呼叫中心服务水平的冷思考

客户世界 | 2015年7月12日 | 2008年 | 评论已关闭 | 2061

客户世界|杨彦阳|2008-11-06

看到这个题目很对人会问为什么要衡量服务水平呢？服务水平，即大家常说的Service Level（SL），指定时间内应答电话的百分比。这是衡量呼叫中心运营水平的最直观的指标，也是目前大部分呼叫中心采用的整体评价指标，为什么要用SL呢？

首先，相比ASA（平均应答时间）等技术参数，SL体现了大多数客户对呼叫中心的观感，而ASA体现的却是所有客户的平均值，因此SL更具合理性。这可以从下面这个例子中看到：

假如，一个很小的呼叫中心，在一段时间内接入了10个客户来电，其中3个电话立即被接听；3个电话在20s时接通；2个电话在30s时接通，最后一个电话60s接通。平均应答时间ASA是18s，怎么样，指标还不错吧。可看看SL，20s内接通了6个电话，SL是60％。通常SL至少要求20s，80％以上，有些业务甚至要求15s，85％的服务目标。从服务水平来看，这个呼叫中心做的并不好。在这里，SL较好的反映了实际运行状况。

其次，SL很容易获取，SL=目标时限内接听电话总数/目标时限内来话总数×100％，大多数的交换机/ACD都能够提供这个参数，即使交换机不能提供，CTI、应用系统也能够提供。

SL究竟代表了什么？SL显示的是客户呼叫在多长时间内被接听。这个表述的潜台词就是，客户等待时间短，满意度就高，客户等待时间长，满意度则肯定低。假如，某个业务设定20s，80％的服务目标，潜台词就是只要在20s内接起电话，客户就是满意的。确实，SL能部分的体现客户满意度，客户等待时间长，满意度肯定会降低，接通快，至少从第一观感上是满意的。

正是因为SL概念很容易被大家理解，几乎所有的设备厂家都能够提供，而又具有一定的合理性，能部分体现客户满意度，因此，几乎所有的呼叫中心都把SL作为主要的管理指标。但是，SL在实际应用中存在着很多不完善的地方。以移动为例，一般神州行要求20s，75％的服务目标，全球通、VIP要求20s，80%或更高；而在银行，普通队列一般服务目标设定在20s，80％，VIP队列则要求20s，85％甚至15s，85％。具体某个行业、某个企业对服务目标的要求会有不同，但几乎所有的呼叫中心都为不同的队列设定了服务目标。在实际运行中，呼叫水平不可能每时每刻都达到或超出服务目标，那么如何根据服务水平衡量服务的好坏？

很多企业把平均服务水平作为衡量指标，即统计各时段（比如15分钟、30分钟或1小时）的服务目标，进而统计每天、每周的平均服务水平，如果达到了服务目标，OK，运营状况令人满意。但真实情况并非如此，试想两个规模一样的呼叫中心，每天的平均服务水平都维持在80％，其中一个服务水平在70％到85％之间波动，另外一个则在50％到88％之间变化，显然波动小的呼叫中心服务水平一致性维持的更好，也就是运营更平稳。从这个例子中可以看到，平均服务水平掩盖了服务水平的跳跃性变化，不能很好的反映实际运行状况。

针对平均服务水平的不足，大家开始采用服务水平均方差来衡量运营的好坏。服务水平均方差又分为两种，一种是按时间间隔的均方差分析，即统计相同时间间隔在不同日期间的服务水平均方差；一种是按统计周期的均方差分析，即统计周期内不同时间间隔的均方差。

附表1：服务水平分析表

附表1是某一客服中心在一周内分时段服务水平的详细数据，通过统计平均值及均方差，可以很清晰的看出问题所在。以基于统计周期的均方差为例，很明显周四到周日的离散系数偏高，可以很明显的看出，这几天或者是人力安排有问题，或者是话务有异常。而从基于时段的均方差来看，凌晨（0：00－7：00）出现异常的几率最大。结合均值和均方差可以很方便的分析出呼叫中心的宏观状态，但是，要想对呼叫中心业务运营有所帮助，必须进行进一步的分析。即结合业务及话务量实际形态进一步分析。还以附表1为例，如果仅以均方差分析，由于凌晨服务水平离散系数大，部分区间服务水平为0，是不是夜班需要加人呢？让我们再看看这几个异常时段的话务。

附表2：话务数据

从话务数据可以看出，在凌晨时段，此业务呼叫量极少，只要一个电话有异常（比如客户放弃），就会对服务水平产生很大影响，从而影响服务水平均方差，造成离散系数高。由此可以看到，虽然离散系数高，但主要是凌晨极少数呼叫导致的，不属于常态，对业务的影响可以忽略，不能因此得出需要夜班加人的结论。因此，均方差分析，还必须与业务特性，呼叫特性统一进行分析，才能得到真实的结论。

服务水平反映了客户满意度吗？服务水平是一个技术参数，而非业务参数。它衡量的是指定时长内应答的客户呼叫量，至于呼叫接听后，座席处理是否得当，客户是否满意，SL就无能为力了。而呼叫中心作为企业的窗口部门，追求的是对客户的服务，客户满意度其实才是呼叫中心的业务衡量指标。

在呼叫中心，有一个非常特殊的现象，客户放弃率高的呼叫中心SL反倒是高。客户放弃率高，说明客户对长时间的等待已经没有耐心，本身对呼叫中心的服务已经不是很满意，而这时候SL指标却很好，这不能不说是SL与客户满意度的背离。

其次，既然呼叫中心衡量的是SL，座席在呼叫量大的时候，为了维持好的服务水平，会有意无意的缩短当前通话时长，从而接听更多的电话。这样，服务水平是高了，但通话时长缩短毫无疑问又会对客户满意造成伤害。

SL是一个很好的量化指标，部分反映了客户的满意度，但决不能以SL来代表客户满意度。

进一步的思考

既然SL在使用中存在着这样那样的问题，那么，在衡量SL的基础上，是不是能够进一步考虑如何衡量客户满意度呢？

客户满意度可以通过客户调查、回访等手段进行，这属于另一个议题，在此不做讨论。在这里，我们想探讨的是，如何将客户满意度调查与每通呼叫结合起来。

目前，有些呼叫中心已经开始进行这方面的尝试。就在前不久，我打电话到某信用卡中心，要求调高信用额度，在呼叫结束后，座席询问我能否对其服务进行评价，然后系统转到了IVR，给出了三个选项，“非常满意”、“满意”、“不满意”，我欣然选择了“满意”。正是这个电话，给了我写这篇文章的灵感，同时，也带给我一些启示：

这种调查方式比单纯的客户回访要好。每次接到回访电话，我的第一感觉就是真烦，怎么老有这种电话，所以普通回访电话常常造成客户满意度的下降，与客户关怀的初衷背离，这不能不说是一个悖论。而在每通电话后进行调查，客户明确知道是与谁在进行通话，也有时间去回答问题，同时，是否接受调查的主动权掌握在客户手里，这样，客户不会产生非常强的抵触情绪，自然，就能够很好的配合进行调查。

选取那些电话进行客户调查？控制权掌握在谁手里？如果我是一个座席，如果让我选择哪些电话进行调查，我一定会选择对自己有利的，确信能够得到“满意”答复的进行调查。而这恰恰是管理者最不希望看到的。因此，要想让这类调查得到真实的结果，必须由系统来设定抽样比率，由系统来选择需要调查的通话，从而避免每次都是99％、100％的满意度调查结果。

再者，我能回答的只是对座席服务的满意与否，对于业务流程的意见我如何表达？是不是能够更进一步，多几个题目，让客户在表达对座席服务满意度的同时也表达对呼叫中心流程处理方面的意见。这样，调查结果不仅可以作为质检员给座席打分提供参考，也能为业务部门优化流程提供帮助。

SL作为最直观的衡量指标，在实际应用中取得了不错的效果，在今后很长一段时间内仍将得到广泛的应用。但在实际应用中，一定不能片面的追求高SL，造成呼叫中心对SL的依赖过重，一旦依赖过重，只会适得其反，造成对客户满意度的伤害，背离呼叫中心的根本诉求。

本文刊载于《客户世界》2008年10月刊；作者为上海宝东信息技术有限公司高级咨询顾问。

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