从统计学看呼叫中心质量管理

从统计学看呼叫中心质量管理（共8篇）

篇1：从统计学看呼叫中心质量管理

从统计学看呼叫中心质量管理

作者：许乃威 | 来源：客户世界 | 2007-12-16 16:29:22

质检一直是我认为最没用，却是最重要的一个管理手段。

我几次上公开课都会问：“请问在座的有没有做质检的？”每次都有不少学员举手。我会说：“你们的岗位，是最没用的，完全没有数学根据，不如不要做算了。然后这些举手的学员就会很生气，问我说：“都交了这么多学费来，老师在胡说八道什么啊？”

我当然是在讲反话，但以一个学习统计学多年的老家伙来说，现行质检作业的方式，真的跟数学没有关系。

我常常开玩笑说（虽然有时是讲的很认真严肃的），质检就是找一群人，躲在一个屋子里，偷偷摸摸听别人讲电话，然后光明正大的说：你这里讲错了，那里讲不好了。

这种方式，在管理学上称为恐吓法，也就是让座席代表知道，你尽量接电话，接越多越好，但只要你服务不到位，得罪了我们客户，我们有人偷听你电话的，随时准备扣你工资！恐吓法是一种心理学的管理方式，在数学上是不成立的。

大家有注意到我讲的这句话吗？质检打分数来评断座席代表好坏的这种方式，在数学上，是不成立的！

大家以为自己质检作业，是符合科学的，是公平的，但利用统计学很轻易的可以证明，很多公司的质检作业，基本上跟掷骰子是没有两样的。

讲到这里，我应该是引起众怒了。这么多人花了这么多力气和心血，我尽然说这跟掷骰子没有两样，浪费了大家的心血不说，更严重的问题是，质检分数高度跟工资挂勾，如果这些质检分数是不科学的，那岂不是说决定座席代表工资的方法，也是用骰子掷的？

我曾经在前几期文章讲过一个例子，一个呼叫中心在全国各地有2千多个座席代表，深圳区一个很认真的小姑娘被客户一直辱骂，最后她以为客户挂线，电话也不再录音了，就讲了句“变态”。一天3百通电话，一个月6、7千通电话，总部质检就只抽4通，偏偏就抽到这一通，当月分数是全国2千多个座席代表的倒数前十名，把深圳区分数整个拖垮，对自己期许过高的她还搞地寻死觅活的。

同样的戏剧情节在同一个月，发生在同一个呼叫中心，也就在深圳区的另外一个座席代表，有严重的服务态度问题，会收客户线（就是要客户挂机），深圳主管都警告这座席代表，说要炒掉她了，结果同月份总部质检，也是抽4通，这座席代表知道总部质检的漏洞，总部没有抽到她任何一通要客户挂机的电话，结果被评为深圳区第三名。这姑娘跟主管说：“现在不是要炒掉我的问题，而是要加多少工资的问题，因为我是深圳之光！” 每个月有几千通的电话，只抽几通电话，可以看到事情的真相吗？

从统计学的角度来看，质检作业有6大问题完全不符合统计学的要求，这些问题的任何一点都足以让质检分数完全不具有数学意义，只是对座席代表进行恐吓法管理而已。1 抽样数不足 这是笔者说的质检作业的第一个大问题。当抽样数不足，也就是样本不够，却要说这个座席代表“属于这种特质”时，这只比掷骰子的情况稍微好一点而已。到底要多少样本数才对事情的真相有足够的信心呢？

如果是以平均值的样本数计算，所需最少样本数＝概率度² x 标准差² / 极限误差² 大家看到这公式肯定是昏倒的，换成一个容易懂的方式说。

假设一个座席代表过去曾经被抽检过10通电话，分数分别是100、95、94、90、85、80、80、75、75、70，这10通电话的平均值是84.4分，标准差是10分（如果不懂标准差的定义，请参考笔者上一期的文章）。

如果我们问，在95％的信心水平下，这座席代表质检分数的平均值大约会落在那个范围？ 这是一个很重要的问题，因为你给这座席代表打出了84.4的平均分，但这分数却是一个抽样的结果，只要是抽样，一定有误差，你必须要估计误差。在古代，如果你是大宋提刑官，打算要杀人，你必须估计你杀错人的机会有多大，而这公式如下：平均误差＝标准差 / √抽样数 极限误差＝概率度 x平均误差

大家如果没有看明白这公式，完全没有关系，只要知道结论就好，也就是利用上面这两个公式，平均误差是 10 /√10，也就是3.16。

95％的信心水平，概率度是1.96，极限误差也就是6.2。我们得到了一个重要结论：

换句话说，如果你说，你有95％的信心判断这座席代表的分数，那这分数应该是落在78到90之间（84.4 ± 6.2，取整）。大家看到这分数范围有多宽了吗？

一个座席代表被打分数的标准差在10分左右，是很常见的，只要最高分跟最低分的差距高于20分，就有可能标准差会大于10分，如果你的质检员打分的录音抽样数只有10通，她打出了84分，那这座席代表真正的分数，很有可能在78到90分之间！

换句话说，你说这座席代表的84分，高于另外一个座席代表的80分，你要奖励这座席代表，在统计上来说，这很可能是抽样误差造成的，根本不是事实！

上面这两个公式转换一下，就会得到最少样本数的公式，我们可以计算一下，如果这个座席代表的分数标准差还是10分，如果想要在95％的信心水平下，有把握的讲出上下分数波动不多于3分的话（也就是81分和87分之间，也就是84.4 ±3），那应该要抽多少录音档呢？

所需最少样本数＝概率度² x 标准差² / 极限误差²，把数据带入这个公式，所需最少样本数＝1.96²x 10² / 3²，也就是43个。

大家说这么少啊，一个座席代表一个月只要抽43通，等于一个礼拜抽10通，这应该不是太难的事情。但大家要注意的是，最少样本数是跟标准差的平方成正比的，我们刚刚只是用10分来算而已，但再好的座席代表都很难达到标准差为10分，为何？因为这里讲的标准差是指这个座席代表的标准差，而不是这个月抽听录音档评分出来的标准差，只是因为我们不知道这座席代表真正的标准差，只好权宜行事，用这次抽样录音分数的标准差来计算。真正的做法，应该把你以前曾经替这座席代表打过的分数，所有给这座席代表打分的历史都拿出来，计算所有打分纪录的标准差，也就是不能只看这个月的。

用这算法，一个座席代表的标准差就很容易扩大了。如果扩大到了15分，带入公式，所需样本数就变成了96通，也就是一礼拜要抽24通。

万一这座席代表的标准差是20分，就需要抽取 171通，一礼拜要抽42通，这基本上是不可能的！

大家应该很难做到高样本数的要求，因为要做到高样本数，成本是受不了的，那应该怎么办呢？

大家刚刚应该注意到了，其实统计学要求高样本数，是对于座席代表标准差大的，也就是座席代表质检分数忽高忽低的，如果标准差小，只需要少数的抽样就能看到事情的真相。这个统计学上的特性，让我们对于质检作业有了一个新的做法，就是：不同标准差的座席代表应该要有不同的抽检率。

呼叫中心把座席代表按照质检分数的标准差来分类，甚至更简单，按照座席代表质检分数的好坏来分类（通常分数高，标准差也小），不同分类的抽检率不同，这样可以让质检员的力气，花在真正需要花的地方，也就是分数高的，不需要抽听太多电话，分数低的，需要花更多力气来确认到底这座席代表表现的是好还是坏，这种分类抽检的方式，是完全符合统计学的。

很多国外的专家最近一直大力呼吁，与其测量平均分数，还不如测量座席代表的一次解决率和致命错误率，因为这两个指针需要的样本数比较少，这两个指标才具有数学上的意义。具有数学上的意义，这是很重要的，有数学上的意义，作为主管的你，骂起人来才会比较大声，不是吗？

不然你看到一个座席代表的质检分是79分，你拿来跟另外一位的83分比，你想起来某人讲过的，这两个分数在数学上的意义，可能跟拿骰子随便乱掷结果差不多，你恐怕就骂不下去了。

困惑是阻止有效管理的重大障碍，一个在数学上不成立的绩效测量，是造成困惑最直接的原因。

打分数主要分成两种方式，一种是平均数打分，也就是有一个范围要你打分，例如从0到100分（正向），或是从0扣分扣到40分（负向）。

另外一种打分数是叫做合格率打分，也就是你只判断座席代表这通电话的服务是否合格，而合格与否只有两种可能，过关或不过关。

是否统计学就像是这些国外专家讲的，少量的抽样就足以判断座席代表的合格率（例如100通电话其中有多少通合格）？

笔者也一度也以为是，很不幸的，结果发现完全不是。合格率的最少样本数＝【全部录音档数量×概率度²×合格率×（1-合格率）】/ 【全部录音档数量×极限误差²+概率度² ×合格率×（1-合格率）】

套用这个公式，假设全部录音档数量是2千通，如果合格率是95％，你希望95％的信心水平下，合格率出现在92％到98％的范围（上下3％），你至少要抽取184通电话的样本才能确认！

如果合格率降到90％，你就需要322通电话才能确认。

座席代表的合格率很容易低于90％，如果你有测量致命错误率或一次解决率，你就会发觉这数据太容易低过90％，一旦低过90％，你不禁就要问自己：我有足够的样本数来支持我的结论吗？

我们从上面可以看到，如果你测量的是平均值，也就是你测量0到100分这种分数的，最少样本数是跟座席代表的标准差有很大关联，座席代表标准差越高你就需要越多的样本数，如果你是测量合格率的话，最少样本数是跟合格率高度相关的，也就是合格率越低，你需要越多的样本数。

其实这跟直觉是符合的，一个标准差越大的座席代表，通常合格率就越低。

谈到平均数和合格率的公式，大家应该还有注意到一个重点：就是极限误差的选择影响很大，如果你可以接受上下5分（平均分数）或上下5％（合格率）的误差，那需要的最小样本数就少很多了，拿上面的例子来说，这个座席代表的分数标准差是15分，平均分数是85分，在95％的信心水平下，分数介于上下3分（82分和88分之间），需要抽96通录音文件，但如果容许分数介于上下5分（80分和90分之间），那就只要抽35通就可以确认了，这是一个巨大的差别。

对合格率来说，全部录音档数量是2千通，如果合格率是90％，95％的信心水平下，合格率出现在87％到93％的范围（上下3％），至少要抽取322通电话，但如果放宽到85％到95％的范围（上下5％），这时就只要129通电话就能确认。

换句话说，到底要抽取多少通录音档才在数学上有意义，还是要看你希望要多精确，也就是你的绩效考评系统要求有多么的精确。

如果一个座席代表的分数是85分，另外一位是82分，两人的工资因此就会有差距，那你就必须要采用3分以上的误差来估算才行，如果你采用的是5分以上的估算，那这两位座席代表的差距是3分，完全在这5分的误差范围之内，他们的差距，太有可能是抽样导致的误差，而不是他们两位真实的情况了。

笔者对不同的标准差，不同的合格率，还有不同的极限误差，做了两张表，可以让读者直接查表，不必套用上面这么复杂的公式，可以直接找出自己到底需要多少样本数，有兴趣的读者欢迎写邮件来索取。

如果你的样本数无论如何没有办法这么多，那是不是说质检分数的测量就没有意义了？这倒也不是。在统计学上有另外一个现象对我们有帮助，就是如果这个月一个座席代表分数是79，另外一位是83，你千万不要马上下结论说，这个79分的座席代表比较差，因为很可能是抽样误差导致的。但如果，大家听到“如果”这两个字了，这个座席代表连续三个月都比另外一个座席代表的分数低4分以上，这在统计学上就有了相当的信心说，79那个座席代表的质检分数是低于83的。所以有不少的呼叫中心对于这种0到100分的质检分数（负向打分也是一样），不是每个月都马上进行考核罚钱的，而是每一季，也就是会看三个月的变化情况。

请注意，笔者讲的是“变化情况”，不是平均值。如果你把座席代表三个月的质检分数拿来做平均，然后用这个平均值进行比较，仍旧在数学上是不成立的！2 抽样偏见

我前面谈到的第一个问题是抽样数不足，造成质检分数在数学上是不成立的，第二个问题是统计上常说的“抽样偏见”。

前面我讲到，那个有2千多个座席代表的呼叫中心，有一个小姑娘抓到质检的漏洞，让她收客户线的电话，一通都没有被抓到，她利用的方法就是抽样偏见。

质检人员一般进行录音档抽样时，不会抽一分钟以下的电话，因为一分钟以下的电话，通常都是一般咨询电话，没有什么内容可以评分。

这个小姑娘就是抓住这个特性，只要她打算要收客户线，她就会在一接到电话就做，例如她会跟客户说，对不起，现在系统当机，无法服务，或是说，你的声音太小，请你挂机重打。这通电话的通话时长肯定低于一分钟，自然没有质检人员会抓到她。

质检人员利用抽样的偏见，也能做很多文章，我在公开课上，很喜欢跟学员讨论这个话题。质检员要怎样利用抽样偏见来整她不喜欢的座席代表？

也就是说，只要抽录音档的时候做点手脚，分数还没有打，这个座席代表的分数很自然就会比较低。

大家都知道答案吗？

这是质检员都知道的手法，就是抽比较长的电话，或是抽忙时或忙日的电话，或是抽抱怨的电话。这种电话在统计上，分数都倾向比较低。要克服这问题，就必须要求质检员抽样时，要“均衡”。

怎么测量“均衡”？利用录音抽样均衡度测量表，也称为MITLA检查法，进行均衡性的检查，确保抽样的均衡性。

MITLA这五个英文字母分别代表： Measurements ：哪些项目需要考虑均衡度 Index ：均衡度测量表尺设计

Time balance ：录音时间抽样均衡（忙时、闲时、忙日、闲日）Length balance ：录音档长度抽样均衡（长的录音、短的录音）

Application-Type balance ：业务内容抽样均衡（咨询、投诉等不同业务）简单讲，质检员应该要把自己对某个座席代表评分的录音档，按照上面的T、L、A，就是长度、录音时间点、业务内容，画个频次表（笔者在上一期内容有介绍频次表的画法），跟其它座席代表进行比较，看有没有重大差异，如果有，对这座席代表的抽样，就是“不均衡”。每个座席代表所有被抽检录音档的MITLA检查表，更是质检主管应该要亲自检查的。毕竟抽样上只要有偏见，不管是质检员有意，或是系统抽出来就自然出现了偏见，都会对座席代表不利，造成严重的偏差。3 质检员打分标准不一

我常常会讲这个故事，笔者念大学的时候，跑去修一门课，叫做“婴儿与母亲”。当时笔者只有19岁，一个小男生，跑去学怎么给宝宝洗澡，不是我在当时特别喜欢宝宝，而是那门课的老师，是一个慈祥的妈妈，我一堂课都没去上，还是拿到80分，因为她给的最低分就是80分。

我当时念物理系，我们必须要到数学系去修微积分，数学系里面都是被我们称为“大刀”的老师。我们就碰上了杨大刀，第一天上课，他就说：“同学们，我知道大家都会很认真，但30％的同学还是会被我当掉。” 我那门课就刚好拿了60分。

你会宁愿遇到慈祥的妈妈，还是杨大刀？

如果质检员的评分标准不一样，一个松，一个紧，两个质检员的分数是没有办法比较的。从统计学的角度，如何检查两个质检员的评分行为是否一致？

利用笔者之前讲过的频次表，就可以很轻易的画出质检员的落点分布图，比较两个质检员的落点分布图，就很容易看出来两个人的行为差异。

上图是两个质检员在今年9月份打的质检分数，每个质检员分别对80人打了分数，然后把这些分数做成频次表（如果不知道怎么做频次表，可以看笔者上一期的文章有详细介绍）。底下是这两位质检员打的分数统计：

把这两列人数放在一起画图，就看到上面的频次表。

可以看到第一个质检员（蓝色）整条线比较平滑，分数越高打的人越多，而第二个质检员（红色）显然行为跟第一位质检员很不一致。第二位在95分评出的人比90分评出的人少了不少，80分评出的人比75分评出的人又少了不少，也就是第二位质检员跟第一位相比，跑出来了两个低谷。

如果你把不同质检员的落点分布图画出来，发现类似上面这张频次表出现了不一致的行为，只有两种解释：一是这两组被测量的座席代表的确有本质上很大的差异（一般可能性较低）；二是质检员测量用的尺歪了。

不管是哪一种可能，对管理者都是很有价值的管理线索。

不仅要比较质检员和质检员之间的落点分布图，借此来看出质检员打分的公平与否，同时也要看同一个质检员每个月不同的落点分布图，借此来检查质检员评分行为是否随着时间而改变了。质检员打分出现不作为的情况

什么叫做不作为？这在问卷统计上，称为“不回答率”，也就是你发出了问卷，结果客户有的问题回答，有的问题却没有回答。

如果客户整个问卷都不回答，事情还好办些，最多就是不计算这个问卷，当它不存在。但有的问题回答了，有的不回答，这对统计结果会造成很严重的偏差。

质检员也会出现这种“不回答率”，而且很频繁。也就是说，质检员对于某些录音档会“有听没有到”，听到了，打分了，但都是打满分，或是一分都没有扣。

质检员为了避免引起座席代表反弹，很容易会产生这种“不作为”的行为，因为只要她扣了座席代表的分数，这通录音文件很可能就需要经过复核，座席代表会抗议，这通录音文件的分数变成了显著的目标。要避免这通录音文件变成显着的目标，最简单的方法就是，让它满分过关，这样大家都开心。但学过问卷调查的人都知道，这种“不回答率”有时比抽样误差造成结果的偏差，可能还要严重。

我们要怎么用统计学的办法侦测出质检员是不是真的在做她的工作，每通录音都有真的在打分呢？（待续）

本文刊载于《客户世界》2007年10月刊；作者为宏盛高新科技有限公司执行董事。

篇2：从统计学看呼叫中心质量管理

用激励定战略选人才

激励制度和绩效评估制度与组织定位有密切的联系。在美国，房地产中介公司一般会采取固定工资+提成的方式给员工发薪水。具体的操作方式是，每套成交的房屋抽佣6%，员工可得到其中的1%~2%。

“固定工资+提成”的惯例被一家名为Re-Max的公司打破，这家公司将每套房屋的抽佣全部给员工，但条件是员工必须每月付给公司美元的“挂行费”。“挂行费”包括使用公司办公设备、公司广告费用，等等。

两种不同的绩效评估和激励制度吸引了不同的员工。在一般的房地产公司里工作的员工，由于面对的风险较小，员工以年龄较大、资历一般、学历普通的员工为主;而在Re-Max公司工作的员工，则由于风险较大，员工以年龄不大、资历较高、经验丰富、学历较高者为主，这些员工愿意冒险，同时也有能力完成工作目标。

两种不同的绩效评估和激励制度也使得公司的产品定位出现较大差别。一般房产公司的产品定位在普通的房屋交易上，而Re-Max公司则定位在高档房屋的交易上。

奖励制度和绩效评估的设计有多重目标。黄钰昌总结说，最终的目的不外乎在于激励员工和人员筛选，设计能够达到选拔和任用最合适人选、分派适当的人员到合适的工作岗位、适当奖励和惩罚、保留员工、辞退不合适员工等目标。除了绩效和奖金的形态以外，激励诱因的强弱、给付方式也是相当重要的。

台湾有一家医院素以制度严厉闻名，通过医院的管理体系，医生的工作情况被实时监控起来，奖惩分明———奖励大，惩罚也大。

只要遵守医院的规章制度，在规定的时间和标准上达到要求，这些医生的激励相当高。“你用什么样的激励方法就会吸引怎样的人。”黄钰昌分析说，高奖励的制度决定了这家医院会吸引一些愿意拿奖金的人。

事实证明，SARS袭击台湾之后，该医院的医生很快辞职，不愿意参与危险的工作，而教会医院的医生打退堂鼓的却最慢。“强度过大的奖罚制度会只吸引那些愿意拿奖金的人，他们是把钱看得比社会地位和道德更为重要的一批人。”黄钰昌解释说。

失效的考评激励

在美国旧金山地区，有一家叫做波特曼的酒店，这家酒店是由著名的宾馆建筑师JohnPortman经营的，它的战略是提供亚洲一流宾馆的服务，提供与其他酒店不同的“出众”服务。

在管理上，波特曼酒店取消了中间管理层，提出贴身男仆的概念，作为贴身男仆，员工可以完成客人所提出的任何合理合法的要求，同时负责监管和保护客人的工作。由于底线是合理合法，因此，员工有相当宽泛的工作范围和工作自主权。

想实现与众不同的服务，那么就要选拔合适的人才。为了实现目标，波特曼的雇佣政策也和其他酒店有所不同，只有那些年轻的、受过良好的教育(其中35%毕业于大学和商业学校)、精力充沛的候选人才有机会进入这家酒店。

为了能够更好地实现自己的策略，波特曼还在员工的特质上提出了要求，凡是进入酒店的员工，必须要可塑性强且坚持主见。

在员工的报酬上，波特曼的特点是基本工资低，但鼓励员工凭借自己的服务获得高额的小费。

为了更好地对员工的工作作出考评，酒店会向客人发放问卷，通过对顾客满意度的调查，给予那些优秀员工以月度和年度奖金;此外，酒店建立了相当好的退休金和医疗保险制度，希望能够保证员工的长期留用。

但非常不幸的是，2年以后，波特曼因经营不善而被卖掉。如此完善的管理制度，究竟是哪里出了问题?

黄钰昌分析说，当客人入住酒店后，“贴身男仆”不可能一直跟从一名客人，他自己也需要有休息时间。而一旦几名“贴身男仆”轮流服务一名客人后，忙碌的公务客人根本无暇顾及如何为他们打分，更不要说挑选出最为优秀的“贴身男仆”了。

而当员工的工资很低时，小费成为其收入的主要来源。但客人给小费也是相当随机的，小费的标准也并不固定，因此，随时提供最好服务的“贴身男仆”也许还不如仅仅提供了短暂服务的门童得到的小费高。对于“贴身男仆”来说，收入来源并不稳定。

此外，好的医疗保险和退休金制度不能吸引那些年轻的员工。他们更需要现金，而不是担心数年以后才需要担心的问题。

正确使用工具计量

“无法计量就无法管理。”对于国内已经热炒了一段时间的平衡计分卡，黄钰昌教授也从财务和非财务两个角度出发进行了解读。

在分析西南航空的案例时，黄钰昌说，企业资源、能源、人以及企业战略要进行适当的调配，最终才能够使得公司目标得以实现。

这个过程并不是简单地通过财务制度能够完成的，当财务部门制定了财务制度希望达到成本压缩的目的时，他们很快发现，仅仅靠财务计量并不可行。

对于航空公司来说，压缩成本的关键是什么?使用尽量少的飞机，完成尽量多的航行任务，降低运营成本，投资少，回报多。

“准时起降，在尽量短的时间内完成起降，减少地面停留时间。”西南航空将飞机地面停留的时间确定为30分钟。

这不是一个容易完成的指标。首先，航空公司的员工要确保地勤服务在30分钟内全部完成，而旅客也要在30分钟内完成登机过程。

通过分析，西南航空的管理层发现，激励顾客快速进入客舱是压缩登机时间的关键。于是，公司将登机旅客分为三个级别———A、B、C，机舱的区域也同样划分为A、B、C三个区域。最先到达的乘客即A级别乘客，他们获得优先选择A区域就坐的机会，并可以随意挑选座位，不必排队等候。

B、C类乘客同样可以根据自己的级别和区域快速就坐。对于那些误机的乘客，西南航空允许他们改签下一次航班。

西南航空的准时起飞率达到90%，大大保证了飞行成本的降低。

准时起飞成为公司的一个特色，也成为顾客满意的一个重要方面，顾客满意高，那么再次选择这家公司服务的可能性就高。因此，西南航空还采取了其他提高顾客满意度的方法，例如乘机8次可以得到1次免费机票(1年内有效)等。

对于员工，西南航空也根据平衡计分卡的四个关键方向制定了相应的指标，以此来考核员工的绩效。在黄钰昌看来，只有将企业战略分解，与员工的切身利益挂钩，平衡计分卡才能真正成功实施。

“不是设定几个指标就能够管理公司的。”黄钰昌强调说，公司必须有一个相应的系统，“系统才能真正管理公司”。

客户计量确保员工行为

对于中国的信用卡发卡机构来说，目前其很大的精力放在获取客户方面。事实上，客户获取和客户保留同等重要。

黄钰昌说，在争取一个信用卡客户上，美国的银行通常要花费数千美元的成本，其中包括广告、审核、管理等等。

因此，保留客户对于公司来说也至关重要。保留客户也是一门艺术，“要保留那些好的客户，剔除不好的客户”。

黄钰昌讲述了曾经经历过的几次信用卡发卡商争取客户和流失客户的事件。

每年开学的时候，黄都要为女儿缴纳一笔数万美元的学费。如是几次，这家银行便掌握了他使用这笔大额款项的规律，于是银行许诺可以提供给他一个有时间限制的免息贷款。

黄钰昌分析说，银行的目的并不在于客户使用这一免息贷款，而是着眼于客户使用更多的业务，例如房产贷款、汽车贷款等等。

另外一个故事是，当他为自己的家族企业划了一笔数十万美元的款项时，经手的两家信用卡机构却采取了截然不同的到款方式。其中一家很快便到账，而另外一家则在数天之后仍然没有到账。急于使用资金进行周转却迟迟无法到账，黄钰昌查询后确定，后者采取拖延战术，其实是为了“吃”拖延时间所产生的利息。

“客户邮寄大笔费用，很显然是有急用，银行的做法并没有考虑到客户保留的问题。”他分析说。

客户计量对市场份额和客户满意度的提高都起到决定性作用，这是公司服务和利润的体现，同时也保证了员工行为的正确性。

防止明星经理人流失

对于中国企业来说，明星经理人的流失损失巨大。对于经理人行为的规范，黄钰昌认为，设立“奖金池”，延长限制年限是一个好办法。设立“奖金池”的优点在于，能够避免经理人追求短期利益后马上离职，平衡长短期的公司以及个人的需求;使得公司所承担的风险分摊、规避给经理人，增强经理人的责任感。

“这种制度适合于高层管理者。”黄钰昌说。对于中层经理人来说，给予其薪酬总额的25%~35%的奖金较为合适，而对于诸如营销之类的岗位，则没有必要设立奖金池。

考虑到给予经理人较为充足并且足以考评其业绩的时间，黄钰昌认为一般情况下，3~5年的时间较为合适。“对于经理人来说，一般情况下他们不愿将自己的奖励摊得过久，否则其激励的诱因不够。”因此，在具体操作的过程中，将奖金分为3~5年发放较为合适，工作年限越长，奖金发放越多。他举例说，当经理人的任职时间超过5年，可以给付80%，任职7年，则可以全额给付。“根据经理人的业绩，其最后能够拿到的奖金为总额的70%~100%，能够形成对其的有效激励。”而一旦经理人中途因为个人原因离职，那么必须放弃尚未被给付的余额。

“奖金池”的设立同时也必须注意一些问题，首先是与经理人达成共识，签订合同，避免法律纠纷;其次是必须由有信誉的第三方投资机构负责管理，否则可能流失或在公司内部被挪做他用。

“奖金池”的设立原则在于平衡激励诱因，在黄钰昌看来，企业风险和内部控制是激励和绩效计量制度设计的要点。对于经理人来说，要通过长期和整体的规划设计来进行激励和绩效计量。“企业不应该一味抄袭西方的绩效计量制度，否则，可能会鼓励经理人员过度注重短期绩效，鼓励做假和舞弊。”

篇3：从统计学看呼叫中心质量管理

关键词：煤矿事故,统计分析,人因管理

煤炭是我国国民经济和社会发展的基础, 一直以来在我国能源结构中占据主导地位。据国家能源部门预测, 到21世纪中期, 煤炭在我国一次能源生产和消费结构中仍占有50%的比例, 这意味着, 在相当长的时期内煤炭仍是我国的主要能源[1]。煤炭行业不断发展, 带来巨额利润的同时, 也潜藏着巨大的危机, 频频发生的煤矿事故, 不断加剧的环境污染, 使得煤炭安全生产形式相当严峻。因此, 降低煤炭生产成本, 提高煤矿安全生产效率, 减少煤矿事故的发生, 特别是由于人因原因造成的煤矿安全事故, 有着极其重要的意义。

1 煤矿事故发生现状

近年来, 随着我国经济快速发展和科技水平的日益提高, 虽然煤炭信息平台, 硬件设施, 安全设备装置等的投入增多, 但由于煤炭开采量的不断增加, 煤矿安全问题依旧越来越突出, 我国煤矿事故发生率仍然居高不下。

从2001年到2012年, 我国发生煤矿事故高达29 583起, 共计死亡人数49 896人, 煤矿事故发生率平均每年约为2 465起, 也就是说我国每年因煤矿事故而失去生命的人数高达4 158人[2]。国家安全监管总局党组成员、总工程师、新闻发言人黄毅2014年8月24日在新闻发布会表示, 我国煤矿水、火、瓦斯、煤尘、地热聚焦, 自然灾害严重, 加之95%的煤炭开采是地下开采, 平均深度达到-500 m, 最深达到1 200 m, 而且有一半的矿井是高瓦斯矿井。虽然我国的煤矿安全生产状况在近些年有了明显的改善, 百万吨死亡率也有了较大幅度的下降, 但与先进采煤国家仍然相差甚远。因此, 我国的煤炭产业依旧是一个高风险的行业, 煤矿事故频频发生, 所造成的财产损失和人员伤亡是非常巨大的, 行之有效的煤矿安全生产管理仍然迫在眉睫。

1) 煤矿的自然条件差灾害多。煤矿地质条件复杂, 导致的自然灾害多;煤自燃引发火危险性严重, 比例覆盖面广;冲击地压危险性严重, 个别煤矿十分严重;煤尘爆炸危险性普遍存在, 危险性严重;水文地质条件复杂, 水害制约安全生产。

2) 煤矿多、杂、乱、差异大。目前, 我国共有3 955处在建和改建的煤矿, 数量之多, 超过世界上其他主要采煤国家的矿井总数, 但是这些煤矿大、中、小并存, 相互之间差异大。

3) 煤矿安全投入不足, 机械化程度偏低。据不完全统计, 我国煤矿开采的综合机械化程度只有15.03%, 全国平均采煤机械化水平还不到40%。原国有重点煤矿的开采机械化程度为75.43%, 综采机械化程度为59.42%, 地方煤矿和乡镇煤矿机械化程度更低, 有调查显示, 我国有1/2以上的矿井生产环境达不到国家规定的指标, 监控系统装备不全, 已有的设备功能落后, 没有办法满足安全生产的需要。

4) 煤矿从业人员组成复杂, 综合素质差, 管理落后。据调查表明, 我国30万t以上的大中型煤矿中, 62.67%的从业者为初中以下文化程度, 只有5.44%是大专以上, 高级工程技术人员的比例更是微乎其微, 仅占0.3%。30万t以下的小型煤矿从业者的文化水平更低, 中专以上职工平均每矿不到3人。另有资料表明, 在现代化的大型煤炭企业中, 拥有大学本科以上学历的人数仅占职工总数的2.93%[3]。

2 煤矿的人因事故分析

有煤矿专家对近30年煤矿发生事故的数据进行了统计, 结果显示, “人的因素”造成的煤矿事故在所有煤矿事故的比例超过80%[4]。《全国重特大煤矿事故资料汇编》资料统计也表明, 在全国重特大事故中, 总起数的88.3%和死亡总人数的84.7%是因人为冒险造成的, 人为冒险是造成煤矿重特大事故的主要原因。不难看出, 人的因素已成为煤矿安全生产最薄弱的环节。

1) 当安全和生产发生冲突时, 只重视生产, 忽视安全管理。多数煤矿管理者一遇到繁重的任务, 就一味的抢时间、赶进度, 把生产放在第一位, 不注重或根本就忽视安全管理, 为完成生产任务对工人的不安全行为视而不见, 甚至违章操作。

2) 煤炭行业从业人员的结构复杂, 整体文化程度及综合素质低。在我国, 由于煤矿生产的自然环境和作业环境恶劣, 加之危险性也比较高, 所以在煤矿从业人员中农民工占很大比例。另外, 由于我国煤矿从业人员的薪酬水平偏低, 所以煤矿企业很难吸引到高素质的人才, 同时煤炭行业内部一些高素质的人才也纷纷脱离煤矿生产行业, 投奔到其他行业当中, 这些因素都直接导致了整个煤矿生产从业人员的素质偏低。

3) 安全生产教育培训工作不到位。在我国, 许多煤矿企业对安全教育培训工作都是流于形式, 走过场。一些煤矿企业工人甚至在没有受过任何安全生产教育培训的情况下就上岗, 对设备、工作环境、岗前准备以及操作规程都不了解, 导致其在生产过程中发生不安全行为的可能性增大。

4) 部分人员对安全生产存在侥幸心理。冒险蛮干的员工认为, 冒险仅是一种有可能导致煤矿事故的危险行为, 但并不是一定就会发生事故, 因此总是带着一种侥幸心理, 结果引发了煤矿事故。

3 人因管理的对策

3.1 建立以人为中心的安全管理机制

安全管理要从管结果转变为管过程, 注重过程的安全管理。推行程序化的安全评估法, 在重要的生产地点设专职安全评估员, 并把这些安全评估员的经济收入与生产进行脱钩, 进一步实行班组长职能转变。实施“安全结对”“安全互保”“安全联保”等制度, 强化对违章行为的控制。强化安全监督检查, 加强队伍建设, 变纯粹性的监督性服务为服务性监督[5]。

3.2 合理劳动组合

一要注重劳动组合, 注重不同个性心理特征人员的组合, 尤其是合理的技术组合与安全组合。对于工作分配应考虑人的工龄、年龄、文化教育、生理、心理特征等。二要重视建立宽松的行为环境, 注重职工生理心理状态, 做好安全生产工作。安全生产是全体职工的事, 必须发动群众、依靠群众, 对新工人进行严格的安全培训和技术培训;设置安全宣传栏、安全展览;合理安排工作, 发挥作业者的特长;减少单调工作的工作时间, 从而减少由此引起的失误;搞好设备维修, 消除设备隐患, 开展查隐患、查缺陷、查三违;通过多重控制形式多道安全生产防线。

3.3 实施全方位安全管理

坚持党政工团齐共管, 充分发挥党团员、劳动模范的带头作用, 开展“党员身边无违章”活动。在井口开展“为井下职工送温暖”、评选“安全生产贤内助”“安全五好家庭”等活动, 把社会、家庭纳入安全管理体系, 从而使其能够充分地发挥第二道防线的作用。

3.4 增强职工的安全意识

人的安全需要被人清醒的认识, 从而自觉地进行安全作业。为了提高职工的安全意识, 加强企业安全文化建设, 可通过开展多种形式的安全教育, 如作业标准化、作业环境安全化, 使管理、技术和作业有机地融为一体, 让管理有章可循, 动作有标准, 进一步来限制约束人为失误。因此, 强化煤矿企业生产安全的人因管理, 对减少煤矿事故的发生, 减少无辜煤炭职工的伤亡, 以及我国煤炭行业的发展都具有重要的意义。

参考文献

[1]黄腾飞.煤矿百万吨死亡率大幅下降[N/OL].北京青年报, 2012-08-24 (14) .http://news.xinhuanet.com/politics/2012-08/24/c_112839930.htm.

[2]范启炜, 王魁军, 曹林.我国煤矿灾害事故频繁的原因分析[J].中国煤炭, 2003, 29 (7) :9-11.

[3]杨大明, 我国煤矿安全生产现状与对策[N].科技日报, 2001-7-20 (4) .

[4]许名标, 彭德红.煤矿事故致因理论分析与预防对策研究[J].中国矿业, 2006 (12) :31-34.

篇4：从统计缺失看未知市场

企业的活动都得依赖数字。数字的含义包括投资→生产→消费→利润的循环。通常第一步要做的就是预测市场规模从而决定投资规模、扩大生产并开拓市场。新兴市场崛起的今天，目标市场的范围在扩大，使预测市场规模变得不那么容易。现有的方法是一方面分析官方数据，一方面派人实际考察了解各个市场。过去的手表市场以欧美为主，未来那些未知市场的崛起将是新的广阔天地。

统计缺失

通常行业里最关注的统计无外乎就是中国（香港）、日本、瑞士的海关统计，而关注的理由也很显而易见：机心出口的产地主要集中在中国、日本、瑞士。手表的产地就那几个，而主要集中在中国（香港）和瑞士。按理说，只要把握这三个海关统计上的机心流动量，就基本能对手表相关产品的流动了然于胸。但是疑问接踵而至，第一，在手表行业就没有一个独立、可靠的信息指标吗？尤其是机心制造数量的指标。因为世界只有几个机心制造厂，计算一下各工厂的出货量不就能知道整个手表行业的规模动向了吗？第二，当地制造当地消费的机心和手表无法在海关统计上体现，这个量究竟有多大？第三，海关的公开数据真的能覆盖到产品的全部数量吗？

带着这几个疑问，记者向MIYOTA机心总部的人了解情况，得到的回答是：“就第一个问题来说，目前机心生产总数的统计数据没有，但据日本钟表协会（日本时计协会）的推算全球大概有八亿只石英机心的产量，而在海关统计上，石英手表的流动总数量近几年在五六亿只（中国/香港/日本海关）左右。第二个问题，不用说中国、印度就是典型的国内制造并消费的国家。这个量保守估计能各有一亿。第三，不管哪种统计都有遗漏或错误，难免产生误差。从MIYOTA公司来讲这一两年我们的生产量没有降低，但考虑到未来欧美国家的手表消费会呈下降趋势，那么减少的量肯定要被新兴市场吸收。”

未知市场

今天的世界，无疑未来中美两个超级大国的交锋将左右世界的动向，再加上手表发源地的欧洲，可以说这三个国家和地区是如今手表行业的三大市场。人们也总是基于这三大市场的动向而判断整个行业的未来走向。但是市场无限大，未知市场还很多，事实上，不知不觉中已有不少数量的手表开始流到这些“未知市场”。今天，新兴国家的崛起成为世界热点，对于手表行业，进入新市场的门槛相对低，对“未知市场”的了解很有必要。

广州是中国的改革前沿地，每年广交会都能吸引全世界的客商，非洲客商逐年增加，如今中非贸易的快速增长非常惊人，但非洲对大多数人来说还是“未知市场”。2011年，非洲国家的经济腾飞引起了财经媒体的关注，这其中中国推动直接投资的增加为这些地区的基础设施提供了主要的资金来源。试想在资源丰富、人口众多的非洲只要有丰厚的资金支持和和平稳定的政治环境，人民生活在温饱问题基本上解决后，谁能说这不是一个潜力巨大的手表市场？事实上，除了全球的三大市场（中美欧），俄罗斯、南美、中东以及东南亚等这些经济前景看好的国家，再加上非洲市场的腾飞。可以期待手表行业的黄金期能扩大到全球。

认识未知的市场

最近很多机心制造商和手表制造商纷纷飞往新兴国家市场了解最新情况。现在已经不能用过去的偏见看这些新兴市场了。随着各国经济实力的提升，对服饰品、手表的需求在逐年提升，就MIYOTA而言，如今销量好的机心是0S和FS等这些多功能系列产品，这些“三高（价格高、质量高、评价高）”机心即使在手表行业的淡季，也有不俗的市场销量。从欧洲市场近一年的表现来看不容乐观，相信新兴市场将是未来市场的生力军，例如印尼就已有规模较大的市场。

篇5：从统计学意义上看数据（1）

如果一个公司有200人，普通员工180人，工资月薪3500元;管理层员工19人，月薪假设平均为5000元;老总1人月薪是20万;那么该公司的平均月薪是13625元，员工一年的平均工资十几万了，可是实际情况却并不是像数据显示的这样。

或者我们的网站改版了，视觉变化了，或者交互功能变化了，日点击量或访问量比未改版前提高20万次，那么是否可以根据这个升高的数据说明我们的改版是成功的?显然通过上面的例子我们不能如此简单的处理数据，并得出结论。

今天，我们就一起来讨论一些简单实用的统计方法，帮助我们在工作中更好的理解数据的意义。从Z分数、T检验、X2检验、方差分析到回归方程等，基础的统计方法就有很多种，究竟该用哪种好呢?我个人觉得传统的统计教材没意思的原因就是书中讲述的概念过多，脱离现实谈统计，实在不好理解，或者学过就忘记，或者遇到问题不会用。如果能结合各种实例，应该就会变得更加清晰了。所以，这里我们依靠一些例子来介绍一些常用的统计方法及适用范围，欢迎大家批评指导。

还拿我们上面的例子来说，一个网站改版了，新版的页面没有改变原来的交互操作，只是改变了视觉样式，用户访问量和点击量变化了，这些变化是好是坏?

首先我们来进行一下分析：

1我们已知的是改版前后点击量的数据和用户访问量的数据

2 我们想知道这个变化是好是坏

要怎么做?算一下改版前后用户的百分比和点击量的百分，如果改版后用户量下降了，点击量下降了是不是改版就不成功?显然我们不能如此简单的看问题，

要比较这两个样本，我们可以使用T检验。

T检验(Student’s t test)是用于小样本(样本容量小于30，总体标准差σ未知的正态分布)的两个平均值差异程度的检验方法。

但是T检验需要方差齐性决定结果，不过别担心，统计软件会帮我们进行校验。

好，我们把采集的数据输入(这个不用我讲了吧，txt文件就行)到统计软件中，然后进行配对样本T检验(相当于对于一个处理进行前后测，所以使用配对样本T检验)，得到结果如下表(用spss做的，数据是我编的)：

我们只关注黄色部分就可以了，其中第一项是均值，std是标准差，t值，df代表自由度，sig为p值，在本例中，我的置信区间是95%，所以如果 sig《.05就代表差异显著。从表上看，改版前后点击量和用户数两项上差异并不显著，所以我们可以认为这次改版至少没引起什么不良的影响。

也许有人会觉得得出这样一个无关痛痒的结论没意思，但是请大家想一想，与其单存因为数据量上的增加或减少就兴高采烈的去邀功或者垂头丧气的准备修改方案，也许真实的统计数据更能说明问题，可以让我们静下心，思考一下，应该如何改进我们的工作。

当然现实问题往往更复杂，仅就改版为例，我们需要考虑很多问题，例如：

1 改变了哪些内容? 外观还是交互方式?或者外观+交互方式?布局有什么变化?交互方式的变化对用户完成一个任务所需的步骤或点击次数是否有改变?

2 改版前的数据采集了多少天?改版后的数据采集了多少天?

3 改版前后的时期在每一年的相应劫夺，用户的访问量是否有显著变化?趋势是怎样的?

…

在这里我只是仅仅举了一个简单的例子和大家分享一下统计学的思想。

Statistics are like a bikini. What they reveal is interesting. But what they hide is vital.

篇6：从统计学看呼叫中心质量管理

基本单位是国民经济的细胞，是统计工作的基础。我国统计部门历来重视基本单位统计工作，开展了1996年、2001年基本单位普查和2004年第一次全国经济普查三次重大的国情国力调查全面摸清了全国基本单位的基本情况，并制定了《基本单位调查统计报表制度》对非普查年度的基本单位统计工作进行了严格的规范，每年通过工商、税务、质监、民政等部门的行政登记资料和统计部门清查整理实现基本单位名录库的经常性维护和更新，逐渐形成了翔实的基本单位名录库，成为开展各行业抽样调查、进行国民经济核算的基础资料，在统计工作中发挥越来越重要的作用。然而，基本单位根植于基层统计工作，其质量高低直接受基层统计工作水平的影响。本文结合基本单位统计工作实践，浅析目前基层统计工作的几个问题。

存在问题

一、基层统计内部资源与工作任务匹配性较差

随着社会经济的不断发展和市场经济体制的逐步确立，统计改革与发展的环境正在发生剧烈变化，统计自身也在调整和完善。统计方法制度改革虽然进行了多年，但以全面报表为主的方法制度没有得到根本的改变，统计系统、尤其是基层统计人员都会有一种强烈的体会：任务越来越繁重，难度越来越大。这主要是统计系统所拥有的统计资源，特别是基层统计机构的人力、物力、财力跟不上产生的压力所致。

1、基层统计工作任务繁重。现行的统计报表制度主要有各专业的定期报表制度，其中部分专业还细分了规模以上的全面报表制度和规模以下的抽样调查制度，这些都要求基层统计工作人员每月或定期完成。基本单位统计虽然只设半年报和年报，要调查的指标量少且相对简单，但实际上要调查的对象数量非常庞大。根据相关部门提供的资料，个别县区半年新增的调查对象就达3000至4000个，此外还有数千个基本单位要进行核实变更或者注销，报表收集上来后还需进行录入、审核、汇总等繁琐的工作，每做一次基本单位年报，就如同做一次经济普查的单位清查，非常耗时费力。同时，按照国家统计局对普查周期调整的有关规定，我国现行还有三大普查：五年一次的经济普查、十年一次的农业普查和人口普查。按照工作流程，每项普查从准备，到后期资料整理扫尾，少则１、２年，长则需３、５年。就以第一次全国经济普查为例，从2003年开始准备，到2007年才基本完成所有的工作；在经济普查尚未结束的2006年，第二次全国农业普查又正式展开；到2008年，农业普查还未全面完成，第二次全国经济普查又接踵而来。普查年年有，中间还穿插人口抽样调查、住户抽样调查、劳动力抽样调查等各式各样的调查，给基层统计部门造成了沉重的压力。

2、基层统计内部资源匮乏。大部分统计工作在市级以上都有专属的部门和人员进行管理和组织，但到市级以下的基层统计部门，由于人力有限，兼做几个专业、几项普查的工作人员大有人在。对于重大国情国力普查，在县级统计部门只能由全体工作人员一起应对，而到乡镇和村级基层，统计人员基本上都无一例外地参与了各项大型国情国力普查和其他统计调查工作。2006年基本单位年报工作安排在2007年1月至4月中旬，此时正是各个专业的年报时间，也是第二次全国农业普查正式入户登记和数据预处理阶段，专业与专业之间、专业与普查之间，时间相互挤兑，令基层统计工作人员深感心有余而力不足。同时由于信息化技术的迅猛发展，统计工作与计算机和网络的关系越来越密不可分，现行的统计制度方法如果离开计算机根本没法开展,在有限的经费支配下基层用作统计专用的计算机仍然很少，有些乡镇甚至连统计专用办公室、办公桌都没有，使得基层统计工作人员更是巧妇难为无米之炊。

二、基层统计执法与外部环境适应性较弱

在社会主义市场经济日渐发展完善的过程中，统计工作的外部环境不断发生变化，日益对基层统计工作的开展产生着深刻的影响：

1、统计调查对象配合程度日益弱化。90年代以来，非公有制经济迅速发展，给统计工作带来了许多新情况和新问题。原本基础较好的国有企业和乡镇、农村统计基础进一步削弱，非公经济单位出于避税等原因瞒报甚至不报统计报表，配合统计调查的意识薄弱，县级以下大部分私营企业都没有设统计岗位，企业统计无人负责，报表难收，数字不准的问题相当突出。同时，由于不同部门管理模式条块分割明显，相关部门对统计工作的支持仍显不足。拿基本单位来说，一方面其工作的开展只有依靠相关部门提供的资料才能进行，由于工作安排及工作方法的不同，部门提供资料的时间和方式不能适应统计部门的需要，导致统计部门的工作相当被动；另一方面，由于经济主体多元化、利益主体复杂化，调查对象对统计调查的配合程度不高，特别是一些中小型企业，不理解统计工作，将上门的调查员视如工商、税务工作人员冷落一旁或拒之门外，拒报、瞒报统计数据的现象时有发生。

2、统计执法难度大，监督职能弱。随着改革开放进入攻坚阶段，原有的统计法律法规未能紧跟经济社会现实发展的需要，现有的统计手段和服务、统计人员的素质跟不上社会经济的发展，致使《统计法》的威慑力得不到应有的发挥。政府统计工作者既要做好统计业务又要充当规范业务的执法者，既要当运动员又要当裁判，自我执法难度和阻力很大。一些基层统计工作人员和基层领导不了解《统计法》的要求，不知法不守法也不用法，因而不敢或不善于运用法律武器维护统计工作的权威，对一些虚报、瞒报、拒报或多次迟报统计数据和统计报表的调查对象视而不见，姑息养奸。基本单位统计工作中，由于新增的单位大都是规模较小的企业，有些基层统计人员在实地调查时由于调查对象一而再、再而三的不配合，就放弃对该对象的调查，没有拿起法律武器来维护统计工作的正常开展。也有些基层统计人员因应基层领导意图伪造、篡改统计资料，盲目攀高统计指标，形成统计数据计划化，统计数据跟着计划跑，造成执法者违法的现象。同时，由于管理体制等原因，基层政府统计人员不得不受到同级或上级政府领导的意志干扰，独立调查和独立执法极为困难。受传统政绩观的影响，个别地方党政领导特别经济发展落后地区党政领导，或急功近利，或好大喜功，为了争取国家的扶持，报忧不报喜，为了政绩报喜不报忧。其次是执法的范围受到限制。为招商引资、扶持民营企业发展，个别地方政府对特定区域和特定对象，采取特殊保护政策，或限制检查，或挂牌保护，限制统计执法检查的开展。

三、基层统计服务与宣传覆盖面较窄

1、基层统计服务面窄，质量不高。一方面，随着社会经济的日益增长，各级政府、社会各界对统计信息的需求越来越大，然而大部分基层统计部门仍然停留在统计工作仅从属于地方政府管理需要的观念，地方政府是统计部门的“衣食父母”，统计服务理应以地方政府和领导为先，从而忽略了广大市场主体和人民群众对统计服务日益增长的庞大需求；另一方面，由于统计指标的创新性与灵活性不够以及基层统计人员素质等因素，在面向社会提供各种统计服务时，仍无法做到“快、精、准”。

2、基层统计的宣传力度不够。由于统计宣传力度不够，社会公众和广大市场主体对统计工作的认识渠道不宽，无法充分了解统计工作的业务流程和相关规范，造成对统计工作不配合的现象；同时，由于统计常识薄弱，对官方统计数据的认同感较低。

对策建议

一、加快基层统计建设，完善统计方法制度

1、改善县乡统计环境。县乡统计工作薄弱，源头数据得不到保障，除体制和方法制度的原因外，工作环境也是一个不可忽视的原因。条件艰苦、工作辛苦、待遇清苦，但事业崇高、工作神圣、地位较低、待遇偏最，是县乡基层统计工作人员的真实写照。大部分县乡统计部门由于常年处于工作满负荷状态，缺乏吸引人才、留往人才的环境，缺乏优秀人才脱颖而出的平台，缺乏鼓舞斗志、推人奋进的氛围。因此，在消除体制和方法制度因素的基础上，应重点改善县乡统计工作环境，国家和省、市要加大对县乡统计的投入，改善办公条件，调动业务技术人员不断提高业务水平的积极性，有条件地区应探索统计工作垂直管理的机制，有条件的乡镇应尽快设立统计站，配备高素质统计人员，并保持基层统计队伍的稳定性，重视和加强基层统计员的培训，充实统计业务、统计法规和电脑操作及其他知识，使基层统计员能适应信息时代要求，更好地为当地经济社会发展服务。

2、完善统计方法制度。完善国民经济核算体系，减少不必要的统计指标，建立一套适应市场经济体制发展要求、体现科学发展观和构建社会主义和谐社会需要的统计指标体系，以满足广大市场主体、人民群众和党政领导对统计信息的需求。改革和完善现行的统计报表制度，建立一套以基本单位名录库为基础,指标数量不过多、组合功能较强、易于操作，能准确、及时反映市场经济运行状况的统计报表制度。加快抽样调查替代全面报表制度的步伐，大力改革以全面报表制度为主的统计方法制度，合理安排好各个普查的时间以及每个普查的周期，普查经费应主要由国家和省级财政负担，切实减轻基层负担，提高普查工作效率，以节省人力、物力和财力。

3、加快统计信息化建设步伐。统计信息化建设是统计改革和发展的重要内容。实现统计信息标准化、数据通信网络化、业务处理电子化、信息服务社会化，有利于减少基层负担，促进部门沟通，同时也能为党政领导、社会各界提供及时、准确的统计服务。为此，必须做到：第一是建好统计信息网，配备计算机及相应的网络设备，建设好便捷通畅的统计网络环境；第二是建好统计数据库，充分利用基本单位统计资料，完善基本单位名录库、统计标准数据库和以经济普查、农业普查和人口普查等大型普查和专项调查为基础的普查数据库；第三是用好统计通用软件，加强基层统计人员的计算机业务培训，使广大基层统计人员熟练掌握统计通用软件并广泛用于统计工作实务。

二、完善统计法规，强化统计执法和监督力度

1、加大执法力度。《统计法》是统计的尚方宝剑，要重视在工作过程中结合实际不断完善统计法律法规。同时，要结合普法工作，做好统计法律法规宣传的再深入，进一步增强统计人员的法律意识，在基层统计员心中真正树立起按时上报统计报表是其应尽的责职和义务。对那些不按时上报、屡次迟报、拒报的单位或个人，对那些在统计上弄虚作假行为的单位或个人，要勇于拿起法律武器来捍卫统计工作的严肃性和权威性，充分利用《统计法》赋予的权利，及时启动法律程序，加大对统计违法案件的查处力度，坚决制止在统计上弄虚作假，维护统计工作的尊严。

2、加强监督职能。为适应科学发展观和构建和谐社会的要求，确保统计数据质量，提高统计工作的抗干扰能力，应分离统计监督与统计事务的职能。由国家统计局建立专门的统计监督机构，垂直管理，负责监督区域内统计法的贯彻实施，监督统计工作的开展，监督统计数据质量，重点监督地方政府统计、部门统计、民间统计等。各级统计事务机构，负责国家全面统计、普查和开展地方统计调查，接受国家统计监督机构的监督。

三、转变服务观念，重视统计普法与宣传

1、转变服务观念。随着经济体制改革的深化，政府职能由管理型向服务型转变。统计部门要树立与时俱进的服务理念，明确统计信息产品来源并归属于广大市场主体，应以服务社会为主，增强服务意识，拓宽服务领域，提高服务质量。

2、重视普法宣传。要想依法治统，依法兴统，首先得让统计人和统计调查对象了解统计和统计法，这就要求统计部门要重视做好统计和统计法的宣传教育工作。一味以罚带统从表面上看起来完成了统计任务，但这样只会加剧与调查对象之间矛盾的恶化，使得调查对象产生逆反心理而随意报送数据以应付统计工作，这样统计出来的数据是牵强而不可信的。统计部门要加强统计知识和统计法的宣传工作，让调查对象从真正意义上理解和支持统计工作。

篇7：从海底捞三天培训看呼叫中心

呼叫中心对于员工的培训和管理可以多多向海底捞学习，其培训内容从工作到生活、从态度到制度、从目标到理想，对一个员工进行了全面的规划和要求。我想呼叫中心的人员，尤其是外包型呼叫中心来说，更需要对员工进行全方位的培训和管理，才能让员工真正地理解企业的文化，遵循企业的制度。

外包型呼叫中心针对普通的自建型呼叫中心来说，基于我在江苏亿伦呼叫中心的工作经验来看，有其独特的特点，一是业务种类多，二是要求坐席接受能力强。因此培训就起着非常重要的作用。

培训分为几类：一是员工的入职培训，二是员工的业务培训，三是员工的非工作类培训。入职培训让员工了解企业，了解工作的具体内容和要求；业务培训帮助员工快速提高业务能力，解答工作中出现的问题；非工作类培训是针对员工年龄及性格特点，进行的一些非工作类的培训，缓解员工工作的枯燥感。

篇8：从统计学看呼叫中心质量管理

1 获奖项目70%以上受到国家任务计划支持

对2001—2008年国家科技奖励获奖成果的主要来源统计发现,获奖成果中70%以上的项目都受到了国家任务计划的支持。本文的国家任务计划是指国家计划(主要包括国家科技攻关计划、“863”计划、“973”计划等)、部委计划、省级计划、国家基金资助等。具体情况,如表1所示。

数据来源:根据2002—2009年《中国科学技术奖励年鉴》整理,*表示只统计了通用项目。

从表1可以发现,新世纪以来,在国家三大奖获奖项目中,获国家任务计划支持比例最高的是自然科学奖的获奖项目,其229项获奖成果全部得到了国家任务计划的支持,这主要是因为自然科学奖的奖励对象是基础研究和应用基础研究成果,对自主创新的要求极高,且具有投入大、周期长、创新水平高等特点[2],仅靠研究人员个人的力量是无法完成的,必须借助国家任务计划强有力的支持[3];尽管自然科学奖的获奖成果中每年的受助比例均是100%,但绝对数量时增时减,反映了我国基础研究和应用基础研究成果不稳定。技术发明奖的获奖成果中有78.2%受到了各类国家任务计划的支持,受助比例低于自然科学奖,但高于科技进步奖,技术发明奖的获奖成果要求具有自主知识产权、自主品牌和持续创新能力,因而也需要国家任务计划强有力的支持;技术发明奖的获奖成果中每年受支持的比例呈现先降后升的特点,但绝对数量持续增加,且增幅较大,体现了国家对自主创新能力的重视。获国家任务计划支持比例最低的是科技进步奖的获奖成果,仅有73.2%受到了各类国家任务计划的支持,这一方面是由于科技进步奖的授奖数量远高于前两者,另一方面也说明随着我国市场经济体系的快速发展,将科技成果转化为企业市场竞争力已成为企业的主动选择以及重视科技普及、应用科技成果造福社会的价值取向正被越来越多的科技人员接受[4];但科技进步奖的获奖成果中每年受助的绝对数和比例均不稳定,说明国家对究竟应当由市场还是政府来奖励科技成果的应用这个问题的政策摇摆不定,没有达成统一意见[5]。

2 获奖项目的第一完成单位呈现多元化

国家科技奖励的获奖成果均是“大科学”项目,绝大多数是由多个科研单位合作完成的,其中对成果贡献最大、署名第一的单位为第一完成单位。本文把这些第一完成单位按属性划分为高等院校、科研单位、企业单位、产学研合作及其他类型的单位等五种类型。2001—2008年国家科技奖励获奖成果第一完成单位的分类统计情况,如表2所示。

数据来源:根据2002—2009年《中国科学技术奖励年鉴》整理,本表只统计了通用项目,“-”表示没有该统计口径。

从表2可以看到,第一完成单位中排在第一的是高等院校,有573项获奖成果;第二是产学研合作,有455项获奖成果,而对这些获奖项目的完成单位进行细分,发现产学研合作中所占比例最大的也是高等院校,其次是科研单位,比例最小的是企业单位。值得注意的是,2008年以后的《中国科学技术奖励年鉴》取消了产学研合作这一统计口径,而是分散到了高等院校、科研单位和企业单位中去,因此2007年高等院校的获奖成果显著增加,这也充分说明了高等院校是产学研合作中的主要力量。新世纪以来高等院校的获奖项目不断增加,增幅稳定,充分显示了强劲的科研实力。这主要是因为高等院校汇聚了大量的科研人才,具有较强的知识生产能力和较深厚的技术贮备,是我国科技创新和科技进步的主要策源地,他们的科研成果直接主导着我国的科研走向和科研竞争力[6]。尽管高等院校是获奖成果的主力军,但并没有达到垄断的地步,科研单位和企业单位的获奖成果也占了很大比例,分别有392项和336项,这说明获奖成果的第一完成单位呈现多元化趋势,越来越多的单位参与到了科技创新活动中来。企业单位获奖成果的逐年增加,表明我国企业的技术创新和开发能力不断增强,企业正在逐步成为技术创新的主体。不少企业紧密结合市场需求进行自主创新和技术开发,形成具有自主知识产权的高水平技术与产品,提高企业参与市场竞争的能力。而由产学研合作完成的成果能大量获奖,从一个侧面也表明了我国科学研究和技术开发大部分是以国家需求和市场需求为导向,注重产学研的紧密结合,注重对国家社会经济发展的推动作用及效益[7]。

3 获奖项目主要完成人的文化程度大幅提升

文化程度不仅反映了获奖人员的受教育程度,在一定程度上也代表了科研人员的知识水平。国家科技奖励获奖项目的主要完成人是科研精英的代表,他们的文化程度要显著高于全国科研人员的平均水平。对2001—2008年国家科技奖励获奖成果主要完成人的文化程度统计表明,大学本科及以上学历的获奖人员占了90%以上,其中具有研究生学历的获奖人员最多,占到总获奖人员的54%。具体情况,如表3所示。

数据来源:根据2002—2009年《中国科学技术奖励年鉴》整理,本表只统计了通用项目。

从表3可以看到,新世纪以来主要完成人中具有研究生学历的获奖人员绝对数和百分比都呈现不断增加的趋势,并从2003年开始所占比例最高,已成为主要完成人的中坚力量,而其他层次的获奖人员数量和比例都成下降趋势。这说明获奖成果的主要完成人普遍接受了高层次的专业教育,为他们从事本专业领域的研究打下了扎实的基础。具有大学本科学历的获奖人员绝对数起伏不定,但百分比呈现一直下降的趋势,并从2003年开始其所占比例由第一位下降到了第二位,这说明本科学历已不能满足高水平项目研究的需要,亟须提升自己的文化程度。大学专科及以下学历的获奖人员绝对数和百分比都出现了较大幅度的下降,而且多是年龄较大的获奖人员,他们在获奖成果中的贡献也很有限,随着历史的推移,这部分获奖人员的比例将越来越小。从主要完成人文化程度的比例变化趋势来看,仅有研究生学历的获奖人员比例呈现持续增加的趋势,其他3个学历层次的获奖人员比例均呈下降之势。此外,大学本科及以上学历的获奖人员数量均稳定在500人以上的水平,而大学专科及以下学历的获奖人员数量均在200人以下,两极分化的趋势比较明显。

4 获奖项目主要完成人以中青年科研人员为主

年龄是表征科研人员包括研究能力、市场拓展能力在内的综合素质高低的重要指标之一。过去由于按资排辈、马太效应等因素,国家科技奖励获奖成果主要完成人始终是老年人的天下,即使是到了“九五”时期,60岁以上的获奖者仍然占到了30%以上(刘刚,2003),反映了我国科技骨干人员年龄结构老化现象严重,中青年科研人员在科研工作中仍处于从属地位,没有挑起大梁[8]。

随着中青年科研人员的茁壮成长,获奖人员的年龄结构逐渐年轻化。对2001—2008年国家科技奖励获奖成果主要完成人的年龄统计表明,这一时期获奖人员的平均年龄约为45.2岁,45岁以下的获奖者有9436人,占60.3%。从各年龄段来看,历年均是36岁～45岁的获奖人员数量最多,所占比例对大,且两者均不断增加,说明这一年龄段的科研人员已成为获奖人员的主力军。35岁以下的获奖者数量有增加的趋势,但比例反而呈下降的趋势,峰值出现在2004年,后面又有所下降。46～55岁的获奖人员数量和比例都在持续增加,但增幅较小,这一年龄段的获奖人员大多数是项目的负责人或骨干力量,对获奖成果所做的贡献始终排在前列。56岁以上的获奖者比例数量和比例则不断下降,且在项目中主要承担顾问的角色,实际贡献较少[9],如表4所示。研究表明,科技创造的最佳年龄集中在25～45岁之间的区域内,其峰值约为37岁[10],当前国家科技奖励获奖成果主要完成人的平均年龄正在向这一峰值靠近。

数据来源:根据2002—2009年《中国科学技术奖励年鉴》整理,本表只统计了通用项目。

对2001—2008年国家科技奖励获奖成果主要完成人的年龄结构进行分析后发现,国家科技奖励获奖项目主要完成人的年龄结构已由“八五”、“九五”时期的单峰独立结构(56～65岁占第一)转变为当前新的单峰独立结构(36～45岁占第一),峰值下降了20岁之多。这说明获奖成果通过课题的联合攻关,形成了以中青年为主、老中青相结合的良好的科研梯队,一支以中青年科学家为中坚力量、老中青相结合的科技研究队伍正在加速形成。

5 女性获奖人员数量及比重逐渐增加

科学研究是一项枯燥而繁杂的工作,男性科研人员占了绝大多数,以前国家科技奖励获奖人员中女性数量屈指可数。但随着女性科研人员的增加,她们的科研工作也受到了世人的关注,越来越多的女性获得了国家科技奖励。据统计,2001—2008年共有2 198名女性获得了国家科技奖励,占了14.1%的比例,高于“九五”时期13.9%的比例。从绝对数量上看,女性获奖人员数量总体持续增加,由2001年的217人增加到了2008年的291人,百分比呈现先降后升的特点,最高百分比为2007年的15.3%。男性获奖人员绝对数总体呈增加之势,但2005年比2004年减少了13人,而百分比从2005年开始则呈下降的趋势,说明国家科技奖励中女性获奖人员数量及比重正在逐渐增加,改变了“九五”期间女性获奖人员数量和比例总体逐年减少的趋势。

6 结论

国家科技奖励制度进行了重大改革及《国家科学技术奖励条例》颁布实施后,国家科技奖励获奖成果出现了新的特点和变化。通过对2001—2008年国家科技奖励获奖成果的计量分析,发现新世纪国家科技奖励获奖成果70%以上来源于国家任务计划,其中100%的自然科学奖获奖项目、78.2%的技术发明奖获奖项目和73.2%的科技进步奖获奖项目得到了各类国家计划的支持。获奖成果的第一完成单位呈现多元化发展趋势,其中排在第一的是高等院校,其次是产学研合作,科研单位和企业单位完成的成果也占了很大比例,越来越多的单位参与到了科技创新活动中来。获奖成果主要完成人的文化程度大幅提升,大学本科及以上学历的获奖人员占了90%以上,其中具有研究生学历的获奖人员最多,占到总获奖人员的54%。获奖项目主要完成人的年龄逐步降低,形成了以中青年为主、老中青相结合的良好的科研梯队,一支以中青年科学家为中坚力量、老中青相结合的科技研究队伍正在加速形成。女性获奖人员数量及比重正在逐渐增加,改变了“九五”期间女性获奖人员数量和比例总体减少的趋势。

由于本文是基于2001—2008年国家科技奖励获奖成果的统计数据所作的分析,研究结论仅反映了本时期的特征和变化,所进行的相关预测还有待实践的检验。同时由于篇幅有限,本文没有对国家自然科学奖、技术发明奖和科技进步奖的获奖成果分别作详细的分析,留待以后作进一步的研究。

参考文献

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[2]钟书华,王炎坤.国家科技计划与科技奖励[M].北京:人民出版社,2007:32.

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[4]钟书华.国家科技计划自主创新成果获国家科技奖励的实证分析[J].中国科学基金,2008(6):354-363.

[5]危怀安,胡晓军.国家科技奖励获奖成果的经济效益分析[J].科研管理,2007,28(2):146-151.

[6]王福涛.国家科技奖励成果的转化与应用分析[J].中国科技论坛,2006(4):32-35.

[7]邱均平,谭春辉,文庭孝.我国2000—2004年国家科技奖励项目的计量分析[J].科技管理研究,2006(2):39-41.

[8]刘刚.“九五”国家三大科学技术奖励回顾与分析[J].中国科技论坛,2003(1):96-100.

[9]危怀安,钟书华.国家科技奖励获奖人员的年龄结构分析[J].科技进步与对策,2008,25(1):180-182.

[10]赵红洲.科学能力学引论[M].北京:科学出版社,1984:92.