近年来随着呼叫中心在中国的不断发展，越来越多的呼叫中心在我国崛起，同时呼叫中心的业务也在随之发生变革，呼叫中心对座席代表技能的要求也越来越高。现在多数呼叫中心的运营由原来的单一业务模式，逐步发展成为多业务综合模式，座席代表也由单技能发展到多技能，多业务的水平。这种多业务，多技能的运营环境对呼叫中心管理者的运营管理水平提出了越来越高的要求，如何精确预测呼叫中心的工作量，并相应的安排适当数量的座席代表来处理客户的需求，是许多呼叫中心管理人员每日都要面临的问题之一。解决这个问题比较简单的做法就是用手工的方法借助于Spreadsheet来计算所需的座席代表数量。这种手工的排班方法，已经远远不能满足今日的需求了。手工排班的主要问题在于：
1.无法处理多技能的座席代表
2.很难观察到电话量的变化趋势，找到话量高峰时段
3.计算繁琐、耗时
4.难以分析并合理的提升员工的时间负荷率及员工饱和度
以上几个方面的问题都会导致预计的员工数量与实际需求的员工数量的存在较大偏差，如果预计的员工数量少，就会降低呼叫中心的服务水平，而如果预计的员工数量多，就会造成资源浪费，降低运营效率。为了避免这些问题，呼叫中心就需要使用智能化的劳动力优化和排班管理方法来安排座席代表的工作时间。
呼叫中心的劳动力优化和排班管理是一门艺术。它所做的就是要把具有适当技能的适当数量座席代表安排在最恰当的工作时间，按照服务水平和服务质量的要求，去处理呼叫请求。换而言之，劳动力优化和排班管理就是要把最具竞争力的座席代表安排在最能发挥他们优势的时间段内。目前，我所负责的项目已由传统的人员需求预测优化为一种名叫：Erlang C,B 的人力及话务量高峰分析的方法。此公式是以它的发明者――一位丹麦人Anger-Krarup-Erlang 的名字命名的。此公式的应用非常广泛：金融，电信，保险，能源等领域都有不同的应用。对于呼叫中心而言可以很好的解决：高峰时段的判定，运营时段人员需求的预测，呼叫中心承载话量的中继线数量等。方式方法也相对简单只需通过历史的数据统计出：每小时的电话呼入量，20或15秒的电话接通率，平均通话时间，及ACW的时间等电话接听的KPI指标。将这些指标根据需求进行填充，后通过自动运算器的运算结果可以估算出所需的相关预测数值。
最初能使我有幸接触Erlang公式，是因为赵溪先生所著的《客户服务导论与呼叫中心实务》，其中有关人力预测中提到相关内容。后经《客户世界》的专家及编辑们详细的介绍后，通过工作的实践有了深刻的体会。
以上为通过历史数据结合Erlang公式的分析进行的人力及高峰时段的预测及确定，随后在几个重点时段如：中午换班吃饭的时段，17：00接班的时段等进行人员综合技能人员部署，反馈可以在2月看到的在该时段电话接通得到了很好的保障。同时，结合工程师的指标达成情况如：员工饱和度，人员时间利用率，员工负荷率的进行两月对比发现，有很大的提升，这样的排班即杜绝了员工因怕影响业绩或无法参与星级评定而不愿上晚班的情况，又可以更加科学的使员工各项指标能够不受排班的影响而达成。
此外，还可以在开拓新项目及呼叫中心扩容时，可根据历史的话务量及各项主要KPI指标数据进行预测所需的中继线的数量，通过这样的预测可以更大程度上的节省项目扩容或拓展所花费在专线租用上面的资金投入。
总而言之，呼叫中心的人力及话务量的预测，除了要有科学的工具，还应以历史数据为依据，及新产品上市对话务量的影响率，及各类产品的广告宣传力度，及不同类别产品的市场定位,与科学的工具进行结合参照进行相互效验，同时，在人员的配备方面也要充分考虑人员的技术水平，工作流程及系统操作的熟练程度，人员工作的工龄，不同时段新老员工的搭配比例等因素也是能否达到指标及人员合力利用的关键。
作者为EPSON（中国）公司客户支持部员工。
来源：客户世界
