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呼叫中心中座席代表最關心的主要問題是績效與班表。對于績效方案和結果, 座席代表可以影響的比較少. 他們不知道誰設定績效方案，有問題的時候也只能一層層的跟領導匯報，因此有意見也多是生悶氣了。

而班表，在呼叫中心里一般都是有專人負責，座席代表覺得班表安排不如意的時候，很容易就會認為是“人”的原因而造成，并引發一些針對個人的抱怨，在此同時一些員工為了個人利益，隨心所欲的上自己愛上的班次，會產生非正常的要求和溝通，對排班人員排班的公平性和溝通協調而言是個很大挑戰，處理不好很容易產生“后遺癥”。在呼叫中心里排班師往往容易成了“炮灰”。

呼叫中心的排班綜合協調業務發展、上級指標規劃、下屬人性化要求等多方面的因素，作為排班師首要條件就是能有良好的溝通協調能力，能頂住壓力，做好指標與員工之間的平衡。

整個排班的流程可分為：需求分析、話務預測、制定班表、效果評估四個環節。今天我們就來說說制定班表和效果評估兩個環節。

制定班表

分析和話務預測后，排班師基本上能從整體的話務中了解一年當中每個月的發展走勢和業務重點，并對全年的人力有一個大致的規劃，本年度的人力如何規劃，人力是否有增刪？高峰期的話務是通過工時池來“削峰平谷”，還是需要增加人力預算？排班師需要在各個KPI 中取得平衡點。

在呼叫中心中由于業務和員工熟悉程度和需要照顧的原因會被分成很多個級別來進行人力安排，從而會讓一些排班師產生不一樣的處理方法，比方說，有一部分員工會上相對固定的班次、有一部分員工會上與他技能相一致的時段等等。除去技能的原因，對于一個簡單的排班，處理的流程一般由以下步驟構成：

人力測算

排班就是在什么時候需要什么人，需要多少人？但人力如何計算呢？人力計算公式在業內有很多個公式，包括有ERLANG C公式、線性計算公式及接話能力換算公式。業內的排班軟件也多基于這些方法，只不過運算更加精細一些。

1、ERLANG C公式:

ERLANG C公式是丹麥人Agner Krarup Erlang所建立的數學模型，這是出現得最早的人力計算公式，最初是用于計算中繼線負荷，后來被呼叫中心所采納，為排班人員的人力安排最早指明了方向，但是由于他計算的前提是：客戶呼入的電話是在不放棄的前提下計算所需人數，而實際情況是客戶往往由于業務或自身的原因，等候到一定時間的時候就會自動掛線，因此計算出來所需的人數與實際人員相比會比較多。該公式在EXCEL 中也可以通過相類似的泊松分布方面來實現計算。

2、線性計算公式：

這個公式在業內計算的時候會有較多分岐的地方，計算口徑也不盡一致。一般而言我在計算時采用的公式如下：

單位時間內所需人數（半小時或1小時）=單位時間內呼入量×目標接通率×平均處理時長（秒）/單位時長（秒）/話務利用率。

而話務利用率的計算，一般為排班時間內（不含通宵時段）的處理時間（占用座席代表工作的時間，包括通話時長、處理時長或其他必要時間）除以排班時長得到。當然想得到一個精確的數據，也可以把話務利用率精確到每個時間段。

3、接話能力換算：

如果呼叫中心有整理數據的習慣，大家可以去留意一下每天高峰時期和低谷時期，平均每個座席代表每半小時或者1小時能接聽多少電話量，對于一些平均通話時間比較長的業務，由于話務的不均衡性，高峰期和低谷期座席代表的接話能力會有不一樣的結果。

所需有人數=單位時間內的話務量/平均接話能力

這個方法使用起來比較簡單易行。

如果數據采集得當，線性計算公式的結果與接話能力換算結果基本一致，當綜合接通率達到90%以上時，采用ERLANGC 公式會令整個計算更趨合理。

設定班次

在排班中，班次的設定可以說是最難的，因為班次設計得好與不好直接影響著班次的銜接與輪換，還關系到員工上班的直接體現，另一方面也對接通率有著直接的關聯。員工反映班表好不好上，其實50%以上的原因是班次制定得是否合理。

根據時間段的早晚劃分，一般我們會把班次分為早班、白班、中班、晚班、夜班、通宵班等等，每個呼叫中心會根據實際的情況來制定班系的叫法。在所有班系中，跳班，也叫天地班、早晚班、兩頭班……是一個特別在意的班系，他是指一些上下班時間跨度比較大，中間休息時間比較長的班，一般而言這類的班系人員利用率相對比較高，能夠把滿足早上高峰期和晚上波峰的人力需求減少下午時間人力重疊的問題。

但這種班對于員工的舒適度是最低的，可以試想一下比方，一個跳班的時間是08：30—12：30 17：30—21：30，員工加上上下班路途的時間，就把一天除了睡覺以外的時間都占了，特別是一些大城市，員工在中休時間內又不能回家，對類班務就尤其反感。但是如果是小城市，上班來回時間比較短，交通方法比較靈活，員工就會很喜歡這一類的班，他們可以在家里處理一下該處理的事情，還可以解決兩個就餐問題。

記得小博在呼叫中心手工排班的時候，為了充分利用人力資源，在淡季的時候把部分員工調到別的中心去救急，結果同事上了不到一個星期的班就特地打電話問小博：是不是想裁掉他們，為什么把他們調過去而該中心的班次里50%以上是“兩頭班”——跳班！我所在的城市是一個大城市，座席代表上下班的往返時間都不短，有些同事一天需要在路上花掉4個小時，班次的跨度過大會影響員工的正常休息時間，讓員工長時間停留在單位里，縮短了與家人相處及正常活動的時間。因此這一類的班都是要慎重采用。

制定班次前，我們需要根據呼入量劃分時段，找出呼入量最大，最重要，對接通率影響最大的時段。如商業類客戶的重要時段是：09：30-10：30，15：00-16：00兩個波峰，而公眾類的，如動感地帶用戶的重要時段就有三個：09：30-10：30，15：00-16：00，20：00-21：00，整個話務曲線基本整體波動不大。

一般我們會把時段劃分為：08：00前、9：00-10：00、午餐時段、下午波峰時段、晚餐時段、晚上20：00前、22：00后、通宵班時段前幾個大段。

呼叫中心里座席代表似乎永遠是不足的，排班師要分析好這些時段，哪些時段對整體影響是最大的，指標與員工舒適度相悖時或人力資源不足，哪些時段可以適當放棄，放棄的標準又是如何？高峰期的是否有滿員達標的需要，如果在高峰期接通率保證在95%以上，其他時段會否接通率過高？如何定高峰期人數或組數？

班次的安排時需注意：

1、要覆蓋所需要安排的時段

2、就餐時段的安排，員工就餐的最短時間或可容忍的最長時間

3、就餐時段的寬度，最早可以就餐的時間及最晚可就餐的時間

4、早班與夜班最早及最晚時間的安排

5、員工對跳班的接受程度

6、下午高峰期人力是否重疊過多

7、月休息日多少

8、班次及班段的長度

9、呼叫中心所在地的交通情況

手工排班中，EXCEL 可以幫助實現很多的功能，如：班次安排、時段人員數據、工時、接通情況等。

班次輪換

輪換方法主要有正輪法和逆輪法兩種。正輪法是指輪班時基本按照“早—中—晚”的順序來上班，逆輪法是按“晚—中—早”的順序來安排人員的就班。

正輪法，可以讓員工的工作壓力減少，有利于員工工作負荷逐步減弱，而有些大城市中排班人員為了讓員工的休息

日達到最長，特別是一些呼叫中心里外地員工比較多，她們希望利用休息日回家，這時逆輪法就會比較受歡迎。

當然這個正輪法與逆輪法也可以將結合周期來使用，手工排班的輪換可以非常靈活，可以按周、按天去轉換班次和休息、只要規則和人數定好，班次在輪換時不出現急轉班即可。但是要注意輪換時需注意話務是呈現周規律還是月規律，需與規律相一致。

小博曾見過最長的班次轉換周期為一個月，也就是說座席代表一個月內上同一班次，下一個月換為另一種班次，在一個長的周期內，班次是公平的。當然這種安排對于人員流失率低的中心來說，是可行的，但是如果一些穩定性不是太好的中心，就會出現員工在通宵班當月月初流失率過大，直接影響到整體的穩定。現在業界一些開放性高的排班軟件，已經能夠根據業務規律，開放定制排班輪換方法。

做好班次及定下輪換方法后，倒入各時段所需人數，話務的一些習慣后，就可以產生一個基本的班表模版，但班表要符合中心的管理方法，經過多方核查及上下級溝通后班表的模版即可生成。

細節調整

話務是隨時變化，淡旺季、春夏秋冬話務都有不一樣的差別，人員的數量也在不斷變化、中心的指標重點也在不斷調整。排班員必須根據話務的情況、人員數量、業務技能等綜合調整班模及班表中不合理的地方，使之適應話務及中心

的發展情況。沒有一份班模能適應所有的話務，能放之四海皆可用，同樣也沒有一份班表是完美的，班表沒有最好、只有更好，不斷地適應現狀地調整策略、班次、組合。

班表核定

經過細節調整后，排班員再次核定，每個時段安排的人數與所需人數落差是否過大、班次的輪換是否合理、人員工時是否合適要求、上班天數是否過長等等后，班表即可核定成為本期執行班表。

效果評估

效果的評估，分為預測話務量的評估及班表的評估，一般意義上，對之評估的，大都是指標上的直觀表現，而忽視員工的軟性指標、人力的安排是否與企業的整體發展方向及工作計劃相一致的問題。

使用的評估指標主要為擬合度，也就是說預測話務量與實際話務量的擬合度，而擬合度又可分為時、日、月三部分設定。如果現場管理得當，同等條件下，使用一些軟件工具，排班擬合度可以達到更高水準。

同樣，實際班表的評估主要也是以人力接話能力的擬合度來衡量。對于中心領導而言，最直觀的評估是遵時度、接通率及服務水平等指標的評估。

隨著人力成本的逐步上升，不少中心也開始在考核排班師的人員利用率是否達標。

員工的軟性指標包括：員工的接受度、輪換對身體的影響等等。

結語：排班是一個綜合管理的過程，他需要考慮各個層次的接受度，他不能與管理方法相悖而行，他需要平衡各方面的指標，他沒有最好，只有更好，期待著呼叫中心的排班越來越合理。

標簽：衡陽衡陽商洛錫林郭勒盟鞍山武威貴港長春

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