А как же прогнозируемое время ожидания? Оно ведь никак не учитывает политику компании в области сегментации клиентов, и если значение PWT будет больше для вызова, поступившего от Иванова, то именно этот вызов и будет обслужен в первую очередь, несмотря на всю ценность толстого Сидорова. Что делать? Ответ напрашивается сам собой: усложнить алгоритм прогнозирования и постараться учитывать ценность вызова. Для этого назначим для каждого его типа желаемое время ответа (Delay Level). Затем введем коэффициент Service Objective, показывающий отклонение прогнозируемого времени ожидания (PWT) от желаемого времени ответа (Delay Level).
Коэффициент Service Objective определяется по формуле:
Service Objective = PWT ÷ Delay LevelКогда оператор, входящий в несколько групп, освобождается, к нему поступает вызов с наибольшим значением коэффициента Service Objective. Иначе говоря, система сначала определяет прогнозируемое время ожидания, а затем сравнивает его с заданным для этого вида вызовов желаемым временем ответа. В результате выбирается вызов с наибольшим отклонением прогнозируемого времени ожидания от желаемого времени ответа.
Таким образом, наиболее важные для компании вызовы (от толстых, богатых и расточительных Сидоровых) будут получать ответ в первую очередь – благодаря тому, что для них можно назначить наименьшее желаемое время ответа и таким образом уменьшить знаменатель дроби.
А при грамотной политике сегментации клиентов (о важности которой мы уже не раз говорили) с учетом прогнозируемого времени ожидания и ценности вызова никто не будет в обиде: ни худые Ивановы с Петровыми, ни гурманы Сидоровы, ни операторы, ни, само собой, компания.
Сравнительный анализ различных способов маршрутизации
Предположим, в очереди стоят три вызова от трех разных категорий клиентов: № 1, № 2 и № 3. Первый вызов ждет в очереди 20 секунд, второй – 25 секунд и третий – 10 секунд. Освобождается оператор. Какой вызов ему поступит?
Без использования логики «Адвоката», конечно же, в первую очередь будет обслужен вызов № 2. Причина: вызов № 2 дольше всех провел в очереди в ожидании обслуживания (табл. 4.10).
Таблица 4.10. Выбор вызова без «Адвоката»
Теперь давайте посмотрим, что произойдет с вызовами, если мы используем маршрутизацию на основе прогнозируемого времени ожидания (табл. 4.11).
Таблица 4.11. Выбор вызова с «Адвокатом» по алгоритму «Прогнозируемое время ожидания»
Предположим, что если освободившийся оператор не ответит на данный вызов, то клиент № 1 прождет еще 40 секунд, № 2–5 секунд и № 3 – 35 секунд. Таким образом, для первого вызова PWT составит 20 + 40 = 60 секунд, для второго 25 + 5 = 30 секунд и для третьего 10 + 35 = 45 секунд.
Понятно, что в этом случае к оператору поступит вызов № 1, поскольку у него наибольшее прогнозируемое время ожидания, т. е. он будет ждать дольше всех, если освободившийся оператор не ответит.
А теперь давайте назначим для каждого вызова желаемое время ответа и в каждом случае определим коэффициент отклонения прогнозируемого времени ожидания от желаемого времени ответа. Для вызова № 1 Service Objective составит 60: 35 = 1,71, для вызова № 2 – 30: 20 = 1,5 и для вызова № 3 – 45: 25 = 1,8 (табл. 4.12).
В результате выбирается вызов (№ 3) с наибольшим отклонением прогнозируемого времени ожидания от желаемого времени ответа. Иначе говоря, несмотря на то что текущее время ожидания у выбранного вызова № 3 самое маленькое (10 секунд), этот вызов будет обслужен в первую очередь. Никогда бы не пришло в голову, правда?
Таблица 4.12. Выбор вызова с «Адвокатом» по алгоритму «Уровень обслуживания»
Видите, как разные подходы к маршрутизации меняют саму логику обслуживания вызовов?
Преимущества прогностических методов
Основное отличие прогностических методов маршрутизации от обычных заключается в следующем.
При одних и тех же условиях на входе – произвольное поступление вызовов, произвольное освобождение операторов – стандартные методы распределения вызовов на выходе дают такие же произвольные, случайные, неопределенные результаты, а прогностические методы позволяют получить заранее запланированные показатели. Схематично этот процесс показан на рисунке 4.10.
Рис. 4.10. Сравнение стандартных и прогностических методов маршрутизации
Именно из этого основополагающего отличия и вытекают все преимущества прогностических методов маршрутизации:
• возможность эффективной сегментации клиентов. Простой пример: обычно компания может предоставить своим, скажем, «золотым» абонентам привилегированное обслуживание по сравнению с «серебряными» путем простой приоритизации вызовов. Однако часто приходится сталкиваться с дилеммой: если «серебряный» вызов уже ожидает в очереди несколько минут, должен ли вновь поступивший «золотой» сразу направляться в начало очереди? Благодаря «Адвокату» эта дилемма легко разрешается: наиболее важные для компании вызовы будут получать ответ в первую очередь, однако и другим группам клиентов окажут должное внимание в соответствии с установленным для них уровнем обслуживания;
• возможность самонастройки системы. Система сама, автоматически, приспосабливается к изменению оперативной обстановки в операторском центре и соответствующим образом распределяет вызовы по операторам. Таким образом, при минимальном вмешательстве супервизора достигается:
• наиболее эффективное обслуживание каждого конкретного вызова;
• наиболее эффективное использование операторских ресурсов; повышение эффективности обслуживания разных типов вызовов: сокращение максимальной задержки при ответе на вызовы;
• уменьшение числа потерянных вызовов;
• сокращение штата операторов, необходимого для обслуживания клиентов в условиях данной нагрузки.
Прогностические методы позволяют видеть (совсем как шахматистам) на несколько шагов вперед, прогнозировать возможные проблемы и предотвращать их еще до того, как они возникли. Благодаря этому управляющий персонал операторского центра в состоянии предпринимать проактивные, а не реактивные действия, а система может сама, автоматически, приспосабливаться к изменению оперативной обстановки в операторском центре и выбирать оптимальный алгоритм обслуживания для каждого конкретного вызова.
Правда, все эти преимущества прогностических методов проявляются только в очень больших Центрах обслуживания вызовов с ярко выраженной сегментацией клиентов. Если число операторов не превышает 100 человек, то этим алгоритмам просто не хватает «статистической пищи» для эффективной работы. Чем крупнее колл-центр и чем четче политика сегментации клиентов, тем эффективнее работают прогностические алгоритмы и тем оправданнее их применение. На мой взгляд, думать об алгоритмах типа «Адвокат» следует, когда число операторов превышает 300–400 человек.
