話務預測與排班分享01話務預測意義及思路02話務預測方法和建模03排班策略與人員配備Contents目錄一、話務預測意義及思路話務預測作用話務預測提供準確的人力排布支持降低人力成本提高人工座席利用率提前對未來運營做出預警話務預測兩大目的：一是為呼入現場的排班做支持，二是為人力資源部門的招聘和培訓做決策參考。一、話務預測意義及思路中長期預測招聘周期預測排班周期預測預測的三個層次坐席資源預測，分析資源配備是否與業務的發展相匹配。預測的準確性決定是否有足夠的人力來保障業務目標的達成。為人員排班計劃提供重要依據。話務預測范圍一、話務預測意義及思路話務復雜性虛忙和回撥的影響異常事件的影響客戶生命周期變化業務生命周期變動季節變動引起的業務變化客戶電話進入排隊未接通客戶自己掛斷或系統掛斷客戶問題未解決再次回撥系統故障引起的話務堆積特殊日期引起的話務異常營銷與推廣活動的影響話務預測難點一、話務預測意義及思路業務預測基本上采取了兩條預測線路。第一條線路，采用自下而上的方式，首先從實際業務統計數據出發，根據各項業務發展統計數據，進行趨勢外推預測。第二條線路采用自上而下的方式，首先根據各項業務目前市場容量及發展速度，預測規劃期內市場容量；再確定市場占有率；最后根據市場容量預測值和市場占有率預測業務量。業務預測基本思路如左圖所示。業務預測說明多種市場占有率方法比選二、話務預測方法和建模歷史話務分析1剔除異常數據2找到話務規律3生成下期基準量4附加相關因素5生成下期話務預測6話務預測過程二、話務預測方法和建模歷史話務分析歷史數據應該如何選取？選擇最近兩年具有代表性的數據。請求轉接數服務水平轉接成功率轉接失敗數業務同比與環比系數二、話務預測方法和建模異常數據處理04020103異常歸納如果某一天發生系統故障，需要按照發生故障的時間維度剔除當日發生系統故障的話務量，還原為原始呼入量，若故障原因較復雜，無法還原的則進行剔除。如果某一天發送了某種敏感短信(如活動推送)或者發生輿情，導致客戶集中來電的情況，需要按照所影響時間維度剔除相應的話務量，還原為原始呼入量。公司臨時的營銷策略，如廠購活動，造成了單日來電暴增。若確認為單一事件，則需還原為原始呼入量。人力不足，造成接通率較低，導致重復來電較多，當日呼入量數據不是原始客戶需求的真實呼入量。通常重復撥打率與成功轉接率呈明顯的負相關，找出其相關性關系，還原為原始呼入量。系統故障推送或發生輿情營銷活動人力不足二、話務預測方法和建模找到話務規律時間話務量話務量時間上升變動趨勢圖話務量時間a)長期變化趨勢長期變化趨勢又稱傾向變動，它是指伴隨著經濟的發展，在相當長的持續時間內，單方向的上升、下降或水平變動的因素。二、話務預測方法和建模找到話務規律b)季節變動趨勢季節變動的周期性比較穩定，一般以年為單位作周期變動。代表：旅游業、家電制造業話務量（年）二、話務預測方法和建模找到話務規律c)循環變動趨勢循環變動是圍繞于長期趨勢變動周圍的周期性變動。循環變動的周期在一年以上，且周期長短不一，沒有固定的變動或規律。代表：房地產業話務量二、話務預測方法和建模找到話務規律d)不規則變動不規則變動也稱隨機變動，它是客觀現象由于受某種隨機或偶然因素的影響而產生的變動。不規則變動通常由某些不可預測的原因所引起，其中有些原因比較突出，如自然災害、金融危機。二、話務預測方法和建模建立話務模型1)年話務規律分析

年規律即把各年度數據放在一起比較，年話務量更多的受企業的政策、戰略影響，因此“年規律”相對而言不太明顯，但需關注年增長系數，例如過去3年中，每年的總話務量都比前一年增加，而且增量在5%-10%的范圍,那么這個數據將有助于預測下一年的話務量。2)月話務規律分析

各業務在每年的不同時期都有淡旺季的分別，找出“月”話務量的變化(成長與衰退)趨勢與季節因素的影響，能準確預估未來“月話務總量”。歷史月話務量數據應盡可能保存2-3年，并將成長與衰退趨勢作原因注記，將可純化其變動影響，提高未來預估的準確度。

預測年度各月占比：根據年度話務量和近幾年各月話務量比例關系進行測算。a)上期值預測法：將上月相較往年的增長系數M做為本月的預測增長值，設本月預測值為Yt,前置一年同月業務量為Yt-1，則當月預測值為Yt=Yt-1×M。b)加權平移預測法：設預測年度業務量為Yt，預測前置一年業務量為Yt-1，前置兩年業務量為Yt-2,則預測月業務量Yt=Yt-1×a+Yt-2×(1-a)。二、話務預測方法和建模建立話務模型3)日話務規律分析

要做到準確預測日業務量，就必須計算出一周中每日的變量，即每日業務量占整周業務量的比重。其步驟為：a)選取近期2-3周內具有代表性的業務量數據（即沒有特殊日期或節假日的正常工作周）b)計算出周一業務量在一周中的比重。D1=樣本周期內周一業務量之和/樣本周期內各周業務量之和。c)用同樣的計算方式計算出其他工作日在一周內的業務比重。d)將預測的各周總業務量分別乘以周一至周日的比重值，即可得到一個月內每日的預測業務量。二、話務預測方法和建模建立話務模型4)時段話務規律分析

由于業務量的不均勻分布，因此需要掌握一天當中的高峰時段和低谷時段，以及均勻時段進行業務預測。其步驟為：a)選取近期1-2周有代表性的數據，并將異常化數據剔除（系統故障，暴量來電等），純化其變動影響.b)以15分鐘為最小計量單位進行日業務量的統計，并與當日業務總量相比較，得出一天內各單位時段的比例值。c)重復以上步驟，得出其他樣本日的各時間段比值。d)計算各日相同時間段內比值的中位數，作為此時段的最終占比。e)將預測的每日業務按各時段的占比進行分配，即得到每日每15分鐘的預測業務量。二、話務預測方法和建模附加相關因素

生成了下一階段的呼入預測基準量后，如果沒有其它影響因素這個話務預測即已完成，但對于大部分的話務都會有很多的影響因素。這時，在話務預測中就需要加入相關的影響因素、影響系數和絕對量，這些因素包括有：系統故障、新業務推廣、天氣、短信、節日活動、其他外在因素等等。

同時這些附加因素都要統計下來，因為這將成為下期預測需要剔除的異常數據。

月份日期附加因素內容影響周期影響結果是否單一事件3月20日320有一套，20周年慶全國特惠日活動3月20-3月25日話務激增5%-10%是4月2日清明節4月2日-4月5日節假日話務否二、話務預測方法和建模模型之外的異常預測點有很多時間段內的話務是無法利用模型進行預測的，需要根據歷史數據、經驗和主觀判斷去手工調整。a)春節：預測春節話務量一般選擇以農歷日期為對照來進行業務預測。b)法定節假日：清明、端午、中秋期間來電量很小，但小長假過后的第一天會出現話務高峰。因此可建立假日模型。歷史數據一般選類似假日時間段的數據作為預測的基礎。如十一則以去年、前年十一話務量作為基礎；對于更為特殊的一些時段，則需要另案考慮，例如以前的法定長假現在取消或做了新的調整，以前的數據已經不具有相關性，這種情況下，可以考慮采用正常日數據作為基礎。三、排班策略與人員配備呼叫中心排班管理困境020301矛盾服務水平與員工舒適度存在的矛盾管理便利性與資源利用率之間的矛盾人員利用率與公平之間的矛盾三、排班策略與人員配備呼叫中心排班管理困境

經過對排班困境的分析，呼叫中心排班管理時需要進行制衡、去找到矛盾之前的均衡點，在準確的時間、將準確技能的人安排在準確的崗位上同時照顧到員工的舒適度，并便于現場管理。三、排班策略與人員配備排班的抽象模型a)員工班次舒適度

員工班次舒適度因素包括班段個數和長度、連續上班天數、就餐時間、連續休息天數、月休息天數等，保障員工在工作上的舒適感。影響因素排班建議班次長度4小時≤每天上班時間≤8小時班次時間上班時間≥7:30

下班時間≤22:00班段個數1段≤每天上班班段≤2段班段長度6小時≤1段≤8小時

3小時≤2段≤5小時就餐時間10:30≤午餐≤12:00

16:30≤晚餐≤17:30就餐時長≤0.5小時連續上班天數連續上班天數≤7天連續休息天數1天≤連續休息天數≤3天月休息天數≥8天三、排班策略與人員配備排班的抽象模型b)排班輪換規則

為確保輪換公平，且方便員工回家交通便利，設定排班輪換規則為：休→中/早3→早2/早4→早3/早1→休。保障員工在休息回家時能17點下班，回司上班時不安排最早的班次。c)公平原則

公平性因素包括休息天數均衡、晚班均衡、各組班段均衡，保證員工在上班期間有一個相對公平的感受。d)個性化需求

個性化因素包括員工生日休假、特殊員工（孕產婦、新員工）班次等，主要是根據員工的特殊喜好需求，適當給予滿足，提升員工工作滿意度。三、排班策略與人員配備日常排班策略20秒服務水平<55%55%-69%70%-79%80%-84%85%-89%>90%話務利用率>82%78%-82%72%-78%62%-72%55%-65%<55%人員話務壓力超強強較強適中較低低排班整體策略以保障客服代表的穩定性為準以保障客服代表的穩定性為準以提高擬合度為準以提高擬合度為主以效率指標為主,考慮每個時段的接通率落差,不高于30%以效率指標為主,提高每個時段接通水平的均衡度預計話務強度的連續性>2個月申請增員或流程優化申請增員或流程優化流程優化正常營運安排大規模培訓或放松人員休假請求考慮客服代表的技能整合或其他業務拓展<2個月流程優化內部支持內部支持正常營運安排大規模培訓或放松人員休假請求可考慮安排人員年假及部門活動效率指標按正常工作可承接話務為主按最高工時可到達的接通水平為準以接通率為主以服務水平為主提升擬合度及話務利用率提升擬合度及話務利用率舒適度指標效率絕對優先效率優先效率相對優先兩者平衡人性化相對優先人性化絕對優先休息天數-2-1正常正常11是否安排臨時加班是是是是否否黃金時段以重點高峰時段及對客服代表影響最少的時段為主以重點高峰時段及對客服代表影響最少的時段為主以重點高峰時段為主正常保證更多時間的接通落差最少保證更多時間的接通落差最少三、排班策略與人員配備

人員的配備a)人員能力計算

人員配備之前,首先要了解可排班人員的處理能力是否處于同一水平,如有新員工進入時,其處理能力與整體平均值肯定會存在差異,不能記做一個單位人使用，就需要進行人員能力折算后再進行排班。

以成熟員工的平均處理能力為一個單位基準值(1),計算公式如下:*基準值單位(1)三、排班策略與人員配備

人員的配備b)坐席預測

人員配備的基本原則是要盡可能減少業務量走勢與員工配備之間的不一致情況，即來電高的時段，安排的人員就多，來電量低的時段，安排的人員少。這就需要測算出不同時段的業務量所需求的人數，這里提供兩種預測方法：愛爾蘭公式法：黑匣子預測法：三、排班策略與人員配備

人員的配備c)日需求人數測算

根據半小時段單位時間交接班時段的需求人數及話務最高峰需求人數的多項排班，參考每日半小時需求人數計算算公式，測算出每日總需求人數。公式如下：

日需求人數=早1班人數+早2班人數+早3班人數+早4班人數+中班人數+晚班人數。=MAX（各半小時預測話務量）需求人數+21:00-22:00段需求人數+晚班數序號班次班段時間排定人數說明1早17:30--17:0