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呼叫中心是大多数企业里被衡量与考核得最彻底的一个部门,充满了不计其数的统计数据、指导原则、业界标准、基准评测和测量工具。但是,哪些数据和信息是真正能够帮助你评估和改善呼叫中心运营绩效的呢?这些数据和信息从哪里去获取呢?你与其它的呼叫中心做过基准评测对照吗?质量监控和神秘顾客计划真的能够满足你的需要吗?客户视角呢?又从哪里开始呢?
收集基准数据
让我们来看一下目前几种常见的促进运营持续改善的数据收集方式:
基准评测调查
基准评测可以有多种不同的形式。最常见的一种形式是通过自动化流程邀请调查参与者通过自动语音系统来回答问题,然后再由系统自动统计出结果。虽然这样做的好处是可以有更大量的人参与且对数据的分析比较容易,但调查的结果很可能存在偏颇和误导。举例来说,如果有一个问题是“你们的平均应答时长是多长时间?”参与调查者给出的答案可能是他们的呼叫中心设定值,而不是实际值,或者是某个特定时间段的值,还有可能是为了让自己的呼叫中心 指标好看一些而编造的值。
同样的道理,“你的一线坐席起薪是多少?”这个问题所得到的答案可能只是基本工资,也可能包含部分或全部福利待遇。如果并不是所有的调查参与者都按照统一的口径回答问题,调查结果很可能基本没用。此外,如果调查参与者来自多个不同的行业、不同规模的企业或呼叫中心、不同的市场竞争环境,你还会觉得取平均值所得出的调查结果具备可信的参考价值而足以指导你的呼叫中心运营改善吗?
基准评测的另外一种形式是针对筛选出的一小部分具有可比性的企业及呼叫中心来进行调查。这些企业可能来自同一行业、规模大小相近、或者具有其它方面的共性特征。调查的实施会在严谨的监督和管理下进行,以确保每位调查参与者对每项问题都有统一的理解,甚至有可能会进一步与调查参与者进行进一步核实,以确保数据的真实性,而不是凭空想象的数据。就像你能想到的一样,这种方式的基准评测流程在范围上相当有限且成本也会很高——潜在的成本支出会高达20000美金/参与者或更高。比如说,调查的结果表明,一家公用事业呼叫中心的单呼成本要低于所有参与调查呼叫中心的该项指标平均值。是不是就意味着这家公用事业呼叫中心已经做得非常出色,所以不用再考虑做得更好了呢?也许调查结果显示一家邮购目录销售呼叫中心的单呼收入是100美金,而同组总平均值是250美金,这是不是就意味着这家单呼收入低于平均值的呼叫中心在给定的商品价格的条件下并没有尽全力来最大化其销售收入呢?还是另有隐情呢?在确定调查问卷中的每项问题以及最终的数据对调查参与者是否有意义的时候,调查设计者需要进行全面、缜密的思考。
内部基准评测
基准评测还可以在单一企业内部来进行。你可以在隶属同一企业的不同呼叫中心之间进行绩效指标的对比,也可以在同一呼叫中心里把自身当前的绩效表现跟历史绩效指标对比以查看在不同的运营方面的改进情况。这样的基准对比更能够保证对问题和数据的统一尺度,尽管如果不是足够细心的话,仍有一定的数据差异性的可能。例如,一家中心可能使用ACD X来以一种方式测算服务水平指标,而另一家呼叫中心使用的是ACD Y以另一种方式来测算服务水平指标。在解决了所有的测算差异和解释口径的问题之后,对比的结果才会变得更有用。但是,一家呼叫中心所存在的问题是与另一家不同的,比如生活成本、劳动力资源的竞争等。而每一年也有每一年的不同问题和挑战,这也使得自我的纵向对比结果仍留有区别与注释空间。
与业界标准进行对比
呼叫中心经常参考和采用的另外的一类数据是“业界标准”数据。例如,员工工时损耗率的业界标准是多少?问题是,并没有什么真正的“业界标准”这回事,因为没有任何权威的标准机构来设定这样的指标。如果参与调查的呼叫中心的平均员工工时损耗率是25%,你会怎么办呢?如果你的呼叫中心的员工工时损耗率高于这个数值,是否是由于你的呼叫中心长期较低的流失率和老员工逐渐得到越来越多的带薪假期所造成的呢?如果低于这个数值,是否是由于你的呼叫中心工作内容相对简单例行,你并不需要经常让员工下线去培训所造成的呢?一个更相关且合理的问题应该是:我现在的实际工时利用率是多少,我应该怎样做才能够进一步改善这项指标?设定自己的目标并一步一步去改善,把目光关注在你自己的运营环境中的现实且具体的事务上。有可能在你的运营环境下,你已经在员工工时利用率方面完成了所有可以被合理优化和改进的项目,但流失率的当前值仍高达40%左右。
质量监控
质量监控是呼叫中心保持持续运营改善的另一种方式。一小部分来电被抽样监听并被详细评估以发现是否有优异的服务实践可以被推广和加强,以及是否有服务缺陷需要被辅导以改善。质量监控是检验企业政策和流程是否被严格遵守以及坐席的服务技能技巧是否有效的一个很好的机制。唯一存在的问题是,仅有一小部分客户来电被监听和评估,且跟坐席的结果分享常常是几天甚至是几周之后。如果对员工的辅导并不是紧随监听评估之后的话,大部分的努力就都白费了。
神秘顾客
有一些呼叫中心还采取了神秘顾客的方式来评价自身的服务。这种方式通常是让呼叫中心之外的人假装是真正的客户打电话进来,并根据一系列预先设定的评价标准来对接听电话的坐席进行评价。这种方式跟质量监控方式所存在的很多问题是一样的,比如较小的样本量、成本费用以及只关注了内部流程运营环节等。
通过客户调查引入外部视角
那么客户对我们的服务是如何看待的呢?我们是否在同时做一些针对客户的调查来评估客户是否满意或“惊喜”呢?毕竟,我们可能已经全面超越了业界标准,做到了流程及政策规定的一切,但客户仍然不高兴。SQM集团最近所做的一项调查显示,呼叫中心质量监控评估分数与客户满意度评价分数之间的关联程度并不高。仅有20%的质量监控评价对客户满意度的评价有一定的影响。另仅有17%的质量监控评价对首次问题解决率有一定的影响。因此,我们真的需要让客户参与到我们的绩效评价过程中来。
普通邮件、电话和电子邮件调查
外部客户调查可以通过普通信函、电话或电子邮件等多种手段进行。每一种调查手段都有自己的优势和劣势。由于较低的反馈率、项目管理以及调查结果分析费用高等原因,有效样本量相对偏小是它们共同的不足之处。调查结果分析可能需要花费数日或数周来完成,因此这些手段的调查也许仅能以季度或年度的频率进行。那么,如果在你的半年度客户调查中,客户在一次解决问题的能力方面给你打了6.5分(10分制),你是否有足够的信息来做出针对性的改进决策呢?如果没有更具体的数据和信息,你将无法推进真正有意义的变革。
IVR话后调查
还有一些呼叫中心目前采用了话后IVR语音调查或电子邮件调查的方式从几乎每一位联络过呼叫中心的客户那里收集评价和反馈信息。在通话结束后,客户会被自动或被坐席手动转接到语音调查系统。令人惊喜的是,调查转接和应答率非常之高。如果调查设计精心且坐席对于鼓励每一位客户参与调查的重要性有正确的认识的话,调查参与率常常高达85%以上。这样的话,客户评价数据信息不但被大量收集,且几乎是被实时收集的。不高兴的客户可以被快速识别出来,并被转接到更高级别的服务人员那里,以使客户的问题快速得到解决,避免了对客户忠诚度的影响。那些在具体的技巧或错误方面需要进行辅导的员工也会被快速筛选出来,以及时改正错误、掌握技巧,从而避免影响更多的客户。
这种方式的客户调查能够在客户仍然对具体的过程和细节历历在目的时候及时获取客户对刚刚结束的联络处理的感知,然后再请客户给出整个联络处理流程中每一个环节对他们来讲的重要程度。例如,调查可能会请客户对坐席的友好度进行1-5分间的评价,然后接着会让客户以同样的尺度评价坐席友好度对于他们来讲的重要程度如何。我们很可能会发现我们花费了大量的时间和精力去努力提升的某些服务环节,客户根本就不太在乎。而对于客户认为比较重要的环节,我们做得却还不够。比较有趣的是,数据可以按照坐席组进行统计,以反映坐席组的绩效表现趋势,引起坐席组主管的关注及后续的跟踪辅导行动。例如,如果一个坐席组里有多名坐席在某一评价项上的得分都低于中心里其他的坐席,很有可能小组主管或团队辅导人员没有很好地辅导员工掌握和提升相关技能。要想尽快发现类似的问题或趋势并采取必要的改进行动,获取大量的及时数据是非常关键的。通过关联分析发现不同类别的数据之间的关联关系是数据分析流程中的一个重要环节。例如,如果你刚刚就一项新的技能对一组坐席进行了辅导,你能够观察到其对客户满意度指标的影响吗?
随着大部分呼叫中心都开始提供IVR及网络自助服务,在绩效持续改善流程中把对这些非电话渠道的监控包含在内是非常重要的。呼叫中心应该定期对相关系统进行评估以确保所有的功能模块都在正常工作。客户满意度调查中有关这些沟通联络渠道的评价及问题反馈将会反映出需要进行改善的客户困惑点或负面体验环节。
最关键的一步:针对结果采取行动
让我们不要忘记,所有这些数据收集与分析的最终目的是要据此采取改善行动。如果呼叫中心不能够充分利用这些这些数据和信息采取行动改善运营的话,这所有的数据收集与分析流程不但是一种浪费,而且会对呼叫中心运营绩效有负面影响。因此,收集所有的正确的数据,仔细分析其对你的运营的相关性,然后采取相应的行动持续改善你的运营吧!
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