携程
RWFM Specialist-NPL (MJ036196)
RWFM Specialist-NPL (MJ036196)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
运营管理
Communication Skills
Night Shift
Scheduling
Call Center Operations
AI 估算 · 12k–18k
中级WFM岗位，需排班预测技能和夜班，上海市场薪资中等偏上。
职位详情
关于这个职位
该职位是携程的劳动力管理专家，主要负责客服中心的排班预测和实时服务水平监控
你将使用WFM工具建立预测模型，优化人员配置，确保服务效率达标
需要适应夜班，与团队协作改善流程
最低要求
全日制本科及以上学历
中英文流利
良好的沟通能力
理解预测排班并构建稳健计划
抗压能力强
积极主动
需要夜班
工作职责
支持从劳动力管理角度实现服务水平和效率目标
实时监控服务水平并向服务团队提供建议
与团队领导紧密合作，根据预测计划持续监控人员动态
实施改进措施确保SLA达标
使用WFM工具开发和维护全面的预测和排班模型，预测呼叫量，制定人员需求，生成排班表
协调促进与其他部门的合作，获取预测和人员影响活动
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程平台大，流程规范，能系统学习WFM方法，成长空间大
- 工作涉及数据分析和排班优化，技能可迁移至其他行业
- 夜班有补贴，整体薪资有竞争力，且上市公司福利完善
- 需要适应夜班轮换，可能影响生物钟和生活节奏
- 适合细心、抗压、喜欢数据分析和排班优化的求职者，能接受夜班工作，希望在大型平台积累运营经验
缺点 / 挑战
- 实时监控压力大，需快速响应异常，工作节奏紧张
- 排班工作重复性较高，需较强耐心和细心
角色解读
- 向WFM经理或运营管理方向晋升，负责更大范围的资源规划
- 可转向数据分析或客服中心管理，拓宽职业道路
- 积累排班预测经验，向供应链或资源规划领域发展
- 负责客服中心的人员排班和呼叫量预测，确保有足够人力应对话务高峰
- 实时监控服务水平，当偏离目标时及时调整排班或协调资源
- 分析历史数据建立预测模型，优化排班效率，降低运营成本
- 掌握劳动力管理（WFM）理论，熟悉排班系统如Verint、Aspect
- 精通Excel和数据分析工具，具备时间序列预测或回归建模能力
- 优秀的沟通协作能力，能跨部门协调资源
- 抗压能力强，能适应夜班和实时监控的高强度工作
申请策略
- 了解携程客服中心的业务模式，面试中展现对排班优化的理解
- 准备好回答关于如何平衡服务水平和成本的问题
- 突出过往排班、预测、服务水平监控的相关经验，用数据展示成果
- 强调数据分析能力，如使用Excel、Python或SQL处理排班数据
- 体现沟通协调和压力应对能力，例如处理突发话务高峰的案例
- 学习常用WFM工具如Verint、Aspect或Genesys的排班模块
- 提升数据分析能力，学习时间序列预测方法（如ARIMA、指数平滑）
面试指南
- 使用STAR方法（情境-任务-行动-结果）展示具体案例
- 强调数据分析步骤：收集历史数据、选择模型、验证、调整
- 突出沟通协作：如何与团队领导和一线员工协调
- 你如何做呼叫量预测？使用什么方法和工具？
- 当服务水平低于目标时，你会如何调整排班？
- 描述一次你优化排班效率的经历，最终效果如何？
- 如何处理紧急请假导致的缺勤？
- 夜班安排如何与团队沟通？
职位点评
63
综合评分
大厂稳定、薪资中等，需夜班，适合抗压求职者。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合看重薪资和大厂稳定，能接受夜班节奏的求职者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展70
工作生活40
使命价值50
薪资福利
75中等
该职位薪资未披露但属市场水准，携程大厂福利较好，但夜班可能降低部分求职者接受度。
薪资信号未披露（AI估算：12K-18K/月）
成长发展
70中等
能系统学习WFM专业技能和数据分析，但职业路径相对专一，后期转型需额外积累。
技术前沿主流现代技术
技术栈Workforce Management、Forecasting、Scheduling、Excel、数据分析
业务类型cost_center
工作生活
40较低
需要夜班轮换，对生活节奏影响较大，WLB较差。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
50较低
旅游行业稳定，但岗位本身社会价值不明显，创新程度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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