浅谈呼叫中心精确排班

众所周知，任何呼叫中心的运营几乎都是在追求服务的速度及质量的提高，同时在降低运营成本的前提下逐步提升呼叫中心的利润及客户满意度；一个完善的呼叫中心建设不仅仅是信息技术的投入建设，在呼叫中心运营费用中花在技术上的成本只有5%，其它95%以上用于支付工资、网络成本和日常开支，而在呼叫中心运营管理活动中座席员是一个非常重要的资源，在呼叫中心的运营成本中50-60%都与座席员有关，因此对于任何呼叫中心管理人员来讲对一线座席员进行合理的排班管理是实现高效率的呼叫中心运营管理、降低整体运营成本、保证客户服务质量和服务水平、提高呼叫中心生产力的重要一环。

人员的合理排班本质是人员排布与实时话量分布相一致，即话务量高时安排足够多的座席员以保证能够接起来话量，话务量少时安排较少的座席员以保证出现人员浪费的情况，从而达到在保证接通率、服务水平指标、用户满意度等指标的同时减少人员成本，其中的首要任务是精准的话务量预测，有了精确话务量预测之后就可以通过人力折算方法精确得到接起该话务量所需要的人力，在排班时只需要精确匹配该人力即可，此即为呼叫中心精确排班的基本原理所在。

下面我们将从预测和排班两个方面来介绍如何精确进行呼叫中心的排班管理。

一、预测管理

预测既是计划工具，也是创建最佳工作班表集的第一步。通过对历史话务量的分析得出话务量及需求人力的预测模型及相关因子，使得排班师可设计不同的情境对未来任意周期的话务量及需求人力进行准确预测并以此为依据进行排班，此即为精确预测的本质所在。

下面将从预测的基本步骤和人力折算方法两个方面进行介绍。

1、预测基本步骤

预测的主要目的是为预测分组维护相应的历史模型，即用于从历史话务数据预测得到当前业务所需要的座席人员数量模型。预测的基本步骤如下：

（1）建立日趋势模型

支持排班师对历史话务数据进行深入统计分析得到日趋势模型，即单日各个时段话量占比情况。

日趋势模型需要不断进行维护，主要方式是从输入排班系统的ACD接口捕获近期话务数据来定期更新该模型。假设选定的话务数据正常，则日趋势模型会在每次更新后逐渐趋于精确。

（2）单日话量预测

该功能主要完成从历史话务数据预测得到预排班日期内每天的话务量情况，当然会有相应因素影响预测结果，需要排班师根据这些因素对单日话量预测结果进行相应的修正。

（3）单小时平均效能统计

该功能主要完成从历史话务数据统计分析得到某个业务在某个时段所有座席员的单小时平均效能（即单小时处理来电数量），为人力预测做准备。

（4）平均处理时长(AHT)统计

该功能主要用于完成从历史话务数据统计分析得到某个业务在某个时段所有座席员处理每通电话的平均处理时长(AHT)，为人力预测做准备。

（5）人力预测

根据前期统计分析结果，基于相应的预测算法，计算得到待排班日期所需要的座席员数量，为排班师排班时提供相应的参考。

预测管理的数据流图如图1所示。

图1 预测管理数据流图

2、人力折算方法

从上面的介绍可以知道预测管理的主要目的是从历史话量预测中得到比较精确的单日话量，进而得到精确的人力预测，而从单日话量到人力预测需要使用相应的人力折算方法，下面将详细介绍人力折算时使用的方法。

人力折算方法主要包含两大类：以接通率为目标的人力折算方法和以服务水平为目标的人力折算方法。

（1）以接通率为目标的人力折算方法

以接通率为目标的人力折算方法包含两个：

a．基于平均处理时长（Average Handle Time，AHT）的人力折算方法

该方法的输入参数主要包括：

时段话量

日接通率或时段接通率

时段AHT

预测单元

时段占用率

时段耗损

并发量（只针对在线业务，其它业务类型：语音、迟滞业务，并发量设置为1）

该算法的计算公式如下：

其中预测单元需要转换成秒，如前面设置了预测单元为30（分钟），则此处应为30*60=1800秒。

该方法中人力预测数据可以具体到时段。

b．基于效能（Calls Per Hour，CPH）的人力折算方法

该方法的输入参数主要包括：

时段话量

日接通率或时段接通率

效能时段分布

平均效能X

时段耗损

并发量（只针对在线业务，其它业务类型：语音、迟滞业务，并发量设置为1）

该算法的计算公式如下：

其中预测单元需要转换成秒，如前面设置了预测单元为30（分钟），则此处应为30*60=1800秒。

该方法中人力预测数据同样可以具体到时段。

（2）以服务水平为目标的人力折算方法

该方法主要使用ErlangC模型进行计算，该算法的数据参数主要包括：

时段呼入量

日占用率或时段占用率

日接通率或时段接通率

时段耗损

时段AHT

服务水平

目标应答速度

并发量（只针对在线业务，其它业务类型：语音、迟滞业务，并发量设置为1）

具体计算方法如下：

（1）首先计算时段每秒有效呼入量、时段服务代表有效利用率和时段话务强度三个参数。

时段每秒有效呼入量=时段呼入量*日接通率或时段接通率/（1800*并发量）

时段服务代表有效利用率=日占用率或时段占用率*（1-时段耗损）

时段话务强度=时段每秒有效呼入量*（日AHT*AHT时段分布）

（2）然后利用erlangC模型计算时段所需座席代表数量的方法，ErlangC模型是固定算法（ErlangC模型的算式函数在此不进行详细叙述），假设计算方法的函数是agentNo，那么函数及参数如下所示：

agentNo(时段话务强度,目标应答速度, AHT时段分布,服务水平)

用ErlangC模型计算得到时段所需座席代表数量之后还需要使用下面的算式对该数据进一步进行处理，然后得到最终需要的时段所需服务代表数。

时段所需服务代表数= agentNo（时段话务强度，目标应答速度，日AHT*AHT时段分布，时段需达到的服务水平）/时段服务代表有效利用率

由此即可精确得到折算后的时段所需要的人力。

二、排班管理

排班管理的基本目的是创建预定座席员与工作量之间最有效匹配的班表集，同时也满足员工愿意按照其工作的需求（可提高员工的满意度）。

排班的具体流程思想为：以预测数据为基础，综合考虑排班师指定的班表规则、班别规则、人员规则、劳动规则等，由系统进行自动排班，排班产生的班表允许排班师进行微调。

排班管理具体步骤包括：

1、座席员组折合人力统计

根据座席员的分组情况从历史话务数据统计分析得到座席员组折合人力，该数据可用于排班。

2、设置排班规则及相应模板

在排班师排班过程中会涉及到很多的规则，主要包括班表规则、班别规则、人员规则、劳动规则等，这些规则需要排班师在进行排班之前预先指定/设置好，同时这些规则可能对应特定的模板，在设置规则时其对应的模板也要相应地设置好。

3、创建排班汇总表

即生成用于满足预测人力配备要求或满足人力配备要求和员工偏好平衡的新班表集。

4、生成单日班表

根据排班汇总表及待排班日期人力需求情况生成单日班表，根据单日班表人力配置情况及人力需求情况的差异度来调整单日班表的人力配置，使得单日班表人力配置情况及人力需求情况的差异度在合理的范围内。

排班模块数据流图如图2所示。

图2 排班模块数据流图

三、结语

呼叫中心的预测和排班对于提高服务质量和降低运营成本都至关重要，而呼叫中心的预测管理和排班管理是很复杂的过程，影响因素很多，上面介绍的预测管理和排班管理只是一个大概的过程，要做到真正的精确预测管理和排班管理则需要在实际应用中充分考虑自身情况，灵活、变通、高效地进行预测和排班。

本文刊载于《客户世界》2018年5月刊；作者徐荣龙 ，单位为山东澳迪赛企业管理咨询有限公司。

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