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公司動態(tài)
? ? ? 11 月 27-28 日， 由北京易訓天下咨詢服務有限公司主辦的“AI 賦能客服預測排班實戰(zhàn)營” 在北京成功舉辦。
? ? ? 本次課程特邀運營管理實戰(zhàn)專家王厚東老師主講，吸引了來自金融、電信、電商等多領域的客服從業(yè)者參與。不同于傳統(tǒng)培訓，課程以 “解決實際問題” 為導向，采用 “理論講解 + 案例分析 + 實踐演練” 的模式，既傳遞系統(tǒng)化知識，更注重實操能力培養(yǎng)，旨在幫助學員將 AI 技術真正應用到客服運營全流程中。
? ? ? 作為客服運營的核心環(huán)節(jié)，預測排班直接影響服務質(zhì)量與成本控制，而 AI 技術的融入正為這一環(huán)節(jié)帶來變革。王厚東老師圍繞 “AI 賦能客服預測排班全流程” 搭建課程框架，從行業(yè)痛點切入 —— 先解析當前客服預測排班中常見的 “數(shù)據(jù)不準、人力錯配、應急無方” 等問題，再對應給出 AI 賦能的解決方案：從 AI 技術應用背景鋪墊與預測排班核心要素拆解，到業(yè)務量預測、人員需求測算、排班擬合及現(xiàn)場調(diào)控的分步教學，每一步都結(jié)合真實業(yè)務場景展開，讓學員清晰看到 AI 如何解決傳統(tǒng)運營中的痛點。
? ? ? 在業(yè)務量數(shù)據(jù)清洗與預測模塊，老師直指 “數(shù)據(jù)質(zhì)量決定預測精度” 的核心，強調(diào) “垃圾進，垃圾出” 的原則。他指出，預測準確率每提升 1%，后續(xù)人力配置、排班執(zhí)行等環(huán)節(jié)的效率可同步提升 3-5%，并針對系統(tǒng)故障導致的話務驟降、營銷活動引發(fā)的話務激增、突發(fā)事件帶來的異常波動三類典型問題，現(xiàn)場演示 TRIMMEAN 截尾均值、標準差法等 Excel 異常值檢測技巧，以及線性插值、歷史同期比對等數(shù)據(jù)修復方法。同時，還介紹了樸素法、移動平均、指數(shù)平滑法等常用預測模型，并針對春節(jié)、雙 11 等特殊場景，提供 “基礎預測 + 活動增量疊加” 的專項方案，確保預測結(jié)果能精準匹配業(yè)務波動規(guī)律。
? ? ? 人力配置與排班是客服運營的 “資源平衡術”，老師圍繞 “工作量如何科學轉(zhuǎn)化為人力需求” 展開深度講解。他先拆解影響人員配置的關鍵因素 —— 包括節(jié)日假期、事假、培訓等出勤損耗，以及休息、會議、輔導等利用率損耗，再帶領學員實操工時總量法、人均產(chǎn)能法等測算方法，讓抽象的 “人力需求” 變得可計算。針對客服行業(yè)經(jīng)典的 Erlang C 模型，老師不僅講解 “話務強度 - 服務水平 - 人員需求” 的計算邏輯與 Excel 實現(xiàn)步驟，還分析了模型在 “客戶會放棄等待”“坐席技能不統(tǒng)一” 等現(xiàn)實場景中的局限，給出按技能組分層測算、疊加遵時率損耗等修正策略。此外，結(jié)合電話客服 “1 對 1 服務” 與在線客服 “多線程并發(fā)” 的差異，分享層級溢出調(diào)度、錯峰排班等技巧，幫助學員在保障服務水平的同時，最大化控制人力成本。
? ? ? 現(xiàn)場調(diào)控與應急則是客服運營的 “最后一道防線”，老師糾正了行業(yè)內(nèi) “消除所有隊列”“追求 100% 人員利用率” 的認知誤區(qū)，提出 “管理核心是將客戶等待時間控制在可接受閾值內(nèi)” 的理念。他詳細講解日內(nèi)重預測的實操邏輯：通過計算時間進度權重、匯總實際話務量、反推全天總量、修正后續(xù)時段預測四步，幫助學員動態(tài)調(diào)整人力配置，避免 “一刀切” 的預測偏差；同時構建 “輕度 - 中度 - 重度” 三級應急響應矩陣，針對突發(fā)話務高峰，從 “推遲非緊急培訓釋放人力”“啟動兼職坐席儲備”“引導客戶轉(zhuǎn)自助渠道” 等維度給出具體方案，并強調(diào)事后需從 “業(yè)務量波動（如突發(fā)輿情）”“服務能力波動（如系統(tǒng)卡頓）” 兩方面追溯根源，形成 “預測 - 執(zhí)行 - 復盤 - 優(yōu)化” 的閉環(huán)。
? ? ? 本次課程憑借強實操的設計，讓學員實現(xiàn)了 “學習即能用” 的成果轉(zhuǎn)化：不僅能獨立完成歷史話量、節(jié)假日、營銷活動等關鍵數(shù)據(jù)的收集與清洗，運用多種模型完成業(yè)務量預測與人員需求測算，還能結(jié)合自身業(yè)務設計混合班次、制定突發(fā)應急預案，更獲取了可直接落地的 AI 排班工具模板及代碼。未來，北京易訓天下咨詢服務有限公司將繼續(xù)聚焦客服行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，為行業(yè)智能運營升級提供持續(xù)助力。
