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呼叫中心業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)流程解析

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運(yùn)營規(guī)劃九步曲中非常重要的一步:業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)。客戶的來電多少直接驅(qū)動(dòng)著呼叫中心的整體運(yùn)營。場地、設(shè)施、配套、系統(tǒng)、中繼、人員配置等等都是由客戶的來電多少所驅(qū)動(dòng)的。因此做好業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)是整個(gè)呼叫中心運(yùn)營規(guī)劃的大前提。

業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的整體流程可分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、預(yù)測(cè)模型建立、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性衡量、實(shí)時(shí)應(yīng)急與調(diào)整等幾個(gè)步驟。每一步的詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)見下圖:

數(shù)據(jù)清理

在所收集的原始數(shù)據(jù)中,總是會(huì)存在或多或少的異常數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)缺失時(shí)段,引起的原因可能是突發(fā)事件、周期性事件、系統(tǒng)或線路異常等。由于這些時(shí)段的數(shù)據(jù)都不是呼叫中心正常業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)的反映,因此我們?cè)谶M(jìn)行正式的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)工作之前先要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清理,并對(duì)周期性事件數(shù)據(jù)單獨(dú)總結(jié)歸檔,留待常規(guī)業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)完成后再根據(jù)事件的周期規(guī)律進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的疊加。

在對(duì)異常數(shù)據(jù)的清理完成后,我們還需要對(duì)被清理的數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)修補(bǔ)。常用的數(shù)據(jù)修補(bǔ)方法包括預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)填充法、取平均值法、以現(xiàn)有數(shù)據(jù)推算補(bǔ)缺法等。

預(yù)測(cè)模型建立

在對(duì)歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和修補(bǔ)之后,我們就可以實(shí)施正式的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)。常用的預(yù)測(cè)方法包括比例分解法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、回歸方程法、事件驅(qū)動(dòng)法、關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)法、時(shí)間序列、影響判斷以及更高級(jí)的多元回歸、廣義線性方程、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘算法等。本文僅以最常見的比例分解法為例做一個(gè)簡單示范:


在上圖所示的比例分解過程中,我們假設(shè)去年的總來電量為720000個(gè)。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)市場、銷售預(yù)測(cè)以及過去幾年歷史數(shù)據(jù)增長趨勢(shì)等數(shù)據(jù)測(cè)算出未來一年的話務(wù)量預(yù)計(jì)增長12%。這樣我們就得到了預(yù)計(jì)未來一年的總來電量為806400個(gè)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的測(cè)算分析,一月份的來電量通常占全年總來電量的7.1%,因此明年一月份的來電量預(yù)計(jì)為57254個(gè)。由于呼叫中心是7X24小時(shí)運(yùn)營的,所以一月份平均每天的來電量為57254/31=1847個(gè)。

由于大多數(shù)呼叫中心的來電量規(guī)律是以一周為周期循環(huán)波動(dòng)的,因此我們接下來要測(cè)算四個(gè)(或五個(gè))周一的話務(wù)指數(shù),以覆蓋四個(gè)或五個(gè)周一的來電量情況。我們用周一來電量占全周來電量的相對(duì)比例除以其七分之一的絕對(duì)比例,得出周一的來電量指數(shù)為1.469,也就是說,周一的來電量是相對(duì)較多的,相當(dāng)于一周日平均來電量的約147%。由此我們得出周一話務(wù)量為2713個(gè)。然后我們?cè)俑鶕?jù)由歷史數(shù)據(jù)測(cè)算出的周一一天中48個(gè)半小時(shí)時(shí)段占全天來電量的比例測(cè)算出周一上午10:00-10:30的來電量為149個(gè)。剩下的周二至周日都可以采用同樣的方法來推算預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的衡量

業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的終極追求目標(biāo)是要做到與實(shí)際業(yè)務(wù)量的完全吻合,盡管現(xiàn)實(shí)中我們只能是盡量靠近而已。業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的衡量可以幫助我們不斷反思與回顧、優(yōu)化與調(diào)整我們的預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)方法,使預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度不斷得到改進(jìn)。

常用的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性衡量方法包括偏差百分比、絕對(duì)誤差均值、時(shí)段達(dá)標(biāo)率、R-Square方程系數(shù)等。偏差百分比主要衡量預(yù)測(cè)量與實(shí)際量的偏差比例有多少;絕對(duì)誤差均值主要衡量預(yù)測(cè)與實(shí)際的絕對(duì)偏差比例,防止平均值的誤導(dǎo);時(shí)段達(dá)標(biāo)率則主要看24或48個(gè)時(shí)段中有多少比例的時(shí)段達(dá)到了偏差波動(dòng)要求,是更具體更科學(xué)的一種衡量方法;R-Square方程系數(shù)則衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的關(guān)聯(lián)程度,以判斷預(yù)測(cè)模型對(duì)于實(shí)際來電量的規(guī)律的預(yù)測(cè)能力。

實(shí)時(shí)應(yīng)急與調(diào)控

計(jì)劃總不如變化快!無論你的提前預(yù)測(cè)是多么的精心,在預(yù)測(cè)與現(xiàn)實(shí)發(fā)生之間的這段時(shí)間里總會(huì)發(fā)生一些在預(yù)測(cè)假設(shè)之外的情況。這就要求我們根據(jù)所發(fā)生的實(shí)際情況對(duì)我們的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)結(jié)果及相關(guān)資源配置進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新調(diào)整。

這些調(diào)整包括對(duì)業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)的調(diào)整、員工可用狀態(tài)的調(diào)整、排班配置的調(diào)整、甚至應(yīng)急計(jì)劃的啟動(dòng)準(zhǔn)備等等。只有這樣才能盡可能保證運(yùn)營服務(wù)水平目標(biāo)的持續(xù)、穩(wěn)定達(dá)成。這種調(diào)整會(huì)包括每月、每周等定期的更新調(diào)整和具體到日和時(shí)段的臨時(shí)應(yīng)急調(diào)整。




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