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R语言学习:员工业绩问题诊断分析

表哥有话讲  · 公众号  ·  · 2017-09-30 11:55

正文

作者:花花_Angel,R语言中文社区专栏作者

博客专栏:

https://www.hellobi.com/u/tudouZhangmatch

一、分析背景

诊断呼叫中心外呼项目员工的业绩问题,找出短板环节并做相应的改进提升。关键指标和相关流程情况如下:


二、员工业绩问题诊断

#数据导入
saleshead(sales)
#数据处理
str(sales)
sales$有效订购数量#员工业绩问题诊断
#关键KPI:有效订购数量、有效订购金额
plot(sales$有效订购数量,sales$有效订购金额,
    main="员工业绩情况对比",xlab="有效订购数量",ylab="有效订购金额",
    xlim=c(-30,140),ylim=c(-20000,90000))
xyi=1
for(i in c(1:40)){
 if(x[i]>=118&y[i]>=70000){
   points(x[i],y[i],pch=21,bg="green",cex=1.2)
 }else{if(x[i]>=79&y[i]>=48000){
   points(x[i],y[i],pch=21,bg="yellow",cex=1.2)
 }else{if(x[i]>=25&y[i]>=9500){
   points(x[i],y[i],pch=21,bg="blue",cex=1.2)
 }else{
   points(x[i],y[i],pch=21,bg="red",cex=1.2)
 }}}
 i=i+1
}
text(sales$有效订购数量+0.5,sales$有效订购金额-2000,sales$姓名,cex=0.6)


从业绩表现可以将员工分为4个梯队:

第一梯队(11、15、22)有效订购量在118以上,有效订购金额超过7万

第二梯队(34、35等)有效订购量在79-100之间,有效订购金额在4.8-6万之间

第三梯队(23、29等)有效订购量在25-85之间,有效订购金额在1-3.5万之间

第四梯队(39、40等)有效订购量小于15,有效订购金额小于3500

三、员工业绩差异原因分析及策略

关键差异原因:通话次数及其转化率,通话次数少或其转化率低均会影响最终的业绩表现。

#员工业绩差异原因分析:主要在于通话次数及其转化率
#从通话到有效订购的转化率计算
trans1trans1[which(is.na(trans1))]=0
trans1[which(!is.finite(trans1))]=0
trans1
sales1sales1
#通话次数及其转化率的双轴图
install.packages("plotrix")
library(plotrix)
twoord.plot(lx = c(1:40),ly = sales1$通话次数,rx = c(1:40),ry = sales1$trans1,
           lcol = 'blue',rcol="red",
           main = '员工通话次数及其转化率对比', ylab ='通话次数',
           rylab ='总转化率',type = c("bar","line"),
           xticklab = sales1$姓名,axislab.cex=.5,halfwidth = 0.25,lty = 1,lwd=2)
#通话次数及其转化率分类分析
plot(sales1$trans1,sales1$通话次数,
    main="员工通话次数及其转化率分类分析图",xlab="从通话到有效订购的转化率",ylab="通话次数")
points(sales1$trans1,sales1$通话次数,bg="blue",pch=21,cex=1.2)
abline(h=2300,col="red",lwd=2)
abline(v=0.015,col="red",lwd=2)
text(sales1$trans1+0.0012,sales1$通话次数,sales1$姓名,cex=.6)
text(0.05,2500,"0.015",col="red")
text(0.017,4800,"2300",col="red")
text(0.05,4500,"标杆型",col="red",cex=1.5,font=2)
text(0.05,500,"问题型",col="red",cex=1.5,font=2)
text(-0.015,4500,"潜力型",col="red",cex=1.5,font=2)
text(-0.015,500,"瘦狗型",col="red",cex=1.5,font=2)



由上图可知:

四、潜力型员工关键环节诊断

#对潜力型员工进行问题诊断
#计算所有关键环节的转化率
trans2trans3trans4trans5trans#找出潜力型员工
transf2300&trans$trans1<0.015),]
transf
#计算标杆员工的上一步转化率均值
transb2300&trans$trans1>0.015),]
b1b2b3b4bcolnames(b)b
trans_z#潜力员工和标杆平均上一步转化率对比图
#数据类型转换
trans_z$trans2trans_z$trans3trans_z$trans4trans_z$trans5sapply(trans_z,class)
crownames(c)crownames(c)c
#对比图
library(lattice)
dotplot(c,col=c(1,"orange",3:7,"red"),pch=1:8,main="潜力员工与标杆员工上一步转化率对比图",
       xlab="上一步转化率",cex=1.1,
       key=list(column=8,text=list(colnames(c),cex=0.8),
                points=list(col=c(1,"orange",3:7,"red"),pch=1:8))
       )



1、7名员工突出问题均在接通-订购环节,需要着重提升销售技巧和沟通话术

2、除此以外,13在其他3个环节均有较大的提升空间,需要进行全方位的提升训练

3、26、9、39还在净订购-有效订购的环节存在问题,结合订单原因的反馈,其主要原因在于客户本身和商品,与线上人员关系不密切


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