排隊論在中國移動客服中心排班系統的應用

　　隨著我國服務行業的快速發展，客服中心已成為服務行業重要的后臺支撐和服務平臺，其健康度較大地影響著客戶對公司的滿意度評價，而如何高效、穩定地運營和管理客服中心，已成為客服中心的管理者越來越關心的問題。對客服中心的管理，不僅僅要靠經驗，更要靠數字化指標。排隊論就是對客服中心進行數字化管理的一個有力工具。

　　客服中心最大的成本是人力成本

　　一個先進的客服中心系統是非常昂貴的，其日后的運營成本則更高，一項全國性的調查顯示：客服中心系統成本約占總成本的19%，通信傳輸費用約占32%，人員成本的49%，因此，在系統投入運營之后，如何充分利用客服中心的人力，以盡可能低的成本獲取最大的效益，成為客服中心管理人員非常關心的問題。

　　客服中心的排隊論模型

　　我們將客戶從外部撥入客服中心——等待服務——接受服務——離開客服中心的過程建立排隊論模型，如圖1所示。

　　排隊系統由三部分組成：呼叫到達過程、排隊等候服務過程、接受服務離開系統過程。其中，其中，λ為電話呼叫到達的強度（單位時間內的呼叫量），μ為CSR（客戶服務代表）為客戶呼叫提供服務的平均速率（單位時間內服務完畢的量），m為客服中心同時在線提供服務的CSR數量，ρ=λ/mμ被稱為通信負載。

　　根據排隊理論，電話在客服中心的過程可以構建為一個M/M/m（第一個M代表呼叫泊松到達、第二個M代表服務時長為負指數分布、m代表客服中心有m個CSR）的排隊系統，其狀態轉移圖如圖2所示。

　　排隊論在10086號CSR人員配備與接通率考核中的應用

　　根據以上公式，HCR對中國移動某客服中心10086進行了計算和分析（該客服中心10086號忙時話務量約為1200次/小時，平均通話時長約為90秒），結果如表1所示。

　　從上表可以發現，該10086號在此時段內最少要配備31名CSR接聽電話。隨著CSR從31人開始增加，呼叫平均等待時間從71.9秒開始迅速縮短，15秒內接通率也從32.4%開始迅速提高，CSR利用率則從96.8%逐漸降低。當CSR增加到34人時，15秒內接通比例提高到80.7%，此時呼叫等待平均時長為8.5秒，CSR利用率為88.2%。如果將15秒內接通率提高到90%以上，則需要CSR36人，此時呼叫等待平均時長為3.2秒，CSR利用率為83.3%，降低了4.9%（對于一個有100名CSR的客服中心來說，相當于減少了5個人）。

　　由以上分析我們可以得出以下結論：

　　１．合理設定人工接通率指標，不能一味地追求高接通率高接通率意味著比較低的CSR利用率，意味著公司在花錢讓CSR坐在計算機前等待用戶來電。

　　２．細化CSR排班粒度，落實“精確管理”理念

　　由表1和以上分析可知，客服中心1個坐席的增減就能引起接通率的顯著變化。因此，客服中心一定要將CSR的排班細化，根據話務量變化曲線安排當班人數，實現“精確管理”。

　　３．降低平均通話時長能夠有效改善接通率，降低人工成本如果將平均通話時長從90秒縮短到80秒，呼入量不變，則15秒內人工接通率不低于90%的CSR人數將從36人減少到32人，能節省4人。因此，客服中心一定要做好知識庫的整理和CSR的培訓工作，在保證客戶滿意度的條件下，盡量縮短平均通話時長。

　　４．降低呼叫量強度能夠有效改善接通率，減少人工成本

　　如果將呼入量從1200次/小時減少到1000次/小時，平均通話時長不變，則15秒內人工接通率不低于90%的CSR人數將從36人減少到31人，節省5人。這給我們的啟示是：市場部在制訂政策、做宣傳時要盡量描述清楚，針對性短信宣傳做到分批進行，盡量避免形成大規模的電話呼入。

　　５．排隊論在如何發揮客服中心規模效應中的應用

　　客服中心具有規模效應，當客服中心的坐席數達到一定規模時，可以比小規模的客服中心的效率高很多。麥肯錫公司的調查統計數據也反映了這一點：當坐席數量為300 —600個時，客服中心每CSR人均成本會降到最低。

　　如何選擇最優排班方案

　　選擇最優排班方案，指針對不同的CSR數量的運行情況，選擇出一個單位時間內接通比例高、CSR利用率高、客戶滿意度高的排班方案，在上面結論2已經提出了細化CSR排班粒度，落實“精確管理”理念，再者，我們可以尋找一個綜合指標來衡量某排班的相對優劣。

　　綜合衡量指標W=權重1*呼叫到來需要排隊的比例+權重2*15秒內接通呼叫的比例+權重3* CSR利用率（其中權重1與權重2、權重3負相關關系）

　　一般而言，權重的確定有兩種方法，一種是經驗法，一種是多因素統計方法。

　　經驗法：這種方法通過訪問有經驗的專家、學者，以他們在實踐中的經驗分析哪項指標項重要、哪項指標項不太重要，從而確定這些指標項的權重系數的大小。

　　多因素統計方法：這種方法是事先設計好一些問卷問題，將各項指標項列出來，以最重要、重要、次重要的等級讓調查對象打勾，再將調查的結果進行統計計算，以計算出來的排序指數Wi的大小來確定權重系數的大小。

　　以上面的例子為例，利用多因素統計方法，得出各指標權重，并通過計算得出下表結果。

　　通過上表，可以知道當CSR=39時，綜合衡量指標W=0.674，是最大值，而不是CSR=40，盡管其人數最多，但整體10086服務效率未必最高。因此，最優的排班方案是每天CSR人數39人。（作者：陳曉龍）

來源：HCR（慧聰研究）

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