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淺談呼叫中心話量預測模型的搭建

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對于在呼叫中心從事現場管理的人來講,指標管理對我們并不陌生,像質量方面的一次性解決率(FCR),工作效率方面的平均處理時間,占用率等都是大家所熟知的。其中接通率或者服務水平(多少秒內的接聽率)是衡量呼叫中心運營管理最直觀的一項重要指標。為了保證接通率或服務水平等指標的順利達成,有效合理的排班管理必不可少。

話量預測作為排班管理中第一個環節,也是最重要的環節,它決定了后續人員的配備、指標的達成,直接影響到公司的利潤程度。出于多方面的考慮,呼叫中心對于話量預測的探索一直也沒有停止,本次與大家分享關于話量預測模型搭建的過程。

以歷史數據作為預測的基石

預測是指在掌握現有信息的基礎上,依照一定的方法和規律對未來的事情進行測算,以預先了解事情發展的過程與結果。在呼叫中心領域中,常見的預測方式也是根據歷史數據對未來周期的話量進行預估測算。這就要求我們首先要收集歷史的話量數據。目前常用的方式是以時間維度進行收集,比如時段、日度、周度、月度、年度等。

以周度的時間維度進行舉例說明,收集年度中各周度的來話量數據,見表1。

表1:周度來話量數據統計表

當然,收集后的數據并不能直接進行分析使用,需要先剔除異常的因子,比如假日或活動期間話量增加或減少,歷史數據中突發的故障、或臨時性的話務切割等情況,像這種數據都是臨時性的,不具有代表性,所以需要進行剔除,以免影響到最終的預測結果。

以數據分析構建預測的主體

在完成基本的數據收集之后就是數據分析環節。所謂數據分析,其實是對收集的不同時間維度的原始數據進行多方位、多角度的邏輯思考,從而得到不同的分析結果,而每一種分析結果都是作為該時間維度下的預測方式的一種選項。那么,相同時間維度下的選項越多,對比選擇的空間越大,最終得到的結果更為合理,常見的分析維度如: (1)增長率;(2)契合度;(3)話量占比。

對于不同時間維度的數據來講,考慮其時間維度的特性,在分析方向上也可以做進一步的區分,以周度數據的增長率為例,常見的分析方向有:橫向(不同年同期)分析和縱向(同年不同期)分析,都是從全年的角度進行分析考慮,除此以外,作為周度數據而言,還可以從全月的角度進行分析考慮,即分析當月第一周和上月第一周的增長率情況,也可以叫環比(同年同期不同月)分析,如表2所示。

表2:增長率環比分析表

通過不同的分析維度,結合不同的分析方向,可以得到不同的分析結果,而分析的結果越多,涵蓋事實的可能性越高,所以這也需要我們應盡可能涵蓋更多的維度和方向,單一的分析并不利于我們做出正確的選擇。

以比較的方式完善主體的構成

眾多的分析結果提供了我們接近事實的可能性,但每種分析結果對應的可能性不同,這就需要我們對于每種分析出的結果進行選擇甄別,這里提供下常用的選擇方式作為參考:

(1)直觀選擇:將每種的分析結果以圖表形式進行展示,通過圖表直觀的判斷對應的趨勢關系,趨勢越接近,結果可能性越高;

圖1:**中心月度日均話量

優點:簡單,方便快捷;

缺點:人為判斷,無明顯的標準界限。

(2)波動選擇:將每種的分析結果通過一定周期的波動系數進行計算,系數越小,相對而言越穩定,結果可能性越高,系數越大則相反;

舉例:以周度的增長率分析維度進行舉例說明,對比各分析方向的波動系數大小(表3)。

表3:周度的增長率波動系數大小

優點:有判斷的標準界限,能保持結果的相同性;

缺點:較為繁瑣,并且對于驟變的趨勢難以直接呈現。

選擇的方式并沒有明確的規定,只要選擇符合實際情況的即可,選擇的目的只是為了排除不可能的選項,降低沒必要的工作量,提升工作效率,并不作為預測準確與否的判斷依據。

好的結果離不開反復的校準驗證

預測的準確與否并不是通過方式的選擇決定,而是通過實際發生的結果判斷。即在排除了不可能的選項之后,剩余的選項都應該按照其對應的邏輯展示最終的預測結果。每種預測的結果都應與最終實際發生的話量進行比對,以此來確認方式的適用性。

舉例:以周度的增長率分析維度進行舉例說明,對比各分析方向導出的預測量與實際話量差異(表4)。

表4:周度的增長率預測量與實際話量差異

如果在增長率維度中有一種分析結果相對于其他兩種更加貼合實際話量的趨勢,可以選擇此方式的預測結果,再依次比對其他維度,比如話量占比,契合度等維度的預測結果,就可以得到最為貼合實際話量的預測方式。

沒有對比就沒有鑒別,只有通過不同的預測方式結果與實際話量的比對情況,才可以判斷出各預測方式的適用性,選擇更為適用的方式作為預測方向才是我們的話量預測的目的。當然如果后續預測結果出現了較大的偏差,那就需要我們重新校準各維度的預測結果準確性,判斷之前的預測方式是否適用,或者選擇其他的預測方式。

一個好的預測可以有一個好的開端也可以產生一個好的結果。通過上述分享的話量預測模型搭建過程,希望可以為大家多提供一種思路,當然按照上述的步驟依次做下來,也就初步完成話量預測模型的搭建,還有一些細節或者經驗性的東西,需要大家在后續再逐步的完善和改進。



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