俗话说，没有对比就没有伤害。因为对比才能发现差距，进而产生心理落差。同理，运营中对比分析能够帮助我们发现差距，进而聚焦诸如员工技能弱项、时段预测差异、客户失望痛点、流程耗时阻碍等存在的问题点，进行一系列针对性的改进提升或服务补救措施。

 

一般来讲，差距分析会从两个维度上展开。一个是时间维度，对比不同时间点的数据或指标表现，进而发现差异与趋势，比如同比和环比；另一个是空间维度，对比不同指标、项目、类型、维度等之间的差异，进而发现差异与异常。当然我们还经常把这两个维度综合起来，既看静态对比，又看长期趋势。

 

对比分析的常用可视化手段一般包括柱形图、条形图的各个类别，本文一概不再赘述。除此之外，我们还可以用双重或多重折线图、多重雷达图、旋风图、温度计图等等。

 

以下我们分别用两个例子来说明一下对比分析的实际应用。

 

假设我们有如下所示的员工王小二的个人质检数据，我们想分别了解一下他的服务质量技能项的优劣势以及他的个人表现与班组及中心表现的差距情况。

王小二个人的服务质量优劣势我们用雷达图来表示：

可以明显看到，王小二在后台处理、倾听提问两个方面存在明显差距，通话控制与问候识别也做得不够好。那么他的个人表现相较于所在小组的整体表现以及整个中心的整体表现又如何呢？我们再给他加上两个对比维度。

上面这张图表带给我们了更多的信息维度。总体来讲，中心整体在各项技能上表现比较均衡，没有出现明显的短板，但都仍有进步空间。小组的整体表现在后台处理、通话控制以及倾听提问方面在整个中心处于劣势，急需改进与提升。而对于王小二个人来讲，除了问题解决能力和礼貌礼仪之外，其它各项技能明显低于所在小组及中心整体的平均表现，需要进行全忙综合的辅导与提升。

 

下面再来看另外一个例子。我们拿预测的月度话务数据及人力配置与实际发生的月度话务数据与实际人力需求来对比。

可以看到，从三月份开始实际话务的发生量逐步偏离（高于）预测的话务数据，且差距越来越大。而同理对于员工的实际需求也会发生同步的变化。这种情况下，我们就不难理解外什么去年下半年越来越忙，天天救火保接通率了^_^！同时，数据给了我们两个疑问去追踪和核实，为什么去年的业务量预测出现了偏差，原因在哪里？今年的预测还会出问题吗？同样的分析方法，我们还可以用在月度和日时段的对比分析上。