1、問題分析和決策主題沙龍 問題意識及問題識別社交服務中心-運營分析組leewei（魏秀強）2013.12.16分享目標：分享目標：p理解問題分析最初動機p建立問題分析思維架構p掌握問題分析方法案例目錄第一部分：失敗的問題解決歸因1.揭開“問題”的神秘面紗2.如何入手解決一個問題3.問題意識及培養第二部分：透過數據看異常1.無效數據和價值數據在一念之間2.如何評判數據波動是正常or異常3.輕松做好員工績效分析與輔導第三部分：案例分享1.找回支付密碼的心酸史（GAP模型應用）2.Q秀IMC入口分析第一部分 失敗的問題解決歸因1.揭開“問題”的神秘面紗2.如何入手解決一個問題3.問題意識及培養我們發現

2、問題的最初動機？課前課前思考：思考：成功關鍵定義：成功關鍵定義： 用最少的人力成本提供客戶最滿意的服務美國杰斐遜紀念館的故事 杰斐遜紀念館的大理石由于頻繁清洗損壞嚴重問題豐富的食物資源(小昆蟲)夜晚照明紀念館根本reason豐富的食物資源(蜘蛛)太多的鳥糞為什么?所以失敗的問題解決歸因：失敗的問題解決歸因：1.未明確定義問題，就妄下解決方案2.未分析現狀，就憑經驗下解決方案3.對于問題與原因之總體思考不周全4.未明確訂立改善的目標與解決對策5.對于決策之執行成果未做追蹤確認6.未將有效的解決方案形成作業標準問題目標 與 現狀 的差距1.1揭開“問題”的神秘面紗1.2如何入手解決一個問題如果我有

3、6060分鐘分鐘去拯救世界，我會花5555分鐘分鐘來尋找和定義問題尋找和定義問題， 用5 5分鐘分鐘構思解決方法 愛因斯坦的名言：愛因斯坦的名言：1.3問題意識及培養培養并建立對問題的敏銳度，認識差異的存在，并主動發掘差異。上個季度銷售額下降了20生產成本超過預算30供應商連續2個月延遲交貨老板整個早上板著面孔、一句話不說我已經三個晚上睡不好收集資料問、聽、看培養并建立對問題的敏銳度培養并建立對問題的敏銳度Page 14條形圖：將數據系統整理后方便比較與觀察查檢表：有目的有次序的收集整理數據直方圖：幫助分析數據分布的情況時間趨勢圖：描繪一個變量在一段時間內的變化情況（趨勢）餅圖：展示所收集的數

4、據間的分配與比例柏拉圖：根據資料的數量大小依次排列以突出重要因子收集資料的定量型工具收集資料的定量型工具1.3問題意識及培養第二部分 透過數據看異常1.無效數據和價值數據在一念之間2.如何評判數據波動是正常or異常3.輕松做好員工績效分析與輔導高度改變高度改變角度改變角度改變 觀點視野指標 月度績效數據 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月解決率 69%71%82%65% 64%50%90%67%指標 目標 月度績效數據 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月一次解決率 75%75% 69%71%72%75%74% 75% 76% 76% 77%78%

5、79%78%2.1無效數據與價值數據在一念之間這組數據是否有效？CAre Collected數據被收集UAre Usable數據可用IHave Integrity數據具有完整性KAre Known數據為相關人員了解ALead to Actions采取行動123452.1無效數據與價值數據在一念之間數據的數據的CUIKACUIKA體系：體系：指標 目標 月度績效數據 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月接通率 80%/6080%/60 67%66%71%69%75%74%79%83%75%82%85%84%棄呼率 4%4% 5%6%4%5%5%4%3%2%4%2%1%1%一

6、次解決率 75%75% 69%71%72%75% 77%78%79%78%收集：對于每個要求采用的指標：是否收集了數據？數據是否完整？1可用：目標明確嗎？是否應用了高績效的基準？是否有足夠的數據表現趨勢？22.1無效數據與價值數據在一念之間相關性要求的績效指標是什么？該績效結果是否測量了需要測量的指標致；客觀性收集到的數據怎樣？如果使用了抽樣數據，樣本有偏見嗎？準確性數據計算正確嗎？數據表現方法清晰嗎？（沒有誤導？）代表性數據是否反映了全部結果？如果是樣本的話，樣本是否適當地代表了全部的結果？3完整性p數據是否為適當的人員的了解和掌握？p誰定期獲得數據結果？p這些人理解數據的重要性嗎？p接受數

7、據的人員理解結果嗎？p如果是抽樣的績效結果，收到數據的人員理解抽樣結果的精確度（置信區間）嗎？4為相關人所了解2.1無效數據與價值數據在一念之間指標 目標 月度績效數據 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月接通率 80%/6080%/60 67%66%71%69%75%74%79%83%75%78%80%84%平均=79%超過之前的平均并且高于目標。注：有3/4達到目標值，可認為總體達到目標。由于服務水平不理想，改善了預測方法和排班，年底績效水平提高到目標水平之上采取行動：結果未達標，是否采取了行動？采取行動后，績效是否改善？52.1無效數據與價值數據在一念之間如何判定改

8、善效果？現場管理我們是在看什么？2.2如何評判數據波動是正常or異常這樣的波動我們可以接受嗎？均值均值+1倍標準差均值-1倍標準差 求上限控制圖的制作步驟控制圖的制作步驟step1step2step4Step 3 求平均值 求標準差step3 求下限2.2如何評判數據波動是正常or異常準則一：連續6個點同時上升或者下降2.2如何評判數據波動是正常or異常控制圖控制圖八大判異原則：八大判異原則：1準則二：連續8個點在1倍標準差之外 2準則三：有1個點在3倍標準差之外3準則四：3個點中有2個點在2倍標準差之外4準則五：5個點中有4個點在1倍標準差之外 2.2如何評判數據波動是正常or異常控制圖控制

9、圖八大判異原則：八大判異原則：5準則六：連續9個點在同一側6準則七：連續15個點在1倍標準差內7準則八：連續14個點相繼交替上下8通話率藍色線為均值+標準差粉色線為均值綠色線為均值-標準差2.2如何評判數據波動是正常or異常1原則：某點數據在3倍標準差范圍，表示有特殊事件發生：22日員工生病，小休率升高。3、6原則：3個節點連續在一倍標準差外，或6個節點連續下降，表示有特殊事件發生：9-13號話務量下降8原則：連續8個點數據在均值一側，因特殊原因導致不正常狀態持續：員工在月末指標接近達標，工作消極舉例：員工通話率舉例：員工通話率控制圖控制圖分析：A、組內大部分人在平均滿意度之上，這是好事，但同

10、時也說明兩極分化情況嚴重，要重點關注滿意度低的同學，因為他們把整個組的成績拖累；B、要重點提升員工17、員工6、員工7、員工16，這四個員工無論是質量還是效率都非常低，必要時可做提升計劃。一、共性問題2.3輕松做好員工績效分析與輔導案例：某業務組績效數據分析案例：某業務組績效數據分析二、個案問題1.員工13的歸檔時長大于1h單量為22單，非常異常，可能存在規避滿意度行為，措施：可抽檢工單查看，并與員工溝通了解情況；2.員工16的滿意度、解決率均比組內均值低很多，但無效工單率卻高出均值5個點，也有可能存在規避滿意度行為。措施：此員工要給予作提升方案，有可能未把握工作中的技巧；3.員工15、員工1

11、1的升級工單率嚴重偏離組內平均值，可以抽單查看是否是對流程不熟悉還是在技巧上要提升；4.員工9的效率非常低，處理時長長，可重點提升服務技巧；5.員工10的停止接入次數嚴重偏離組內均值，但工作量還是保持較高水平，此同學可能有自己的處理方法，但與我們建議不要過多使用停止接入的要求相背離，所以可以與員工溝通，尋找更好的方法。6.員工13、員工14、員工18的平均歸檔時長(秒)嚴重超出給內均值，要重點分析。2.3輕松做好員工績效分析與輔導響應均長并發數會話均長小休時長轉出工單率引導工單率升級工單率無效工單率解決率效率滿意度滿意度調查量會話大于1H單歸檔大于1H單停止接入次數業務能力抗壓能力工作規范工作

12、習慣反應能力及技巧業務能力業務能力工作紀律工作紀律2.3輕松做好員工績效分析與輔導通過指標相關性看問題：通過指標相關性看問題：離散差=STDEV（標準差）/平均值用以檢驗團隊狀態是否在控制中。離散差0.1 穩定離散差0.16控制離散差0.16失控離散差0.8嚴重失控2.3輕松做好員工績效分析與輔導通過離散差管控小組差異：通過離散差管控小組差異：管理不是管平均值不是管平均值，而是管差異管差異；改善均值之前，要先縮小差異 平均值離散差平均值好，離散系數小特征：1.標兵群； 2.班組績效的穩定來源和引導力量； 3.追求成就感和發展 4.密切關注標桿發展趨勢平均值好，離散系數大特征：1.離散系數大，不

13、一定代表這個組員不好，還要搭配趨勢值來看（趨勢向上、趨勢向下、趨勢平穩）； 2.給予高度關注（表揚、激勵以及經驗/方法沉淀）平均值差，離散系數大特征：1.趨勢明顯進步的，通常為新員工，心態好，技能提升明顯，需要及時鼓勵和技能指導； 2.趨勢平穩，通常是技能沒能養成習慣，心態開始慢慢沮喪，需及時正面鼓勵； 3.趨勢值明顯后退，需重點預防進入該階段平均值差，離散系數小特征：1.“許三多象限”，技能不好，可是又超級穩定，穩定的不好，經常犯錯； 2.日管理和提升； 3.一旦改變，會是班組最棒的員工。2.3輕松做好員工績效分析與輔導以正向指標為例1234通過離散差管控小組差異：通過離散差管控小組差異：作圖步驟：選取“平均值”、“離散系數”兩列數據 插入“XY(散點圖)” 匹配組員姓名2.3輕松做好員工績效分析與輔導舉例：通話均長員工分群管理舉例：通話均長員工分群管理2.3輕松做好員工績效分析與輔導案例：某業務組績效數據分析案例：某業務組績效數據分析第三部分 案例分享1.找回支付密碼的心酸史（GAP模型應用）2.Q秀IMC入口分析差距1：我們不了解用戶的期望差距2：我們未選擇正確的服務設計和服務標準差距3：我們未按標準向用戶提供服務差距4：我們的實際服務與對外服務承諾不匹配用戶預期用戶感知用戶用戶客服客服為用戶提供的服務服務設計和服務標