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對ATT影響因素的量化分析

中國電信廣州10000號外包呼叫中心 于遂君 2008/07/30

一、前言

　　要將一個問題分析透徹，就要將問題分解成足夠細的“粒點”——保證每個粒點都沒有不確定的因素，這樣才能說明每個粒點對問題的影響程度。所謂要做到復雜問題簡單化，首先要懂得簡單問題復雜化，這是方法論。

　　筆者在《話務壓力模型及其應用》一文中量化分析了日人均話務壓力（通話強度）對ATT的量化影響，建立了一個話務壓力模型，闡述了ATT、質(zhì)量、效率之間的辯證關系，并進一步說明了如何應用該模型評估ATT的合理波動范圍、進行人員招聘和排班的測算。

　　若ATT只受話務壓力影響，兩者關系應出現(xiàn)下圖虛線描述的模型ATT形狀，而事實ATT的波幅相對小很多，說明ATT還受到其它諸多因素的制約。（圖1）

　　從圖12也可以明顯的看出：ATT“月末彈起”現(xiàn)象的原因同樣是“簡單話務比例的下降必然帶來整體ATT的上升；復雜話務比例的上升也必然帶來整體ATT的上升”；具體因為Avon調(diào)整了業(yè)務政策，從3月開始，每月27日18：00后至月末NCC不受理來電核查，因此該類話務從27日的25％左右突降為0；拒絕核查的量比也有-7％的大幅下降（從12％下降到5％以下）；而復雜業(yè)務如政策咨詢、配送問題則有+6％的較大幅度上升（約從10％上升到16％）。

　　我們把話務構成簡單化，假設只有“來電核查”和“Inbound”兩大隊列，在上下6%的波動范圍內(nèi)，取ATT(sp)＝120秒，ATT(in)＝215秒，“SP來電核查”話務占比＝x，則“Inbound”話務占比＝1-x，ATT(all)＝y(tǒng)，整體通話均長y與“SP來電核查”話務占比x存在如下線性關系：（下圖13）

Y=120X+（1-X）215

作者供稿 CTI論壇編輯