移动时代,呼叫中心考核亟待重新定

来源: kaiyun体育官方人口
2014/1/20 14:27:40
皮尔森相关系数是对于符合正态分布的连续型变量进行的检验,即需要对于N名员工的质检成绩与N名员工的满意度结果数据进行操作。

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本文关键字: 移动时代 呼叫中心
衡量相关性常规做法是使用质检成绩同客户满意度来做相关性检验,检验使用的是皮尔森相关系数(即Excel里面常用的CORREL函数),从统计学的角度来看这个问题:皮尔森相关系数是对于符合正态分布的连续型变量进行的检验,即需要对于N名员工的质检成绩与N名员工的满意度结果数据进行操作。其中满意度的数据获取非常容易,且符合样本量的需求,但是N名员工的质检成绩是通过抽查计算的质检分数,并不能代表员工的实际质检成绩,因此,由这些数据得出的皮尔森相关系数并不准确。
来看一下《抽样计算器》的计算结果:
假设 呼叫中心的客户满意度为90%,那么历史缺陷比为10%;22个工作日,每日接线80通,一个月的样本量为:22x80=1760,计算下需要抽查的样本量为315通(具体数据见附一)
据业内水平,一个坐席一个月能被抽到的录音数量约为20通。
统计学结论:本身通过抽查计算的质检分数,并不能代表员工的实际质检成绩,因此无法得出正确的结论。
问题随之而来,究竟如何来判定质检成绩和客户满意度的相关性?质检标准究竟是不是和客户的实际需求相关的?
其实操作很简单:引入单通录音评分和单通录音客户满意度的相关性,即使用Logistic回归分析方式,对于N列离散数据计算相关性。
单通录音打分表事例如下:
打分表和客户评价的满意度的相关性是多少呢?
使用JMP 软件中的Logistic分析操作下,得出的W检验数据如下:
可以看出这三个评分标准与客户满意度的卡方值非常高,且P值低于0.005,表明此标准与客户满意度相关。
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责编:王雅京
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