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呼叫中心中的概率分析與應(yīng)用

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各位從事呼叫中心的管理者們,大家是否都會(huì)有這樣的疑惑:XX指標(biāo)我定多少比較合理?通關(guān)考試應(yīng)多少分算通過(guò)?當(dāng)指標(biāo)達(dá)成到多少時(shí)我需要進(jìn)行預(yù)警上級(jí)?
在面對(duì)以上問(wèn)題時(shí),我們通常是選取與此指標(biāo)相關(guān)的其他歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算,確定目標(biāo)值或及格線等問(wèn)題的答案。但在進(jìn)行上述計(jì)算時(shí),我們通常也會(huì)遇到以下兩個(gè)問(wèn)題:

01相關(guān)數(shù)據(jù)不完整


因?yàn)槲覀儫o(wú)法判斷與此指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)中,誰(shuí)的影響最大,誰(shuí)的影響次之,所以一旦缺失一項(xiàng)我們認(rèn)為會(huì)對(duì)其有影響的數(shù)據(jù),且仍執(zhí)意進(jìn)行計(jì)算時(shí),我們很容易對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑,或者容易被其他人質(zhì)疑;

02我們無(wú)法想到影響此指標(biāo)的所有參數(shù)


在一個(gè)開(kāi)放性的世界中,一件讓人意想不到的事件,往往是由非常多的因素所影響的最終結(jié)果,而不是由一個(gè)單一的原因所導(dǎo)致。盡管使用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算可以得到一個(gè)確定的、準(zhǔn)確的答案,但由于我們無(wú)法想到所有相關(guān)的參數(shù),這個(gè)答案可能會(huì)非常難以確定。

以上的兩個(gè)問(wèn)題其實(shí)都可以歸類(lèi)為數(shù)據(jù)不完整,這個(gè)時(shí)候,我們就需要改變一下思路,使用一個(gè)整體的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算,不再將它們區(qū)分成哪些原因,而是看成一個(gè)整體,計(jì)算一個(gè)概率或區(qū)間,使用回歸分析中的邏輯回歸方法,告訴我們一個(gè)概率的答案。

邏輯回歸

邏輯回歸是并不是回歸,而是分類(lèi)與預(yù)測(cè)算法中的一種,也是入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)學(xué)習(xí)的第一個(gè)算法。它不僅可以來(lái)預(yù)測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)的影響程度,還可以尋找影響其指標(biāo)的因素有哪些。例如銀行業(yè)使用邏輯回歸來(lái)判斷信譽(yù)達(dá)到多少時(shí)可以成為優(yōu)質(zhì)客戶(hù);在醫(yī)學(xué)上用來(lái)判斷蛀牙與刷牙、飲食習(xí)慣、年齡等影響之間的關(guān)系;以及電影行業(yè)為了保證收入,會(huì)調(diào)研社會(huì)群體中的平均年齡和性別比例,來(lái)安排不同類(lèi)型電影的拍攝與上映等等。在呼叫中心行業(yè),我們也可以使用邏輯回歸來(lái)幫助我們進(jìn)行以下工作:


01相關(guān)性與目標(biāo)

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),都需要一個(gè)前提:盡可能的獲取所有與此有關(guān)的數(shù)據(jù)。所以我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,需要先進(jìn)行判斷,此指標(biāo)數(shù)據(jù)與我們要進(jìn)行分析的指標(biāo)數(shù)據(jù)之間,是否存在相關(guān)性。例如我們?cè)诜治鰵夂虍惓Ec汽車(chē)尾氣排放時(shí),需要先判斷汽車(chē)尾氣排放與氣候異常存在相關(guān)性,然后再計(jì)算確定尾氣每排放多少會(huì)影響天氣多少度。同樣呼叫中心數(shù)據(jù)在分析時(shí),也需要做這一步。

例如我們?cè)诜治龇?wù)水平如何能達(dá)標(biāo)時(shí)(當(dāng)然我們可以通過(guò)Erlang_C公式來(lái)計(jì)算,但大家應(yīng)該都知道,Erlang_C公式是有缺陷的,公式無(wú)法考慮呼損,以及人力配備不足時(shí)計(jì)算結(jié)果會(huì)非常不準(zhǔn)確),我們聯(lián)想到缺勤、人員配備、AHT等可能會(huì)影響服務(wù)水平的達(dá)成,那我們需要使用相關(guān)性分析來(lái)判斷以上數(shù)據(jù)是否與服務(wù)水平會(huì)有相關(guān)性,此時(shí)我們通常使用Excel中的CORREL函數(shù)來(lái)進(jìn)行判斷,CORREL函數(shù)也叫皮爾遜相關(guān)系數(shù),計(jì)算的結(jié)果是在【-1,1】區(qū)間中的一個(gè)值,正數(shù)為正相關(guān),負(fù)數(shù)為負(fù)相關(guān),結(jié)果的絕對(duì)值越趨向于1或-1,表示相關(guān)性越強(qiáng)。


在確定出有相關(guān)性的指標(biāo)后,我們就需要使用邏輯回歸來(lái)判斷其影響幾率,較為限制的一點(diǎn)是,邏輯回歸只可以判斷其他數(shù)據(jù)“是、否”會(huì)影響本指標(biāo)。


例如我們想看一下服務(wù)水平考核10秒80%這個(gè)指標(biāo)是否合理。首先我們需要收集與服務(wù)水平相關(guān)的指標(biāo),這里使用大家普遍都認(rèn)可的接通率作為與服務(wù)水平具有相關(guān)的指標(biāo),并設(shè)為X。收集的數(shù)據(jù)為日度維度,每天的接通率對(duì)應(yīng)的服務(wù)水平不是具體數(shù)據(jù),而是達(dá)標(biāo)或未達(dá)標(biāo),達(dá)標(biāo)用“1”表示,未達(dá)標(biāo)用“0”表示(達(dá)標(biāo)即為達(dá)成10秒80%服務(wù)水平),并設(shè)為Y。使用Excel的規(guī)劃求解功能可以計(jì)算出邏輯回歸方程中斜率和截距的最優(yōu)解,之后我們將從1%~100%每級(jí)遞增1%的接通率X數(shù)據(jù)分別帶入方程式中,與規(guī)劃求解計(jì)算出的斜率和截距的最優(yōu)解進(jìn)行計(jì)算,將會(huì)得出1%~100%的100個(gè)接通率X數(shù)據(jù)所一一對(duì)應(yīng)的100個(gè)概率數(shù)據(jù)點(diǎn),將這100個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)做成折線圖:
折線圖橫軸代表接通率,豎軸代表服務(wù)水平達(dá)標(biāo)的幾率,可以看到當(dāng)接通率達(dá)成100%時(shí),只有82.28%的概率服務(wù)水平可以達(dá)標(biāo)(達(dá)標(biāo)的意思是說(shuō)達(dá)成10秒80%),這明顯不太合理,一個(gè)月內(nèi)即使天天接通率100%也只有24天服務(wù)水平可以達(dá)標(biāo)。所以我們需要調(diào)整服務(wù)水平考核的數(shù)據(jù),既可以調(diào)整秒級(jí)也可以調(diào)整百分比,再使用邏輯回歸模型進(jìn)行驗(yàn)證目標(biāo)值。

一般來(lái)說(shuō),較為正常的邏輯回歸圖形,會(huì)呈現(xiàn)S狀,例如:
02預(yù)警與管理

在可以熟練運(yùn)營(yíng)邏輯回歸計(jì)算概率后,我們可以將更多的指標(biāo)相互關(guān)聯(lián),通過(guò)管理其中一項(xiàng)來(lái)影響另一個(gè)無(wú)法管控的指標(biāo),例如流失。無(wú)論員工因?yàn)楣ぷ鞑缓线m、職業(yè)規(guī)劃還是家庭原因等何種原因離職,往往都會(huì)伴隨著在離職前7天或10天內(nèi)的服務(wù)品質(zhì)有所下降,針對(duì)這個(gè)點(diǎn),我們可以分別收集離職員工在離職前10天、10天~20天、20天~30天內(nèi)的品質(zhì)數(shù)據(jù)的平均值記為X,其中離職前10天的X對(duì)應(yīng)的Y值為1,即為會(huì)影響流失的數(shù)據(jù);10天~20天、20天~30天的X對(duì)應(yīng)的Y值為0,即為不會(huì)影響流失的數(shù)據(jù)。之后再使用邏輯回歸模型,統(tǒng)計(jì)出品質(zhì)數(shù)據(jù)對(duì)于流失影響的概率。

我們可以在大腦中模擬一下形成的S型曲線的樣子,大致會(huì)在品質(zhì)數(shù)據(jù)的某個(gè)節(jié)點(diǎn)員工流失的概率會(huì)大幅提升,作為管理人員我們應(yīng)該在日常的管理中,對(duì)品質(zhì)達(dá)成在此附近的員工多加關(guān)注,他們可能由于一些其他事情的影響,導(dǎo)致無(wú)心服務(wù)品質(zhì)下降,且很可能會(huì)在10天內(nèi)因?yàn)檫@些“其他事情”向管理者提出離職申請(qǐng)。

最后

作為呼叫中心行業(yè)的從業(yè)人員,會(huì)發(fā)現(xiàn)管理人員與一線員工之間的代溝越來(lái)越大,此時(shí)我們就需要有較好的管理工具與分析方法來(lái)進(jìn)行協(xié)助,從數(shù)據(jù)入手找到員工的行為規(guī)律,才能在數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)管理中無(wú)往而不利。


標(biāo)簽:梧州 佳木斯 河源 邀約面試 惠州 張家界 麗江 通遼

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