众所周知，类呼叫中心的公司或部门，人员流动非常大。由此，造成企业运营成本增加，对整个流水线的相关部门也会造成影响。如果把员工流失比作蓄水池，那我们一定希望上方的进水口哗啦啦的流，下方的出水口细微微地出水。

01、新人入职的业务流程

一般来说，新人入职后经过短期的业务培训就可以直接开始上手工作，呼叫中心也是如此，只不过类呼叫中心的部门会格外关注新人的成长。

整体入职流程，大致可以概括为：批量招聘→技能测试→支撑部门宣讲→培训部培训→移交业务部门。CC整个入职流程中，每个环节都会有人员流失，包含主动流失和被动流失（淘汰）。

02、为什么要做流失管理

正如上述的招聘入职环节，可能导致最开始入职100人，在经过各种宣讲、培训、考核后，只剩下50人，经过几个月在业务部门的成长，只剩下20人。试想一下，这样的流失会有什么影响呢？

1、成本增加

培养一个合格的客服人员，我们需要投入招聘、培训、薪酬等成本，当然也有一些无法直接计算的金额，如各支撑部门为之付出的时间和精力成本，这个员工如果在业务线经过一定时间才流失，那上述的成本至少还有部分产出价值，而如果刚入组不久就流失，那上述投入的成本全部作废。

我们引入渠道分析来介绍：假如花1W元在渠道A买了1000个流量，在产品的下载到注册付费中，实际注册了200个，付费了5个，那对应的CPC=10元，CPA=50元，CPS=2000元，也就是说我们花了1000元才买到200个注册用户，其中单个用户我们花了2000元，才买到一个付费用户，如果该批用户在产品的生命周期中无法产出＞2000元的价值，那该渠道就是亏本买卖。

同理，CC的人员流失就类似于产品的渠道买量，如果我们不把控流失，那造成的成本损失会是成倍的。

人员流失的成本，我们可以分为显性成本和隐性成本。

（1）显性成本：指可以被直接观察计算的成本，包括招聘、面试、培训、薪酬、离职金等等

（2）隐性成本：指无法直接观察和计算的成本，包括各部门为之配合付出的时间和精力、流失前消极的工作态度、效率下降、给团队制造负面情绪、影响业务指标等等

（备注：大家可以尝试计算流失成本，此处不做概述）

2、各部门工作量循环增加

因CC非常关注新人的成长，所以各部门在新人期都会投入一定的精力去关注他们，如特殊排班、专项质检、新人专用流程、新人数据追踪等。假设某一批次员工在一定时间内全部离职，那上述所花费的精力和时间全部作废，然后进入下一批次新人培养的无限循环中。

增加各部门的工作量，就意味着各部门关注其他版块的精力减少，直接影响各部门运营目标的达成。

3、影响业务运营指标

除了员工在离职前会存在消极表现，持续的进新人也不是一种业务运营良好的表现。因为持续的进新人，可能就是出水口大于进水口，直接影响的就是一线业务接起困难，因为此时一个新人可能只等于0.5个老人，但我们需要2倍的薪酬才能补充一个老人的缺口。接着，业务运营的各项指标都会表现的很差，很长一段时间运营分析的主要维度都是新老人的人数占比。

03、如何做流失管理

流失管理应该是一项持续监控分析的工作内容，每一个行业每一家公司一定会在流失上有其独有的规律。

流失管理的步骤可归纳为如下：

（1）分析思路确定

（2）收集流失数据

（3）流失原因分析

（4）流失控制

1、分析思路确定

在进行数据采集前，我们需要理清分析思路，以此来确定需要采集哪些数据。通常来说，流失分析不需要太过复杂的思路和方法，只需要：

（1）对一些我们认为有明确影响的维度进行单维度和多维度分析

（2）从时间趋势上找到流失异常高或异常低的时间点

（3）从员工经历的各个环节看转化情况

2、收集流失数据

收集流失数据前，我们先要确定数据结构，即我们需要哪些数据。比如：离职日期、员工姓名、入职日期、入职批次、渠道来源、学历、年龄、性别、地域、在岗时间、绩效评价、考核结果、离职原因等。

其中，我们要额外关注离职原因，因为离职原因可以分为表面原因和真实原因。通常，如果出于某些因素我们不愿意将真实的原因告知，提离职的时候经常会告知是家庭、个人发展等等因素，如果不加以面谈沟通，很难知道真实的离职原因，后续的分析也就失去了准确性。同时，如果不对离职原因进行规范，我们经常得到的描述都是五花八门的内容，我们还需要花时间对文本做清洗分类。因此，确定后数据结构后，我们首先就要确定离职原因的分类是否规范、是否完善。

3、流失原因分析

流失数据采集了一段时间后，就可以开始做流失原因分析。我们一般用流失率来描述流失，但其中流失率很多公司都有不同的计算方式，常见的计算标准是：流失率=当月流失人数/（（月初在职人数+月末在职人数）/2）。

（1）时间趋势的流失对比

我们虚拟一份流失率数据（不代表真实数据）：

按照时间趋势的数据对比，我们发现：

• 22年的流失表现比21年好（为什么整体表现好，需要分析解释）

• 在22年11月时明显高于21年的水平（需要重点关注）

• 流失异常高的时间点是在3月、7月（可以再取前几年的数据堆在一起看看整体的流失规律，也可以从流失异常高的时间点下手分析，可能是重要节假日、考试时间等等影响）

（2）各环节流失转化分析

按照人员从招聘到入组的各个环节，我们也虚拟一份数据：假设2022年总共招聘10000人，然后各个环节依次转化的人数如下表格所示，尤其我们就可以得到人员流失的漏斗转化图，观察图表即可发现哪个环节的流失最异常。

（3）单维度和多维度分析

在上述的时间趋势和流失环节的分析中，我们可能已经大致找到异常的时间和环节，接下来就可以针对其来做维度分析。

我们认为，影响呼叫中心人员流失的因素有：学历、地域、在岗时间、绩效评价、性别、年龄、员工满意度评价、流失高峰期等等。比如：呼叫中心的客服普遍都是大专学历，本科以上的学历非常少，此部分的员工具有不稳定性，学历高的人会有更多就业选择，因此我们认为会更容易流失。其次，学历结合流失高峰，也可能造成不稳定的流失，比如在自考、研究生考试前都会有流失，大家为了提升学历故选择离职。还有城市地域维度，非本地人或城市发展本身比较好的，也会选择离职回老家发展。因此，很多维度都能发现一些问题，我们需要结合维度来观察异常。

04、流失控制

对流失进行分析后，就要进一步对流失进行控制。这里的思路，其实可以结合流失的各环节来思考：

（1）招聘

• 明确告知工作的特殊性，将易流失的人员剔除在招聘资格之外

• 准确定位岗位的任职资格和要求，选择最合适的人，而不是最优秀的人

• 对招聘渠道和合作方进行要求和考核

（2）入职

• 面试通过后，明确对方的入职倾向

（3）宣讲

• 各部门宣讲时，表明各部门考核监管的要求，让不适合的人选择离开

（4）业务培训

• 完善培训机制，给新人提供完善的人性化的培训内容

（5）入组

• 扩展员工的晋升渠道，比如公开公正考核激励、提供轮岗学习计划、健全员工发展机制

• 定期做员工满意度调研，预防有流失倾向的员工，及时介入沟通

• 提升团队氛围，增加团队交流沟通

总结一下，我们在招聘时要选择合适的人，入职和宣讲时要二次淘汰不合适的人，正式开始培训后就要尽量减少流失，因为我们认为大部分不合适的人已经在之前被淘汰了。