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移動時代 呼叫中心考核亟待重新定義

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【賽迪網(wǎng)訊】呼叫中心始終是連接企業(yè)和市場、消費者的重要環(huán)節(jié)。其服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)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(tài)、即時反饋的消費特性對精準(zhǔn)統(tǒng)計客戶滿意度,進而快速、無誤地對客戶需求做出反應(yīng)提出更高要求。因此,呼叫中心的考核標(biāo)準(zhǔn)亟需重新定義。

傳統(tǒng)上,企業(yè)一般通過質(zhì)檢成績同客戶滿意度進行相關(guān)性檢驗。但是,這種質(zhì)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(wù)質(zhì)量把控,對企業(yè)的消費者感知造成潛在風(fēng)險。

那么,什么原因造成了傳統(tǒng)方式的失靈?如何更新質(zhì)檢方式,保證客戶滿意度的準(zhǔn)確以及提升,以適應(yīng)移動時代的新要求?這一切都將從現(xiàn)有的呼叫中心客戶滿意度優(yōu)化方式說起。

為了對呼叫中心的客戶滿意度進行準(zhǔn)確把控,企業(yè)紛紛建立起一套統(tǒng)一的質(zhì)量控制(QC)打分標(biāo)準(zhǔn)。然而,這套QC標(biāo)準(zhǔn)往往和呼叫中心的客戶滿意度不相關(guān)。這源于其評估方式的統(tǒng)計方法問題。

衡量相關(guān)性常規(guī)做法是使用質(zhì)檢成績同客戶滿意度來做相關(guān)性檢驗,檢驗使用的是皮爾森相關(guān)系數(shù)(即Excel里面常用的CORREL函數(shù)),從統(tǒng)計學(xué)的角度來看這個問題:皮爾森相關(guān)系數(shù)是對于符合正態(tài)分布的連續(xù)型變量進行的檢驗,即需要對于N名員工的質(zhì)檢成績與N名員工的滿意度結(jié)果數(shù)據(jù)進行操作。其中滿意度的數(shù)據(jù)獲取非常容易,且符合樣本量的需求,但是N名員工的質(zhì)檢成績是通過抽查計算的質(zhì)檢分?jǐn)?shù),并不能代表員工的實際質(zhì)檢成績,因此,由這些數(shù)據(jù)得出的皮爾森相關(guān)系數(shù)并不準(zhǔn)確。

來看一下《抽樣計算器》的計算結(jié)果:

假設(shè)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(shù)據(jù)見附一)

據(jù)業(yè)內(nèi)水平,一個坐席一個月能被抽到的錄音數(shù)量約為20通。

統(tǒng)計學(xué)結(jié)論:本身通過抽查計算的質(zhì)檢分?jǐn)?shù),并不能代表員工的實際質(zhì)檢成績,因此無法得出正確的結(jié)論。

問題隨之而來,究竟如何來判定質(zhì)檢成績和客戶滿意度的相關(guān)性?質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)究竟是不是和客戶的實際需求相關(guān)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(guān)性,即使用Logistic回歸分析方式,對于N列離散數(shù)據(jù)計算相關(guān)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(guān)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(shù)據(jù)如下:

可以看出這三個評分標(biāo)準(zhǔn)與客戶滿意度的卡方值非常高,且P值低于0.005,表明此標(biāo)準(zhǔn)與客戶滿意度相關(guān)。

同時也可以使用JMP中特有的刻畫器”工具進行預(yù)估,它使我們能夠清楚的知道,這三項的質(zhì)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(shù)據(jù)結(jié)論是基于200通錄音打分后的結(jié)果

如果運用這個評估質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)同客戶滿意度相關(guān)性的計算模型,對公司的打分表和客戶滿意度進行相關(guān)性計算,不出意外的話,質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)和客戶滿意度的相關(guān)性會很差。

如果從業(yè)務(wù)的角度來看這個問題:

質(zhì)檢評分標(biāo)準(zhǔn)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(diào)上揚等,更不用說后臺的CRM錄入、流程的執(zhí)行、工單派發(fā)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)有較高的相關(guān)性就已經(jīng)非常好了!

舉例:

標(biāo)簽:大興安嶺 福建 海西 阿壩 銅陵 濟源 遼寧 延安

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