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揭示6大科學性呼叫中心質(zhì)量管理問題

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  筆者看過這么多的呼叫中心,至少90%以上的質(zhì)量管理,都是心理的概率模型,而不是科學的。筆者列出來6大問題,只要你的呼叫中心有違反了其中一條,從統(tǒng)計學的角度,你很可能打出來的分數(shù),就沒有太大的統(tǒng)計學上的意義。

  這是"從統(tǒng)計學看質(zhì)量管理"的續(xù)篇,我們上一期從統(tǒng)計學角度講到了質(zhì)量管理,這一期我們不再講統(tǒng)計學公式,要從更宏觀的角度來看這些問題。

  筆者最近在演講時,都會跟大家討論什么是心理的概率模型,什么是科學的概率模型。呼叫中心到處充滿了概率模型,像是排班和預測,就像是中央電視臺作天氣預報一樣,就是建立一個客戶來電的概率模型,然后利用這模型進行預測。

  心理的概率模型,就是似是而非的一些想法,最有名的代表就是莫非定律。莫非定律告訴我們,如果你擔心會有什么事情發(fā)生,那件事通常會發(fā)生,如果你很希望有件事發(fā)生,那通常都不會發(fā)生。

  大家在排隊時,有沒有覺得旁邊那一排,永遠動的比自己這一排要快?但如果你換到了旁邊那一排,那一排就不動了。而如果你不換,你站的越久,你越有可能是站錯了排。

  這就是有名的莫非定律。

  莫非定律是心理的概率模型還是科學的?

  顯而易見的,是心理的。如果莫非定律是科學的,那天下豈不是要大亂了。

  有一個有名的錯覺,叫做“觀光客錯覺”。大家出門去玩,有沒有這種經(jīng)驗,要到目的地,覺得路途怎么這樣遙遠,好像走了好久好久,但從目的地要回家,同樣的一條路,感覺卻是快了很多。去的時候路途不熟,感覺比較久,回來走同樣一條路,路途熟悉,感覺比較快,這就是有名的“觀光客錯覺”。

  “觀光客錯覺”是心理的概率模型,還是科學的?

  大家?guī)缀醵紩f,是心理的。

  不好意思,這是科學的。

  科學家霍藍德在1930年就用科學的方法測量出來當人心理焦躁時,生理時鐘就會走得特別快,當生理時鐘變快時,外面的世界你就感覺變慢了。

  生理時鐘的加速,也充分解釋了為何你的客戶打電話到呼叫中心,只是在在線等待了20秒,你覺得只是短短的20秒,他卻覺得等了2分鐘。

  因為等待造成了生理時鐘的加速,讓客戶感覺這20秒特別的漫長。

  筆者真正的問題要來了:

  請問,質(zhì)量管理是心理的概率模型,還是科學的概率模型?

  大家在情緒上,一定都會說,是科學的概率模型。

  在理智上,也必須要說質(zhì)量管理是科學的概率模型,萬一它不是,那更大一個問題就來了:

  我們每個月發(fā)工資,都是利用質(zhì)量管理打出來的分數(shù),當作獎勵或處罰的依據(jù),如果質(zhì)量管理是心理的概率模型,這就代表質(zhì)量管理是沒有真正的科學根據(jù),打出來的分數(shù),跟擲骰子擲出來的結(jié)果是一樣的。

  如果打出來的分數(shù),跟擲骰子擲出來的結(jié)果是一樣的,座席員下個月發(fā)工資又被扣錢時,她心里會服氣嗎?

  如果質(zhì)量管理是心理的概率模型,整個績效考核制度還可以像是現(xiàn)在這樣存在嗎?

  筆者看過這么多的呼叫中心,至少90%以上的質(zhì)量管理,都是心理的概率模型,而不是科學的。筆者列出來6大問題,只要你的呼叫中心有違反了其中一條,從統(tǒng)計學的角度,你很可能打出來的分數(shù),就沒有太大的統(tǒng)計學上的意義。

  筆者必須要講一個很不幸的消息,就是筆者看過這么多的呼叫中心,至少90%以上的質(zhì)量管理,都是心理的概率模型,而不是科學的。

  筆者列出來6大問題,只要你的呼叫中心有違反了其中一條,從統(tǒng)計學的角度,你很可能打出來的分數(shù),就沒有太大的統(tǒng)計學上的意義。

  沒有統(tǒng)計學上的意義,并不代表你目前的質(zhì)量管理沒有發(fā)揮作用,只是它發(fā)揮的作用是在心理層面上的,是屬于恐嚇管理,它發(fā)揮的作用,不是科學管理上的,不是從數(shù)字化管理的角度出發(fā)的,因為評分出來的數(shù)據(jù),從統(tǒng)計學的角度來說,“誤差太大”。

  下面是這6大問題:

  1 抽樣數(shù)太少

  筆者在上一期文章"從統(tǒng)計學看質(zhì)量管理"曾經(jīng)說過,如果你只用10通錄音檔的成績來計算某個座席員的質(zhì)檢分數(shù),假設(shè)你打了85分,她真正的分數(shù)可能是分布在92分到78分之間,有12分的誤差范圍。

  也就是說,如果只進行10通錄音檔的抽樣,一個座席員的分數(shù)是90分,一個座席員的分數(shù)是80分,兩者相差了10分左右,但很可能這兩位的表現(xiàn)是一樣好的,因為這10分的差距,都還在誤差范圍之內(nèi)。

  也就是說,90分的那位座席員,她的分數(shù)會高于另外一位,很可能是因為“運氣好”的原因。

  這也是很容易理解的,座席員為何對質(zhì)檢存在有不信任的感覺?因為大家普遍覺得質(zhì)檢分數(shù)存在高度運氣的成分,一整天服務(wù)的都很盡心盡力,但只要一通電話沒有服務(wù)好,這時莫非定律就再度發(fā)威,這通電話一定會被質(zhì)檢員給抽到。

  座席員每天的電話都非常多,沒有辦法進行全面的檢查,只能進行抽樣調(diào)查。利用抽樣來調(diào)查母體的真實情況,抽樣數(shù)目越多,看到的誤差會越小。筆者說,抽樣數(shù)太少,那到底應(yīng)該要抽多少通呢?

  筆者將座席員按照質(zhì)檢分數(shù)大約分成了五個類別,按照分數(shù)高低排列下來,每個類別的抽樣數(shù)目不同:

  座席員類別樣本數(shù)目

  A11

  B27

  C61

  D96

  E171

  從這張表,大家看到了兩件事情,一個是每一類的座席員要求的樣本數(shù)是不一樣的,另一個是從C類開始的座席員,要求的樣本數(shù)已經(jīng)超過了60通,高的驚人。

  進行抽樣調(diào)查時,統(tǒng)計學有個有趣但很重要的特性,就是被調(diào)查的對象她的標準差不同,需要的樣本數(shù)不一樣。更簡單講,一個好的座席員,她表現(xiàn)得很穩(wěn)定,她只需要少量的抽樣,就能確認她的表現(xiàn)是否仍舊很好。一個表現(xiàn)很不穩(wěn)定的座席員,你要確認她的表現(xiàn)是否仍舊很不穩(wěn)定,你需要遠遠超過前面那位好的座席員的抽樣數(shù)目。

  表現(xiàn)不穩(wěn)定的座席員需要的抽樣數(shù)目過于驚人,每個月要抽60通以上的電話,幾乎很少呼叫中心可以做到,因為成本過于驚人,這時有變通的辦法來確認座席員的表現(xiàn),我們在以后幾期再來談這部分。

  關(guān)于抽樣數(shù)的問題,可以參考筆者上一期文章"從統(tǒng)計學看質(zhì)量管理"。

  筆者看過這么多的呼叫中心,至少90%以上的質(zhì)量管理,都是心理的概率模型,而不是科學的。筆者列出來6大問題,只要你的呼叫中心有違反了其中一條,從統(tǒng)計學的角度,你很可能打出來的分數(shù),就沒有太大的統(tǒng)計學上的意義。

  2 抽樣偏見

  大部分呼叫中心都是使用人工抽樣,用人工方式來抽出錄音檔進行評分,這時抽出的錄音檔,到底有沒有抽樣上的分布均衡,就是一個很大的問題。

  大家普遍都知道,要在抽樣時動手腳,只要抽比較長的電話,或是月初和禮拜一早上的電話,或是抱怨的電話,這通錄音文件的分數(shù)一般就會偏低。

  抽樣樣本在統(tǒng)計分布上是否有達到均衡,必須要進行檢查,詳細內(nèi)容也可以看筆者上一期文章"從統(tǒng)計學看質(zhì)量管理"。

  3 質(zhì)檢員評分標準不一致

  一個質(zhì)檢員打分打的寬松,一個質(zhì)檢員打分打的很嚴,兩個人的標準不一致,打出來的分數(shù)就很難有一個比較的基礎(chǔ)。

  要如何來檢查兩位質(zhì)檢員評分的標準是否一致呢?

  筆者在之前的文章談過幾次,必須要做落點分布圖,比較兩位質(zhì)檢員的落點分布圖,就可以看出評分行為的一致性問題。

  4 檢測內(nèi)容的非客觀性

  質(zhì)檢評分表里面,主要有三種類別:

  業(yè)務(wù)準確性,態(tài)度,和效率。第一項是黑紙白字,是屬于客觀性的檢查內(nèi)容,但態(tài)度和效率就屬于相對主觀,往往質(zhì)檢員跟座席員發(fā)生爭吵沖突的,也就是這兩項內(nèi)容的扣分。

  質(zhì)檢員說,你這通電話態(tài)度不夠誠懇,講話語氣過于平淡,座席員說,我講話就是這德行,我已經(jīng)很誠懇了,我已經(jīng)很熱情了,不然你表演給我看看。

  對于態(tài)度和效率這兩類屬于主觀判定的檢查內(nèi)容,在抽取的樣本數(shù)不夠的情況下,是造成座席員覺得質(zhì)檢評分完全是靠運氣決定的主要因素。有時遇到好客戶,大家講話愉快,抽到這一通,分數(shù)自然就高,遇到刁難的客戶,不管你怎么服務(wù),態(tài)度和效率這兩項的分數(shù)一定高不起來。

  當座席員沒有辦法靠努力來贏取分數(shù)時,這種管理辦法的有效性自然大打折扣。

  為了要對付態(tài)度和效率這兩項主觀性的檢查項目,筆者建議至少要用三個月的連續(xù)表現(xiàn),才能稍微有效一點的進行好與壞的判定。只單從一個月幾通電話,就認為某甲的態(tài)度良好,某乙的態(tài)度欠佳,都是不科學的。

  5 質(zhì)檢員的不作為

  如果前面這四大問題,不能說服你質(zhì)檢作業(yè)很大部分是心理的概率模型,而不是科學的,第五大問題,應(yīng)該會更有點說服力。

  什么是質(zhì)檢員的不作為?就是質(zhì)檢員打分時,有些錄音檔給了滿分過關(guān),但其實該通錄音檔是有問題的。

  質(zhì)檢員在評分時,會不會放水?很多質(zhì)檢員其實不是故意放水的,但質(zhì)檢員每天都在龐大的壓力底下工作,她扣的每一分,都會有一個座席員不開心,都會有一個可能的投訴。

  筆者在客服論壇上看到一個很難笑的笑話,它說,什么是質(zhì)檢員?就是大家要到她墳上吐口水還要排隊2小時的那種人,就是質(zhì)檢員(質(zhì)檢何時落到了這田地)。

  因為這些龐大壓力,天天扣人工資,有時就會良心發(fā)現(xiàn)(套用座席員的話),有幾天就會放水,讓大家日子好過些。

  放水,誰都不得罪,每個人都快樂,只要不是天天放水,或是針對特定人放水,這種讓大家都快樂的事情,何樂而不為?

  但放水行為,也就是質(zhì)檢員的不作為行為,對質(zhì)檢分數(shù)的扭曲卻是比什么都嚴重的,因為其它行為你還可以進行誤差估計,心里還有個底,但放水行為你無從估計起,不能估計,就不知道你現(xiàn)在手中有的這些分數(shù)到底有多大的可靠性。

  上一期文章筆者已經(jīng)講到了這問題,但沒有談到要怎么檢測。

  筆者看過這么多的呼叫中心,至少90%以上的質(zhì)量管理,都是心理的概率模型,而不是科學的。筆者列出來6大問題,只要你的呼叫中心有違反了其中一條,從統(tǒng)計學的角度,你很可能打出來的分數(shù),就沒有太大的統(tǒng)計學上的意義。

  質(zhì)檢員的不作為,一定要想辦法進行檢測,至少要對質(zhì)檢員指出這項問題,盡量減少這方面行為的發(fā)生,不然座席員對質(zhì)檢是純靠運氣的想法是沒法打破的。

  筆者寫了一個放水行為偵測工具,用EXCEL寫的,原理就是利用概率的計算。

  我們舉一個例子:

  某質(zhì)檢員在8月7號和8號這兩天連續(xù)12通錄音文件都沒有紀錄有任何錯誤,但9號和10號這兩天,連續(xù)12通錄音檔確有6通有錯誤。

  這種情況發(fā)生的概率,用EXCEL算一下,是跟買體育彩票中六等獎的概率是一樣的。

  也就是說,有可能是質(zhì)檢員放水行為造成的。

  如果你有監(jiān)控每個座席員每周的錯誤率的情況,質(zhì)檢員放水的情況就比較容易被偵測出來。

  如果一個座席員這一周一個錯誤都沒有,下一周合格率卻只有50%,再一周的合格率又升到90%,再一周又只有60%,這樣大幅的震蕩,不是座席員表現(xiàn)的很不穩(wěn)定,就是質(zhì)檢員的質(zhì)檢行為有異常了。

  錯誤率的偵測,不只對座席員的服務(wù)起到很大的改善作用,對質(zhì)檢員的評分行為是否異常,也有很大的分析幫助,特別是錯誤率的穩(wěn)定度。

  6 質(zhì)檢員本身也不知道錄音檔里面有錯誤

  如果上面五項原因都沒有辦法說服你,筆者還有最后一項:質(zhì)檢員本身對業(yè)務(wù)某部分不熟,很認真做了質(zhì)檢工作,但該聽出來的錯誤,因為本身的能力問題,并沒有聽出來。

  下面這張表是某呼叫中心的案例:

  質(zhì)檢員A    質(zhì)檢員B   質(zhì)檢員C

  錯誤類別占比累積百分比錯誤類別占比累積百分比錯誤類別占比累積百分比

  60.180.18170.190.19170.200.20

  200.170.3660.150.34120.160.36

  120.130.49200.140.49200.150.51

  不同質(zhì)檢員列出當月前三名錯誤原因,質(zhì)檢員A認為最經(jīng)常出現(xiàn)的錯誤(第6類─服務(wù)不主動),質(zhì)檢員C連前三名都沒列入。

  質(zhì)檢員B和C認為最經(jīng)常出現(xiàn)的錯誤(第17類─業(yè)務(wù)不熟悉),質(zhì)檢員A連前三名都沒列入。

  這三位質(zhì)檢員質(zhì)檢的小組,服務(wù)是相同類型的業(yè)務(wù),相同類型業(yè)務(wù),卻好像不是在同一家公司工作一樣,這種情況不然就是這三組座席員的確有很大差別,不然就是質(zhì)檢員對錯誤情況的檢定需要檢查。

  上面就是從統(tǒng)計學角度看質(zhì)檢作業(yè)的6大問題。

  你覺得質(zhì)檢作業(yè),是心理的概率模型,還是科學的概率模型呢?

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