的指标不胜枚举,座席利用率和服务水平中间的冲突性,又是一个很好的例子。
很多呼叫中心高度关注座席利用率这个指标,这指标说明了一个座席平均花多少时间在接听电话和做话后处理。如果座席大部分时间是闲闲的在拍蚊子,他的利用率肯定是不高的,很多主管利用这个指标来观察自己排班的成效如何,人力是不是有冗余。
但很多学者都指出,座席利用率高到某个程度以后,跟服务水平刚好是相反的走势。特别在利用率超过88到92以后,因为座席变成一通电话接着一通电话,不停的接听、挂断、在接听,座席自然的会减缓自己的处理速度,拉长每通电话的话后处理,服务水平就会受到影响。
换句话说,一个座席利用率95的呼叫中心,不一定管理的比利用率只有80的呼叫中心,管理的还好。如果管理者只是追求座席利用率的提高,反而会造成服务水平的降低。
呼叫中心一直以来看重的这些KPI指标,到处充满了矛盾和冲突性,用这些指标的混合分数,又会受到强势指标的强势引导,那到底怎么定义"一个好的呼叫中心"?
混沌理论
我们底下将要试着用混沌理论来回答上面的问题,也就是当我们承认说,目前的管理办法并无法满足现在中国的呼叫中心管理时,是不是有新的思考可以借镜?
混沌理论是物理学近来与相对论、量子力学鼎足而立的三大理论。它解决了传统因果论不能解决的问题。传统因果论从牛顿的力学开始,认为有怎样的因,就有怎样的果。但如果背后影响的因素太复杂,就很难理出有怎样的因果关系。
大自然中有太多无法用因果论来描述的现象,例如急流里面的漩涡,杨柳树枝随风飘逸的形状,一股清烟炊起的图形,甚至高速公路上堵车的车阵,这些都不是简单的因果关系可以描述它接下来的行为。
呼叫中心有太多现象是属于混沌现象,不是简单的因果可以来描述的。接听通数和服务质量这两个因,不能单独决定呼叫中心好坏这个果,他是一个平衡以后的混沌现象。
你只单独强调接听通数这个因,看到的果是很不准确的,你只单独看服务水平这个因,看到的果也是很不准确的。
混沌理论强调的是集体行为,是大海中一起运动的热带鱼群,上万只热带鱼一起急转、急停的壮观画面,应该大家都深有映象。热带鱼群的运动,也是混沌现象,鱼群并不强调任何突出的个体,因为其他鱼群会跟不上,但会关注表现比较差的个体,因为他们会拖慢了鱼群的运动。
这一点跟经济学上著名的木桶理论是有其相似性。木桶理论强调一个组织的竞争力,不是它的优势决定的,而是它的劣势决定的。
这是一个很特别的观念,就是:注重整体一致的行为,关注落后的团队成员,却不鼓励任何突出的表现。
关于混沌理论的详细描述,我们在下一集会仔细说明,这里,我们只要是强调混沌理论的特色:
- 无序中的有序
- 因为预测的不稳定性,对单一状态不感兴趣,注重的是趋势
- 对初始条件的敏感依赖性
下一集我们再详细看看从混沌的角度,新的KPI指标会是哪些。
图说:
混沌理论中著名的蝴蝶效应,一只蝴蝶在亚玛逊河拍动了翅膀,却在远方的美国德州产生了龙卷风。
作者:许乃威 宏盛高新技术公司执行董事,台湾客服协会监事
Email: will_hsu@126.com
作者供稿 原文刊登在 客户服务评论