前言
質量管理是客服中心運營管理的重要板塊，而質檢則是定義客服中心服務質量好壞的標準。在客戶需求多樣化、運營管理精細化的今天，我們對于客服中心質檢應該有怎樣的深刻認識？本文將主要從客服中心質檢的兩大重要板塊——質檢項的設定與質檢抽樣量的確定，進行定性與定量的分析。
首先讓我們看一下，客服中心的質檢應該具有什么樣的職能。
一、客服中心質檢的職能
中心戰略體現
客服中心的戰略規劃落實到一線人員，質檢標準是重要的環節，一線人員通過標準規范自己的日常行為最終理解并實現中心戰略目標。客服中心的成本與收益平衡、投訴點的關注、KPI指標關注等等都在質檢標準中體現。例如：呼入型客服中心質檢項的設定一般以客戶滿意度為重要目標，質檢打分項與滿意度存在高度關聯。
客戶關注傾向的傳遞
在服務過程中，客戶的關注角度是在不斷變化的，質檢人員具有分析客戶關注傾向并將這種傾向傳遞到中心甚至傳遞到座席的職能，客戶的關注傾向需要質檢人員從大量的數據積累中發現并有效總結然后給中心戰略提供支撐。
服務過程的質量控制
質檢無可厚非是質量控制的重要方法，通過行為的規范與標準實現對一線人員工作質量的監控。質監的概念普遍受到親睞，質檢部門或質監部門用監控保證質量的職能，事后檢查只是手段之一，而不是目的。
培訓及引導的支撐
培訓與引導是質檢部門的又一重要職能。從某種角度上來說，客服中心質檢更應該注重的是怎么改進員工問題而不是為了挑錯而挑錯，很多客服中心質檢在評分理由中給出了錯誤原因而沒給出改進方法，有些給出了改進方法但很少有更進一步點評座席做的優秀的地方，座席從質檢獲得了我哪些地方做錯了”的信息卻很少知道我哪些地方做對了”或我該怎么做？”
持續改進的機會發現
質量檢查是發現中心結構化問題的重要來源，對質檢過程中發現座席出現的質量問題進行實時總結提煉能夠使很多結構化的問題浮出，流程、績效管理、培訓、班務管理、人員普遍認識等等方面存在的結構性問題能夠通過質檢部門發現并得以解決。
座席的考核依據之一
客服中心之間打分一般會在績效考核中占一定比重，但很多客服中心把質檢的這一職能放在第一位，導致質檢人員與一線座席產生對立情緒，反而不利于質量改善的目的，對座席的考核要從標準制定和執行兩方面進行公平性的控制。
質檢部門一般情況下要進行如下幾項重要工作：質檢項設定與調整，質檢抽樣方案的確定，質檢標準校驗，質檢數據分析、質檢分析成果應用。本篇文章將從質檢項的設定與調整、質檢抽樣方案確定的角度進行分析。
二、質檢項的確定
一般情況下客服中心質檢的第一項工作是設定質檢標準，質檢項設定是基于對中心戰略方向及KPI指標的理解，例如呼入型客服中心一般會重點關注客戶滿意度與客戶投訴，在這兩個方向上，質檢設定項不僅要保證考核的要點與滿意度是正向關聯，同時還要注意容易產生投訴的細節控制。
如上圖所示，常見質檢項的設置從質檢基礎項和質檢延伸項兩個方面進行，質檢項設定完成后一般會進行小范圍的試用，試用完成后要進行定量與定性的分析。例如某客服中心以提升客戶滿意度為今年的戰略重點，那作為質檢部門設計一套質檢項進行試用后要進行一線員工各質檢項與質檢總成績的相關性分析。
上圖所示為某呼入型客服中心在進行質檢項合理性分析中的輸出結果，通過相關系數矩陣能夠發現，質檢總成績與業務準確考核的分數關聯性最大，值得關注的是語言表述的考核與質檢成績之間相關性不大。可以試想，語言表述是一項基本的質檢考核項，員工一般情況下也不會在這一項標準上拉開較大差距；作為客戶，可能會覺得語言表述準確是應該做的，只要能夠達到客戶聽懂的要求那么客戶可能會覺得沒有優劣之分，那這項考核標準是不是就可以取消掉呢？這是值得斟酌的，質檢項對于一線座席來說更多功能是引導座席理解中心的戰略重點，但同時要兼顧的點也很多，禮貌應答、語言表述、服務態度等很可能成為引發客戶投訴，因此指標項的設定與調整需要進行中心各項指標影響的分析和試驗。
三、質檢抽樣量的確定
首先來看一個有趣的例子
8-11四個月分別對兩名座席質檢抽聽，8、9、10月份以及11月分別統計并計算時顯示甲的合格率總是高于乙；但將四個月的抽聽數與合格數進行綜合來看，奇怪的現象發生了。
我們要明白的是一個不符合科學原則的抽樣調查會掩蓋事實的真相。
針對上面的例子，有的人會說，這不科學，因為甲乙每次的抽聽數都不一樣，如果將甲乙的抽聽數統一就能解決這一問題。但是我相信問題還會存在，為什么？
假設甲座席每月接話100通，乙座席每月接話1000通，即使每次質檢抽聽都是同等數量的，但是抽樣置信度依然不對等。可以繼續思考，那是不是按比例抽樣就科學了呢，例如每人都抽其通話量的20%？答案依然是否定的，話務量的分布不是簡單線性分布，按照等比例的原則仍然不能保證結果置信度同等。
質檢抽樣在客服中心有很多種不同的設定方法，總的說來有這樣幾個要點：
明確抽樣總體
抽樣總體指的是我們要針對哪一個總體進行抽樣調查從而估計這個總體的整體情況。在客服中心質檢中抽樣總體是什么？每個人的話務量！抽樣的對象永遠不是某個座席而是某個座席的接聽電話數。
確定抽樣比例
有了之前的這個舉例，我們能發現抽樣量的不合理能夠導致很嚴重的后果，那我們在選擇統計方法進行抽樣的時候應該注意什么呢？一條原則：置信度相同。通俗的說就是保證每一個員工的質檢得分都具有相同可信度。有很多的方法能夠實現這樣的抽樣計算，筆者在這里推薦基于正態分布的概率預測方法：在總話務量已知、座席以往質檢得分的方差已知情況下進行統計測算。公式：
（其中n為抽樣量，N為總量，δ為總體標準差，Δ為抽樣誤差，如對具體公式有疑問可與筆者聯系討論）。
以總量1000條，標準差為2.5，抽樣誤差為0.5為例（如下圖所示）。要求在保證抽檢結果95%置信度，按照計算抽樣量為88條。即1000個總體標準差為2.5，在抽樣誤差為0.5的前提下抽取88個樣本，能夠95%地保證這88個樣本代表著總體的情況。
質檢項的設定與質檢抽樣量的確定是客服中心質監部門工作的基礎依據，這兩項工作需要進行大量的研究然后在工作當中進行不斷的總結調整，沒有一成不變的標準，也沒有一成不變的方法，唯一要注意的就是把握住原則，筆者相信客服中心會不斷出現更多更好的質檢方法。
以下將從質檢標準校驗、質檢數據分析及應用兩方面進行講述與分析。
一、質檢標準校驗
質檢工作在執行過程中由于人為因素造成或多或少的偏差，一般情況下要通過定期的標準校驗來保證質檢工作的公平性與一致性。質檢標準校驗通常通過會議評分的形式來進行，參與人員包括質檢組長、質檢員、一線班組長或業務代表等。質檢標準校驗一般有如下流程：
在校準案例的準備中除了要把爭議較大或者存在知識盲點的錄音進行準備之外，還要對已有標準依據的基礎錄音進行定期的校驗以保證質檢人員評分的一致性與公平性。
校驗會議需要質檢人員及客服一線班長參與，一般由質檢組長主持會議。質檢工作是基于一線座席的服務內容，所以必須采集一線業務骨干或班組長的意見，一般情況下人數控制在8人，以封閉評分形式進行，各人員根據自己的業務知識進行服務錄音評分。在規定時間內完成評分，在會議主持人統一收集后開始進行討論并最終達成一致意見。如果出現規范外的新問題，則制定相應的流程規范進行宣貫。
對于質檢校驗有如下認識誤區
1、質檢校驗不能保證質檢員之間評分標準毫無偏差
客服中心質檢工作有較大的主觀性，人與人之間總是存在差別。按照六西格瑪質量管理的觀點，工作流程中應盡量減少主觀影響的存在，且必須由人為控制的工作過程則應該盡量縮小其質量誤差，因此質檢標準校驗不能完全消除質檢員質檢的評分誤差，而是盡量保證統一。
2、質檢校驗的目的不僅是為了縮小質檢員之間的評判誤差
這一點主要體現在質檢會議參與人員的范圍，質檢員質檢評分標準的盡量統一是校驗的一個目的，另一個重要的目的則是保證質檢整體的評判與座席代表服務認識保持一致，因此質檢標準校驗不僅僅是質檢團隊內部的工作。
質檢校驗不是針對某些新問題而進行的仲裁，質檢校驗的定期進行目的在于時刻保持質檢員之間評分尺度盡量一致，對于已經有明確標準的問題也要進行定期的鞏固及完善，保證質檢各項工作有據可依并且執行到位。
二、質檢分析與應用
客服中心的分析分為定性分析與定量分析，質檢部門則是獲取定性分析數據的第一部門。如何合理利用數據并科學分析成為質檢分析的重要課題，質檢分析同樣需要有科學的分析方法作為支撐。
在筆者看到的客服中心質檢分析報告中經常有對班組質檢成績進行直接比較的內容，我們需要審視的是，我們真的是客觀公正的么？
首先我們來看一下質檢成績數據有怎樣的規律。質檢成績一般采用百分制或十分制，得到極低分數或者極高分數的座席占總座席的比例很少，在自然界中這種分布狀況普遍存在，分數總集中在中間區域，這就是正態分布。
圖1
圖1是100名座席質檢成績的得分分布情況，可以看出人員分數有明顯的集中性，屬于近似正態分布。針對這樣的一個分布，有哪些性質是我們要注意的？首先我們來看一個案例。
圖2
圖3
圖2是某客服中心兩組一線座席的質檢成績，兩組屬于同一技能組。圖3是對兩組質檢分數的簡單描述統計，描述統計結果上可以看出一、二兩組座席在平均得分上有差別，雖然差別不大，但是否就可以簡單判定一組比二組表現要差呢？
兩組座席在進行比較的過程中唯一存在疑點的就是觀測數，一組座席人數25人，二組座席人數為20人，在這里進行這樣的簡單比較是存在問題的。
同樣技能的班組之間進行這樣的比較分析是有必要的，對比分析的目的在于發現問題、找出標桿，并改正問題。如圖（2）描述的班組之間人數存在差異不能直接比較的情況在客服中心也是經常出現的，解決這一問題就要用到之前提到的正態分布知識。
比較兩列正態分布數據均值之間是否存在明顯差異，一條重要原則就是看兩列數據的分布狀態是否具有同樣的均值屬性。在基本屬性固定的情況下，數據的分布狀態不會隨數據量的增加而產生變化。
通過數據的均值、標準差能夠初步判斷總體分布狀況從而進行比較。圖4表示兩組數據方差不一致但均值一致，圖5表示數據的分布完全不一致。一般情況下我們能通過簡單的正態分布均值檢驗實現這種樣本量不一致的數據均值比較，通過excel、spss等工具能夠進行簡單的均值檢驗，雙樣本T檢驗結果如圖所示（excel操作得出結論）：
t Stat 絕對值 < t 雙尾臨界，即兩組分數均值不存在明顯差異。
質檢人員通過錄音分析得到的信息在很大程度上是對定量分析的驗證以及問題解決的關鍵，因此在客服中心數據分析的基礎上，質檢錄音的定性分析有很大作用。質檢分析的應用相比常規的數據分析應該更加細致、更加深入、更加有指導性。
在客服中心座席管理及業務分析上定量分析與定性研究是固定的思維模式。數據分析人員發現問題并盡可能地鎖定目標群；質檢人員則通過錄音及質檢成績等角度的分析深入挖掘找到問題產生原因，最后提出合理可行的建議；再由數據分析人員跟進改進效果。
客服中心的具體工作會根據不同的部門架構及企業要求而有所不同，但應用在質檢項、抽樣及分析中的數學方法卻是萬變不離其宗，希望行業的不斷進步讓質量檢查甚至于質量管理不斷提升并實現價值。
作者單位為北京鵜鶘信息咨詢有限公司。來源：ccmw
