用最小方差法算可能的離職人員
許乃威 2007/08/28
Convergys Corporation，是全世界最大的外包呼叫中心集團，在世界75個(gè)呼叫中心里，雇用了超過(guò)6萬(wàn)3千名座席員，就如同其它的呼叫中心一樣，深深受到人員高度的流失率所困擾。高度的人員流失，對呼叫中心是很沉重的經(jīng)營(yíng)壓力，因為人員要培養，需要花費大量心力，每年高達20％以上的流失率，代表公司在人員培養上付出了重大代價(jià)。
Convergys為了降低員工流失率，從印度開(kāi)始實(shí)驗一套稱(chēng)為[EWS早期示警系統]，獲致了巨大的成功，Convergys迅速在全世界各地推廣這套系統，2006年，成功降低了集團內部75個(gè)呼叫中心的人員流失率高達25%左右。
在EWS系統中，利用了50個(gè)警訊特征，這50項警訊是Convergys認為跟人員可能流失高度相關(guān)的，其中包括產(chǎn)量指標的持續降低、產(chǎn)量指標的高度不穩定、遲到早退的持續增加、遵時(shí)率的持續降低、臨時(shí)請假的天數持續增加、年假一口氣全部請完、拒絕內部工作升遷機會(huì )、質(zhì)檢分數的降低、通話(huà)致命錯誤的增加、服務(wù)態(tài)度明顯的改變、通話(huà)利用率的持續性下降、明顯的工作情緒低落、與主管持續性的沖突等。
這50項警訊特征，包含了量化的數字，也包含一些抽象的內容，例如工作態(tài)度等，班組長(cháng)每周固定與座席員碰面以后，就把相關(guān)的數據輸入到EWS系統中。系統馬上進(jìn)行計算，并且用紅、黃、綠三種顏色來(lái)代表座席員可能離職的情況。紅色代表座席員在30天內可能就要閃人了，黃色代表座席員有傾向想要離職，綠色代表座席員滿(mǎn)足于目前工作的現況。
Convergys班組長(cháng)如果看到某個(gè)座席員出現黃色警示，就必須采取相應的措施，去除掉導致座席員想要離開(kāi)的這些因素。如果某個(gè)座席員出現紅色警示，不只是班組長(cháng)需要立即采取行動(dòng)，客服經(jīng)理，甚至更上層的主管，或是人力資源部門(mén)的主管，都會(huì )同時(shí)介入，了解為何這個(gè)座席員[打算在30天內離職]！
筆者很可惜沒(méi)有機會(huì )看到Convergys的EWS系統，但EWS系統利用的50項警訊特征，其中有不少是利用最小方差管理法可以很容易抓出來(lái)的。
筆者在這一系列有關(guān)最小方差管理法的文章中，覺(jué)得最小方差最棒的應用之一，就是可以找出座席員的穩定度，而一個(gè)座席員如果打算要離職，最重要的征兆就是開(kāi)始出現不穩定的情況。
筆者在之前的文章中，舉了一個(gè)實(shí)際案例，這是筆者在某呼叫中心實(shí)際的數據，有四個(gè)座席員，筆者把他們每天的平均通話(huà)時(shí)長(cháng)輸入到計算機中，大家可以從下面這張圖中，猜出哪一位座席員預備要離職了嗎？
左邊坐標軸的數字，代表的是平均通話(huà)時(shí)長(cháng)，底下坐標軸寫(xiě)的是4月1號開(kāi)始，一直到4月23號。
這里的四條線(xiàn)，分別代表了一個(gè)座席員的情況，黃色這條線(xiàn)代表的座席員在1號的時(shí)候，平均通話(huà)時(shí)長(cháng)差不多是180秒，二號增加到250秒，之后慢慢減少到17號的150秒，以及23號的170秒。
大家可以猜的出來(lái)，這四位座席員（每一條線(xiàn)代表一位），哪一位已經(jīng)預備要離職了嗎？
我們必須要用EXCEL實(shí)際來(lái)算一下標準差，從標準差的角度來(lái)看哪一個(gè)座席員的平均通話(huà)時(shí)長(cháng)最不穩定。
還記得筆者談過(guò)呼叫中心的管理，如果用平均法來(lái)管，會(huì )出現很大的問(wèn)題嗎？平均法把個(gè)體差異全部給平均掉了，但管理是要管個(gè)體差異，而不是管平均，看到平均數之后，下一步就是要利用標準差來(lái)找出個(gè)體差異。
還記得標準差的公式嗎？
最小方差管理法依賴(lài)最深的指標，叫做標準差。標準差的公式定義如下：
這公式看起來(lái)很可怕，但Excel里面提供了現成的函數計算。
例如有9個(gè)座席員，她們分別休息的次數是：3、2、3、12、8、3、3、2、4，要計算這9個(gè)人休息次數的標準差，只要把上面這9個(gè)數字輸入到Excel里面，然后套用
STDEV 這個(gè)函數，就會(huì )出來(lái)3.4這個(gè)數字。
要怎么利用標準差這個(gè)數字呢？
我們可以先計算上面9個(gè)座席員休息次數的平均數，這答案是4.4。標準差的意思，就是表達出來(lái)上面這9個(gè)數字分布的有多么的分散，因為有座席員4和座席員5這兩位的休息次數和大家差別很大，一個(gè)是12次，一個(gè)是8次，導致標準差很大，雖然其它人基本上都是集中在2、3、4這三個(gè)數字，但因為有兩位的數字差別太大，導致標準差就變得很大。
大家可以試試看在Excel里面，輸入[1、2、3、2、1]這個(gè)數列，利用STDEV 這個(gè)函數算出這數列的標準差，再輸入[1、3、5、3、1]這個(gè)數列，然后算出他的標準差，你看到這兩個(gè)標準差的差別，應該就有點(diǎn)概念標準差的目的是什么了。
標準差最大的功用，就是看出穩定度，看出個(gè)體差異，這讓它在最小方差管理法中，變成最重要的一個(gè)工具。
我們回到上面那四個(gè)座席員的身上，我們還要猜出哪一位想要離職了，而且要有明確的數學(xué)根據才行。我們算出這四位平均通話(huà)時(shí)長(cháng)的標準差，分別是：
- 淡藍色：19.64
- 粉紅色：25.98
- 黃色：23.33
- 深藍色：10.35
從標準差的數字來(lái)看，粉紅色和黃色這兩位，顯然標準差都很大，代表他們一會(huì )講話(huà)講的久，一會(huì )講的短，平均通話(huà)時(shí)長(cháng)都很不穩定。
一個(gè)座席員如果心已經(jīng)不在公司了，每天上班都在想外面世界的事情，她的表現就會(huì )很不穩定，而這個(gè)不穩定，很容易反映在她的平均通話(huà)時(shí)長(cháng)上面。有時(shí)后愛(ài)跟客戶(hù)講兩句，通話(huà)就比較久，有時(shí)后沒(méi)情緒講，就很快結束跟客戶(hù)的對話(huà)。
平均通話(huà)時(shí)長(cháng)的標準差，測量的就是這個(gè)座席員服務(wù)的穩定度，是一個(gè)很有用的KPI指標，透露出很多的信息。
但要光從標準差看出人員是否有流失危機，是不夠的，還要搭配時(shí)間趨勢來(lái)看才行。換句話(huà)說(shuō)，如果某個(gè)座席員的標準差一直很大，有時(shí)后不代表她是打算要離開(kāi)，而是她的服務(wù)技能一直沒(méi)有完善，導致有時(shí)講的長(cháng)，有時(shí)講的短。
我們如果把時(shí)間趨勢這因素考慮進(jìn)去，把粉紅色和黃色這兩位的標準差，分成4月1號到14號，還有15號到30號，也就是上半月，和下半月來(lái)看，我們又會(huì )發(fā)現一個(gè)有趣的現象：
黃色在4月上半個(gè)月的平均通話(huà)時(shí)長(cháng)標準差是27.35，下半個(gè)月是13.31
粉紅色在4月上半個(gè)月，標準差是10.10，下半個(gè)月是34.63!
大家有看出這兩者的差異了嗎？
黃色座席員在4月上半個(gè)月的表現，相當不穩定，但到了下半月，卻突飛猛進(jìn)，表現的穩定異常，這種行為趨勢，跟一般想要走的人，是比較不一致的。
而粉紅色的座席員，在4月上半月的標準差盡然是排名在前幾名的，但后面半個(gè)月，卻高達34左右，快要達到她平均通話(huà)時(shí)長(cháng)的一半了。
也就是說(shuō)，她本來(lái)是表現的很穩定的，后來(lái)卻表現的極端不穩定，大家覺(jué)得她是否有離開(kāi)的可能性呢？
我們在看另外一個(gè)例子。兩個(gè)座席員，4月份的平均通話(huà)利用率都是69，從平均數的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，兩位座席員的表現，都『一樣』好，但從人員流失的可能性來(lái)看，哪一位的可能性高些呢？
只要跟隨上面的思路，從標準差的角度來(lái)分析，在加上時(shí)間趨勢，很容易就可以用數學(xué)算出哪一位的離職率高些。
最小方差管理法利用標準差來(lái)找出座席員的穩定度，威力是很強大的，但要小心的是，這方法僅僅是提供一個(gè)管理方向而已，她是統計概率上的結果，而不是絕對的，也就是雖然系統把某個(gè)座席員標示成『重大不穩定』，但從概率的角度，還是有可能是系統搞錯了。
也就是說(shuō)，當你用最小方差的觀(guān)念去計算人員流失的可能性，算出某個(gè)座席員屬于紅色、30天內要離職，你千萬(wàn)不要馬上沖過(guò)去，抱住她，說(shuō)：你千萬(wàn)不要走啊。
她搞不好本來(lái)沒(méi)有打算要走的，被你這么一講，就真的走了。
最小方差法只是幫助找到方向，真的要降低人員流失率，還是要靠人來(lái)做才行，數學(xué)在這一點(diǎn)上是幫不了忙的。
關(guān)于作者:許乃威 呼叫中心資深顧問(wèn) email: will_hsu@126.com
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