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差異管理幾大工具實(shí)例說(shuō)明

許乃威 2007/11/21

　　呼叫中心管理與其它行業(yè)的管理不一樣，其它行業(yè)的管理追求絕對數字的最大化，例如銷(xiāo)售部門(mén)，就是追求銷(xiāo)售數字（銷(xiāo)售量或毛利）的最大化，但呼叫中心卻無(wú)法這樣，如果以接通電話(huà)數為指標，追求接聽(tīng)通數的最大化，座席代表就會(huì )拼了命犧牲服務(wù)質(zhì)量來(lái)追求產(chǎn)量的最大化，但這樣的最大化，卻不是呼叫中心管理者愿意看到的。

　　這就是呼叫中心有名的“指標兩極論”的問(wèn)題，筆者在以前的幾篇文章里已經(jīng)做了很多的闡述。

　　最小方差管理法提出了新的見(jiàn)解，認為不應該追求某一個(gè)指標的最大化，而應該追求該指標的差異最小化，利用標準差的觀(guān)念，引進(jìn)了一組新的KPI管理指標。

　　最小方差管理法大量的利用了Excel這個(gè)工具，特別是用到常態(tài)圖、標準差和離散系數。我們將看看如何利用Excel來(lái)找出個(gè)體差異和縮小個(gè)體差異，也將看到怎么去定義[異常]。

　　Excel 常態(tài)圖的運用

　　首先我們看到常態(tài)圖對呼叫中心分析的運用。利用最小方差管理法時(shí)，經(jīng)常要制作常態(tài)圖來(lái)進(jìn)行分析。常態(tài)圖其實(shí)是一張很簡(jiǎn)單的圖，例如你統計了你同事每天到公司上班所需的時(shí)間：5分鐘之內的，有2個(gè)；10分鐘的有4個(gè)；15分鐘的有6個(gè)；20分鐘的有10個(gè)；25分鐘的有8個(gè)；30分鐘的有5個(gè)；35分鐘的有3個(gè)；40分鐘的有2個(gè)；超過(guò)40分鐘的有1個(gè)。這時(shí)你畫(huà)一張常態(tài)圖，就會(huì )得到下面的圖（縱坐標代表人數；橫坐標代表所花時(shí)間）：

　　這張圖是一個(gè)很漂亮的常態(tài)分布圖，也就是大部分人集中在15到25分鐘之間，然后往兩邊逐步減少。

　　常態(tài)圖對最小方差管理法如此重要的原因在于：大自然里面，大部分的現象，都是一個(gè)峰的常態(tài)分布，除非“人為干預”！

　　只要看到某一張常態(tài)圖不是一個(gè)峰的常態(tài)分布，管理者就有工作可做了，因為管理者在找的，就是“人為干預”，或是說(shuō)“人為因素”。

　　我們要怎么用Excel畫(huà)常態(tài)圖，其實(shí)很簡(jiǎn)單。只是有一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)要非常小心，不然研究一個(gè)月都找不到答案。

　　這是某呼叫中心7月1號到30號的平均處理時(shí)長(cháng)，我們就試試看畫(huà)一張常態(tài)圖。

　　底下是畫(huà)出來(lái)的常態(tài)圖，我們看到也是相當漂亮的常態(tài)分布圖，不過(guò)卻也看到圖形最右邊，有一個(gè)小小的突起。為何會(huì )有這個(gè)凸起？這就是管理者尋找的管理方向。常態(tài)圖是最小方差管理法高度依賴(lài)的工具，提供了管理者管理的方向。

　　要畫(huà)出常態(tài)圖，先要把區間給列出來(lái).

　　我們決定把區間從80開(kāi)始，每隔5這個(gè)區間，就分成一格，然后一直列到125，可以參考底下D2到D11這個(gè)數列，這就是區間。

　　然后我們要把B這個(gè)數列（7月1號到30號的平均處理時(shí)長(cháng)），按照D這一列的區間，來(lái)進(jìn)行頻次計算。

　　計算方法很簡(jiǎn)單，先把E2到E11這一列選起來(lái)，然后選了“=”這個(gè)鍵，這時(shí)利用上方“插入函數”這個(gè)函數列，選擇“FREQUENCY”這個(gè)函數，如下圖所示，就會(huì )跳出“FREQUENCY”這個(gè)函數的對話(huà)框。

　　FREQUENCY這個(gè)函數的對話(huà)框，要求兩個(gè)數列，一個(gè)是原始要分析的數據，也就是B這一列，第二個(gè)數列要求的是區間，也就是D這個(gè)數列，分別選中這兩個(gè)數列，然后關(guān)鍵問(wèn)題出現了！

　　這就是微軟產(chǎn)品最特別的地方：你不能按“確定”這個(gè)鍵，如果按“確定”，你就死定了！筆者曾經(jīng)為這件事，研究了好久，整個(gè)Help的幫助畫(huà)面，也沒(méi)說(shuō)要怎么做，終于在一個(gè)地方找到：必須同時(shí)按三個(gè)鍵：Shift、Ctrl和回車(chē)（Enter）。同時(shí)按下這三個(gè)鍵，就會(huì )得到你要的頻次，如下圖的E這個(gè)數列。

　　這時(shí)你只要對E這數列畫(huà)折線(xiàn)圖，就會(huì )看到常態(tài)圖了。

　　平均處理時(shí)長(cháng)的標準差

　　標準差是最小方差管理法高度依賴(lài)的指標，計算方法很簡(jiǎn)單，在EXCEL里面，只要利用“STDEV”函數，選中你要計算標準差的數列，如下圖，我們要計算7月1號到30號平均處理時(shí)長(cháng)的標準差，7月1號到30號平均處理時(shí)長(cháng)的數據，就是B2到B31這數列，只要選中這數列，按“確定”，就會(huì )得出標準差。

　　如我們之前幾篇關(guān)于最小方差管理法的文章所說(shuō)，平均數看不到個(gè)體差異，只知道7月1號到30號的平均處理時(shí)長(cháng)是99.5秒，但這數字，對管理者而言，其實(shí)是沒(méi)有辦法用來(lái)做管理的，因為管理者要做的是找出差異，管理差異，而標準差才是可以提供個(gè)體差異這重要信息的工具。

　　什么是異常

　　圖說(shuō)：B35是一個(gè)標準差上限，而B(niǎo)36是一個(gè)標準差下限

　　大家常常說(shuō)，管理就是要三找一看，什么是三找，就是找共性，找趨勢，找異常，什么是一看，就是看穩定。

　　其中的找異常，可不能光用眼睛看，而必須要有個(gè)數學(xué)定義的。

　　大家會(huì )說(shuō)，就直接用排序，從小排到大，前面百分之多少，后面百分之多少，就是異常。這種排序方法有嚴重的問(wèn)題，例如這個(gè)班組的平均通話(huà)時(shí)長(cháng)是：70、70、70、70、80、90，按照剛剛的定義，最小的是70，最大的是90，那如果最小的70有問(wèn)題，最大的90有問(wèn)題，那這個(gè)班組唯一正常的就只有80這個(gè)話(huà)務(wù)員了。

　　用排序的方法不是好辦法，在統計上，我們會(huì )采用標準差來(lái)幫助定義什么是異常，會(huì )采用平均值加上一個(gè)標準差，來(lái)當作控制上限，而平均值減去一個(gè)標準差來(lái)當作控制下限，這稱(chēng)為一個(gè)標準差上限和一個(gè)標準差下限，在這個(gè)上下限范圍之外的，就稱(chēng)為異常。

　　上圖所示的例子，一個(gè)標準差上限是107.4（平均值99.5＋標準差7.9），而一個(gè)標準差下限是91.6（平均值99.5-標準差7.9），這中間就是屬于常態(tài)，超過(guò)上下限就是異常。

　　我們看7月1號到31號的平均處理時(shí)長(cháng)，平均數是99.5，而其中有7月3號、4號、5號、6號這幾天的平均處理時(shí)長(cháng)超過(guò)了一個(gè)標準差上限，非常值得關(guān)注，值得管理者去了解為何這幾天的平均處理時(shí)長(cháng)會(huì )超過(guò)平均值一個(gè)標準差以上，當天是不是在管理上出了什么狀況。

　　7月1號、15號、17號和30號這幾天的平均處理時(shí)長(cháng)低于一個(gè)標準差以下，這也非常值得管理者來(lái)關(guān)注，因為平均處理時(shí)長(cháng)變短，雖然很有可能是因為大家的效率提高了，管理者一般都會(huì )獎勵這樣的效率提升，但有時(shí)這樣的效率提升，是座席代表犧牲服務(wù)質(zhì)量換來(lái)的，例如沒(méi)有跟客戶(hù)好好解答問(wèn)題，就直接要客戶(hù)掛機，或是直接跟客戶(hù)說(shuō)，這項咨詢(xún)沒(méi)有辦法回答，類(lèi)似這樣的服務(wù)狀況，都有可能降低平均處理時(shí)長(cháng)，這是管理者不希望看到的。

　　事實(shí)上，這是一家運營(yíng)商從7月1號到31號的平均處理時(shí)長(cháng)，運營(yíng)商一般話(huà)務(wù)高峰日是月初和月末，這是影響每天話(huà)務(wù)情況最大的關(guān)鍵因素，另外一個(gè)因素是系統發(fā)生故障，或是當天因為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)造成話(huà)務(wù)高峰。

　　從上面的數據分析，平均處理時(shí)長(cháng)超過(guò)一個(gè)標準差以上的，集中在月初3號到6號，讓我們似乎覺(jué)得月初因為話(huà)務(wù)高峰，所以平均處理時(shí)長(cháng)變長(cháng)這樣一個(gè)假設，但1號也是月初，也是話(huà)務(wù)高峰日，平均處理時(shí)長(cháng)卻反過(guò)來(lái)低于一個(gè)標準差以下，卻又打破了這樣的假設。如果沒(méi)辦法找出一個(gè)規律來(lái)解釋上面看到的情況，下一個(gè)檢討的方向，就是作業(yè)流程是否標準，因為作業(yè)流程不標準，平均處理時(shí)長(cháng)也會(huì )這樣上下震蕩。還有一種可能，就是某些班組在這幾天有特殊的情況，這就值得我們對這些班組進(jìn)行標準差的檢查。

　　我們剛剛已經(jīng)找到7月3號、4號、5號、6號（平均處理時(shí)長(cháng)超過(guò)了一個(gè)標準差上限）和7月1號、15號、17號、30號（平均處理時(shí)長(cháng)低于一個(gè)標準差下限），這是我們特別需要關(guān)注的。我們可以把這幾天班組的平均處理時(shí)長(cháng)拿出來(lái)分析一下，作同樣過(guò)程的分析，看看跟其它班組比較，哪些班組標準差是比較特別的，這些班組就是值得我們管理的對象。

　　最小方差管理法強調的是，平均數只能看到平均表現，看不到個(gè)體差異，而管理者需要做的管理，不是平均數，而是其中的個(gè)體差異。

　　要看到個(gè)體差異，就要利用常態(tài)圖和標準差，這兩大武器，是看出個(gè)體差異最好用的武器。

　　離散系數

　　最小方差管理法，希望能夠讓方差（或是標準差）控制在最小的范圍內變動(dòng)，這時(shí)我們會(huì )利用一個(gè)標準來(lái)進(jìn)行控制和檢驗，稱(chēng)為離散系數。

　　離散系數是標準差除以平均值。每一次計算平均值，因為采用的天數可能不一樣，或是采用了不同的班組來(lái)檢查，平均值都可能會(huì )不一樣的，這時(shí)如果只是用標準差來(lái)做互相之間的比較，就會(huì )產(chǎn)生不公平的情況，所以將標準差除以平均值，得出一個(gè)系數，就稱(chēng)為離散系數。離散系數是一個(gè)很重要的控制指標，最小方差管理法大量使用離散系數來(lái)測量某一個(gè)KPI指標是否已經(jīng)達標。

　　最小方差管理法要求離散系數可以達到最低的標準：0.1，也就是標準差不能超過(guò)平均值的10分之一，利用離散系數可以具體檢查呼叫中心關(guān)注的KPI指標是否穩定，是否劇烈震蕩。最小方差管理法評斷呼叫中心KPI指標最終是否成功達標，主要依據就是離散系數是否達到最低的標準：0.1。

　　下圖，B37就是離散系數，算出來(lái)的數值是0.08，表示該呼叫中心的平均處理時(shí)長(cháng)指標，以最小方差管理法的角度來(lái)看，已經(jīng)達到最低標準。

　　Excel 2007 對呼叫中心管理產(chǎn)生的革命性影響

　　前面談到的Excel功能，都是在Excel 2003可以輕易實(shí)現的，但在Excel 2007，有了一個(gè)重大的突破，就是提供了一系列的數據挖掘工具。微軟把本來(lái)屬于非常高深的數據挖掘功能，做到了Excel里面，最棒的是，你完全不必懂數據挖掘，也不必懂類(lèi)似MS SQL這種讓人一聽(tīng)就頭昏的數據庫管理。

　　下面這張圖是Excel這一系列數據挖掘功能中，筆者最驚訝的功能：“分析關(guān)鍵影響因子”，選中“分析”頁(yè)簽以后，就會(huì )出現在上方最左邊。

　　圖中例子是把平均處理時(shí)長(cháng)短的座席代表，輸入到Excel當中，然后對這些座席代表的屬性特征進(jìn)行分析。

　　使用方式很簡(jiǎn)單，基本上就是貼到Excel里面去，只有第一次系統運行的時(shí)候，你需要找IT技術(shù)人員，幫你把Excel跟MS SQL數據庫連接起來(lái)（只要連接起來(lái)就好，完全不必去使用MS SQL這讓人發(fā)昏的數據庫工具，一切都還是留在Excel里面）。

　　粘貼進(jìn)去以后，點(diǎn)擊“分析關(guān)鍵影響因子”，一個(gè)分析對話(huà)框跳出來(lái)，你再做兩、三個(gè)簡(jiǎn)單的選項選擇，就會(huì )出現下面這個(gè)讓人熱淚盈框的畫(huà)面：

　　你看到Excel在很短的時(shí)間里，幫你分析出來(lái)平均處理時(shí)長(cháng)比較短的座席代表最重要的幾個(gè)特征：質(zhì)檢分析低（60分），年資短（一年不到），主要在E這一組。

　　我們一直說(shuō)，呼叫中心兩極論造成了呼叫中心管理重大的管理難題，你希望平均處理時(shí)長(cháng)縮短，增加效率，但你又很怕效率的提高，是因為座席代表犧牲質(zhì)量造成的。

　　如果剛才這組數據是你的，那你平均處理時(shí)長(cháng)的降低，就完全不值得高興了！

　　因為造成平均處理時(shí)長(cháng)降低的主要人員，不是質(zhì)檢分數高的，不是工作年資比較久的，而都是質(zhì)檢分數低的新人！

　　Excel 2007的數據挖掘工具，對困擾呼叫中心多年的重大問(wèn)題，提供了一些解決方案，筆者在下一期文章中，還會(huì )繼續詳談。

　　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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分類(lèi)信息: 運營(yíng)管理專(zhuān)欄_文摘
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