要素1中客戶到達時間的分布類型是指在給定的一段時間內(nèi)客戶有不同的幾率在各個時刻點到達，以到達時間分組為橫軸、各組所占比例為縱軸描繪出來的圖形即為客戶到達時間的分布類型，因素2中服務時間的分布類型可用類似方法得到。因素1、2中分布的特征影響到排隊系統(tǒng)的性質(zhì)和指標。

一個典型的呼叫中心排隊系統(tǒng)中客戶到達屬于泊松分布，客服代表的服務時長屬于負指數(shù)分布。圖2為簡要示意圖：

圖2、呼叫中心排隊系統(tǒng)示意圖

說了這么多，讀者可能已經(jīng)不耐煩了，凈講些理論有啥用呢？

一般很少有呼叫中心會限制排隊的客戶數(shù)，也無法影響客戶源數(shù)。我們總結(jié)各家呼叫中心用來影響服務水平的方法，會發(fā)現(xiàn)大多是通過影響四個要素來影響服務水平（如表3）。

表3、排隊系統(tǒng)要素與控制服務水平的方法

以上都是一些比較常用的方法，讀者也可以結(jié)合自己中心的實際情況進行創(chuàng)新或演變。

下面重點講解因素6中“超過服務水平目標的電話引導”的原理：

一般而言呼叫中心的服務規(guī)則是先到先服務，即先打電話進來的客戶優(yōu)先被服務。假設有一條人工電話線路的服務水平目標為20秒，客戶的到達、服務和離開如表4-1所示：

表4-1、客戶到達/服務/離開

如果因為某種原因，第一位客戶服務時長增加為35秒，其它條件不變。那么從第二位客戶起，所有的電話均等待時長均超過服務水平目標，造成了“堵車”現(xiàn)象（如表4-2）：

表4-2、堵車”現(xiàn)象

如果采用電話語音提示或其它方法引導第二位客戶離開隊列，那么從第三位客戶起，電話重新達到服務水平目標，“堵車”現(xiàn)象解除（如表4-3）：

表4-3、引導效果

可以計算出三種情況下各項排隊指標的值如下（如表5）：

表5、各場景運營指標比較

可以看出，場景3較場景2而言服務水平大大提高，接通率下降。

同樣道理，客戶群體的耐心程度也會影響到服務水平，高耐心程度的客戶群體傾向于等待，往往會導致“堵車”現(xiàn)象，使得運營指標趨向于場景2。筆者前日在微博上看到某呼叫中心對排隊的客戶進行語音提示，請客戶“繼續(xù)耐心等待”，這種做法是值得商榷的。

平均應答速度和平均棄線時長這兩個指標可以反映出客戶的耐心程度。

長期來看，各家呼叫中心不同的排隊體驗會使得客戶群體形成特定的預期和習慣，而這些客戶群體也會表現(xiàn)出不同的排隊指標。

現(xiàn)在，讀者可以回答開頭老板的問題了吧？

“為什么A呼叫中心和B呼叫中心服務水平很接近，接通率卻相差較大呢？”

本文刊載于《客戶世界》2012年6月刊；作者單位為深圳發(fā)展銀行總行信用卡中心。