top image 1

«Алгоритмы выбора»

Операторский центр как воплощение бизнес -стратегии компании

Удержание старых и привлечение новых клиентов — это, как известно, основа благополучия и процветания любой компании. Существует ли взаимосвязь между решением этой задачи и операторским центром, который представляет собой структуру, предназначенную для обслуживания входящих и исходящих вызовов? Взаимосвязь самая непосредственная! От того, насколько эффективно организован операторский центр, построены алгоритмы обслуживания вызовов, использован штат операторов, во многом зивисит успех компании, ее конкурентоспособность.

Час пик, или доводы в пользу сегментации

Для того чтобы проиллюстрировать зависимость эффективной работы предприятия от существующих алгоритмов обслуживания вызовов, рассмотрим проблему сегментации клиентов.

Часто приходится слышать, что сегментация клиентов не только не нужна, но и даже вредна. Логика тут проста: "Все клиенты достойны того, чтобы их обслуживали наилучшим образом". На первый взгляд с этим не поспоришь, тем не менее все-таки попробуем рассмотреть вполне реальную ситуацию.

Предположим, агентство по продаже авиабилетов имеет трех клиентов (конечно же Иванова, Петрова и Сидорова). Первый работает в группе технической поддержки небольшого предприятия, в командировки летает не очень далеко и не чаще, чем раз в месяц. Второй — бухгалтер в маленькой частной посреднической фирме - пользуется самолетом только, когда отправляется в отпуск. Ну а третьему, занимающему пост директора по маркетингу в крупной российской компании, приходится почти каждую неделю летать в командировки в самые разные регионы страны — от Калининграда до Владивостока.

Нетрудно догадаться, какой клиент приносит агентству больше денег. Поэтому если одновременно поступят три заказа от Иванова, Петрова и Сидорова, то агентство, несмотря на декларации о том, что все его клиенты получают наилучший сервис, предпочтет, чтобы летающий каждую неделю Сидоров был обслужен в первую очередь.

А теперь усложним условия задачи, "клонируем" нашу троицу и получим три группы клиентов: Ивановых, Петровых и Сидоровых. Их обслуживают три группы операторов: N 1 — самая большая, работающая с Сидоровыми и группы N 2 и N 3 поменьше, обслуживающие соответственно Ивановых и Петровых.

Представим обычный рабочий день в операторском центре агентства. До 10 утра очередей нет и операторы отвечают на вызовы в среднем через 30 секунд. В 10 часов неожиданно возникает перегрузка в первой группе операторов. Вызовы поступают быстрее, чем операторы могут на них ответить, абоненты, не дожидаясь, когда до них дойдет очередь, вешают трубки. Менеджеры операторского центра, вовремя отследив эту ситуацию, предприняли адекватные действия, "перебросив" операторов из группы N 2 в группу N 1. Мотивация такого решения: в группе N 2 в данный момент 15 операторов обслуживают вызовы, 2 ушли на перерыв, 3 заняты поствызывной обработкой, 4 свободны. Трех из этих последних менеджеры и решили перебросить в группу N 1.

Предпринятые действия немедленно дали положительный результат: очередь у группы N 1, хотя и не исчезла, но стала меньше. Однако через полчаса возникли трудности с обслуживанием вызовов в группе N 2. Неплохо бы вернуть трех операторов, переброшенных в первую группу, но там они необходимы как воздух. Может быть, в группу N 2 перебросить операторов из третьей? В ней, правда, избытка операторов не наблюдается, но все же двух можно перевести. Вопрос в том, как долго эти операторы могут там оставаться и что произойдет, если, например, в это самое время соберутся в отпуск все Петровы и в группе N 3 тоже возникнет перегрузка?

Подобные проблемы менеджерам операторских центров приходится решать постоянно. Организация работы любого операторского центра дело тонкое и сложное. Даже при наличии грамотного управляющего персонала, достаточного числа операторов и высокопроизводительной техники могут возникать пиковые нагрузки. Операторы тогда работают в режиме перегрузки, супервизоры тратят массу нервов и времени на перераспределение ресурсов, а качество обслуживания все равно ухудшается.

Как соблюсти баланс интересов

Единственная доступная сегодня стратегия оптимизации операторского центра заключается в том, чтобы бороться с проблемами не до, а после их возникновения. Конечно, для того чтобы уровень обслуживания клиентов всегда был на должном уровне — даже в часы пик — можно специально создать некоторый избыток операторов. Но держать лишний штат операторов в расчете на пиковые нагрузки — это очень дорогое и неэффективное решение. На Западе в расходах на содержание операторского центра одна из самых значительных составляющих — оплата труда операторов. Казалось бы, в России рабочая сила стоит значительно дешевле, но и у нас происходят изменения, труд квалифицированных сотрудников ценится все дороже. Кроме того, следует учитывать, что речь идет ведь не только о зарплате, но и о налогах, затратах на обучение, на содержание помещения.

Наступает момент, когда выгоднее вложить средства в высококлассную технику и добиться улучшения обслуживания абонентов не за счет увеличения числа операторов, а благодаря уникальным алгоритмам обслуживания. Каким? Таким, например, как мощные прогностические алгоритмы, оперирующие с понятием "Прогнозируемое время ожидания" (Predicted Wait Time - PWT).

Представьте ситуацию, когда в очереди к разным операторским группам ожидает обслуживания несколько вызовов. В это время освобождается оператор, квалификация которого позволяет обслужить любой из вызовов. PWT определяет, что будет с тем или иным вызовом, если на него не ответит освободившийся оператор.

Таким образом PWT — это общее время ожидания, которое складывается из:

  • времени ожидания до освобождения оператора,
  • возможного времени ожидания после освобождения оператора, если он не ответит на этот вызов.

В результате выбирается вызов с наибольшим "прогнозируемым временем ожидания", то есть тот клиент, который будет ждать дольше всех. Благодаря этому вызовы, поступающие к группам с малым числом операторов, будут обслуживаться в среднем с той же скоростью, что и вызовы, поступающие к группам с большим числом операторов (за счет большего значения второй составляющей PWT). Такой подход дает возможность сбалансировать среднюю скорость ответа на разные типы вызовов.

Возвращаясь к ситуации, рассмотренной в начале статьи, можно сказать, что в случае применения упомянутого алгоритма редко летающие Ивановы и Петровы не будут ущемлены в обслуживании по сравнению с вечно командированным Сидоровым. Но так ли это хорошо с точки зрения прибыли компании (в нашем примере - агентства по продаже авиабилетов)? Не следует забывать, что именно Сидоровы приносят компании наибольший доход. И хорошо бы, конечно, не в ущерб Ивановым и Петровым предоставить Сидоровым привилегированное обслуживание. Этого можно добиться, если ввести еще одно понятие, а именно "Уровень обслуживания" (Service Objective), что позволяет задавать разные уровни обслуживания для различных типов вызовов. Для каждого из типов можно задать разные пороговые уровни производительности. Когда оператор, входящий сразу в несколько групп (квалификация которого позволяет ему обслуживать несколько типов вызовов), освобождается, к нему поступает тот из вызовов, чье время ожидания в очереди максимально превысило установленный для этого типа пороговый уровень. Таким образом, в первую очередь будут приняты наиболее важные для компании вызовы благодаря тому, что для них можно назначить наименьший пороговый уровень производительности.

Для лучшего понимания алгоритмов оптимизации, построенных на основе PWT, рассмотрим таблицы 1, 2 и 3.

В случае, описанном в таблице 1, выбирается вызов (N2), который наиболее долгое время провел в очереди в ожидании обслуживания.

В случае, описанном в таблице 2, выбирается вызов (N 1) с наибольшим "прогнозируемым временем ожидания", т. е. который будет ждать дольше всех, если освободившийся оператор на него не ответит.

В случае, приведенном в таблице 3, действует хотя и наиболее сложный, но и самый эффективный алгоритм выбора вызова. Он заключается в том, что система сначала определяет "прогнозируемое время ожидания", а затем сравнивает его с заданным для этого вида вызовов "уровнем обслуживания". В результате выбирается вызов (N 3) с наибольшим отклонением прогнозируемого времени ожидания от заданного уровня обслуживания. То есть несмотря на то что текущее время ожидания у выбранного вызова N 3 самое маленькое (10 секунд), этот вызов будет обслужен в первую очередь.

Таких примеров можно привести множество. Поэтому в заключение лишь хочется повторить ту же мысль, что звучала в начале — в Call Center нет мелочей и от оптимальной организации операторского центра во многом зависит успешность работы и конкурентоспособность компании.

Рассмотренные алгоритмы —- только один из примеров того, как эффективная организация работы операторского центра может помочь в решении бизнес-задач предприятия.

***

Основные преимущества, обеспечивающие алгоритмы оптимизации, построенные на основе "Прогнозируемого времени ожидания" с возможностью задания "Уровня обслуживания": возможность эффективно сегментировать клиентов (наиболее важные для компании вызовы будут получать ответ в первую очередь, но и другие группы клиентов смогут рассчитывать на должное внимание, в соответствии с установленным для них уровнем обслуживания); автоматическая адаптация системы к изменению оперативной обстановки в операторском центре и в соответствии с ней распределение вызовов по операторам.

Александра Самолюбова, ведущий специалист по решениям операторских центров, Avaya в России и СНГ

Отправить запрос на оказание услуг