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想做好呼叫中心运营,先做好数据管理

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导读:运营管理是一门综合性的学科,它涉及到招聘管理、培训管理、薪酬绩效管理、员工管理、知识管理、部门文化管理等诸多模块,而数据管理在整个运营管理中更是扮演着不可替代的角色、发挥着至关重要的作用。

纵观呼叫中心运营管理中的各个模块,数据管理始终贯穿其中,可以说数据体现了运营管理中一点一滴的工作,直接印证着工作的过程和成果。在以结果为导向的运营管理中,将数据管理誉为呼叫中心运营管理的灵魂”一点也不为过。
那么,数据管理在呼叫中心的运营管理中究竟起到了什么样的作用?它又是通过何种方式来发挥出这些功效的?
无论是呼叫中心的整体工作目标(整体KPI),还是以小组为单位或者是以个人为单位的工作目标(个体KPI)的设定,都需要通过专业科学的数据来体现,同时数据还发挥着目标传递和分解的作用。
1.设定并分解目标
整体目标即KPI指标的完成,单靠某一位或几位管理者是无法达成的,它必须依靠呼叫中心全体工作人员的共同努力方能实现,因而必须将整体目标进行有效的分解和传递。
指标分解的思路和原则为:分解传递路线为:整体—组别—个人;以全月指标的目标值为最终目标,根据截止目前的指标完成情况来计算和设定下阶段所要达到的目标值,保守起见可将数据略微调高一些;
要有周期性的指标回顾,回顾能够检验设定目标的阶段性完成情况,能够有效的发现问题和调整策略,从而确保指标分解工作的正常开展。回顾的周期一般为自然周,回顾的方法为:将完成数据与目标数据进行对比,对于发现的问题及时加以调整,并以历史数据为依据重新设定下阶段的目标值。
2.结果展现
既然设定的目标是以数据来展示的,那么工作的结果也必须用数据来展现,通过数据来验证目标完成的契合程度。
呼叫中心运营管理的过程和结果是以数据来根本体现的,而承载数据的则是用途不同、格式也不尽相同的各类报表,例如:体现个人工作成绩的绩效考核报表,体现整体工作成果的运营KPI报表,用于报送各相关业务部门的业务分析类报表,以及用来体现工作成果的各类总结性报表。
3.趋势预测
在呼叫中心的运营管理中,对于未来数据的预测是一项非常重要且常规性的工作,预测出的数据能够有效指导各项工作的开展,使呼叫中心未来的运营轨迹处在可监控、可预知的态势中。
趋势预测的方法为:通过对大量历史数据进行分析,来把控未来数据的变化和走势,可根据预测出的未来数据合理配备相应的人力,安排好呼叫中心的招聘规划,也可制定出整体下阶段的运营规划。
4.业务分析
呼叫中心在企业中扮演着双重角色,一方面向客户传递企业的产品及服务信息,对外树立起企业的形象和品牌;另一方面也需要向企业各相关部门反馈客户的需求,使企业的产品和服务得以不断优化。而这些业务方面的意见和建议,正是通过对大量的客户受理数据进行综合分析后的结果,承载这些分析结果的则是业务类的分析报表。
呼叫中心每天承接的客户信息数据量非常大,在向企业内部各相关部门传递和反馈时,需要根据各部门的需要对数据进行整理和加工,还需要根据各部门的职责和功能设定不同的反馈侧重点。
比如:产品部门多关心的是不同产品的客户关注度,产品本身的功能问题,客户对产品使用的意见建议等;而营销部门关心的则是不同的营销方案推出后市场的反映程度,客户对于营销方案的接受程度,以及营销是否取得了应有的效果等。
因而,在向各相关部门报送业务分析报表时,需要向不同部门传递他们所关心的数据,这些数据要有不同周期的对比,同时还需要在报表中体现综合分析以及对重大典型性事件的重点分析等内容。
5.反馈问题
在整个运营管理中,最直接、最快速、最客观反映问题的就是数据。比如:同时段同等的电话进量,接通率却出现下滑,这无异是向管理者传递着人力安排存在问题的讯号;相比前一天,客户满意度指标严重下滑,则要求管理者必须立即采取行动,调查客户不满意的真正原因并加以改进等等。总之,通过数据反映出的问题需要立即加以分析并改进,否则运营将陷入失控状态。
要想对数据所反馈出的问题快速响应、采取措施,则必须对数据进行深入的挖掘和分析,并且这种分析是一项常规的定期性工作。服务品质是呼叫中心的生命线,因而对于体现服务品质的几项重点指标:客户满意度、一次性解决率、质检成绩等是要且必须进行的定期性分析指标。通过分析,数据会告诉我们需要重点改进的问题点在哪里。
数据管理作为呼叫中心运营管理中的重要一环,同运营管理本身一样,是需要通过大量的实践、不断的摸索和有效的总结,才能日趋成熟、不断完善,因而这实际上是对呼叫中心管理者提出了更高的要求。
首先,需要管理者对数据管理有正确的认识,充分重视其在运营管理中的重要性;
其次,需要管理者本身具备良好的数据分析能力,并能够有效指导团队的数据分析工作;
最后,更需要的是管理者具备优秀的总结和判断能力,在实践工作中找到最为行之有效的数据管理模式和分析方法,从而真正使数据管理成为提升运营管理水平和工作品质的长效驱动力。
呼叫中心的运营管理从数据管理开始!

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