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呼叫中心在室內，統計指標為何要加上“天氣”維度

周力之 2009/05/18

　　題述這個(gè)問(wèn)題可能不少人有同樣疑惑，可能有人還會(huì )反問(wèn)：“呼叫中心的統計指標還嫌不夠多嗎？”“無(wú)關(guān)指標加入呼叫中心統計數據中是為湊數量嗎？”

　　的確，隨著(zhù)這幾年呼叫中心數字化管理軟硬件工具和方法的不斷提升，呼叫中心運營(yíng)報表上的指標越來(lái)越多，分析的維度越來(lái)越細。如某單位通過(guò)呼叫中心運營(yíng)數據提取的維度交叉的時(shí)效性指標就不低于20個(gè)，再加上呼叫中心inboud、oubound電話(huà)的諸如平均通話(huà)時(shí)長(cháng)、呼損率、20秒服務(wù)水平、分項質(zhì)檢數據、話(huà)務(wù)工單類(lèi)型等通用統計口徑，指標已經(jīng)密密麻麻。再加入一個(gè)“天氣”因素，是否有“添亂”的嫌疑？

　　天氣因素是否要加入呼叫中心統計指標，可以用典型的三段論來(lái)分析。首先，呼叫中心的數字化管理指標的意義在于其有助于量化的運營(yíng)和績(jì)效管理，同時(shí)有助于對服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)需求的預測和資源的配置。如果天氣因素有助于呼叫中心的資源調配或服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)需求的預測，那么天氣因素就應該納入其中。

　　因此，需要分析的是天氣因素是否對呼叫中心的服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)需求預測和資源配置有意義。其實(shí)，天氣因素是否要納入呼叫中心統計指標主要取決于該公司的服務(wù)、業(yè)務(wù)與天氣是否有關(guān)，而非該公司呼叫中心的物理辦公場(chǎng)所是否與天氣有關(guān)。

　　雖說(shuō)第二、第三產(chǎn)業(yè)很少“靠天吃飯”，但很多服務(wù)業(yè)、制造業(yè)的業(yè)務(wù)開(kāi)展與天氣狀況還是有一定關(guān)聯(lián)，如財產(chǎn)保險、航空運輸、旅游、餐飲預訂、醫院電話(huà)預約、物流、汽車(chē)銷(xiāo)售等，在這些行業(yè)的呼叫中心統計指標中加入天氣因素還是很有必要的。

　　以財產(chǎn)保險公司為例：財產(chǎn)險公司呼叫中心inbound電話(huà)主要以受理客戶(hù)的事故報案為主，其中機動(dòng)車(chē)輛險報案量占90%以上。晴天、雨天、冰雪等不同天氣下的出險案件數量差異較大，有時(shí)波動(dòng)值甚至會(huì )超過(guò)30%，因而對后臺的人員最低匹配數量要求有所不同。而有時(shí)碰到陰雨連綿好幾天，雨后的第一個(gè)晴天也往往會(huì )面臨話(huà)務(wù)量的異動(dòng)，因為受雨天影響，很多客戶(hù)出險后未及時(shí)報案或報案后約定在晴天修車(chē)，這樣天氣轉晴后呼入電話(huà)就會(huì )大幅增加。再比如發(fā)生了臺風(fēng)、暴雨等災害性天氣，出險的案件量也會(huì )激增，呼叫中心也將面臨異常峰值和持續時(shí)間段的話(huà)務(wù)壓力。如果在呼叫中心運營(yíng)管理中考慮到了天氣因素，就可以提前做好服務(wù)需求預測，適度靈活地調整排班，制定高效差異化的預案保障呼叫中心的正常運營(yíng)和服務(wù)質(zhì)量。

　　再比如以航空公司來(lái)為例：霧天、雨雪天航班延誤、取消、合并等情況發(fā)生概率大大提高，隨之而來(lái)的是客戶(hù)咨詢(xún)、改簽、退票、投訴等電話(huà)的激增。提前了解不同航站的天氣狀況，就有助于更加科學(xué)的配置后臺客服代表人數，做到高品質(zhì)從容應對。惡劣天氣下也正是各航空公司進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量比拼的“關(guān)鍵時(shí)刻”，品牌、服務(wù)的好壞從呼叫中心的話(huà)務(wù)接通率、主動(dòng)服務(wù)短信或電話(huà)上就能體現出來(lái)。要樹(shù)立品牌，這個(gè)時(shí)點(diǎn)不失為一個(gè)重要的突破口和吸引眼球的閃光點(diǎn)。

　　餐飲預訂、旅行社等呼叫中心的話(huà)務(wù)量也與天氣有一定關(guān)系，如在大雨天，餐飲預訂量就會(huì )相對減少、短期的旅游訂票業(yè)務(wù)也會(huì )降低。對于旅行社而言，無(wú)論呼叫中心外包運營(yíng)還是自行運作，冬春季、夏秋季客戶(hù)咨詢(xún)的旅游熱點(diǎn)地區也往往有所不同，要使客服代表熟練掌握這些知識，就很有必要根據季節或天氣不同進(jìn)行業(yè)務(wù)知識的差異化復訓，同時(shí)調整FAQ和知識庫中的資料次序，使最需要的資料快速地被查閱，猶如換季整理衣柜中的衣服擺放位置一樣。
　　
　　單個(gè)數據的意義并不是很大，但是當把積累的數據進(jìn)行多維的分析和挖掘之后，很多非常有價(jià)值的結果從中產(chǎn)生了，沃爾瑪著(zhù)名的“啤酒與尿布”的故事中關(guān)于商品擺放位置關(guān)聯(lián)度的分析結果就是從一些看似無(wú)關(guān)的數據分析中得出來(lái)的。

　　針對各個(gè)行業(yè)的呼叫中心，需要度身訂做符合其自身業(yè)務(wù)實(shí)際的服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)統計指標。根據需要加上諸如“天氣”這樣的維度并加以科學(xué)分析，有助于呼叫中心的運營(yíng)順暢、自如，有助于預案考慮得更加精細、充分。

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