聯(lián)信志誠(MyComm)18年云呼叫中心系統(tǒng)服務商
涵蓋全渠道呼叫中心、云呼叫中心、在線電話視頻客服系統(tǒng)等
已提供政府、地產(chǎn)、醫(yī)療、保險、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育等行業(yè)以及海外業(yè)務
2000+套呼叫中心系統(tǒng)解決方案
想象一下,如果谷歌不是使用了復雜的算法來產(chǎn)生搜索結(jié)果,而是雇了幾個員工采取手動搜索的方式來在互聯(lián)網(wǎng)最相關(guān)的網(wǎng)站上尋找,那么用戶將會等待更長的時間,并且得到的結(jié)果通常是不準確或不完整的。所以這就是為什么這家公司今天價值3825億美元的原因。
雖然這可能是一個極端的例子,但它證明了重要的一點:對于涉及多個數(shù)據(jù)集連續(xù)變化的復雜任務,一個復雜的算法是比手工計算更快,更準確的解決方法。而這對于聯(lián)絡中心來說同樣有效,因為它就是一個搜索引擎。
道理和底線很簡單:任何還在試圖創(chuàng)建人員手工時間表的聯(lián)絡中心經(jīng)理或主管根本無法有效地完成這些任務。這樣的人員配置時間表必須在太多的可變因素下被產(chǎn)生出來,而一個經(jīng)理根本無法通過手工合并和計算,而得出最優(yōu)結(jié)果。時間表也經(jīng)常變化,這將使任務更加具有挑戰(zhàn)性。
以呼叫中心經(jīng)理要為路邊拋錨的車輛提供救援作為一個例子。天氣預報說在某個地區(qū)第二天將有1英尺深的降雪,這位經(jīng)理知道這將需要比平時多很多的座席隨時在電話機前待命。但問題依然存在:
究竟需要多少額外的座席?
目前所有的工作人員是否可以滿足需求,還是需要從“志愿者”庫中臨時征召?
需要多少具有雪地車輛相關(guān)專業(yè)知識的專家?
需要將呼叫路由轉(zhuǎn)移到其他中心以適應呼叫量嗎?
為了可靠地回答這些問題,呼叫中心需要訪問過去的類似暴風雪事件數(shù)據(jù),并使用這些信息來預測即將到來的暴風雪所需要的資源。如果不能把這些信息考慮在內(nèi),或者手動查看存檔數(shù)據(jù),并試圖弄懂它并進行正確的預測幾乎是不可能的,任何一個管理者根據(jù)需要嘗試安排工作人員基本上都是猜測。如果猜測錯誤,它要么會使客戶長時間等待,從而導致很低的客戶滿意度,或者違反服務級別協(xié)議造成超編,從而浪費金錢增加成本。
一個預測算法,可以按模型智能識別過去的數(shù)據(jù),加入有關(guān)座席的技能數(shù)據(jù)信息和基于過去的行為預測未來的客戶行為,可以讓聯(lián)絡中心得到正確的人員編制。最好的一流的勞動力管理解決方案,利用這種算法可以把所有相關(guān)因素考慮在內(nèi),摒棄經(jīng)理或主管手工模式,自動創(chuàng)建工作人員計劃。這種技術(shù)還可以自動將每天的時間表和變化制定出來,緩解任務繁忙的經(jīng)理的時間,節(jié)約了昂貴的紙張和印刷分發(fā)的時間。
根據(jù)Dimension Data公司的研究,29%的聯(lián)絡中心都沒有勞動力管理系統(tǒng)。正如通話錄音,語音和桌面分析,電子學習和輔導,實時監(jiān)控是一個最好的一流的人力資源優(yōu)化解決方案必不可少的部分一樣,如果解決方案不包括建立在預測算法上的人力資源管理功能,聯(lián)絡中心經(jīng)理很可能還要做超體能的手工勞動,而不是盡可能有效地分配人力資源。換句話說,沒有復雜的人員配置算法的人力資源優(yōu)化將缺少一個關(guān)鍵部分。
(稿件來源:CTI論壇)
關(guān)于聯(lián)信志誠(MyComm)
北京聯(lián)信志誠信息技術(shù)有限公司(MyComm)成立于2006年,一直專注于呼叫中心的研發(fā)和服務,核心技術(shù)團隊由國內(nèi)首批呼叫中心研發(fā)團隊成員組成,是一家專業(yè)從事以電話呼叫中心產(chǎn)品為主的技術(shù)研發(fā)、運營以及服務一體化的國家雙軟認證和高新技術(shù)企業(yè)。
聯(lián)信志誠(MyComm)17年呼叫中心系統(tǒng)服務商,集呼叫中心技術(shù)研發(fā)、運營及服務為一體化的高新技術(shù)企業(yè),涵蓋全渠道呼叫中心、云呼叫中心、客服管理系統(tǒng)、共享服務中心、智能客服、視頻客服、呼叫中心運營管理、在線電話視頻客服系統(tǒng)等,已提供呼叫中心系統(tǒng)服務坐席超過50000+,客戶超過2000+的呼叫中心系統(tǒng)方案,專業(yè)提供政府、地產(chǎn)、醫(yī)療、保險、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育等行業(yè)呼叫中心解決方案。
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