数据分析与在呼叫中心的应用

从统计的误区学到的

统计不是为了考核作图


统计不能只看结果不看原因
统计学就是把数据转化为信息的科学 利用统计方法进行数据分析，是为了验证某 个想法、观察运营的某种状态（健康度）等 运营指标而进行的分析
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讨论
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数据分析的过程
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羊……
物理学家说，我们看到的羊群是白色的 数学家说，我们看到的羊群朝向我们这面的那 部分是白色的
统计学家说，我们看到了103只羊，它们都是白
色的，我推断天下的羊都是白色的
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统计的小故事
There are three kinds of lies: Lies, Damned lies, and Statistics!! 世上有三种谎言:
谎言,
该死的谎言, 还有统计！！
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统计的误区-1

ICS与IVR满意度差异大吗？
ICS满意度波动大吗？
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统计的误区-1

更改Y坐标轴之后呢？
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统计的误区-2
根据交通管理部门的统计结 果，多数车祸发生在当汽车行 驶于一般车速的时候，只有少 数车祸发生在超速的时候，所 以开快车比较安全？
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研究3（续）
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小结
没有哪个分析方法是绝对正确的，但有些分 析方法是有用的 数据分析可以在企业中得到广泛的应用
数据分析方法未必越“高深”越“好”，往 往简单的方法可以解决“大问题”
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行业相关研究
出勤率(遵时率) VS 工时利用率 VS 流失率 从员工心理分析，一旦员工有了离职倾向，其工作积极性及 主动性都会有不同程度的下降，在呼叫中心里最直接的表现就 是员工不再按照公司安排的计划时间工作 研究样本：深圳某呼叫中心30个月的人员流失率、遵时率、 工时利用率 研究结论：
Y(流失率)=0.1489X1-0.0861X2+0.02613 其中X1为工时利用率，X2为遵时率 （R2=0.7577，P<0.01）
常用的考核
IVR
人均服务量 通话均长 工时利用率 通话率
ICS
人均服务量 闭环时长 服务响应率 处理率
接通率
满意度 正确率
满意度
正确率
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1.服务量
服务量(工作量) 统计期内，员工处理的服务请求总量
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1.服务量
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1.服务量——是正常波动，还是异常？
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4.IVR接通率/ICS处理率
接通率=接线量/进线量*100% 处理率=回单量/进单量*100%
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案例6——接通率
增多接线量
接线量 接通率= 100% 进线量
减少进线量
减少进线量的同时增多接线量； 同增多，但接线量增幅较大； 同减少，但进线量降幅较大
接线量 通话均长 =通话时长
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案例7（续）
Q：处理率低=删单率高？
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案例7（续）
进单量只能按照产 品属性进行查询
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案例7（续）
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案例7（续）
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案例7（续）
处理量按照技能组 属性进行查询
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案例7（续）
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案例7（续）
案例8——满意度
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综合练习
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研究1——新游戏的宣传评估
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研究1（续）
内部推广UV1
• Tips消息 • 腾讯网广告 • 内部游戏官网/客户端广告 • 百度 • 迅雷 • 17173
外部推广UV2
• 其它传统媒体
游戏官网UV 下载页UV 下载游戏客户端用户数 注册用户数 进入游戏用户数
课程安排
Part Ⅰ 30min 什么是数据？什么是统计？ Part Ⅱ 160min 运营数据分析 Part Ⅲ 20min 有意思的研究
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数据无处不在
员工数据
姓名 出生年月 籍贯 身份证号码 住址 入职时间
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数据无处不在
运营数据
满意度 效率 质量 成本
哪种运营情况更好？
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案例1——呼叫中心常用的判断标准
控制图：“68531”原则 6：存在连续6个点↑或↓； 8：存在连续8个点处于均值(AVE)的单边； 5：在连续5个点中，有4个点在1倍标准差(AVE+STD,AVE-STD)之外；
3：在连续3个点中，有2个点在2倍标准差(AVE+2STD,AVE-2STD)之外；
趋势值明显退步，注意员工的离职倾向
②象限：通话均长较短，离散系数较高
趋势值在明显进步，处于明显成长进步的阶段
趋势值没有明显进步或退步，表现不稳定
趋势值明显退步，处于明显的低潮和退步阶段，注意向①象限的转变
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案例3（续）
③象限：通话均长较短，离散系数较低
优秀员工集中的象限
注意发展趋势
1：有1个点在3倍标准差(AVE+3STD,AVE-3STD)之外
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案例1（续）
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练习1
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案例2——人均服务量(人均工作量)
为什么人均服务量重要 ICS总处理量：309755 现有人力为：129.5人，其中一线人力103人，二线人力 12.5人，专家投诉人力14人 一线人均服务量为：3007 加入二线后人均服务量为：2682 再加入专家投诉后人均服务量为：2392 Q：在现有水平上，每增加一个二线人力 (或专家投 诉人力)，一线人力不变，则一线人均服务量需增加 多少才能与现有水平“2392单”持平？
正常波动是由随机原因引起的运营波动，处于控制状态
异常波动是指由可指出原因(系统原因)引起的运营波动， 处于脱控状态 通过观察控制图上点的分布来判断运营波动是由随机原因 引起的，还是可指出原因引起的
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一个小知识——标准差
标准差：各数 据偏离均值的 距离的平均数
A、B两种运营情况满意度均值都为70%
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研究2——DNF用户调研
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研究2（续）
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研究2（续）
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研究3——行为经济学
实验结果： 选A：50% 选C：50%
A
B
C
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研究3（续）
征订套餐一： •电子版：59美元/年 •电子版+印刷版：125美元/ 年
订阅结果： •电子版：68% •电子版+印刷版：32%
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5.满意度&正确率
满意度 最终用户的满意率=（选择“很满意”的用户数+选 择“满意”的用户数）/参评用户数*100% 正确率 人工服务差错率=质检发现的出现错误的人工服务量/ 质检的总服务量*100% 正确率=1-人工服务差错率
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案例8——满意度
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= 通话时长 签入时长 排班时长 签入时长 排班时长
=通话率 工时利用率 168 3600
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案例7——处理率
进单量包含普通回复工单量、批量回复工单量、升级工单 量、临时回复工单量、删单量 处理量包含普通回复工单量、批量回复工单量、升级工单 量、临时回复工单量，不包括删单量
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案例5——工时利用率&通话率
A1在11日和12日的工作表现如何？ A1、A2、A3三位员工在11日和12日的工时利用率和通话率是 怎样的？如何评价其工作表现？和运营情况有什么关联？ 工时利用率大于等于100%的员工，其实际情况是？
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练习5
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多数人都以一般车速开车， 所以多数车祸发生于一般车速
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统计的误区-2
民间调查研究显示，身高比 较高的儿童拼写能力也比较好， 所以从一个人身高的高矮，可 以判断他拼写能力的强弱？
成长中的儿童，年龄较大的 身高会比较高，一般而言年龄 较大的儿童拼写能力会比年龄 较小的儿童强
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适用情况 在进行两个或多个群体运营情况的比较时，如果 统计单位或均值不同，需要用到离散系数 公式
离散系数=标准差/平均值
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案例3——IVR通话均长
团队的优秀员工集中在哪个象限？
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案例3（续）
①象限：通话均长较长，离散系数较高
趋势值在明显进步，通常是新员工
趋势值没有明显进步或退步，通常是技能没有成功养成的员工
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练习2
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2.IVR通话均长/ICS闭环时长
通话均长 统计期内，员工通过电话和用户交流的平均时长
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2.IVR通话均长/ICS闭环时长
闭环时长 统计期内，自用户提单开始到员工回复給用户的平均时长
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一个小知识——离散系数
离散系数又称变异系数
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数据无处不在
数据包含的信息很多，但是数据中的信息往 往是分散的，单个数据很难直接被应用起来 统计学就是把数据转化为信息的科学
数据 分析
从数据 中提取 信息
统计 学
数据分 析的依 据
统计 工具 • 服务数
据分析
• 利用统 计原理
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统计的小故事
一辆火车行驶在草原上，遇到一群白色的
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练习4
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3.工时利用率&通话率
在线工作时长 有效在线工作时长 刷卡上班 上班 登录/ 换班签入 请假示忙时长 学习时长 退出/ 刷卡下班 换班签出 下班
请假/示忙
结束 请假/示忙
进入 学习态 工作时长
结束 学习态
出勤率 VS 工时利用率 VS 通话率 出勤率=符合要求出勤小时数/排班应出勤小时数×100％ 工时利用率=在线工作时长(签入系统时长)/工作时长×100％ 通话率=通话时长/在线工作时长(签入系统时长) ×100％
④象限：通话均长较长，离散系数较低
技能不好，非常稳定
需要投入较多精力
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练习3
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案例4——ICS闭环时长
发现超时单据
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案例4——ICS闭环时长
组长进行解释
Q：超时单对整体业务的闭环 时长影响有多大？
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案例4（续）
演示：Z技能组平均闭环时长的计算
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数据无处不在
用户数据
VIP/非VIP QQ号码 开通业务 求助渠道 游Hale Waihona Puke Baidu行为
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数据无处不在
工资收入
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数据无处不在
房价
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数据无处不在
消费 恩格尔系数=食物支出金额/总支出金额
60％以上为贫困 50％~60％为温饱 40％~50％为小康 40％以下为富裕