课程简介

Excel数据分析课程的基准版本。面向呼叫服务中心的管理团队，强调员工绩效和呼叫运营数据的分析、整理、报告。

标准课程时间为3天。考虑到培训的实际状况，可对课程进行较大幅度的增、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基层管理者

虽然是基础课程，但依然希望学员有一定的呼叫中心运营管理经验，并对Excel操作有初浅的认识

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 数据在基层管理中的作用

ü 数据分析在呼叫运营管理中的作用

讨论数字化管理在顾客服务呼叫中心运营管理中的应用。这些运营和绩效数据将成为我们进行分析的“菜”，所以要先行梳理

Ø 运营的核心是绩效

Ø 绩效有三个核心：质量，效率，成本

Ø 没有数据，就没有绩效

Ø 只看KPI是不够的

Ø 案例讨论：谁是优秀员工？

ü 顾客服务中心的常见绩效指标分解

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 典型的顾客服务中心

n 呼入与呼出的对比

Ø 服务与营销的对比

n 讨论：绩效手段与绩效目标的关系

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 其它专业指标举例

ü 基本的数据分析思路建立

基础性的分析技术章节。强调数据形态和数据展示。

Ø 数据从哪里来

Ø 数量和比例

Ø 静态和动态的数据

Ø 没有比较，就没有结论

n 横向比较：个人与团队，团队与团队

n 纵向比较：同比分析，环比分析，连续的动态分析

n 目标基准比较：KPI达成分析，目标结果分析，标杆对比分析

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 两轴复合线柱图：让数据有更多内涵

n 雷达图：寻找“长短板”的利器

n 饼图和圆环图：更直接的对比

n 散点图与气泡图

Ø 图形的美化

Ø 案例讨论：图的背后，是你的分析思想

ü Excel数据整理

**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

**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 **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 选修：神奇的Power Query

n 用于多工作表的拼接查询

n 用于多报表文件拼接查询

n 格式转换功能举例

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

Ø 数据透视图

Ø 案例：数据透视表与条件格式的奇妙结合

ü 用Excel发现规律和趋势

迅速找到**与**差的员工，发现存在的趋势和规律，并揭示问题所在。

Ø 找到**和**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 简单的数据趋势

n 数据趋势，一点也不简单

n 但我们更在乎大趋势

n 常用函数：Linest, forecast

Ø 案例：发现每一名员工的优点

ü 多一个函数，多一个思路

非常有用的函数和功能。有用，常用，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

Ø 字符串处理函数

Ø 日期和时间处理函数

ü 综合案例

Ø 员工工作效率分析评价

Ø 团队绩效分析评价