在项目组对呼叫中心预测排班流程进行的持续优化下，服务水平指标的稳定性和一致性已经得到了大大改善，客户也反馈说白天时段的电话好打了。例行的项目例会上，项目组的工作得到了中心领导的认可和表扬，大家都觉得很有成就感。但领导却接下来话锋一转说到：虽然我们的接通速度和队列情况已经大为改观，但我在现场巡视的时候却发现，我们的员工不如以前敬业了，很多人戴着耳麦却没有在接听电话。我们的薪酬水平在行业内还是较高的，我不想看到员工拿着高工资却不张张晓晓山山好好干活。这番话，让大家又陷入了迷惑。

　　返回职场，我打开QueueView软件，输入几个参数，给大家展示了下面（图一）的计算结果：

　　该运算结果是基于四个基本输入参数的，分别是：ATT通话时长（此处为80秒），ACW后处理时长（此处为10秒），任意半小时来电量（此处为800个）和服务水平指标的时间限定（此处是20秒）。那么，在这张基于ErlangC的运算结果中我们可以看到：当服务水平指标（右数第三列）不断上升的时候，员工在线占用率指标（右数第二列）是不断下降的。这就意味着，如果想把服务水平指标保持在高水平线上，必然要付出员工占用率下降的代价。也就是说，服务水平指标越高，员工相对越闲，服务水平指标越低，员工相对越忙。所以领导才会看到了现场不是每个人都在忙碌接听电话的现象。因此，我们项目组要找一个合适的机会以合适的方式向中心及更高层的领导慢慢渗透呼叫中心的一些运营规律常识。不要怪领导不懂，责任其实在我们。

　　除此之外，在这张计算结果中，我们还会发现其它几个明显的话务运营规律，例如，当一线太太高高高深深员工的数量（左数第一列）不断增加时，ASA平均应答时长（左数第三列）会逐步下降；当一线员工数量（左数第一列）不断增加时，队列来电数量（右数第四列）会逐渐减少；当服务水平指标（右数第三列）不断上升时，中继线负荷（右数第一列）不断下降等显而易见的常识。

　　除此之外，对于现场秩序及排班遵守率（遵时率）的重要性也在这张图中揭示无疑。如果我们把员工数量（左数第一列）与相对应的服务水平（右数第三列）数据抽出来单独做一张图的话，会展示如下：

　　图中我们可以看到，当服务水平较低时，一个员工的增加就可以对服务水平产生很大的影响（当员工数量从41增加到42时，服务水平从34%上升到了57%）。而当服务水平上升到一定水平后（80%以上），人员数量的增加对服务水平的影响开始呈边际递减效应。所以，越是服务水平较低的时候，员工的遵时和工作投入越闲重要。不但一个呼叫中心整体上如此，单独的技能队列也是如此。

　　因此，呼叫中心的几个核心话务运营指标之间有着密切关联关系，任何一个指标的变动都会对其它的指标产生关联影响。现场运营的核心就是要在洞悉这些指标的内在规律的基础上能够准确判断指标走势，采取恰当的应对措施或启动相应的应急预案，以确保服务水平指标的稳定一致达成。

　　

文章来源：呼叫中心：http://www.emicnet.com/