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呼叫中心员工的大数据画像

2018-12-18 00:14《4PS呼叫中心国际标准研究中心》  咨询电话:021-58307717  孔剑云


以一个人每天上班8小时计算,假设从20岁开始工作,一直到60岁退休,总共会在工作上花费4147200分钟。对于在呼叫中心从业的我们来说,这个时间或许会更长。


微缩到一天的时间。在一些成熟的呼叫中心,每天一名一线座席的接线量会在200+,假设平均一个电话耗时120秒,一天一个座席仅仅是talking time就会超过400分钟,再加上其他各种状态的时间,一个座席一天或许会在单位待上8-10个小时。


如果你是一线班组长,你会和你的一线座席一起度过这8-10个小时;如果你是运营主管或经理,你也要有至少三分之一的时间是和你的一线一起度过。那么,这些一线座席在我们这些管理人员眼中代表的是什么:接通率、Occupancy,AHT,Fatal Error Accuracy……?不!这些运营管理指标的确是需要一线员工配合完成,但更重要的是,一线座席绝不仅仅是完成管理指标的机器。


很多组织都在说,要让员工满意了,客户才会满意。那么,我们的员工是否满意了呢?或者说,我们是否真的了解过自己的一线伙伴?真的想去认识这些和你每天一起奋斗的战友?知道他们的需求、想法、和愿望?


笔者没有什么特别有效的方法能瞬间提升员工满意度,但我们可以一起来尝试,用大数据画像的方法,重新认识我们的呼叫中心的员工。


一、定义用户特征
大数据画像就是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。我们以用户特征将其分为显性画像和隐性画像两大类。


显性画像:即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征。

隐性画像:用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产品的使用频次等。


笔者将呼叫中心员工的用户特征定义如表1。


二、用户画像构建
根据呼叫中心员工的用户特征定义,笔者将曾经做过的呼叫中心员工调研数据重新进行了整理,其中显性特征以统计图表的方式归纳,隐性特征则以关键字提炼为主。图1、图2、图3是部分示例。


注:上述调研数据偏“车服务”行业。


三、画像呈现
现在,我们得到了呼叫中心员工的用户画像。
显性画像(如图4)

隐性画像(如图5)

至此,我们是否对呼叫中心一线员工有了更加清晰和直观的认知?有了上述的呼叫中心员工的大数据画像,作为管理者,我们接下来就可以更有针对性和有侧重地调整我们的管理方式,服务好我们的员工,从而提升员工的满意度,激发员工的工作热情,将更好地服务带给我们的客户!

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