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呼叫中心排班三步走之預(yù)測(cè)篇,話務(wù)預(yù)測(cè),是科學(xué)，更是藝術(shù)

　　隨著呼叫中心規(guī)模的日益擴(kuò)大和服務(wù)水平、運(yùn)營(yíng)管理的要求不斷提高，如何在現(xiàn)有人力條件下達(dá)到服務(wù)水平目標(biāo)、合理安排人力、優(yōu)化現(xiàn)場(chǎng)管理成為排班師面臨的巨大挑戰(zhàn)。呼叫中心勞動(dòng)力管理（WFM），也就是常說(shuō)的排班包含了話務(wù)預(yù)測(cè)、人力安排、現(xiàn)場(chǎng)管理三個(gè)基本步驟。在本文中，針對(duì)這三個(gè)步驟，把筆者近年來(lái)參與排班項(xiàng)目的一些體會(huì)與大家分享。

為什么要做話務(wù)預(yù)測(cè)

　　作為受理用戶電話呼叫的窗口部門，衡量呼叫中心最直觀的指標(biāo)就是服務(wù)水平。按照Erlang法則，服務(wù)水平受到話務(wù)量、平均處理時(shí)長(zhǎng)和座席數(shù)目的影響。準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)話務(wù)量是進(jìn)行人力安排的依據(jù)，也是達(dá)到期望服務(wù)水平的根本。

歷史數(shù)據(jù)，話務(wù)預(yù)測(cè)的基石

選取具有相關(guān)性的歷史數(shù)據(jù)
歷史數(shù)據(jù)并非越多越好，最長(zhǎng)不宜超過(guò)兩年

　　進(jìn)行話務(wù)預(yù)測(cè)，首先要收集大量的歷史數(shù)據(jù)，但歷史數(shù)據(jù)并非越多越好。首先，歷史數(shù)據(jù)太多會(huì)加大工作量，無(wú)論是手工計(jì)算還是采用排班系統(tǒng)都會(huì)增加處理負(fù)擔(dān)；其次，過(guò)多的數(shù)據(jù)量有可能對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度產(chǎn)生負(fù)面影響。舉例來(lái)說(shuō)，某銀行去年曾搞過(guò)一次信用卡銷售促銷活動(dòng)，活動(dòng)效果不錯(cuò)，信用卡客戶激增15％，由于客戶激增，活動(dòng)之前的話務(wù)量數(shù)據(jù)就沒什么參考價(jià)值了，僅僅選擇活動(dòng)之后的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)更貼近實(shí)際。　　

歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)間隔一般選擇15分鐘

　　歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)間隔以多長(zhǎng)時(shí)間為宜呢，是15分鐘？還是30分鐘？統(tǒng)計(jì)間隔越小，越能反映實(shí)際話務(wù)量變動(dòng)，如果統(tǒng)計(jì)間隔較大，由于平均值計(jì)算的削峰平谷特性，導(dǎo)致不能反映出統(tǒng)計(jì)間隔內(nèi)的實(shí)際話務(wù)變動(dòng)。但統(tǒng)計(jì)間隔也不能無(wú)限度的小，統(tǒng)計(jì)間隔至少要大于1個(gè)平均通話時(shí)長(zhǎng)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，通常選3－4個(gè)通話時(shí)長(zhǎng)，因此，一般我們推薦15分鐘，只有在平均通話時(shí)長(zhǎng)很長(zhǎng)（如超過(guò)10分鐘）的情況下考慮加大統(tǒng)計(jì)間隔到30分鐘。

AHT是歷史數(shù)據(jù)必不可少的組成部分

　　收集歷史數(shù)據(jù)，不僅要收集話務(wù)量，平均通話時(shí)長(zhǎng)（AHT）也是一個(gè)必須收集的參數(shù)。眾所周知，影響服務(wù)水平的因素有話務(wù)量、座席數(shù)，還包括平均通話時(shí)長(zhǎng)。平均通話時(shí)長(zhǎng)與服務(wù)水平成反比，在座席數(shù)相同的情況下，平均通話時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，服務(wù)水平越低；反之，要維持恒定的服務(wù)水平，AHT越長(zhǎng)，則需要安排的座席人員越多。而每個(gè)座席由于熟練度的不同，AHT不一致；即使同一個(gè)座席，在班次開始時(shí)，AHT一般較短，但臨近下班時(shí)，AHT會(huì)變長(zhǎng)。由此可見，AHT并不完全取決與座席熟練度，還與時(shí)段、座席心情等多種因素相關(guān)，因此，收集歷史AHT對(duì)人力安排有很重要的意義。

話務(wù)預(yù)測(cè)模型如何構(gòu)建

　　利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，有幾方面的因素需要考慮：

歷史數(shù)據(jù)是不是全部相關(guān)，不相關(guān)數(shù)據(jù)如何處理
從歷史數(shù)據(jù)分析話務(wù)變化趨勢(shì)，同時(shí)要根據(jù)自身話務(wù)特點(diǎn)考慮時(shí)段因素

　　前面已經(jīng)說(shuō)過(guò)，歷史數(shù)據(jù)并非越多越好，缺乏相關(guān)性的數(shù)據(jù)不僅不會(huì)給預(yù)測(cè)帶來(lái)幫助，還會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。那么，什么是相關(guān)呢？回到我們收集歷史數(shù)據(jù)的初衷，收集歷史數(shù)據(jù)是希望數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確的反映出話務(wù)的變化趨勢(shì)，年增長(zhǎng)率是多少，月增長(zhǎng)率是多少；此外，還要能夠反映時(shí)段對(duì)話務(wù)的影響，如某月、某天是不是有鮮明的話務(wù)特征。因此，如果客觀環(huán)境發(fā)生了重大變化，比如客戶量突然增大，或由于突發(fā)事件使話務(wù)量出現(xiàn)異動(dòng)，那么，之前的數(shù)據(jù)就是不相關(guān)的。反之，在與現(xiàn)有環(huán)境基本吻合的情況下收集的數(shù)據(jù)就是相關(guān)的。

　　對(duì)不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理辦法一般有兩種，剔除或修正。還看上面銀行的例子，由于在促銷活動(dòng)后對(duì)呼叫量的影響很容易衡量，即客戶量增長(zhǎng)15％。對(duì)之前的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，增加15％，則可以認(rèn)為基本環(huán)境和現(xiàn)有環(huán)境吻合，這些不相關(guān)數(shù)據(jù)就變成了相關(guān)數(shù)據(jù)，可以用來(lái)做預(yù)測(cè)了。但現(xiàn)實(shí)情況比這復(fù)雜的多，能夠有確定影響的例子少之又少，僅僅靠算法就遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了，排班員必須在預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上作些藝術(shù)性的加工。

　　假定我們對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除、修正，所有數(shù)據(jù)都是相關(guān)的，OK，來(lái)看看我們的預(yù)測(cè)模型，這里面，不僅要考慮變化趨勢(shì)，同時(shí)要考慮月、日、星期等對(duì)話務(wù)的影響。

　　這里，舉一個(gè)移動(dòng)公司神州行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型的例子。移動(dòng)公司話務(wù)具有典型的以月為周期的特點(diǎn)，在結(jié)帳日附近，話務(wù)量明顯占比較大；此外，星期中的每天話務(wù)量分布特點(diǎn)也很明顯，周一、周二、周三略多，其他時(shí)候略少。按照其特點(diǎn)，其預(yù)測(cè)模型如下： 

收集神州行業(yè)務(wù)過(guò)去2-3年的數(shù)據(jù)；
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，按照同期增長(zhǎng)率計(jì)算出平均月增長(zhǎng)率，考慮各月的異常事件修正系數(shù)，從而按照去年數(shù)據(jù)及增長(zhǎng)率計(jì)算出本年各月呼叫量；
從歷史數(shù)據(jù)中計(jì)算月中每天數(shù)據(jù)占比，及星期中每天修正系數(shù)，計(jì)算出每天的話務(wù)量，日話務(wù)量＝月話務(wù)量×日數(shù)據(jù)占比×星期中天修正系數(shù)；
按照每天中話務(wù)時(shí)段分布計(jì)算出各時(shí)段（每半小時(shí)）的話務(wù)量，時(shí)段話務(wù)量＝日話務(wù)量×?xí)r段占比。
這個(gè)模型即考慮了話務(wù)量增長(zhǎng)、異常事件影響因子，又考慮了日、星期中某日對(duì)話務(wù)的影響，是筆者見到的考慮比較完善的預(yù)測(cè)模型。但在實(shí)際預(yù)測(cè)過(guò)程中，還存在幾個(gè)問(wèn)題：
異常事件影響因子很難確定，在預(yù)測(cè)時(shí)很少利用該因子進(jìn)行調(diào)整；
月同期增長(zhǎng)率隨機(jī)性非常大，采用月平均增長(zhǎng)率實(shí)際上效果并不好；
該模型沒有考慮AHT；
對(duì)特殊時(shí)期話務(wù)（如取消長(zhǎng)假后的第一個(gè)五一）不能進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　由此可見，即使是比較好的模型，在實(shí)際環(huán)境中也會(huì)存在各種各樣的問(wèn)題，排班師對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正是必不可少的。

排班師的藝術(shù)

　　建立預(yù)測(cè)模型，利用歷史數(shù)據(jù)，可以很快得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，但遺憾的是，這些數(shù)據(jù)經(jīng)常是不準(zhǔn)確的。為什么會(huì)這樣呢？呼叫中心系統(tǒng)是一個(gè)隨機(jī)系統(tǒng)，呼叫量雖然有些規(guī)律性的分布，但建立在精確科學(xué)基礎(chǔ)上的數(shù)學(xué)模型難以適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)情況的千變?nèi)f化。一方面，模型需要不斷的調(diào)優(yōu)，甚至針對(duì)不同時(shí)段，需要多個(gè)預(yù)測(cè)模型；另外，在模型預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，還需要排班師進(jìn)行干預(yù)，利用排班師經(jīng)驗(yàn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。在傳統(tǒng)手工排班的情況下，排班師忙于應(yīng)付繁瑣的數(shù)據(jù)操作，很少能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行分析、修正。

　　可喜的是，隨著排班系統(tǒng)的逐步采用，排班師從繁瑣的重復(fù)性工作中解脫出來(lái)，可以更專注于模型的優(yōu)化，充分發(fā)揮預(yù)測(cè)過(guò)程中藝術(shù)性的一面。

針對(duì)不同時(shí)段制定不同的預(yù)測(cè)模型

　　遇到五一、十一、春節(jié)等特殊時(shí)段，呼叫中心話務(wù)量會(huì)與平時(shí)呈現(xiàn)出極大的差異。業(yè)務(wù)類別不同，影響也不同。以春節(jié)為例，如果是電信類業(yè)務(wù)，通常呼叫量比平時(shí)低大約10％；而如果是信用卡業(yè)務(wù)，由于刷卡消費(fèi)增多，相應(yīng)的呼叫量則比平時(shí)要高。針對(duì)這種情況，排班員就需要建立正常日、不同假日的預(yù)測(cè)模型。

歷史數(shù)據(jù)靈活選擇，相對(duì)時(shí)間模型、絕對(duì)時(shí)間模型并用

　　平日模型：以移動(dòng)公司為例，話務(wù)呈現(xiàn)鮮明的以月為周期的特點(diǎn)，選取歷史數(shù)據(jù)則以相對(duì)時(shí)間模型為宜，如可以選取前三月相應(yīng)時(shí)段、去年本月相應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)作為參考；而對(duì)于銀行信用卡類業(yè)務(wù)，則基本呈現(xiàn)以周為周期的特點(diǎn)，這時(shí)，可以選取最具有代表意義的幾周的數(shù)據(jù)作為參考，建立絕對(duì)時(shí)間模型。

　　絕對(duì)時(shí)間模型：模型建立在固定時(shí)間段的歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，舉例來(lái)說(shuō)，以固定周的歷史數(shù)據(jù)做為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

　　相對(duì)時(shí)間模型：模型建立在與預(yù)測(cè)時(shí)間段設(shè)定間隔的歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，舉例來(lái)說(shuō)，以話務(wù)預(yù)測(cè)目標(biāo)周的前三周歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　假日模型：假日模型歷史數(shù)據(jù)一般選類似假日時(shí)間段的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。如，預(yù)測(cè)春節(jié)話務(wù)量一般選去年、前年春節(jié)話務(wù)量作為基礎(chǔ)；而十一則以去年、前年十一話務(wù)量作為基礎(chǔ)；對(duì)于更為特殊的一些時(shí)段，則需要另案考慮，比如今年的五一，由于取消了七天長(zhǎng)假，以前五一的數(shù)據(jù)已經(jīng)不具有相關(guān)性，這種情況下，可以考慮采用正常日數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。

歷史數(shù)據(jù)不夠怎么辦

　　現(xiàn)實(shí)往往不能那么隨人所愿，很多情況下，我們沒有足夠的相關(guān)數(shù)據(jù)可用，就像上面說(shuō)的今年五一，還有呼叫中心剛建立等情形。這種情況下，相關(guān)數(shù)據(jù)很少，就需要排班師分析預(yù)測(cè)時(shí)段的特點(diǎn)，從歷史數(shù)據(jù)中選擇最接近的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。反過(guò)來(lái)說(shuō)，這對(duì)排班軟件也提出了要求，即預(yù)測(cè)模型可以由排班員指定歷史數(shù)據(jù)時(shí)段，能夠同時(shí)支持相對(duì)時(shí)間模型、絕對(duì)時(shí)間模型。

預(yù)測(cè)結(jié)果出來(lái)了，預(yù)測(cè)工作還遠(yuǎn)未結(jié)束

　　在前面我們也談到過(guò)，預(yù)測(cè)絕不僅僅是數(shù)學(xué)模型。公共假期的變化、突發(fā)事件、促銷活動(dòng)等等因素都會(huì)對(duì)話務(wù)量帶來(lái)模型無(wú)法理解的異動(dòng)。要反映這些異動(dòng)，必須由排班員對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，這些都是排班工作的藝術(shù)性體現(xiàn)，也是預(yù)測(cè)過(guò)程比不可少的一個(gè)步驟。

　　整體調(diào)整：如由于客戶量上升20％，則話務(wù)量需要在預(yù)測(cè)結(jié)果基礎(chǔ)上整體調(diào)高20％；

　　局部調(diào)整：如采取了校園促銷活動(dòng)，那么在學(xué)校下課后，話務(wù)量將可能上升10％，則僅將下午4點(diǎn)后的話務(wù)量調(diào)高10％；

　　AHT的調(diào)整：如近期呼叫中心有大量的新座席人員加盟，則需要加大AHT值。如新座席集中在某時(shí)段上班，則調(diào)整該時(shí)段AHT即可。

　　總之，預(yù)測(cè)決不僅僅是一門科學(xué)，不能期望通過(guò)建設(shè)排班系統(tǒng)、建立數(shù)學(xué)模型一勞永逸。排班系統(tǒng)也不僅僅是減輕排班員工作強(qiáng)度，而是提供了一個(gè)平臺(tái)，讓排班員更加藝術(shù)性的工作。

　　楊彥陽(yáng) 上海寶東信息技術(shù)有限公司高級(jí)咨詢顧問(wèn) yyy5000@sohu.com

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