 对于呼叫中心管理者来说，人员管理是日常工作中一个重要方面，也是呼叫中心高效运营的基础。若要对员工的管理做到精细化和具有针对性，就需要对现有员工的综合情况有一个全面的了解，最重要的是要对员工在技能层面进行划分，找出“标杆员工”，复制其优秀的经验和做法，带动其他员工不断提升。本文将利用聚类技术为寻找“标杆员工”提供一个可行的方式。俗话说：“物以类聚，人以群分”，寻找共性的团队是进行高效管理的前提，毕竟各项指标相似的人群具有相似的业务行为，也具有相似的共性问题，这是聚类应用的基础。聚类技术的目的就是在相似的基础上收集数据来归类，要求同一个类或簇中的对象有很大的相似性，而不同类或簇间的对象有很大的相异性。下面笔者将从实际操作的角度，对聚类技术在这方面的应用进行简单的介绍。 【目的】将呼叫中心所有坐席以关键指标为依据，将坐席在技能层面进行聚类，方便管理者对各个技能层级的团队进行针对性的管理。 【主要技术】K-Means聚类 【数据来源】CTI系统中话务人员周期性的基础数据 【分析工具】SPSS Modeler 步骤1：确定数据来源，一般情况下从CTI数据库中提取所有坐席某个周期的基础数据，若数据量不大，则可使用Excel格式处理成数据宽表。  步骤2：将此数据导入SPSS Modeler中，并建立数据分析流程，以下为此流程的核心节点。需要注意的是在K-Means中K值参数的设置，一方面要考虑数据的统计学意义，另一方面还要考虑业务的可解释性。  步骤3：查看聚类模型结果，对聚类的结果和质量有一个大体了解，初步确定模型的优劣。    步骤4：将聚类结果以表的形式导出到Excel中，与坐席人员的姓名进行匹配，确定每个坐席的类别归属。  步骤5：结合步骤3和步骤4的数据，结合呼叫中心的业务现况进行分析。聚类-1（23人）属于热线组，聚类-2和聚类-3（共7人）属于售后组长和新人，但有休产假的特殊情况，聚类-4（14人）属于售后组，聚类-5（6人）属于监听和跟单。 聚类说明：通过聚类技术，凭借坐席的实际数据区分出了各个岗位工种之间的区别，说明聚类的参数设置针对这项业务是可行的，可以进一步对业务上所关心的聚类-1（23人）的热线人员进行KPI指标的聚类划分，在同一岗位下区分出不同技能等级的坐席。另一方面说明，呼叫中心各岗位间的工作安排相对合理，具有较为明显的数据差异表现，可以将此信息提供给管理者。 下面进行对聚类-1（23人）的热线人员进行KPI指标的聚类划分工作。 步骤1：仅将聚类-1（23人）坐席的数据指标整理成Excel宽表，导入SPSS Modeler。  步骤2：建立挖掘流程进行聚类，输出聚类结果，具体流程和上述流程大体相同。    步骤3：分析步骤2的结果 此次聚类操作是针对之前的聚类-1的坐席而进行的2级聚类，因此各类指标的差异相对不是很大，从聚类效果图示总可以看出，整体轮廓质量不如上次，但仍处在“尚好”的范围，也是可以使用的。 聚类说明：通过对热线人员各项指标的分析，聚类-4（4人）平均通话时长最低，说明通话技能突出；离席次数最少，说明工作积极性高，可列为“标杆”坐席，供管理者找出其优秀的业务思路，复制到其他坐席以帮助其提升。聚类5（7人）、聚类-1（6人）、聚类-3（5人）则代表从优秀到一般的坐席人员，各项技能差别不大，工作量相差不大，但聚类-1（6人）的离席次数相对低了不少，说明积极性比其他2类要好，其他2类坐席需要在工作积极性和主动性上加强管理。至于聚类-2中的1人，各项指标都不是很突出，个别指标还比较差，如“通话总时长”说明工作量较小，需要管理者进一步了解是新人的原因还是消极怠工的原因，给予及时的辅导跟进。 以上是聚类技术在呼叫中心人员管理中的具体应用，能够为管理者从数据的多维度中掌握呼叫中心的人员构成，再结合以往的业务经验，对团队的现况做到心中有数，方便管理措施的制定和推行。这里需要特别说明的是，聚类的结果往往只代表某段时期内人员结构的情况，随着业务的开展，人员各个方面的技能不断提高，人员结构和整体指标也在不断的变化，需要每隔一段时间就要重新完善一次聚类模型，同时可以提升一次“标杆员工”的关键指标，从而持续带动整个团队不断进步。 作者：颜光伟 文章声明： |
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