[背景]
呼叫中心始終是連接企業和市場、消費者的重要環節。其服務質量的優劣直接決定消費者的直接消費感知。尤其在移動時代,實時、在線、動態、即時反饋的消費特性對精準統計客戶滿意度,進而快速、無誤地對客戶需求做出反應提出更高要求。因此,呼叫中心的考核標準亟需重新定義。
傳統上,企業一般通過質檢成績同客戶滿意度進行相關性檢驗。但是,這種質檢往往和呼叫中心的客戶滿意度不相一致。這直接影響到呼叫中心的服務質量把控,對企業的消費者感知造成潛在風險。
那么,什么原因造成了傳統方式的失靈?如何更新質檢方式,保證客戶滿意度的準確以及提升,以適應移動時代的新要求?這一切都將從現有的呼叫中心客戶滿意度優化方式說起。為了對呼叫中心的客戶滿意度進行準確把控,企業紛紛建立起一套統一的質量控制(QC)打分標準。然而,這套QC標準往往和呼叫中心的客戶滿意度不相關。這源于其評估方式的統計方法問題。
[正文]
衡量相關性常規做法是使用質檢成績同客戶滿意度來做相關性檢驗,檢驗使用的是皮爾森相關系數(即Excel里面常用的CORREL函數),從統計學的角度來看這個問題:皮爾森相關系數是對于符合正態分布的連續型變量進行的檢驗,即需要對于N名員工的質檢成績與N名員工的滿意度結果數據進行操作。其中滿意度的數據獲取非常容易,且符合樣本量的需求,但是N名員工的質檢成績是通過抽查計算的質檢分數,并不能代表員工的實際質檢成績,因此,由這些數據得出的皮爾森相關系數并不準確。
來看一下《抽樣計算器》的計算結果:
假設呼叫中心的客戶滿意度為90%,那么歷史缺陷比為10%;22個工作日,每日接線80通,一個月的樣本量為:22x80=1760,計算下需要抽查的樣本量為315通(具體數據見附一)
據業內水平,一個坐席一個月能被抽到的錄音數量約為20通。
統計學結論:本身通過抽查計算的質檢分數,并不能代表員工的實際質檢成績,因此無法得出正確的結論。
問題隨之而來,究竟如何來判定質檢成績和客戶滿意度的相關性?質檢標準究竟是不是和客戶的實際需求相關的?
其實操作很簡單:引入單通錄音評分和單通錄音客戶滿意度的相關性,即使用Logistic回歸分析方式,對于N列離散數據計算相關性。
單通錄音打分表事例如下:
打分表和客戶評價的滿意度的相關性是多少呢?
使用JMP軟件中的Logistic分析操作下,得出的W檢驗數據如下:
可以看出這三個評分標準與客戶滿意度的卡方值非常高,且P值低于0.005,表明此標準與客戶滿意度相關。
同時也可以使用JMP中特有的“刻畫器”工具進行預估,它使我們能夠清楚的知道,這三項的質檢成績對于滿意度的影響情況。
如果這三項都得1分的情況下,客戶的不滿意度為3%。
如果這三項都得0.7分的情況下,客戶的不滿意度為32%。
備注:此數據結論是基于200通錄音打分后的結果
如果運用這個評估質檢標準同客戶滿意度相關性的計算模型,對公司的打分表和客戶滿意度進行相關性計算,不出意外的話,質檢標準和客戶滿意度的相關性會很差。
如果從業務的角度來看這個問題:
質檢評分標準中的多個項目是公司要求的,例如:稱呼客戶姓氏、要確認客戶問題、語速適中語調上揚等,更不用說后臺的CRM錄入、流程的執行、工單派發準確率等,但是也別灰心,通過這個方式,如果能夠找到2-3個打分標準有較高的相關性就已經非常好了!
舉例:
關于JMP
JMP是全球最頂尖的統計學軟件集團SAS公司的重要事業部,致力于幫助全球企業客戶提升質量管理、優化業務流程和改進產品研發,幫助全球高校師生及科研人員提高統計學相關課程的教學質量以及科研工作的成效。
JMP軟件是著名的高端桌面“卓越績效統計發現引擎”,其應用領域包括業務可視化、六西格瑪及持續改善(可視化六西格瑪、質量管理、流程優化)、試驗設計DOE、研發創新、探索和發現、教學及科研等各個方面。
JMP迄今已擁有超過20萬用戶,企業客戶包括英特爾、惠普、戴爾、IBM、蘋果、美國國家半導體、德州儀器、匯豐銀行、美國銀行、蘇格蘭皇家銀行、招商銀行、豐田汽車、三一重工、拜爾、羅氏、諾和諾德、阿斯利康、輝瑞制藥、陶氏化學、巴斯夫、寶潔、聯合利華、中石化、微軟、Google等,高校用戶包括沃頓商學院、麻省理工學院、牛津大學、耶魯大學、斯坦福大學、復旦大學、中歐國際工商管理學院、西北工業大學等。
關于SAS
SAS是全球頂尖的統計學軟件廠商,也是目前全球最大的私人軟件公司,成立于1976年。作為全球企業的戰略管理大師,SAS致力于提供新一代的商業智能軟件及服務,幫助客戶實現真正的商業智能。SAS的行業解決方案已在全球超過40,000家企業中使用,其中包括全球財富500強94%以上的企業。
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本文標題:移動時代,呼叫中心考核亟待重新定義
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