有很多非常好的系統可以支撐呼叫中心每天所產生的巨大量數據的分析工作。其中有些工具擅長于挖掘潛藏在客戶與坐席對話中的客戶需求。有些工具則運用復雜的數學與情景模擬模型來分析如果…怎樣…”的不同情景假設，以尋求更好的方案。盡管我們很多人都希望能夠擁有這些工具，但在擁有之前，手工進行這些數據的分析則是我們不得不的選擇。本篇文章主要探討運用電子表格和圖表工具就能完成的簡單、易用的分析方法。但這仍將會對你的呼叫中心管理及決策產生顯著的影響。
散點圖
讓我們先從基本的散點圖開始。散點圖是用來分析一種因素對另外一種因素的影響的一類圖表，通過把一種因素放在縱軸上，把另外一種因素放在橫軸上，來檢驗兩者之間是否存在關聯關系。在下面的示例中，我們利用給定的數據，展示了AHT指標與銷售收入的管理關系。（下圖1）
我們可以看到，在7個人的坐席小組中，AHT的波動范圍是從3分鐘多一點到超過5分鐘，而單呼收入則從最低的17.5美金到超過19美金。現在讓我們來看，AHT與單呼收入之間有沒有關聯關系。因此，我們以AHT指標表示縱坐標軸，以單呼收入指標表示橫坐標軸，讓表格中的數據根據各自的坐標散布在散點圖中（見圖1）。
我們可以看到，這些數字之間好像存在直接的關聯，因為我們可以在這些點上畫一條線就可以串起幾乎所有的點（除了AHT為5分鐘的那個點）。從這張散點圖中我們可以得出結論：坐席的平均通話時間越長，每通電話的收益就越高。有很多人認為延長通話時長是一種浪費，但在可見的數據范圍內，這張圖很清楚地表明：壓縮員工的AHT時長可能會起到反作用。當然，如果數據再多一點，這個結論將會更可靠。
讓我們來一起想一下這種分析方法還可以用在什么地方。以下是部分可能存在因果關系的事物清單：
l 員工入職時長與AHT、出勤率、流失率、通話質量、銷售額、差錯率或首次解決率的關系
l 員工占用率與AHT、排班遵守率、出勤率、流失率、通話質量、銷售收入或首次解決率的關系
l 應答速速（服務水平或平均應答時長）與AHT、放棄率和客戶滿意度的關系
l AHT與差錯率、通話質量、首次解決率的關系
l 通話質量與首次解決率、銷售額和客戶滿意度的關系
l 輔導的頻率或時長與AHT、員工滿意度、客戶滿意度、員工流失率、通話質量和首次解決率的關系
l 排班遵守率與例外離席次數、團隊通話質量和員工流失率的關系
l 班組長在職年限與組內員工流失率、團隊通話質量和員工流失率的關系
l 班次安排與員工出勤率和流失率的關系
l 技能/工作類型與員工出勤率、流失率的關系
l 市場宣傳活動與員工占用率、差錯率、首次解決率的關系
l 缺勤率和流失率與加班費用的關系
l 培訓時長與績效表現的關系
l 培訓形式（教室、網絡、電子化學習等）與培訓測試成績的關系
以上這些只是部分舉例。一位呼叫中心高層主管告訴我，在她的呼叫中心里，她發現在員工占用率與員工流失率和出勤率之間存在非常清晰的關聯關系。因此他們知道，如果員工占用率超過了一定的水平且持續較長的時間，就會先出現高缺勤率的現象，然后就是高流失率。
控制圖
現在我們來看另外一種統計圖表：統計圖。這種圖表常常被用于查看有多少數據點是落在合理的控制區間之內的，有多少是落在外邊的。例如，假設你的服務水平目標是80/30，那么79/30就不可接受嗎？98/30就皆大歡喜嗎？有些人可能會說，只要在70和90之間就可以接受。再緊一點的控制也可以把區間設定為75到85之間。如果低于下限，客戶滿意度會受到影響；但如果高于上限，對企業的資源可能是一種浪費。在任何情況下，如果只看一天的平均值的話就會掩蓋一些重要的信息。通過把一天中每半個小時的服務水平指標的波動模式展現出來，將會有助于呼叫中心把資源更多地調配到最需要的時段，并在生產力出現冗余時重新進行人員調整。
以下圖表2中展示了利用上面的AHT數據所生成的一張控制圖。從圖中看，我們的平均處理時長（AHT）只有4分鐘多一點。我們在圖中設定了3.5分鐘的控制下限和4.8分鐘的控制上限（見圖中的藍線）。我們可以看到，大多數員工的AHT指標處于控制范圍之內，但也有兩名員工的AHT指標明顯超出了控制界限之外（還有一個剛好超出控制上限一點）。Calvin的AHT指標是5.28分鐘，超出可接受的控制范圍很多。Fredia的AHT指標是3.23分鐘，遠低于可接受的控制范圍。這兩名員工的表現都需要進一步的分析并可能需要給予一些輔導，因為他們的銷售業績也并不突出。因為只有7名坐席的數據，我們可以很容易發現問題在哪里。當坐席數量眾多時，這項工作會比較有挑戰的多。但總體而言，控制圖還是可以幫助我們較容易地發現需要進一步分析或輔導的員工。
那么，我們應該怎樣把控制圖用來分析服務水平指標呢？我們可以把縱軸設為服務水平指標百分比，把橫軸設定為一天中以半小時為單位的連續時段。當然，你也可以把要分析的同一時段的多天數據取平均值放進來（比如上午10:00-10:30的服務水平平均值）。這可能會為你揭示幾乎每一天的同一個時段，你的服務水平指標總是有問題。另外一種分析方法是只把多個周一的不同時段的指標均值放進來，以查看是否有些問題僅在周一出現。很可能控制圖會為我們顯現一些固定的波動模式，有助于我們識別哪些時段的班次安排、小休、午餐、或其它的活動需要做出調整。
另外一項可以做的分析是看一看你的員工缺勤數據是否集中在一些特定日期。把控制圖的縱軸設為缺勤次數，橫軸設為一個月中的每天或一天中的每個時段。你可能會發現，在某些日子或時段，缺勤率會明顯升高。我們曾經服務過的一家客戶發現，當員工累積夠了缺勤資格以后的一兩天是缺勤的高峰日期。通過把可以請假休息的日期從星期五調整到星期二，他們有效地降低了星期一的缺勤率，而星期一是他們一周中最繁忙的一天。當你手握分析數據的時候，與人力資源部門的溝通顯然要容易得多。
這兩種分析圖表都可以利用彩色鉛筆和繪圖紙手工完成。Excel以及類似的電子表格軟件可以使繪制更加方便且有利于后期的更新。如果問呼叫中心里最不缺的是什么的話，答案是海量的數據。把這些數據變成有用的信息以支持決策是展示呼叫中心價值的有效方式之一。即便是你已經擁有了先進的分析系統，這類簡單的分析圖表仍然是指導你的呼叫中心運營決策的強有力的工具。
（原文作者：Maggie Klanke）
