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許乃威：差異管理幾大工具實(shí)例說明

　　呼叫中心管理與其它行業(yè)的管理不一樣，其它行業(yè)的管理追求絕對數(shù)字的最大化，例如銷售部門，就是追求銷售數(shù)字（銷售量或毛利）的最大化，但呼叫中心卻無法這樣，如果以接通電話數(shù)為指標(biāo)，追求接聽通數(shù)的最大化，座席代表就會拼了命犧牲服務(wù)質(zhì)量來追求產(chǎn)量的最大化，但這樣的最大化，卻不是呼叫中心管理者愿意看到的。

　　這就是呼叫中心有名的“指標(biāo)兩極論”的問題，筆者在以前的幾篇文章里已經(jīng)做了很多的闡述。

　　最小方差管理法提出了新的見解，認(rèn)為不應(yīng)該追求某一個指標(biāo)的最大化，而應(yīng)該追求該指標(biāo)的差異最小化，利用標(biāo)準(zhǔn)差的觀念，引進(jìn)了一組新的KPI管理指標(biāo)。

　　最小方差管理法大量的利用了Excel這個工具，特別是用到常態(tài)圖、標(biāo)準(zhǔn)差和離散系數(shù)。我們將看看如何利用Excel來找出個體差異和縮小個體差異，也將看到怎么去定義[異常]。

　　Excel 常態(tài)圖的運(yùn)用

　　首先我們看到常態(tài)圖對呼叫中心分析的運(yùn)用。利用最小方差管理法時，經(jīng)常要制作常態(tài)圖來進(jìn)行分析。常態(tài)圖其實(shí)是一張很簡單的圖，例如你統(tǒng)計了你同事每天到公司上班所需的時間：5分鐘之內(nèi)的，有2個；10分鐘的有4個；15分鐘的有6個；20分鐘的有10個；25分鐘的有8個；30分鐘的有5個；35分鐘的有3個；40分鐘的有2個；超過40分鐘的有1個。這時你畫一張常態(tài)圖，就會得到下面的圖（縱坐標(biāo)代表人數(shù)；橫坐標(biāo)代表所花時間）：

　　這張圖是一個很漂亮的常態(tài)分布圖，也就是大部分人集中在15到25分鐘之間，然后往兩邊逐步減少。

　　常態(tài)圖對最小方差管理法如此重要的原因在于：大自然里面，大部分的現(xiàn)象，都是一個峰的常態(tài)分布，除非“人為干預(yù)”！

　　只要看到某一張常態(tài)圖不是一個峰的常態(tài)分布，管理者就有工作可做了，因?yàn)楣芾碚咴谡业?，就是“人為干預(yù)”，或是說“人為因素”。

　　我們要怎么用Excel畫常態(tài)圖，其實(shí)很簡單。只是有一個關(guān)鍵點(diǎn)要非常小心，不然研究一個月都找不到答案。

　　這是某呼叫中心7月1號到30號的平均處理時長，我們就試試看畫一張常態(tài)圖。

　　底下是畫出來的常態(tài)圖，我們看到也是相當(dāng)漂亮的常態(tài)分布圖，不過卻也看到圖形最右邊，有一個小小的突起。為何會有這個凸起？這就是管理者尋找的管理方向。常態(tài)圖是最小方差管理法高度依賴的工具，提供了管理者管理的方向。

　　要畫出常態(tài)圖，先要把區(qū)間給列出來.

　　我們決定把區(qū)間從80開始，每隔5這個區(qū)間，就分成一格，然后一直列到125，可以參考底下D2到D11這個數(shù)列，這就是區(qū)間。

　　然后我們要把B這個數(shù)列（7月1號到30號的平均處理時長），按照D這一列的區(qū)間，來進(jìn)行頻次計算。

　　計算方法很簡單，先把E2到E11這一列選起來，然后選了“=”這個鍵，這時利用上方“插入函數(shù)”這個函數(shù)列，選擇“FREQUENCY”這個函數(shù)，如下圖所示，就會跳出“FREQUENCY”這個函數(shù)的對話框。

　　FREQUENCY這個函數(shù)的對話框，要求兩個數(shù)列，一個是原始要分析的數(shù)據(jù)，也就是B這一列，第二個數(shù)列要求的是區(qū)間，也就是D這個數(shù)列，分別選中這兩個數(shù)列，然后關(guān)鍵問題出現(xiàn)了！

　　這就是微軟產(chǎn)品最特別的地方：你不能按“確定”這個鍵，如果按“確定”，你就死定了！筆者曾經(jīng)為這件事，研究了好久，整個Help的幫助畫面，也沒說要怎么做，終于在一個地方找到：必須同時按三個鍵：Shift、Ctrl和回車（Enter）。同時按下這三個鍵，就會得到你要的頻次，如下圖的E這個數(shù)列。

　　這時你只要對E這數(shù)列畫折線圖，就會看到常態(tài)圖了。

　　平均處理時長的標(biāo)準(zhǔn)差

　　標(biāo)準(zhǔn)差是最小方差管理法高度依賴的指標(biāo)，計算方法很簡單，在EXCEL里面，只要利用“STDEV”函數(shù)，選中你要計算標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)列，如下圖，我們要計算7月1號到30號平均處理時長的標(biāo)準(zhǔn)差，7月1號到30號平均處理時長的數(shù)據(jù)，就是B2到B31這數(shù)列，只要選中這數(shù)列，按“確定”，就會得出標(biāo)準(zhǔn)差。

　　如我們之前幾篇關(guān)于最小方差管理法的文章所說，平均數(shù)看不到個體差異，只知道7月1號到30號的平均處理時長是99.5秒，但這數(shù)字，對管理者而言，其實(shí)是沒有辦法用來做管理的，因?yàn)楣芾碚咭龅氖钦页霾町?，管理差異，而?biāo)準(zhǔn)差才是可以提供個體差異這重要信息的工具。

　　什么是異常

　　圖說：B35是一個標(biāo)準(zhǔn)差上限，而B36是一個標(biāo)準(zhǔn)差下限

　　大家常常說，管理就是要三找一看，什么是三找，就是找共性，找趨勢，找異常，什么是一看，就是看穩(wěn)定。

　　其中的找異常，可不能光用眼睛看，而必須要有個數(shù)學(xué)定義的。

　　大家會說，就直接用排序，從小排到大，前面百分之多少，后面百分之多少，就是異常。這種排序方法有嚴(yán)重的問題，例如這個班組的平均通話時長是：70、70、70、70、80、90，按照剛剛的定義，最小的是70，最大的是90，那如果最小的70有問題，最大的90有問題，那這個班組唯一正常的就只有80這個話務(wù)員了。

　　用排序的方法不是好辦法，在統(tǒng)計上，我們會采用標(biāo)準(zhǔn)差來幫助定義什么是異常，會采用平均值加上一個標(biāo)準(zhǔn)差，來當(dāng)作控制上限，而平均值減去一個標(biāo)準(zhǔn)差來當(dāng)作控制下限，這稱為一個標(biāo)準(zhǔn)差上限和一個標(biāo)準(zhǔn)差下限，在這個上下限范圍之外的，就稱為異常。

　　上圖所示的例子，一個標(biāo)準(zhǔn)差上限是107.4（平均值99.5＋標(biāo)準(zhǔn)差7.9），而一個標(biāo)準(zhǔn)差下限是91.6（平均值99.5-標(biāo)準(zhǔn)差7.9），這中間就是屬于常態(tài)，超過上下限就是異常。

　　我們看7月1號到31號的平均處理時長，平均數(shù)是99.5，而其中有7月3號、4號、5號、6號這幾天的平均處理時長超過了一個標(biāo)準(zhǔn)差上限，非常值得關(guān)注，值得管理者去了解為何這幾天的平均處理時長會超過平均值一個標(biāo)準(zhǔn)差以上，當(dāng)天是不是在管理上出了什么狀況。

　　7月1號、15號、17號和30號這幾天的平均處理時長低于一個標(biāo)準(zhǔn)差以下，這也非常值得管理者來關(guān)注，因?yàn)槠骄幚頃r長變短，雖然很有可能是因?yàn)榇蠹业男侍岣吡耍芾碚咭话愣紩剟钸@樣的效率提升，但有時這樣的效率提升，是座席代表犧牲服務(wù)質(zhì)量換來的，例如沒有跟客戶好好解答問題，就直接要客戶掛機(jī)，或是直接跟客戶說，這項(xiàng)咨詢沒有辦法回答，類似這樣的服務(wù)狀況，都有可能降低平均處理時長，這是管理者不希望看到的。

　　事實(shí)上，這是一家運(yùn)營商從7月1號到31號的平均處理時長，運(yùn)營商一般話務(wù)高峰日是月初和月末，這是影響每天話務(wù)情況最大的關(guān)鍵因素，另外一個因素是系統(tǒng)發(fā)生故障，或是當(dāng)天因?yàn)闋I銷活動造成話務(wù)高峰。

　　從上面的數(shù)據(jù)分析，平均處理時長超過一個標(biāo)準(zhǔn)差以上的，集中在月初3號到6號，讓我們似乎覺得月初因?yàn)樵拕?wù)高峰，所以平均處理時長變長這樣一個假設(shè)，但1號也是月初，也是話務(wù)高峰日，平均處理時長卻反過來低于一個標(biāo)準(zhǔn)差以下，卻又打破了這樣的假設(shè)。如果沒辦法找出一個規(guī)律來解釋上面看到的情況，下一個檢討的方向，就是作業(yè)流程是否標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樽鳂I(yè)流程不標(biāo)準(zhǔn)，平均處理時長也會這樣上下震蕩。還有一種可能，就是某些班組在這幾天有特殊的情況，這就值得我們對這些班組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差的檢查。

　　我們剛剛已經(jīng)找到7月3號、4號、5號、6號（平均處理時長超過了一個標(biāo)準(zhǔn)差上限）和7月1號、15號、17號、30號（平均處理時長低于一個標(biāo)準(zhǔn)差下限），這是我們特別需要關(guān)注的。我們可以把這幾天班組的平均處理時長拿出來分析一下，作同樣過程的分析，看看跟其它班組比較，哪些班組標(biāo)準(zhǔn)差是比較特別的，這些班組就是值得我們管理的對象。

　　最小方差管理法強(qiáng)調(diào)的是，平均數(shù)只能看到平均表現(xiàn)，看不到個體差異，而管理者需要做的管理，不是平均數(shù)，而是其中的個體差異。

　　要看到個體差異，就要利用常態(tài)圖和標(biāo)準(zhǔn)差，這兩大武器，是看出個體差異最好用的武器。

　　離散系數(shù)

　　最小方差管理法，希望能夠讓方差（或是標(biāo)準(zhǔn)差）控制在最小的范圍內(nèi)變動，這時我們會利用一個標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行控制和檢驗(yàn)，稱為離散系數(shù)。

　　離散系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值。每一次計算平均值，因?yàn)椴捎玫奶鞌?shù)可能不一樣，或是采用了不同的班組來檢查，平均值都可能會不一樣的，這時如果只是用標(biāo)準(zhǔn)差來做互相之間的比較，就會產(chǎn)生不公平的情況，所以將標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值，得出一個系數(shù)，就稱為離散系數(shù)。離散系數(shù)是一個很重要的控制指標(biāo)，最小方差管理法大量使用離散系數(shù)來測量某一個KPI指標(biāo)是否已經(jīng)達(dá)標(biāo)。

　　最小方差管理法要求離散系數(shù)可以達(dá)到最低的標(biāo)準(zhǔn)：0.1，也就是標(biāo)準(zhǔn)差不能超過平均值的10分之一，利用離散系數(shù)可以具體檢查呼叫中心關(guān)注的KPI指標(biāo)是否穩(wěn)定，是否劇烈震蕩。最小方差管理法評斷呼叫中心KPI指標(biāo)最終是否成功達(dá)標(biāo)，主要依據(jù)就是離散系數(shù)是否達(dá)到最低的標(biāo)準(zhǔn)：0.1。

　　下圖，B37就是離散系數(shù)，算出來的數(shù)值是0.08，表示該呼叫中心的平均處理時長指標(biāo)，以最小方差管理法的角度來看，已經(jīng)達(dá)到最低標(biāo)準(zhǔn)。

　　Excel 2007 對呼叫中心管理產(chǎn)生的革命性影響

　　前面談到的Excel功能，都是在Excel 2003可以輕易實(shí)現(xiàn)的，但在Excel 2007，有了一個重大的突破，就是提供了一系列的數(shù)據(jù)挖掘工具。微軟把本來屬于非常高深的數(shù)據(jù)挖掘功能，做到了Excel里面，最棒的是，你完全不必懂?dāng)?shù)據(jù)挖掘，也不必懂類似MS SQL這種讓人一聽就頭昏的數(shù)據(jù)庫管理。

　　下面這張圖是Excel這一系列數(shù)據(jù)挖掘功能中，筆者最驚訝的功能：“分析關(guān)鍵影響因子”，選中“分析”頁簽以后，就會出現(xiàn)在上方最左邊。

　　圖中例子是把平均處理時長短的座席代表，輸入到Excel當(dāng)中，然后對這些座席代表的屬性特征進(jìn)行分析。

　　使用方式很簡單，基本上就是貼到Excel里面去，只有第一次系統(tǒng)運(yùn)行的時候，你需要找IT技術(shù)人員，幫你把Excel跟MS SQL數(shù)據(jù)庫連接起來（只要連接起來就好，完全不必去使用MS SQL這讓人發(fā)昏的數(shù)據(jù)庫工具，一切都還是留在Excel里面）。

　　粘貼進(jìn)去以后，點(diǎn)擊“分析關(guān)鍵影響因子”，一個分析對話框跳出來，你再做兩、三個簡單的選項(xiàng)選擇，就會出現(xiàn)下面這個讓人熱淚盈框的畫面：

　　你看到Excel在很短的時間里，幫你分析出來平均處理時長比較短的座席代表最重要的幾個特征：質(zhì)檢分析低（60分），年資短（一年不到），主要在E這一組。

　　我們一直說，呼叫中心兩極論造成了呼叫中心管理重大的管理難題，你希望平均處理時長縮短，增加效率，但你又很怕效率的提高，是因?yàn)樽頎奚|(zhì)量造成的。

　　如果剛才這組數(shù)據(jù)是你的，那你平均處理時長的降低，就完全不值得高興了！

　　因?yàn)樵斐善骄幚頃r長降低的主要人員，不是質(zhì)檢分?jǐn)?shù)高的，不是工作年資比較久的，而都是質(zhì)檢分?jǐn)?shù)低的新人！

　　Excel 2007的數(shù)據(jù)挖掘工具，對困擾呼叫中心多年的重大問題，提供了一些解決方案，筆者在下一期文章中，還會繼續(xù)詳談。

　　許乃威宏盛高新技術(shù)有限公司執(zhí)行董事 will_hsu@126.com 　　

標(biāo)簽：麗江通遼長白山雅安阿拉善盟開封日喀則

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