首次呼叫解决率的测量

陈智文 黄晓珮

什么是成功的呼叫中心？国外学者Eric Zbikowsk认为：成功的呼叫中心是用最少的人力，提供客户最满意的服务，转化成可以测量的KPI指标。著名咨询机构MetricNet曾在世界各地共100家呼叫中心做过这样的问卷调查：请被调查者从表中列出呼叫中心重要的28个KPI指标，再从中挑选出4个最重要的指标。结果显示比例最高的两个指标，是客户满意度和每通电话成本。

然而，上述两个指标可能对于营销利润中心（如携程、戴尔等）和外包型呼叫中心（如金蝶、中移动小秘书等）实现资源的最优分配、创造业绩和利润的提升有着借鉴和指导意义；但对于依托大中型企业的自建型呼叫中心（如联想、海尔、南航等）和服务支持型呼叫中心（如中国电信、中国银行、安利等）而言，主要特点是统一公司服务形象，通过渠道服务提高公司纵向服务链效率和质量或处理客户咨询投诉和售后服务（即被动INBOUND呼入业务）为主，成本控制的重要性相对弱化，客户满意度成为企业关注的重中之重，管理者们更为关心的是影响客户满意度的源头指标。

有趣的问题来了，怎样在浩如烟海的KPI指标中找出影响客户满意度的关键呢？MetricNet通过采集1000家呼叫中心数据进行调研，帮我们揭示了四项相关性较高的指标：平均应答时长、服务水平、放弃率和首次呼叫解决率，并通过进一步的比对分析得出：首次呼叫解决率是影响客户满意度的源头指标。

然而该指标的考核却是一件让我们非常头痛的事情。事实上，只有不到10%的呼叫中心在使用首次呼叫解决。那么如何才能使首次呼叫解决率成为以客户为导向的呼叫中心一种基础度量呢？如何以数值形式精准衡量首次呼叫解决率，从而促进该指标的不断提升？本文我们尝试对该指标的采集、落地及应用进行分析和探讨。

一、首次呼叫解决率的引入及测量

（一）行业定义First Call Resolution rate（FCR）

统计时间段内同一主叫号码呼入请求人工服务、系统成功分配人工服务资源结束的通话次数（座席代表接听完成通话），且在此统计时间段内该主叫号码未再次发出人工服务请求的相同客户电话量占座席代表接起、回拨、转接相同客户电话总量的百分比，即是指客户打入呼叫中心的电话服务请求得到应答并一次得到解决问题（不需要重复致电）的服务总和与打入呼叫中心请求得到应答的服务总和之比。

（二）影响航空业呼叫中心FCR落地的因素探讨

1、票价浮动性大，客户多次来电询价。

与电信业和金融业的呼叫中心相比，航空业呼叫中心面临的最大特点是票价的浮动性。除去政治、公司营销策略因素的影响，仅从经济因素来看，票价的波动性受时间、航线、旅客选择偏好、航油价格等综合影响，是供需关系内在平衡的最终结果，具体表现为同一航线、同一个月内选择不同日期，最低票价会因为提前订购、产品促销和节假日高峰等因素而实时更新（如图1），通常提前出行15～20天或避开临近的周末、节假日高峰，票价相对低廉；即使在一天中，同一航班的最低价格在不同时段也会受到航班剩余座位数量的变化而波动（如图2），导致旅客在不同时段呼入获取的最低票价信息不尽相同。而正是基于票价的无规律波动性，绝大部分价格敏感型旅客受自身消费能力所限和利益驱动，在选择多次在线询价或来电咨询、反复比对直销和各代理渠道价格后，才完成最终订票。如此反复呼入询价的过程，为航空业呼叫中心增加了庞大的重复来电量。

2、操作系统种类多，故障发生机率大

通常来说，航空业呼叫中心一名普通的前台座席上线前需登录VOS、业务运营系统、WEB-CTI、忠诚度、短信平台等众多系统。因涉及的操作系统较多，故障发生的风险也随之增加，从而在一定程度上增加了旅客因系统故障导致无法办理业务而重复来电的可能。特别是购票支付环节使用的与各大银行支付商合作的在线支付平台，如能顺利一次性完成支付，将极大地免去旅客自行登录网银或去银行柜台转账支付的麻烦。但由于该平台过分依赖于支付商系统的稳定性，导致现实情况往往不尽人意。以国内某知名航空公司呼叫中心一周的质控抽样数据为例，旅客因系统原因造成的多次支付失败问题比较严重，其中40%以上未能一次性支付成功。从支付失败的卡种占比数据（如图3）可以看出：各支付商的借记卡支付失败比例明显高于信用卡，邮政银行的失败率高达20%；信用卡方面招行的失败率高居首位达12%。

3、业务复杂化，首次解决难界定

航空业呼叫中心涉及的业务种类繁杂，除了特有的与机票相关的订座、退改签、商旅网站等服务，精细化的客户分类也决定了其业务的多样性。以国内某知名航空公司的呼叫中心为例，针对普通会员服务，提供里程兑换、联盟补登、咨询、邮寄资料等服务；针对高端客户的个性化需求，提供如预留登机牌、预选机上座位、VIP申请、K位等；针对企业客户，提供7×24小时电话、18小时/天的QQ、MSN和电子邮件专属服务，随时随地达成需求。然而上述的大部分业务，座席均无法在线解决，需根据业务类型下单转交后台部门流转，或由班长或值班经理即时与收益、地服等部门或各地场站等外单位联系确认后回复旅客，正常流程规定3～5个工作日的回复时限无形中挑战了旅客的耐心，增加了旅客二次来电提前问询的机率。

（三）FCR的前期测量方案

综合上述分析，不难发现航空业呼叫中心引入FCR的确存在困难性，也无法在短时间内实现FCR的完全落地，故此我们计划通过前期、后期方案两步走，采用自动化、客观、准确的测量方式替换原有传统、主观的报告方式，逐步实现FCR的测量。前期已针对系统监控进行重点攻关，在系统中实现了自动统计首次呼叫解决率，完成了前期方案，具体分以下三个步骤进行：

1、缩小首次呼叫解决率的定义，缩小窗口宽度

定义首次呼叫解决率为客户打入呼叫中心的电话服务请求得到应答并一次得到解决客户问题的服务总和与打入呼叫中心请求服务总和之比。即相同号码00：00-24：00时段内，间隔时间2小时未重复来电或选择不同业务服务组别来电，视为首次解决。相关计算公式为FCR=1-重复来电的数量/接听总量。

2、设计系统监控的报表格式

根据上述定义，采用系统监控的手段设计系统规则：根据主叫号码是否一致来自动判别是否属于同一客户的回叫，每日统计首次来电和重复来电的数据，最终生成首次呼叫解决率。现已对原运营一、二部实现业务运营系统监控，可从系统中按部门直接导出每日或连续三日的首次呼叫解决和非首次呼叫解决两个明细报表。以8.22-8.24为例（如表1），运营一部首次呼叫解决率为62.07%，运营二部为81.72%。

3、业务梳理，为事后分析提供依据

质量管理部门对呼叫中心前台所承接的业务类型进行梳理，归纳理想状态下适用首次呼叫解决率指标的业务类型。虽然此种分类暂无法与IVR类型实现一 一对应，使系统自动选择剔除不适用首次呼叫解决率的业务类型、提高数据精准性，但为后续按具体业务类型进行的首次呼叫解决率分析提供了参考依据。

当然，由于时间仓促，短期方案在实施过程中也暴露了一些问题。

优点：

a）直观地展现首次解决和非首次解决的明细报表。

b）可通过主叫号码、座席姓名等维度查询客户的来电记录，以便首次呼叫解决率的申诉和复核。

c）首次呼叫解决率与客户满意度进行关联，以便有针对性地分析客户峰值体验。

缺点：

a）判定首次呼叫解决的预设条件较为机械和单一，难以定义特殊情况如客户咨询不同问题。

b）重复来电数据与话务信息统计数据难以自动匹配，分析筛选哪些业务重复来电率难度较大。

c）重复来电数据与客户IVR调查数据难以关联。

d）首次呼叫解决率的结果未采集座席的主观反馈。

（四）FCR后期测量方案

鉴于前期方案中存在的不足，我们在后期方案中进一步丰富首次呼叫解决率的采集方式，完善重复来电的判定流程；同时对方案中存在的潜在问题进行评估，以便在日后实践中有针对性地摸索改进。

1、丰富采集方式

通过在每日报表中设置按IVR业务类型的筛选功能，将重复来电数据与业务子类型进行关联，分析具体哪些业务在重复来电中比重较大，以此来深挖系统监控的数据有效性，实现由过去对通话次数的记录转变成对通话客户数、通话原因的关注。

与此同时，新增以下两种方式采集数据，以便修正单纯依赖系统监控的机械性，提升数据的可信度。

a）工单脚本备注——在通话结束后，系统自动弹出窗口，提示座席在工单中备注是否一次性解决旅客需求（如图4）。在未出现推诿的情况，在线被转接至其他座席处理也视为一次性解决。

b）客户调查——客户完成（呼入或呼出）的IVR调查或满意度调查短信，对服务座席进行评价，判定所提需求是否得到一次性解决，使得重复来电数据与客户体验反馈关联分析。以下是初步拟写的IVR调查语音提示：

方案一：一条IVR调查语音提示：

请您对本次服务进行评价：非常满意且一次性解决问题请按1，满意且一次性解决问题请按2，满意但未一次性解决问题请按3，不满意服务态度请按4，不满意业务流程请按5。感谢您对本次服务的评价！

方案二：分条IVR调查语音提示：

请您对本次服务进行评价：非常满意请按1，满意请按2，不满意服务态度请按3，不满意业务流程请按4。

如客户选择非常满意或满意，进入下一条语音提示：请您对本次服务是否解决问题进行评价，以帮助我们更好地提示服务质量：一次性解决问题请按5，未一次性解决问题请按6。感谢您对本次服务的评价！

注：上述方案均维持短信满意度的短信调查内容不变。

2、确立判定流程

按照图5所示判定流程，重点关注来电是否属于同一客户、基于同一原因，分别从系统、工单备注、客户IVR调查三方收集首次呼叫解决率，增加质控部门的人工核实维度，最终按比例权重设置首次呼叫解决率的考核公式。即首次呼叫解决率得分=系统监控X ？%+工单脚本备注X ？%+客户调查？%。

3、潜在问题分析

a）在采用系统监控重复来电、自动生成首次呼叫解决率的方式下评估是否需剔除代理人来电。b）采用“座席备注+旅客反馈”的采集方式，由于评判主体的利益出发点不同，容易出现评价结果的矛盾性和模糊地带，

导致无法直接得出结论，需第三方介入评估。

c）将首次来电的转接电话视为首次解决，有可能会出现座席不同程度地推诿旅客或恶意转接下一位座席的情况，故需评估是否对转接电话设立首问责任制。

4、远期计划

未来我们计划将进一步提高业务处理系统的自动化、提高系统的智能化，减少人工环节。例如可在录音存储系统中实现实时抓取客户的互动数据，自动判别呼叫原因，通过在系统中导入关键词如“这是我第二次来电了、到底要几次来电才能解决”等搜索相关工单，验证是否属于重复来电，以此来提升质量管理部门单纯依赖人工校准首次呼叫解决率的工作效率，从而解放更多人力投入到影响FCR关键因素的分析中，及时发现数据异常，为后续的数据分析及提升客户体验提供分析方向。

二、首次呼叫解决率在客服中心的应用前景

（一）数据过滤、系统规则设计define & measure

由运营管理部门牵头，系统支持部门配合，优化系统生成报表的格式和规则，按照不同组别线路实现自动筛选相同号码00：00-24：00时段内间隔时间不足2小时重复来电的来电号码报表下载功能、次数统计显示功能、全天呼入电话统计功能。

（二）指标分析 analyze

由运营管理部门牵头，数据分析部门协助配合，以日或周为单位，从系统中按IVR分类导出各技能组的首次解决率。重点分析在指定时间内客户重复来电的时间点的分布情况，并将重复来电数据与业务子类型的数据进行关联，分析不同IVR中主要影响重复来电的子业务。

（三）监督检查 improve

1、由运营管理部门牵头，质量管理部门协助配合，通过录音的听取对系统无法识别的两个小时内重复呼入的同一个电话进行判断，根据内容识别客户是否为咨询同一个问题。如不是，则对其进行修改，以校正系统自动生成的首次呼叫解决率。

2、由业务支持部门牵头，质量管理部门协助配合，负责按员工比例抽样听取未首次解决的问题录音，按业务类型对影响旅客体验的业务盲点或流程节点进行梳理和汇总，不断完善相关话述和流程。

3、由系统支持部门负责跟踪系统生成数据的稳定性，及时针对造成多余转接的策略进行指导或变更，或修正造成客户重复呼叫的路由策略。

（四）措施标准化 control

1、由培训管理部门牵头，负责在新员工入职培训中增加关于首次呼叫解决率的定义、判断标准、提高首次呼叫解决率目标的理论培训，普及首次呼叫解决率的应用程度，提高员工对这一指标的关注度。

2、开展岗中培训，规避排行前十的回叫错误。对标各部门、各技能组的首次解决率数据，重点从座席的服务意识、服务水平和服务态度等方面层次分解、剖析客户重复咨询的真正原因，查错推优，完善解答技巧经验并录入知识库，全面提升座席能力，以提高整体的首次呼叫解决率（如图6）。