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跳出排班本圈看預期

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身處呼叫中心行業的人都知道,人員流失居高不下一直是呼叫中心行業最難解決的一大問題,呼叫中心作為一個知識密集型、勞動密集型以及技術密集型產業,人是其最重要的成本,占比高達70%,據資料統計顯示,國內呼叫中心員工平均月度流失率為10%-40%,年度流失率幾乎高達100%以上,也就是說大部分呼叫中心的員工在一年之內就會更換一輪。影響員工流失的因素無非就是人和環境,人主要就是指運營管理,環境主要指班時以及績效。


今年春節我所在的呼叫中心某個售后類業務項目2月流失率高達31%,當看到這個數字的時候我本以為是因為售后類型業務特性與正直春節返鄉相互沖擊帶來的壓力導致,但仔細分析下來最終的原因確是因為班時問題。

就2月份的離職統計,針對離職前訪談類型分析:班時原因40%,追求更好發展機會28%為主要離職因素;并抽取30%樣本進行了電話回訪,共計回訪33通,重新聚焦離職原因,拆分新的原因類型:追求更好發展機會26%,春節排班需求未滿足18%,日常班時原因14%。


我所處的呼叫中心屬于外包類型的呼叫中心,業務又屬于售后類型業務,其業務特性個人總結就是用戶忙的時候我們忙,用戶不忙的時候我們更忙,每天(包括大年30、初一)會接到無數的用戶咨詢問題,到年底就是業務高峰期,為滿足甲方客戶需求,必須要照顧30S服務水平,所以對于員工提出的春節放假返鄉的需求就無法滿足;然而一個24小時營運的售后類型業務的話量趨勢多為早晚雙高峰,且需求的夜+晚班占比高達50%,為了擬合話務趨勢,就會增加員工用餐時間來拉斷員工班時,這就加長了員工在公司的時間;同時人力安排會傾斜到晚間時段,這就影響了員工正常的作息時間,導致員工失眠、內分泌失調等身體影響。


種種數據表明在2月份相關排班數據均有較大的波動變化,春節月班次分布比例較以往略有分散,通勤超過9.5小時以上的班次比例較四季度有上升,且在1月2月轉折處變化極大;休班比例中2月份較春節前月份平均多出不足1個休班;夜班占比以及流失均體現出2月份有明顯的增長;班時預期管理不足為核心問題。


我們在排班工作中遵循安排合適的人,合適的技能,在合適的地點,合適的時間去滿足業務需求,利用現有資源,最大化的提高并穩定服務的水平。這聽起來非常容易,但現實往往是殘酷的。班時是最令員工頭疼的,那班時滿意度卻是令排班師最頭疼的。實現好的排班效果比以往任何時候更具挑戰性。


通過此次的流失分析,我發現一個突破點—預期管理,那什么是預期管理呢?預期管理,為一種經濟理論概念,是指有效引導、協調和穩定預期,求效果最大,副作用最小。多年的排班溝通經驗告訴我,員工對于自己每天上什么班時、每個月上了多少斷班多少晚班、上這個班時給自己帶來什么風險等等是無法預估到的,這也就需要排班師做好班時預期管理,幫助員工認識自己的班時,脫離被動工作。


首先,了解現場指標,知曉排班目標。


對員工進行關于服務水平、現場管理、每個人對于服務水平的影響等方面的教育,讓員工了解運營管理以及排班流程,協助員工建立在遇到問題時,跳出本圈,換位思考。


然后,員工的班時自己做主。


建立不同場景下的排班方案,日常排班、話務異常場景下考慮休班規則、排班時長、班時輪轉、就餐安排等要求測試不同的排班方案選項;個人需求與業務需求沖突,突發情況導致承接不足,那是選擇調整班時還是選擇現場臨時支撐調度等等影響員工滿意的因素,我們幫助員工羅列出相關解決選項,總結整理成為排班調研問卷,讓員工自行選擇他內心想要的解決方案,最后選取占比較高的排班試運行,收集反饋數據,再進行問卷調研,再優化班時,讓員工感知到自己的班時自己做主。


最后,建立排班數據的預警機制。


就員工關注的重點—通勤時長、休班個數、晚班占比、個人需求滿足度等,建立相關的數據統計分析模型,按照周度、季度、月度、年度的時間維度分別進行監控分析,當出現較大波動時立即預警,協助運營調整響應管理辦法以及及時處于現場管理策略、激勵方案。


隨著呼叫中心的快速發展,快速變化的市場及客戶需求、員工群體時代特征的變化、不斷新增的客戶咨詢渠道、員工對班時舒適要求的不斷提高等等因素使得排班工作難上難。這是一項不值得羨慕的權衡:要么正確地排班,要么面對糟糕的接通率和服務水平。但這些挑戰也并不是毫無對策,只要我們建立完善的預期管理機制,提前幫員工預估風險,讓員工對于自己的班時有主動權,我相信我們終會找到員工與企業之間的平衡點。




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