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经理协助方面的调查和建议
当你问一个以开头的问题时why，或者当你请求对指标变更进行调查时，调查就会开始。调查是一项多步分析，不仅仅是返回单一指标值：它会检查您的联络中心的多个相关数据点，以确定哪些因素促成了变化，以及您可以采取哪些措施。
重要
调查期间生成的回复可能包含不准确之处。调查可以确定数据中的相关性，无法确认明确的根本原因。在做出运营决策之前，务必验证调查结果。
调查是如何运作的
当您提出调查问题时，将执行以下步骤：
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识别 — 确定要解释的指标或条件。
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调查 — 检查多个维度的相关指标，包括代理活动、联系模式和历史趋势。
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关联 — 确定联络中心数据中的模式和影响因素。
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推荐 — 返回包含建议操作的调查结果。
示例调查
以下示例显示了对服务级别下降的调查，首先是这个问题：Our service level is impacted in the last hour but volume looks
normal. Investigate what happened.
当发现潜在问题时，还会提出调查提示。选择提示将启动多步分析。
在调查期间，在检查多个数据维度的同时显示处理状态。与标准指标查询相比，调查需要更长的处理时间，因此预计答复所需的时间会比简单问题更长。
调查完成后，将返回结构化分析。格式因问题的复杂程度而异，通常包括主要促成因素、已消除的因素和建议的行动。
在分析了主要促成因素之后，提供了按优先顺序排列的建议行动。每项建议都包括其解决已确定问题的理由，并可能包括一个信心指标，以反映该行动如何直接解决该问题。下表显示了本次调查的建议操作示例。
| 优先级 | 处理建议 | 置信度 |
|---|---|---|
Immediate |
上报给劳动力管理部门，以恢复今天剩余时间的人员配备。确定代理缺席的原因：计划外缺勤、状态滥用或日程安排间隔。在音量下降28％的情况下，即使恢复了部分人员配置，也应迅速恢复服务水平。 |
高 |
现在 |
启用队列回传以转移当前正在放弃的 59% 的联系人。每次回拨都会将放弃的联系转化为可恢复的联系人，从而减少对其他客户的等待时间。 |
中 |
Avoid |
不要增加代理并发性来代替员工人数。处理时间已经很短（大约 122 秒），因此瓶颈在于代理在线的数量，而不是他们处理联系人的速度。向人手不足的队列添加并发性并不能解决问题，并且存在质量下降的风险。 |
不适用 |
战略性 |
调查周五的基线。上周五的48.7％的服务水平也远低于目标，这表明这不是一次性事件。有必要对周五的人员配置进行结构性审查。 |
高 |
调查回应的特征
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基线比较 — 将每项发现与前一周的同一天进行比较，而不是与任意阈值进行比较。
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主要和次要归因 — 研究将促成因素与症状区分开。例如，由于放弃的联系人不包括在平均回复速度中，因此当客户放弃时，该指标可能看起来不错。
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明确消除 — 当某个因子没有影响时，例如前面示例中的接触量，响应会在支持数据的情况下表明这一点。
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建议中的推理 ——每项建议的行动都解释了它解决问题的原因。
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信号强度 — 当可用数据不足以支持结论（例如评估数量少）时，响应报告没有信号，而不是得出没有支持的结论。
有效调查问题小贴士
| 取而代之的是 | 试试这个 |
|---|---|
为什么情况不好？ |
在过去一小时内，我们的服务水平下降到40％，但服务量看起来正常。发生了什么？ |
出了什么问题？ |
为什么今天的平均处理时间比上周二长？ |
修复队列。 |
是什么导致下午 2 点至下午 3 点之间支持队列的放弃率激增？ |
支持的调查
您可以通过询问以下问题来开始调查。
| 调查类型 | 示例问题 |
|---|---|
服务级别下降 |
我们的服务水平降至40.6％，但服务量看起来正常。发生了什么？ |
处理时间增加 |
为什么今天的处理时间比上周二长 2 分钟？ |
放弃率激增 |
是什么导致了过去一小时的放弃率激增？ |
音量异常 |
为什么今天的交易量飙升了50％？ |
入住率变动 |
当我们人员配备齐全时，为什么入住率为30％？ |
依从性差距 |
为什么今天账单团队的支持率很低？ |
代理性能差异 |
为什么 3 名代理的处理时间是团队其他成员平均处理时间的两倍？ |
重要注意事项
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调查是只读的。他们无法更改您的联络中心配置。
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调查结果可识别数据中的相关性和关系。不能保证它们是根本原因。
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当可用数据不足以支持结论时，答复中会明确指出这一点，而不是推测。
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调查会检查您的 Connect 客户控制面板和报告中提供的相同数据。
