從均值管理到差異管理

2007-12-10 00:00:00 作者：來源：評論：0 　點擊：

許乃威 2007/12/10

　　呼叫中心一路走來，就算以美國或歐洲的角度來看，都只有30年不到的歷史，是一個很短的歷程，大部分的管理理論都很不成熟，借鏡于其它產(chǎn)業(yè)的管理理論，卻發(fā)現(xiàn)這些理論不完全適用于呼叫中心。

　　如何使用標(biāo)準(zhǔn)差和離散系數(shù)，我在前幾期的文章中寫得相當(dāng)詳細(xì)，現(xiàn)在大約再說明一次。

　　標(biāo)準(zhǔn)差計算方法很簡單，在EXCEL里面，只要利用“STDEV”函數(shù)，選中你要計算標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)列，如下圖，我們要計算7月1號到30號平均處理時長的標(biāo)準(zhǔn)差，7月1號到30號平均處理時長的數(shù)據(jù)，就是B2到B31這數(shù)列，只要選中這數(shù)列，按“確定”，就會得出標(biāo)準(zhǔn)差。

　　如我們之前幾篇關(guān)于最小方差管理法的文章所說，平均數(shù)看不到個體差異，只知道7月1號到30號的平均處理時長是99.5秒，但這數(shù)字對管理者而言，其實是沒有辦法用來做管理的，因為管理者要做的是找出差異，管理差異，而標(biāo)準(zhǔn)差才是可以提供個體差異這重要信息的工具。

　　但每一次計算平均值，因為采用的天數(shù)可能不一樣，或是采用了不同的班組來檢查，平均值都可能會不一樣的，這時如果只是用標(biāo)準(zhǔn)差來做互相之間的比較，就會產(chǎn)生不公平的情況，所以將標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值，得出一個系數(shù)，就稱為離散系數(shù)。

　　離散系數(shù)是一個最重要的控制指標(biāo)，最小方差管理法大量使用離散系數(shù)來測量某一個KPI指標(biāo)是否已經(jīng)達標(biāo)。

　　最小方差管理法把離散系數(shù)分成四個等級：

　　穩(wěn)定 0.1
　　控制 < 0.16
　　失控 > 0.16
　　嚴(yán)重失控 > 0.8

　　有了這四個等級，呼叫中心的差異管理，有了明確的界定，只要你把某個KPI指標(biāo)的離散系數(shù)計算出來，你就知道自己目前的差異狀況是在穩(wěn)定，還是控制，或是失控中了。

　　這是一個非常重要的觀念，質(zhì)量管理之父戴明是一位改造了日本的質(zhì)量大師，他卻是一位美國人，本來在1950年到1960年，日本制就等于是劣質(zhì)貨、黑心貨的代名詞，日本以廉價但質(zhì)量差的產(chǎn)品大量傾銷美國，讓美國人非常鄙視，但到了1980年，美國最大的電視臺NBC制作了一套震撼美國人的節(jié)目，節(jié)目名稱就是[為何日本能，而美國不能！]，因為到了1980年代，美國人赫然發(fā)現(xiàn)日本制產(chǎn)品的質(zhì)量，遠遠超過了美國貨，全世界都開始買日本車，買日本家電，質(zhì)量盡然超過了一直在帝國大夢中的美國，而改造了日本的這位大師，就是戴明。

　　可惜國內(nèi)目前很少戴明的書，戴明對我的影響非常的大，他的理論最重要的核心思想就是：

　　管理企業(yè)，首先要讓關(guān)鍵指標(biāo)進入控制狀態(tài)，不然所有的管理手段都是無效的!

　　也就是說，必須首先測量關(guān)鍵指標(biāo)是否在控制狀態(tài)，如果不是，首先要讓事情進入控制狀態(tài)，不然就算你采取再多的改善措施，都是這里失火，這里救火，那里失火，那里救火，為何這里那里會到處失火，卻沒有找出問題的源頭，只是在事情的最末端進行亡羊補牢的補救措施而已。

　　最小方差管理法認(rèn)為差異管理最重要的，就是首先進行關(guān)鍵指標(biāo)的離散系數(shù)測量，測量關(guān)鍵指標(biāo)目前的控制情況。

　　如果指標(biāo)是在失控狀態(tài)（離散系數(shù)大于0.16），最小方差管理法藉用兩個關(guān)鍵圖來找出差異的來源，這兩張圖一個是常態(tài)圖，另外一個是控制圖。

　　常態(tài)圖的畫法可以參考我前面一篇文章『Excel2007對呼叫中心管理產(chǎn)生的革命性影響』當(dāng)中，有詳細(xì)介紹怎么用Excel來畫常態(tài)圖。

　　下面這張圖是某呼叫中心平均處理時長的常態(tài)圖，我們希望常態(tài)圖是一個高峰，這代表只有一股力量在里面，如果出現(xiàn)了兩個以上的高峰，就代表有兩股以上的力量在里面，差異被這兩股以上的力量給拉開了。

　　在下面這張圖中，我們看到大部分人的平均處理時長是5分鐘左右，但在8分鐘這里，又出現(xiàn)了一個小高峰，甚至在10分鐘這里，出現(xiàn)了第三個小小高峰。

　　常態(tài)圖可以幫助我們在指標(biāo)失控時，看到這指標(biāo)有幾股力量在里面，針對第二和第三個高峰應(yīng)該要采取適當(dāng)?shù)氖侄蝸砀纳魄闆r。

　　換句話說，看常態(tài)圖的重點，就是看有幾個高峰，我們希望看到的理想情況是一個高峰，但只要指標(biāo)是失控的，通常一定會看到兩個以上的高峰。

　　常態(tài)圖也輕易可以看出長尾來，長尾理論最近在互聯(lián)網(wǎng)變成一個影響很大的理論，就是由網(wǎng)民共同創(chuàng)造的網(wǎng)站（例如小區(qū)網(wǎng)站）雖然網(wǎng)民力量小，但卻是真正互聯(lián)網(wǎng)將來的主流方向。

　　但在差異管理中，長尾卻是你最不想看到的，在下面這張圖中，右邊顯然出現(xiàn)了一條長尾。