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工商管理论文:Z银行呼叫中心排班管理优化探讨

发布时间:2021-11-18 16:57所属分类:工商管理浏览:129次

   本篇工商管理论文范文主要从Z银行呼叫中心排班管理优化展开深入探讨, 近几年呼叫中心行业随着我国经济和互联网行业飞速发展,国内呼叫中心行业的规模也随之不断的壮大,呈现出雨后春笋般不断涌现的势态。Z 银行呼叫中心在排班管理方面存在的问题,结合预测和排班管理在实际应用中固有的特性,和国内外先进的预测方法和排班管理经验,利用精益六西格玛、Erlang C 模型、线性回归、正太分布、最小标准差、神经网络等方法,结合 Z 银行呼叫中心自身的实际情况特点,设计出预测模型、接听能力预测曲线拟合模型、排班模型,为 Z 银行呼叫中心在排班管理方面进行优化,提升排班管理运营水平,提升接听指标,压缩人员成本,从而提升员工服务质量,不断提高客户的满意度,进一步提高 Z 银行的企业竞争力。

1  绪论

1.1  研究背景与意义
1.1.1  研究背景
近几年呼叫中心行业随着我国经济和互联网行业飞速发展,国内呼叫中心行业的规模也随之不断的壮大,呈现出雨后春笋般不断涌现的势态。阎德君(2018)认为我国呼叫中心行业相较发达国家还有一定差距,  随着我国居民水平不断提高,对各行业服务需求和要求不断提高;以及我国科学技术不断发展,尤其在通信领域技术不断提升,对现阶段我国呼叫中心行业管理水平提出了更高的要求[1]。亚拉曼尼亚姆,斯蒂芬·特奥(2018)建立呼叫中心目的为了降低企业运营成本,同时为客户提供较高质量的服务[2]。我国呼叫中心行业已具备了相当的规模,并且不断的被各个服务行业广泛应用。并且呼叫中心在不断强化业务服务的综合程度的同时,座席的服务技能也逐步由单一服务技能渐渐增加到多技能服务的综合服务技能模式,以应对客户不断提高的服务需求和期望。本希奥(2015)提出 2010 年以来大数据和人工智能在图像识别、语音识别和机器翻译等领域取得了突破[3]。阿非洛尔,拉菲奥·甘尼尤(2020)认为呼入客服中心是通过运营管理将客服人员集中办公,来处理目标客户对企业产品或其他流程的查询和建议[4]。李根,黄建华,沈海鹏(2018)认为呼叫中心为企业和客户之间建立了一个快速便捷的沟通渠道[5]。齐拉恩孔德,杰克逊·菲里(2020)认为在企业中呼叫中心可以比喻为企业运营与客户直接对话的桥梁[6]。肖坚(2019)认为呼叫中心是通过呼叫系统和通信平台,将客户来电集中进行应答和处理[7]。随着我国科学技术快速发展,我国 5G 通讯技术达到世界领先水平,我国逐渐成为全球呼叫中心行业发展最快的国家。但是与发达国家的呼叫中心相比,我国呼入中心行业仍然处于起步阶段,其中我国相关商业银行的呼叫中心建设的发展刚刚经历了短短的十几年时间,处在该阶段的商业银行在呼叫中心方面更多关注的是运营成本、服务的品质、运营指标的达标情况、运营管理的提升等方面。邹太龙,易连云(2020)认为企业面对科技飞速发展的今天,如何有效运营最新的科学技术来帮助企业来应对面临的冲击,需要企业来及时调整企业战略思路,适应市场变化的浪潮[8]。陈旭,雷东,刘蕾(2015)认为运营管理是企业的核心职能之一[9]。排班管理是运营管理重要环节我国商业银行呼叫中心在排班管理方面与国外相比,仍然缺乏一定的专业性、整体性、系统性的认识。目前,我国商业银行呼叫中心在排班管理的相关方面还停留在初级阶段,排班管理方面还需要进一步提升。
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1.2.1  研究内容
本文主要阐述了 Z 银行呼叫中心在排班管理方面存在的问题,结合预测和排班管理在实际应用中固有的特性,和国内外先进的预测方法和排班管理经验,利用精益六西格玛、Erlang C 模型、线性回归、正太分布、最小标准差、神经网络等方法,结合 Z 银行呼叫中心自身的实际情况特点,设计出预测模型、接听能力预测曲线拟合模型、排班模型,为 Z 银行呼叫中心在排班管理方面进行优化,提升排班管理运营水平,提升接听指标,压缩人员成本,从而提升员工服务质量,不断提高客户的满意度,进一步提高 Z 银行的企业竞争力。
1.2.2  研究方法
对 Z 银行呼叫的排班管理优化研究,采用了定量与定性互相结合的分析方法,结合与一线部门实地调研,对排班管理中涉及的各项环节与指标进行细致的分析研究。
一是定量分析法:本研究充分整合 Z 银行呼叫中心在排班管理中的第一手具体数据资料,结合在实际运营当中案例进行定量和定性分析,针对实际运营中排班管理方面存在的问题,采用针点对位的方法有针对性的解决问题;针对预测呼入量和排班及班次中存在的问题,通过对涉及预测和排班的相关运营指标数据的采集、提取、加工并分析,提升预测准确率、排班满意度、排班拟合度等,使排班管理更加的精细化、人性化、数字化。
二是观察法:本研究通过建立预测模型、排班模型等辅助工具对实际运营情况进行直接观察研究,在实际生产环境中对实时运营数据和预测数据进行监测对比,用感官和辅助工具直接观察和研究而得到有用的信息。
三是案例分析法:通过对 Z 银行呼叫中心实际运营中排班管理的现状,对呼入量预测、班次设计、排班流程进行分析,同时结合运营中各项指标的变化实例及实际情况各个案例,更加深入和全面的发现排班管理中存在的问题,同时尽可能收集更多的运营数据,建立预测和排班模型。 
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2   相关概念的界定

2.1  呼叫中心的运营管理
2.1.1  排班管理是运营管理的重要部分
排班管理是呼叫中心运营管理的核心工作,好的排班管理能够平衡运营指标和员工需求之间的关系,同时也能提高各项运营指标,降低人员流失率带来的人员成本。盛强,张堃,申亮(2019)认为企业在实际的经营中,如果要想减少企业在经营中的成本,可以通过提升排班管理水平来实现,精细化的排班可以用最少的人员成本为可以提供最优质的的服务,从而为企业创造最大剩余价值[23]。董云飞(2020)认为导致企业员工离职的主要原因是,员工工作强度较大,此外工作环境较为压抑[24]。潘云佳,马春影(2020)认为企业中负责人力资源领导在工作需要随时了解当下大环境的对人力资源管理影响,切不可闭门造车,坐井观天,要紧随时代变化而变化[25]。刘文勇(2020)提出企业的排班管理水平和人员管理水平的高低,会直接影响企业的战略定位,因此企业要努力提升自己的排班及人员管理水平[26]。一般的呼叫中心与普通的的生产制造企业的人员构成上存在很大的不同,呼叫中心人员招聘时的大多是录取一些学习基础较好的大学生,且大多数为刚毕业的应届生。梁振东,聂顺婷,林婷婷(2020)认为随着九零后员工逐渐步入社会参加工作,针对九零后员工从小的生活条件及接受教育程度,九零后对于工作环境及个性化需求相对要高一些[27]。并且随着 90 后、00 后员工占比不断增加,此类员工在日常工作中对排班的个性需求较多,对于自己班表会更加的关注,特别是自己班务的平衡性,正所谓“不患寡而患不均”。而为应对客户灵活多变的来电趋势,提高人员利用效率,通常需要不断的进行班次的拟合以及班务的调整,因此不同的员工一个月休班的个数,每个班次的个数,上班的总时长会出现不同程度的差异,导致公平性下降,继而会导致员工离职,增加人员流失率,影响运营指标,使运营管理面临巨大挑战,继而增加企业的用工成本。吴哲元(2020)企业要降低其经营成本,首先要测算出其在投入生产中在各个环节的投诉的成本占比[28]。若放弃运营指标,接听率降低,客户致电等待时间增加,使客户满意度下降,很可能因此导致客户忠诚度降低,产生客户流失问题。一个好的企业会不断维持其品牌形象,因为品牌效应可以为企业带来忠实的客户群体,在该行业激烈的竞争中保持不败之地[29]。因此一个呼叫中心如果要做好运营管理,首先必须要做好排班管理。
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2.2  排班管理的概述
2.2.1  排班管理的概念
朱宏伟,陆志强(2020)认为所谓对人力资源进行排班管理,实质是指通过合理的排班将有限的人力资源分配在最合适的时间段内,以满足企业能够持续经营和运作的需求的过程[31]。呼叫中心排班定义是指:在准确的预测数据基础上,将现有人员进行统筹安排,在保证运营指标达到合理范围的前提下,使人员利用率最大化。一套完整的排班流程应当包括话务量预测、人力测算、班表制订、效果评估及改进这四个部分。夏正洪,潘卫军(2015)排班管理的过程就是将呼叫中心座席人员根据预测量进行合理排班合理调度的问题[32]。话务量预测和人力测算作为排班的前提基础,班次设置和班表制定是排班工作的核心,效果评估是对整体排班工作的验证。
排班管理是呼叫中心革新发展中的重要环节。排班管理是以前期预测为基础,考虑季度差异因素、突发事件等其他影响预测的因素,再结合座席的技能权限、新老员工接听能力、排班工时、个人偏好等等,通过相应的优化算法实现最优化人员安排,将有限的座席人数与呼入量曲线进行精准匹配,实现满足运营指标需求的同时做到人力成本最优化。排班是大多数呼叫中心一项日常管理工作中的重要内容,建立一套科学、合理、公平、人性化的排班方法对于调动积员工工作极性、提高人员工作效率都具有十分重要的作用。如果没有科学、合理的排班方法、排班数据的模型、排班管理的理念,那么一个呼叫中心很难既满足运营指标的需求,提升服务质量,又能压缩运营成本,同时还能兼顾员工人性化需求。
图  2.2  呼叫中心运营管理指标
图  2.2  呼叫中心运营管理指标
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3 Z 银行呼叫中心排班管理现状 ......................... 20
3.1 Z 银行呼叫中心的组织架构 ................................... 20
3.2  排班管理的现状 ..................... 20
4 Z 银行呼叫中心排班管理存在的问题及原因 ................................ 27
4.1  呼入量预测准确率有待提升 ..................................... 27
4.1.1  人工预测的局限性 ................................... 27
4.1.2  预测方法单一 ................................ 27
5 Z 银行呼叫中心排班管理优化 .............................. 34
5.1  呼入量预测优化 ................................. 34
5.1.1  建立运营日历 ............................................ 35
5.1.2  建立数据库进行数据清洗 ............................... 35

6  优化管理的保障措施

6.1  呼入量应急预案
吴晓涛,申艳楠,张影(2020)认为应急预案主要为了有效应对突发事件对企业运营造成的影响,还要考虑应急预测的落地执行性[66]。胡修武,王瑞程,王秀利(2019)认为国内大型呼叫中心在日常排班中,除了正常安排各小组班次外,在节假日和周末还会安排备班,来应对突发事件[67]。为了有效的应对在日常运营中频出的突发事件,降低对运营指标的影响,并实时掌握各业务种类人员在线情况,不断提升排班管理水平,结合中心实际及生产运营调度的相关规章制度,依据“集中排班、统一调度”的原则,以“三级调度、五级预警、六级备勤”为规范,制定 Z 银行呼叫中心应急预案。
其中三级调度如图 6.1:
一级调度由值班调度员发起,发起条件为 75%<即时接听率≤80%,持续时长≥30分钟,主要措施有:加强现场管理、督促人员上线、缩短用餐时间,召回小休,暂停电话引导分流、尾随营销、客户调研等非必要流程、组长上线、暂停外拨业务,延迟下班,下一班次人员提前上线。
二级调度由值班经理发起,发起条件为 70%<即时接听率≤75%,持续时长≥30 分钟。除以上措施外,可采取客服部后台人员上线,人员跨部门支持等方式。
三级调度需请示总经理,发起条件为 65%<即时接听率≤70%,持续时长≥25 分钟。
图 6.1  三级调度
图 6.1  三级调度

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结论


本文介绍了 Z 银行呼叫中心组织架构,在 Z 银行中承担的重要角色及排班管理的重要性,同时分析 Z 银行呼叫中心目前排班管理中存在的问题,并提出相应管理优化措施。本文主要目的为优化 Z 银行呼叫中心现阶段在排班管理中存在的问题。通过从历史数据收集清洗及数据库建立、呼入量预测准确率、预测方法、班次设计、排班环节、预测参数化模型化、排班模型等对排班管理进行了全面的优化研究,同时对排班管理各个环节优化后能够保障后续顺利执行建立了后续优化管理保障措施。最后为了保障排班管理优化后效果能够达到预期,通过排班拟合度、离散系数、线性回归等方法进行了验证,从理论联系实际的方法验证 Z 银行呼叫中心排班管理优化后的效果及可落地性及科学性。通过对 Z 银行呼叫中心排班管理的分析和优化,总结以下几点经验:
第一在呼叫中心的运营管理中需要制定一个明确的运营目标值,即主要的 KPI 指标目标值是多少。排班管理根据设定的 KPI 目标值,进行测算人员需求,通过精细化的班次设计和精准的预测,在投入最少的人力资源成本下,最大化现实运营目标值,同时保证员工的满意度。
第二在排班管理中客户来电量是否能够准备预测,历史数据是其中一个重要的因素也是呼入量预测的基础。对于历史数据整理和收集时,需要根据运营日历中记录的突发事件,将对应日期中的异常客户来电量进行清洗或标记,使历史数据能够真实体现出客户真实的来电量,减少其他因素的对预测的干扰。
第三呼叫中心的呼入量预测需要根据实际客户来电量变化规律受理的业务种类的复杂程度,因地制宜的建立符合自身业务量变化的预测方法,并且预测方法并不是一成不变的。无论是长期还是短期的呼入量预测都需要结合历史数据来进行预测,不可能盲目的仅参考近期的来电均值,而不考虑历史来电的变化规律。同时根据收集和整理出的呼入量的影响因素,将影响因素转化为可调控的参数建立预测模型来进行预测。在呼入量的预测结束后,还需要对实际来电量与呼入量进行事后的验证,通过预测量与呼入量的拟合度,分析预测模型中存在的偏差,不断对预测参数进行微调,保持预测数据的准确性。
参考文献(略)

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