《问题分析与决策》

1、问题分析和决策主题沙龙 问题意识及问题识别社交服务中心-运营分析组leewei（魏秀强）2013.12.16分享目标：分享目标：p理解问题分析最初动机p建立问题分析思维架构p掌握问题分析方法案例目录第一部分：失败的问题解决归因1.揭开“问题”的神秘面纱2.如何入手解决一个问题3.问题意识及培养第二部分：透过数据看异常1.无效数据和价值数据在一念之间2.如何评判数据波动是正常or异常3.轻松做好员工绩效分析与辅导第三部分：案例分享1.找回支付密码的心酸史（GAP模型应用）2.Q秀IMC入口分析第一部分 失败的问题解决归因1.揭开“问题”的神秘面纱2.如何入手解决一个问题3.问题意识及培养我们发现

2、问题的最初动机？课前课前思考：思考：成功关键定义：成功关键定义： 用最少的人力成本提供客户最满意的服务美国杰斐逊纪念馆的故事 杰斐逊纪念馆的大理石由于频繁清洗损坏严重问题丰富的食物资源(小昆虫)夜晚照明纪念馆根本reason丰富的食物资源(蜘蛛)太多的鸟粪为什么?所以失败的问题解决归因：失败的问题解决归因：1.未明确定义问题，就妄下解决方案2.未分析现状，就凭经验下解决方案3.对于问题与原因之总体思考不周全4.未明确订立改善的目标与解决对策5.对于决策之执行成果未做追踪确认6.未将有效的解决方案形成作业标准问题目标 与 现状 的差距1.1揭开“问题”的神秘面纱1.2如何入手解决一个问题如果我有

3、6060分钟分钟去拯救世界，我会花5555分钟分钟来寻找和定义问题寻找和定义问题， 用5 5分钟分钟构思解决方法 爱因斯坦的名言：爱因斯坦的名言：1.3问题意识及培养培养并建立对问题的敏锐度，认识差异的存在，并主动发掘差异。上个季度销售额下降了20生产成本超过预算30供应商连续2个月延迟交货老板整个早上板着面孔、一句话不说我已经三个晚上睡不好收集资料问、听、看培养并建立对问题的敏锐度培养并建立对问题的敏锐度Page 14条形图：将数据系统整理后方便比较与观察查检表：有目的有次序的收集整理数据直方图：帮助分析数据分布的情况时间趋势图：描绘一个变量在一段时间内的变化情况（趋势）饼图：展示所收集的数

4、据间的分配与比例柏拉图：根据资料的数量大小依次排列以突出重要因子收集资料的定量型工具收集资料的定量型工具1.3问题意识及培养第二部分 透过数据看异常1.无效数据和价值数据在一念之间2.如何评判数据波动是正常or异常3.轻松做好员工绩效分析与辅导高度改变高度改变角度改变角度改变 观点视野指标 月度绩效数据 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月解决率 69%71%82%65% 64%50%90%67%指标 目标 月度绩效数据 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月一次解决率 75%75% 69%71%72%75%74% 75% 76% 76% 77%78%

5、79%78%2.1无效数据与价值数据在一念之间这组数据是否有效？CAre Collected数据被收集UAre Usable数据可用IHave Integrity数据具有完整性KAre Known数据为相关人员了解ALead to Actions采取行动123452.1无效数据与价值数据在一念之间数据的数据的CUIKACUIKA体系：体系：指标 目标 月度绩效数据 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%弃呼率 4%4% 5%6%4%5%5%4%3%2%4%2%1%1%一

6、次解决率 75%75% 69%71%72%75% 77%78%79%78%收集：对于每个要求采用的指标：是否收集了数据？数据是否完整？1可用：目标明确吗？是否应用了高绩效的基准？是否有足够的数据表现趋势？22.1无效数据与价值数据在一念之间相关性要求的绩效指标是什么？该绩效结果是否测量了需要测量的指标致；客观性收集到的数据怎样？如果使用了抽样数据，样本有偏见吗？准确性数据计算正确吗？数据表现方法清晰吗？（没有误导？）代表性数据是否反映了全部结果？如果是样本的话，样本是否适当地代表了全部的结果？3完整性p数据是否为适当的人员的了解和掌握？p谁定期获得数据结果？p这些人理解数据的重要性吗？p接受数

7、据的人员理解结果吗？p如果是抽样的绩效结果，收到数据的人员理解抽样结果的精确度（置信区间）吗？4为相关人所了解2.1无效数据与价值数据在一念之间指标 目标 月度绩效数据 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%超过之前的平均并且高于目标。注：有3/4达到目标值，可认为总体达到目标。由于服务水平不理想，改善了预测方法和排班，年底绩效水平提高到目标水平之上采取行动：结果未达标，是否采取了行动？采取行动后，绩效是否改善？52.1无效数据与价值数据在一念之间如何判定改

8、善效果？现场管理我们是在看什么？2.2如何评判数据波动是正常or异常这样的波动我们可以接受吗？均值均值+1倍标准差均值-1倍标准差 求上限控制图的制作步骤控制图的制作步骤step1step2step4Step 3 求平均值 求标准差step3 求下限2.2如何评判数据波动是正常or异常准则一：连续6个点同时上升或者下降2.2如何评判数据波动是正常or异常控制图控制图八大判异原则：八大判异原则：1准则二：连续8个点在1倍标准差之外 2准则三：有1个点在3倍标准差之外3准则四：3个点中有2个点在2倍标准差之外4准则五：5个点中有4个点在1倍标准差之外 2.2如何评判数据波动是正常or异常控制图控制

9、图八大判异原则：八大判异原则：5准则六：连续9个点在同一侧6准则七：连续15个点在1倍标准差内7准则八：连续14个点相继交替上下8通话率蓝色线为均值+标准差粉色线为均值绿色线为均值-标准差2.2如何评判数据波动是正常or异常1原则：某点数据在3倍标准差范围，表示有特殊事件发生：22日员工生病，小休率升高。3、6原则：3个节点连续在一倍标准差外，或6个节点连续下降，表示有特殊事件发生：9-13号话务量下降8原则：连续8个点数据在均值一侧，因特殊原因导致不正常状态持续：员工在月末指标接近达标，工作消极举例：员工通话率举例：员工通话率控制图控制图分析：A、组内大部分人在平均满意度之上，这是好事，但同

10、时也说明两极分化情况严重，要重点关注满意度低的同学，因为他们把整个组的成绩拖累；B、要重点提升员工17、员工6、员工7、员工16，这四个员工无论是质量还是效率都非常低，必要时可做提升计划。一、共性问题2.3轻松做好员工绩效分析与辅导案例：某业务组绩效数据分析案例：某业务组绩效数据分析二、个案问题1.员工13的归档时长大于1h单量为22单，非常异常，可能存在规避满意度行为，措施：可抽检工单查看，并与员工沟通了解情况；2.员工16的满意度、解决率均比组内均值低很多，但无效工单率却高出均值5个点，也有可能存在规避满意度行为。措施：此员工要给予作提升方案，有可能未把握工作中的技巧；3.员工15、员工1

11、1的升级工单率严重偏离组内平均值，可以抽单查看是否是对流程不熟悉还是在技巧上要提升；4.员工9的效率非常低，处理时长长，可重点提升服务技巧；5.员工10的停止接入次数严重偏离组内均值，但工作量还是保持较高水平，此同学可能有自己的处理方法，但与我们建议不要过多使用停止接入的要求相背离，所以可以与员工沟通，寻找更好的方法。6.员工13、员工14、员工18的平均归档时长(秒)严重超出给内均值，要重点分析。2.3轻松做好员工绩效分析与辅导响应均长并发数会话均长小休时长转出工单率引导工单率升级工单率无效工单率解决率效率满意度满意度调查量会话大于1H单归档大于1H单停止接入次数业务能力抗压能力工作规范工作

12、习惯反应能力及技巧业务能力业务能力工作纪律工作纪律2.3轻松做好员工绩效分析与辅导通过指标相关性看问题：通过指标相关性看问题：离散差=STDEV（标准差）/平均值用以检验团队状态是否在控制中。离散差0.1 稳定离散差0.16控制离散差0.16失控离散差0.8严重失控2.3轻松做好员工绩效分析与辅导通过离散差管控小组差异：通过离散差管控小组差异：管理不是管平均值不是管平均值，而是管差异管差异；改善均值之前，要先缩小差异 平均值离散差平均值好，离散系数小特征：1.标兵群； 2.班组绩效的稳定来源和引导力量； 3.追求成就感和发展 4.密切关注标杆发展趋势平均值好，离散系数大特征：1.离散系数大，不

13、一定代表这个组员不好，还要搭配趋势值来看（趋势向上、趋势向下、趋势平稳）； 2.给予高度关注（表扬、激励以及经验/方法沉淀）平均值差，离散系数大特征：1.趋势明显进步的，通常为新员工，心态好，技能提升明显，需要及时鼓励和技能指导； 2.趋势平稳，通常是技能没能养成习惯，心态开始慢慢沮丧，需及时正面鼓励； 3.趋势值明显后退，需重点预防进入该阶段平均值差，离散系数小特征：1.“许三多象限”，技能不好，可是又超级稳定，稳定的不好，经常犯错； 2.日管理和提升； 3.一旦改变，会是班组最棒的员工。2.3轻松做好员工绩效分析与辅导以正向指标为例1234通过离散差管控小组差异：通过离散差管控小组差异：作图步骤：选取“平均值”、“离散系数”两列数据 插入“XY(散点图)” 匹配组员姓名2.3轻松做好员工绩效分析与辅导举例：通话均长员工分群管理举例：通话均长员工分群管理2.3轻松做好员工绩效分析与辅导案例：某业务组绩效数据分析案例：某业务组绩效数据分析第三部分 案例分享1.找回支付密码的心酸史（GAP模型应用）2.Q秀IMC入口分析差距1：我们不了解用户的期望差距2：我们未选择正确的服务设计和服务标准差距3：我们未按标准向用户提供服务差距4：我们的实际服务与对外服务承诺不匹配用户预期用户感知用户用户客服客服为用户提供的服务服务设计和服务标