呼叫中心的生產力管理，指的是如何通過準確的業(yè)務量預測，來合理配置人力、設備等有限的資源，最終達成服務速度指標、質量指標和成本指標。目前呼叫中心的生產力管理，一般包括著如圖1所示的四個主要環(huán)節(jié)。為了下面的敘述，這里先簡單介紹一下這四個環(huán)節(jié)的主要工作。
1、業(yè)務量預測：根據業(yè)務規(guī)律和增長預期，按照月、日和時間段預測業(yè)務量
2、生產力需求計算：根據業(yè)務量和我們設定的服務水平的目標，預測每個時間段需要的人力和設備資源；
3、人員排班：按照上一部計算的人數需求，設定班次和排班表；但是屬于理想的班表；
4、吻合度的計算：根據實際的情況和人數，找到吻合度最高的實際排班表；同時看到與預測的吻合度；
圖1預測排班四步驟
從中我們可以看出生產力管理所能夠直接影響的指標，就包括了服務水平、棄呼率、員工利用率等對呼叫中心最關鍵的指標。正是因為生產力管理工作非常重要，呼叫中心的管理者經常需要回顧預測和排班情況，來發(fā)現問題并解決。今天我們來看看通過幾個相關性的分析，如何判定生產力管理中的問題點。
一、服務水平分布圖
服務水平的高低將影響客戶對于接通速度的滿意程度。因此我們不僅要看到全月的服務水平還要看到其中每一天的情況。將全月的服務水平繪制出圖2所示的分布圖，我們就可以發(fā)現一些問題。
圖2每天的服務水平分布圖
如果我們?yōu)榉⻊账皆O定的目標是77%--83%這樣一個區(qū)間，我們可以看到全月的服務水平為83%，達成了目標。但是分析每一天的情況，就知道全月只有8天真正達到了目標。其中有17天超過了目標上限，造成了成本的浪費；6天低于目標下限，會影響客戶的滿意度。說明生產力管理還需要進一步提升。
二、預測準確度和服務水平關聯分析
因為我們的排班表是依據預測得來的，因此我們設想預測的準確度應該與服務水平的達成有著緊密地關系。換句話講，如果預測準確度在正負10%的目標范圍內，服務水平應該在77%—83%的目標范圍內。
根據這樣的設想，我們來看看圖3.圖3的橫軸是全月每一天的預測準確度，縱軸是每一天的服務水平。四條紅色的線分別代表了兩個指標的上下限。而R2則表示兩個指標的相關性。但是真正對我們有指導作用的，并不是相關性的大小，而是對于下面幾個現象的分析。
圖3服務水平與預測準確度相關性分析
圖中我們可以發(fā)現以下幾個方面的現象：
1、其中四條直線框定的幾個點，代表著預測準確性達標，服務水平達標的天數；但是我們發(fā)現這樣的天數只有3天；這象我們暗示了預測之外的問題；
2、其中左下角和右上角的兩個紅色圓圈所代表的這四天，服務水平過高或者過低，主要是由于預測準確率過高或者過低造成的；
3、對于中間的兩個圓圈的解釋卻沒有那么簡單了；其中左邊的圓圈表示著有幾天預測話量遠遠低于實際來話，但是服務水平卻正好達標了；而右邊比較大的圓圈里面，有多大16個點，表明預測準確度達標的天數里面，我們的服務水平超出了目標上限。
通過上面的分析，我們可以得到下面的結論：
1、全月的預測準確性有9天沒有達標，其中2天預測量過高；7天預測量過低；預測需要有所調整；
2、但是全月的服務水平偏高，說明排班中的人員安排沒有按照預測話量來進行，屬于過量配置人員。
三、服務水平和員工利用率
在排班合理的情況下，服務水平和員工利用率應該是一對有反向關系的指標。如果我們將他們繪制成散點圖的話，應該如圖4所示的那樣，服務水平高，員工利用率相對低；服務水平低，員工利用率高。
圖4服務水平和員工利用率的相關性
但是有時候我們會從中發(fā)現比較特殊的點。例如，我們有時候會看到圖5這樣的情況。其中橫坐標是員工利用率，縱坐標是服務水平。紅線分別代表兩個指標的目標。兩條紅線將整個區(qū)域分成四個象限。
第一象限是指服務水平和員工利用率都高的情況，這種情況是相對滿意的情況；說明排班合現場執(zhí)行的都比較好；
第二象限是服務水平達到目標，員工利用率沒有達標的情況。說明人員安排有富余，可能造成了成本的浪費；
第三象限是員工利用率和服務水平都沒有達成目標的情況。這種情況是問題最難定位的�；旧嫌袔追N可能性。首先是現場管理比較松散，在電話量高的時候，員工并沒有全力接聽電話，造成雙低；其次要看到每個時間段的情況，有可能是某個時間段的電話過高，當時的服務水平影響到了全天的服務水平，但是員工利用率卻也沒有達到目標。
第四象限是員工利用率高，服務水平低的情況。說明當天的預測可能存在一定的問題，人員安排不足，造成了人員利用過度，但是服務水平卻不達標。
圖5服務水平和員工利用率案例
通過上面這兩組指標的相關性分析，我們就可以看到一個呼叫中心在預測、排班和現場管理三個環(huán)節(jié)中的優(yōu)勢和劣勢，反映出一個呼叫中心生產力管理水平的高與低。
