对ATT影响因素的量化分析
中国电信广州10000号外包呼叫中心 于遂君 2008/07/30
一、前言
要将一个问题分析透彻,就要将问题分解成足够细的“粒点”——保证每个粒点都没有不确定的因素,这样才能说明每个粒点对问题的影响程度。所谓要做到复杂问题简单化,首先要懂得简单问题复杂化,这是方法论。
笔者在《话务压力模型及其应用》一文中量化分析了日人均话务压力(通话强度)对ATT的量化影响,建立了一个话务压力模型,阐述了ATT、质量、效率之间的辩证关系,并进一步说明了如何应用该模型评估ATT的合理波动范围、进行人员招聘和排班的测算。
若ATT只受话务压力影响,两者关系应出现下图虚线描述的模型ATT形状,而事实ATT的波幅相对小很多,说明ATT还受到其它诸多因素的制约。(图1)
从图12也可以明显的看出:ATT“月末弹起”现象的原因同样是“简单话务比例的下降必然带来整体ATT的上升;复杂话务比例的上升也必然带来整体ATT的上升”;具体因为Avon调整了业务政策,从3月开始,每月27日18:00后至月末NCC不受理来电核查,因此该类话务从27日的25%左右突降为0;拒绝核查的量比也有-7%的大幅下降(从12%下降到5%以下);而复杂业务如政策咨询、配送问题则有+6%的较大幅度上升(约从10%上升到16%)。
我们把话务构成简单化,假设只有“来电核查”和“Inbound”两大队列,在上下6%的波动范围内,取ATT(sp)=120秒,ATT(in)=215秒,“SP来电核查”话务占比=x,则“Inbound”话务占比=1-x,ATT(all)=y,整体通话均长y与“SP来电核查”话务占比x存在如下线性关系:(下图13)
Y=120X+(1-X)215
作者供稿 CTI论坛编辑
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