【賽迪網(wǎng)訊】呼叫中心始終是連接企業(yè)和市場、消費(fèi)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(fèi)者的直接消費(fèi)感知。尤其在移動時代，實時、在線、動態(tài)、即時反饋的消費(fèi)特性對精準(zhǔn)統(tǒng)計客戶滿意度，進(jìn)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(jìn)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(fèi)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(yùn)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(jìn)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(rèn)客戶問題、語速適中語調(diào)上揚(yáng)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：
