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呼叫中心运营数据分析:针对班组长和基层团队管理者

发布日期:2022-10-15

74

课程对象

中层干部,基层主管

课程收益

老师介绍

王旸

顾客服务运营管理顾问

常驻地址:北京
擅长领域:顾客服务投诉处理与舆情危机管理 顾客服务数字化管理与运营数据分析 顾客服务(呼叫)中心的质量与效率管理 服务团队的组织、控制与领导能力培养 微视频课程开发与远程视频培训课程管理 服务成本与服务零配件的库存管理
详细介绍: ü 1992年毕业于西安交通大学计算机科学与工程系,获工学学士学位;后留学新加坡南洋理工大学,于2008年获工商管理硕士MBA学位; ü 1996至2001年,就职于IBM...

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呼叫中心运营数据分析:针对班组长和基层团队管理者

发布日期:2022-10-15

74

课程大纲

课程简介

Excel数据分析课程在基层应用版本。面向呼叫服务中心的基层管理团队,强调小范围、小团队、简单数据的整理和分析。

标准课程时间为2天。考虑到培训的实际状况,可对课程进行一定的增、删、调整,以适应学员的实际需求。

核心知识与学员收获

² 数字逻辑和数据化思维方式

² 呼叫服务中心的数字化绩效指标

² Excel常用的数据分析功能与函数

² 数据分析在绩效管理中的应用

² 用恰当的图表展示分析结果

培训方法

教学、讨论、演练相结合。

学员需要在培训全过程使用电脑操作。

适用对象

顾客服务呼叫中心的班组长和基层管理者。他们通常不需要处理复杂的图表,数据量也不是非常大。但是,他们必须要有足够的敏感,从数据中看到每一位下属员工的业绩表现,并从中找到帮助他们提升的方法。

课程大纲

ü 数字在说话

开篇的介绍性章节,旨在引导学员开始用数据语言思考问题

Ø 数据,数据!

Ø 三个数据报表的小例子

Ø 如果没有数据…

Ø 从图表中发现问题

Ø 数据分析很难吗?

Ø 小心,数字会误导你

Ø 运营,只看KPI是不够的

Ø 案例讨论:谁是优秀员工?

ü 绩效指标与分析思路

可选的章节。用于探讨常见的绩效指标、指标间的互动和关联。如果学员对这些内容早已了解,则可以简化或略过

Ø 服务接听类指标

n 接听率,平均等候时间,服务水平,等等

Ø 服务效果类指标

n 顾客满意率,首问/一次解决率,服务升级率,等等

Ø 服务效率类指标

n 人员利用率,通话均长,有效通话时长,等等

Ø 服务质量类指标

n 质检成绩,差错率和致命差错量,等等

Ø 理解数据

n 数量和比例

n 静态和动态的数据

n 没有比较,就没有结论

Ø 从表格到图形

n 柱形图有三种形态

n 折线图与柱形图的应用比较

n 雷达图:寻找“长短板”的利器

ü Excel数据整理

通过简单快速的操作,筛取所需要的数据,从而达到“一目了然”目的

Ø Excel其实挺简单

n 认识Excel中的数据:数字,日期,字符串

n 链接,拖拽,引用

n 介绍几个特别有用的快捷键

Ø 排序和筛选

n 简单排序和多重排序

n 数据筛选与多条件筛选

n 高级数据筛选

Ø 数据分列

Ø 让“特殊数据”跳出来

n 条件格式:暴露出来的就是重要的

n 数据验证:找到不合规的数据

ü Excel数据汇总分析

通过简单快速的操作,实现数据的整合,从而达到“少加班”的目的

Ø 最简单的汇总:复制和黏贴

Ø 我们开始写公式:简单的区域计算

n 常用的统计函数:sum, average, count, max, min

Ø 多报表合并:强大的合并计算功能

Ø Excel终极神器:数据透视表

n 堪比魔术的数据透视表功能

n 数据透视表的秘密:拖拽

n 透视表中的筛选与切片

n 让透视表实现多种计算:求和,平均,计数,偏差

n 按你的意愿显示数值:占比,百分比,累计百分比,环比,名次

ü 用Excel发现规律和趋势

迅速找到最佳与最差的员工,发现存在的趋势和规律,并揭示问题所在。

Ø 找到最好和最差的那个人

Ø 名次和地位概念

n 如何寻找前三名,后三名,前10%,后10% … …

n 常用函数:rank, percentrank, large, small, percentile

Ø 我们的成绩是怎样分布的

n 数据频次分布的意义

n 常用函数:Frequency

Ø 哪个因素起主导作用

n 帕累托分析:80-20法则

n 忘了饼图吧,我们有更好的工具

n 帕累托图的几种制法

Ø 案例:发现每一名员工的优点

ü 多一个函数,多一个思路

介绍几个非常有用的函数和功能。不仅有用,而且好用

Ø 逻辑和条件:if函数

Ø 查找和匹配:vlookup函数和lookup函数

Ø 条件统计:sumif函数和countif函数

ü 课程总结:用好数据,带好团队

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