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在设定了合适的服务水平目标之后,接下来一步就是要着手收集业务量相关数据,为业务量预测做准备。数据收集工作往往是被很多呼叫中心忽视或低估其重要性的一项工作,因为数据收集质量的完整性和准确性会直接决定业务量预测准确性、人员排班匹配性、服务水平的达成度、客户体验的优劣性和运营成本的可控性。业务量数据的收集要考虑数据的收集内容、数据来源和所收集数据的呈现方式等方面。 收集内容 由于业务量数据的收集是为下一步业务量预测和人员排班做准备的,因此首先要考虑业务量预测所需要的基础数据有哪些。我们知道,最终预测出的业务量是由来电量和平均处理时长所决定的,因此,首先考虑要收集的数据自然是历史来电量数据和平均处理时长数据。历史来电量数据还要细分为不同的来电类型、接听量、放弃量、甚至系统外阻挡量等数据。平均处理时长数据也要能够分别以平均通话时长和平均话后处理时长来记录。除了这两项业务量基本组成数据之外,还需要收集的是有可能影响到业务量波动的未来活动或事件的数据。比如,客户基数的增长预期、市场宣传活动、新产品发布、促销活动、价格调整、服务策略的调整、系统设备的升级等等,这些活动都会对未来的业务量存在或多或少的影响,也都需要考虑在业务量预测过程之中。这部分数据的获取需要呼叫中心与企业的其它部门之间建立通畅、及时的信心沟通联络机制,最好能够建立定期理会制度,以便呼叫中心能够及时全面地获取最新的相关信息。另外还需要收集的是员工的工时利用率相关数据,包括出勤、在线时长比例、有效话务处理时间比例等,用来确定人员排班人数的冗余测算。 数据来源 历史业务量数据和来电处理数据的主要来源是PBX/ACD话务接入、分配和处理状态记录系统。此外,劳动力资源管理系统是员工出勤、工时利用和班次时间遵守的重要数据来源。有关客户的存量与增量信息则可以从企业的客户信息管理系统或CRM系统中获取。绩效管理系统则可以为我们提供关键KPI指标的趋势分析与预测数据。 数据呈现方式 为了下一步业务量预测中的数据分析需要,所收集到的业务量和处理时长数据应该以规定的格式整理和存放。具体来说,相关数据要按照下图所示的年度、月度、周、日和时段进行详细记录,并测算出相应的数据占比。
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