關于數據分析的十個問題

白文騰

數據對于企業(yè)的重要性已經不言而喻了，尤其是在最近大數據被談得非常多的情況下。與此同時，數據分析越發(fā)顯得重要，它是指引企業(yè)不斷完善服務、提升客戶體驗的探路燈。

本文將針對數據分析，同時結合客服中心的具體需要，來幫助大家理清如何做數據分析、如何提高工作效率和質量、如何讓分析出來的內容更有價值、如何才能夠讓領導認可。下面就是我在工作中總結出來的十個必須要問自己的問題（如圖1）。

1. 目前領導的關注點是什么？

任何分析都是應該建立在企業(yè)整體戰(zhàn)略之上的，了解領導目前的工作重心，自然就可以判斷我們應該朝著哪個方向進行分析，這樣才能夠幫助領導全面深入地了解目前狀況，從而決定要采取哪些措施。所以，要根據數據分析的受眾對象來進行分析，把握好分析的整體方向與深度及廣度。

2. 分析的主要目的是什么？

分析之前要考慮為什么要做分析，在這里我們舉例來說明。例如在考慮上一問題時我們假定目前領導主抓服務水平（20秒接通率），那么我們在這里就應該清晰分析的目的就是分析目前整體服務水平在歷史中處于什么水平？問題出現在哪里？我們應該在哪些方面上采取措施來提高服務水平？

3. 需要哪些數據來支撐分析？

在明確了分析目的之后，我們就要準備數據。在這里我們要先根據客服中心運營的經驗對可能影響到服務水平的因素進行提前判斷，以確定我們需要哪些數據來支持我們做分析。像對服務水平產生影響的因素可以有人員方面、系統(tǒng)方面、流程制度方面等，所以我們可以分析話務量、排班人員情況、人員出勤狀況、在線人數、示忙人數、離席人數、平均通話時長、平均事后處理時長等數據。

4. 數據應該從哪里收集？

現在我們已經明確需要的數據有哪些了，下面就是開始收集數據，最主要的數據來源就是目前客服中心內部現有的報表系統(tǒng)。在這里我們假定報表系統(tǒng)是完善的，可以根據我們的分析需求來隨意提取任何數據，當然有些數據是很難在系統(tǒng)中提出的，這時我們就需要手工進行數據收集。

5. 應從什么角度進行分析？

這個問題其實在第三個問題中就已經區(qū)分出來了。舉例來說，我們可以分析不同時段的話務情況以及各時段對應的排班人數，以此來判斷是否是人員不足或者是話務突增造成的服務水平低。最終，通過不同角度進行定性與定量的綜合分析，找出問題到底是人的原因、系統(tǒng)的原因、還是流程制度的原因。

6. 應該用什么分析方法？

我們只需要掌握一些簡單的分析方法即可滿足目前客服中心的日常分析需求。選擇分析方法的原則就是只選最合適的不選最高深的。一般我們可以用到的分析方法有：

對比分析：在同一分析維度下對不同數據集合進行比較，找出其中存在的差異，并進一步深入挖掘差異原因；

趨勢分析：觀察數據序列隨時間的變化趨勢，找出其一般規(guī)律，如移動平均、同比、環(huán)比等；

排名分析：將大量數據按某種分類方法進行頻次統(tǒng)計，觀察其中的Top N數據，反映其對整體的影響程度如何；

結構分析：在統(tǒng)計分組的基礎上計算各組成部分所占比重，進而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質、總體內部結構變化規(guī)律；

相關性分析：測量某兩個變量之間的相關程度，即當一個變量發(fā)生變化，另外一個變量也會隨之發(fā)生的變化趨勢。

7. 如何展示分析結論？

1） 根據不同的報告選擇不同的展示工具

我們一般是以分析報告的形式來展示分析結論的，根據不同的報告類型選取不同的工具進行展示。報告大致區(qū)分為三種：日常運營狀況分析報告、專項問題解決報告、歷史數據（問題）研究報告。

用PPT撰寫分析報告可以加入豐富的元素、動畫效果等，圖文并茂，適合現場演示匯報，大大增強展示效果；但是不適合大篇幅的文字，對于匯報人員的演講技能要求較高；專題分析報告與歷史研究報告均可以使用PPT來制作。

用Word撰寫分析報告易于排版，顯得相對正式；但是缺乏交互性，不適合演講匯報；適合撰寫各類型的分析報告。

用Excel則適合日常報告的撰寫，還可以有動態(tài)的圖表，方便實時更新、交互性較強，但不適合演講匯報。

2） 根據不同內容選擇不同的展示圖表

數據展示的原則就是簡單直觀、清晰易懂， 在選擇圖表來展示數據時需要考慮清楚我們想要展示給領導什么，要說明什么問題。用來展示數據的圖表大致有用餅圖、條形圖、柱狀圖、折線圖、散點圖、雷達圖、面積圖。

以下給出幾個圖例供大家參考（說明一下，圖表的標題已經去掉，只展示圖表大致形式）。

8. 產生問題的原因有哪些？

經過以上的綜合分析我們可以判斷是以下原因：

人員問題：人員招聘不足、排班不夠合理、人員出勤差、人員接續(xù)效率低、人員培訓效果不明顯等問題；

系統(tǒng)問題：話務系統(tǒng)故障、知識庫系統(tǒng)故障等問題，具體是什么問題需要查看系統(tǒng)故障的歷史記錄；

流程制度問題：管理流程和服務流程不合理、過于復雜，職責界定不清晰、制度不完善等問題

9. 可以采取的措施有哪些？

在經過全面的分析后，將造成服務水平低的所有因素按照重要性進行排序，根據80/20法則首先解決重要的影響因素，針對各影響因素的不同采取不同的措施進行改善。制定改善計劃需要明確改善的事項是什么、負責的人員（或部門）是誰、預計的周期是多長等要素。

10. 最終的改善效果如何？

數據分析不是分析的終點，所以在分析發(fā)現問題并采取相應措施后，我們需要對其進行后期跟進，觀察問題是否得到了改善。也就是說我們要遵從PDCA的管理方法開展問題的改善工作。

希望以上內容能夠對大家有所幫助，提高工作效率與質量，減少因不清晰目的、不知道分析重點、不知道如何分析等問題帶來的麻煩。最后想給在客服中心做數據分析工作的同事們三點建議：1.深入基層了解客服中心業(yè)務；2.扎實學習一些分析方法和分析工具的使用；3.勤思考，勤溝通，提高對數據的敏感性，培養(yǎng)自己的系統(tǒng)思維能力。