班时变化的影响因素

变化，指人或事物产生新的状况，初渐谓之变，变时新旧两体俱有；变尽旧体而有新体，谓之化；一切都在变，对于排班来讲也有很多变化的因素，比如话务量的变化、人的变化、天气的变化等等一系列变化，那到底这些变化对于我们的影响是什么，我们该如何应对这些变化，现在咱们就针对上述的变化情况，一起走进排班变化的世界。

例如：在班表执行的过程中，会出现话量由于未知原因的变化或者人员的增减、天气因素导致承接出现承接问题、早晚高峰的接通率严重失衡等等情况。此种情况下应如何处理呢？

首先要进行来话数据的收集与分析，若分析数据中发现连续两日来电量预测准确度超出正常范围值超出15%或者低于预测准确度15%时，如果来话量高时，我们的排布人力会不足，接不起全部的流入量，导致服务指标容易不达标，当来电量低时，我们的排班人力比较冗余，现场比较空闲，浪费人力资源。此时我们需要做：①重新测算时段预测量进行对比校准查看有偏差的时段以及分析原因；②与运营部伙伴确认是否这期间有集中性问题或者故障导致；③与合作方确认是否对话务量进行调整。

针对以上分析给出措施：①若预测量出现偏差，检查历史话量选取的时间是否过长或过段，重新校准测算预测量；②如果是故障或者集中性问题影响，需要收集集中出现的时间段和影响占比，若持续时间较长，后面需要全面调整班时，若时间较短，记录此问题发生的时间频率等，提取相应的异常因子以便于提高预测的准确度，做好后面预测；③合作方进行话务量调整,了解下原因和调整后有无免考机制之类的，若后期按照调整后的话务量趋势走，需将重新校准的预测加入到当前预测中修改人力排布，并跟进第三天的业务实际来话趋势情况观察是否符合新修订的预测趋势，如果符合，及时和运营沟通修改预测方案，并在下个排班周期的班表中也进行改进。

（1）人员流失较多时：造成的问题就是服务指标无法达成，生产计划完不成，当预测量很充足的时候，我们加上流失的这些人员缺口可能就会完成我们的服务指标，所以人员流失也是必须要把控的，当产生人员流失时，我们首先需要：①确认人员流失的集中性原因，运营上面做好措施防止其余人发生此类情况流失；②测算流失人员对现场承接的影响，如果影响较小，可以略微的调整下时段人力缺口或者和运营沟通下加班方案；③如果人员效能以最大或者提升效能后还无法达成业务所需承接，需要延长员工在线时间保证业务承接能力。首先根据当前数据计算出具体需要延长时长，然后和运营进行沟通最终敲定实行方案；④记录此次人员流失的原因，分析每月这个时间或者每年这个时间是不是流失的高峰期，如15号发工资之后，每年5-9月份校招学生毕业、返校、开学等原因，如果人员流失存在一定规律，需要提前和运营沟通在此时间段补充人力，保障我们的服务指标和生产计划达成。

（2）某一天请假人员较多的时候：可能会出现这一天的服务指标特别低，其余的天数服务指标达标特别高，我们为保障服务指标达成，可能需要重新进行调整班时，把其余的休班进行顺延弥补这一天的人力缺口，或者其余人加长时长保障服务指标达成，为了不让其余人承担请假人的后果，提高员工幸福满意度，需要运营部的伙伴提前至少一周规划自己的时间，提前把请假人员报备出来，在这一天排班的时候把请假人员抛出进行排班，从而保障服务指标。

俗话说得好“天有不测风云，人有旦夕祸福”，话量也是如此，当天气比较炎热或者比较寒冷的时候：有的业务来话量会受到天气因素的影响，比如一些家电制造业的服务行业，业务的空调话量可能会巨增，当夏天下雨天或者比较凉快的时候，空调的话量可能会比平常减少一些，所以相关业务排班师会随时关注来电量比较集中地区的天气的变化情况，在做预测的时候也会考虑到天气因素的情况进行预测，天气炎热和天气转凉的预测量都是截然不同的，所以员工的班时会跟着天气的变化而变化。

在变化中的过程中发现问题，并解决问题，不断探索和进步，这些变化让我们在排班领域收集各种各样的影响因素，不断积累经验。