Immer wenn der Begriff der Standardabweichung fällt, wirken die einen überfordert und die anderen gelangweilt. Statistik ist eben nicht jedermanns Sache. Die gute Nachricht ist, dass die Berechnung der Standardabweichung wirklich einfach ist, und in einem Callcenter zur Datenanalyse eigentlich unumgänglich.
Was ist die Standardabweichung?
Was ist die Standardabweichung und warum würde man sie benutzen wollen? Ganz praktisch betrachtet ist die Standardabweichung das Maß für die Streuung der Werte einer Kennzahl um das arithmetische Mittel (oder den Erwartungswert). Angenommen, Sie haben Unmengen an Zahlen und Daten, die Sie analysieren wollen. Die Standardabweichung liefert Ihnen Informationen darüber, wie weit sich diese Daten zwischen dem Minimum und dem Maximum verteilen und wie dicht sie sich um den Mittelwert häufen. Die Verteilung der Datenpunkte kann in einer Kurve dargestellt werden. Diese hat oft die Form einer Glocke. Wenn Sie beispielsweise an Abiturnoten denken, so haben in der Regel wenige Schüler eine 1 oder eine 6, aber mehr Schüler eine 2 oder 3, usw.
Die Berechnung liefert eine Zahl, welche die Verteilung wie folgt bestimmt: Ungefähr 68% aller Datenpunkte sind innerhalb von einer Standardabweichung entweder über oder unter dem Mittelwert. Das wären z.B. die Schüler mit einer Note 3. Ungefähr 95% aller Datenpunkte befinden sich innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert. Die angezeigten 13.6% wären Schüler mit einer Note 2 oder 4. Fast alle Datenpunkte sind innerhalb von drei Standardabweichungen vom Mittelwert. Das wird in der Kurve durch die 2.1% repräsentiert, nämlich die Schüler, die eine 1 oder eine 5 bekommen haben. Und der Rest: 0.1% der Schüler bekamen eine Note besser als 1,0 und ebenso viele eine 6.
Standardabweichung am Beispiel der Bearbeitungsdauer
In einem Callcenter würde man diese Analysemethode anwenden, um eine bestimmte Kennzahl auszuwerten. So lassen sich zum Beispiel alle Anrufe auf einer bestimmten Telefonnummer, also einer Queue, untersuchen. Sie können diese Methode auch nutzen, um die Gruppe der neuen Mitarbeiter mit dem gesamten Mitarbeiterbestand zu vergleichen. Im folgenden Beispiel betrachten wir eine bestimmte Hotline.
Angenommen, es liegen Statistiken zur Bearbeitungsdauer pro Telefonat (englisch AHT, average handling time) für jeden Agenten einzeln vor. Aus den Einzelwerten pro Agent kann man den Durchschnittswert berechnen. Dieser Durchschnittswert ist eine Basisgröße im Callcenter. Sie fließt unter anderem in die Berechnung zur Bestimmung des Personalbedarfs ein, ist also zwingend erforderlich. Darüber hinaus kann es sehr aufschlussreich sein, zu wissen, wie weit die Werte der Bearbeitungszeiten schwanken. Man könnte sich natürlich einfach den niedrigsten und den höchsten Wert ansehen. Das hilft leider nicht, festzustellen, ob sich die Werte eher dicht um den Mittelwert scharren oder gleichmäßig verteilt zwischen Minimum und Maximum liegen. Und genau hier kommt die Standardabweichung ins Spiel: Sie liefert ein klares Bild dieser Verteilung.
Weiter angenommen, die durchschnittliche Bearbeitungsdauer (AHT) beträgt über alle Agenten 359 Sekunden pro Anruf. Der niedrigste Wert ist 213 Sekunden und der höchste 590. Es fällt direkt auf, dass die Streuung recht breit ist. Aber was man noch nicht weiß, ist, ob diese Extremwerte totale Ausnahmen sind, oder ob viele Agenten diese Werte aufweisen. Die Berechnung der Standardabweichung für die Datenreihe ergibt die Zahl 38. Das heißt, 68% der Agenten erreichen eine AHT, die 38 Sekunden kürzer oder länger als der Mittelwert ist; ihre AHT liegt also zwischen 321 und 397 Sekunden. Erweitert man das Intervall um weitere 38 Sekunden, stellt man fest, dass nur ganz wenige Agenten eine AHT erzielen, die unter 283 oder über 435 Sekunden liegt, nämlich weniger als 5%. Somit steht fest, dass 213 oder 590 Sekunden wirkliche Ausnahmen sind und nur bei wenigen Mitarbeitern dieser Fall auftritt.
Die Agenten, die außerhalb des 95% Intervalls liegen, sollte man sich auf jeden Fall noch im Detail ansehen. Vielleicht hatten sie technische Probleme oder schwierige Gesprächspartner und daher längere Haltezeiten innerhalb der Gespräche, aber wahrscheinlicher ist, dass ein 1:1 Coaching notwendig ist, damit sich zukünftig die Bearbeitungszeiten dieser Mitarbeiter verändern.
Die breite Streuung der Bearbeitungszeiten deutet auf ein Problem
Im zweiten Beispiel ist der Gesamtdurchschnitt der AHT aller Agenten wieder 359 Sekunden, mit einem Minimum von 213 und einem Maximalwert von 590 Sekunden. Aber diesmal berechnet sich die Standardabweichung als 70 Sekunden. Man sieht, dass in diesem Beispiel der Großteil der Agenten Bearbeitungsdauern von 289 Sekunden (359 - 70) bis 429 (359 + 70) Sekunden haben. Wenn man das Intervall um weitere 70 Sekunden erweitert, betrachtet man alle Werte zwischen 219 und 499 Sekunden. Dieses Intervall enthält nun 27% der Agenten, so dass die breite Streuung der Werte auf ein weitaus größeres Problem schließen lässt als im ersten Beispiel.
Die Ursache könnte in unterschiedlich ausgeprägten Qualifikationen liegen. In diesem Fall empfiehlt es sich, mit einem Trainingsprogramm die Bearbeitungszeiten für diesen Vorgangstyp zu vereinheitlichen. Sehr wahrscheinlich würde diese Schulung die AHT sogar verringern und somit zu höherer Produktivität führen.
Natürlich gibt es viele Gründe, warum die Bearbeitungszeiten sich stark unterscheiden können und weitere Analysen sind notwendig, um dem Problem auf den Grund zu gehen. Dazu sollten Sie sich die AHT an bestimmten Wochentagen oder zu bestimmten Uhrzeiten ansehen, um Muster zu erkennen. Es ist beispielsweise normal, abweichende Bearbeitungsdauern in den Abendstunden und an Wochenenden zu haben. Das könnte daran liegen, dass mehr Neulinge zu diesen unattraktiven Zeiten arbeiten, weniger Supervisoren da sind, oder weniger Experten, die komplizierte Anrufe übernehmen können. Es könnte auch einfach daran liegen, dass Ihre Anrufer aufwendige Anliegen erst nach Feierabend angehen.
Fazit
Die Standardabweichung ist ein hilfreiches Werkzeug, um die Fülle der in einem Callcenter vorliegenden Daten auszuwerten. Der Blick auf Durchschnittswerte ist meistens zu kurzsichtig und enthält nicht die ganze Wahrheit. Die Standardabweichung ist auch sinnvoll, um die WFM-Standardkennzahlen eines Callcenters wie die Genauigkeit des Forecasts oder die Effizienz der Planung und Tagessteuerung zu beurteilen. Für diese Kennzahlen berechnet man die Standardabweichung über die relative prozentuale Abweichung in den Statistiken und nicht über die absoluten Differenzen. Dadurch spielt es keine Rolle, ob viel zu tun war oder nicht, Abweichungen werden gleichermaßen sichtbar gemacht. Nutzt man die Standardabweichung der Kennzahlen anstelle der Kennzahlen selbst, ist es viel einfacher, die Veränderung z.B. der Forecast Genauigkeit über eine längere Zeit zu messen.
Nachdem Ihnen nun klar ist, wie wichtig die Standardabweichung als Analysetool ist, gibt es keinen Grund mehr, sie nicht gleich auszuprobieren. Sie ist als Formel in allen Tabellenkalkulationen vorhanden (STDDEV). Mehr Infos zur Standardabweichung gibt es auch hier.
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