Давайте вспомним наши рассуждения, приведенные в главе 3, о важности борьбы с перегрузками, о необходимости проак­тивных, а не реактивных действий. Единственная возможность проактивных действий заключается в использовании различ­ных прогностических методов. Один из примеров таких мето­дов — это расчет предполагаемого времени ожидания в очереди на основании одновременного анализа оперативных и хроноло­гических данных (Expected Wait Time, EWT).

Теперь давайте поговорим еще об одном прогностическом методе расчета времени ожидания и об основанном на нем спо­собе маршрутизации вызовов. Поскольку метод достаточно сло­жен, начнем с примера.

Предположим, что компания «Ваша Пицца», занимающая­ся доставкой пиццы на дом, имеет трех клиентов: конечно же, Иванова, Петрова и Сидорова. Сидоров, добродушный толстяк, обожающий пиццу, каждый день съедает 2-3 порции. Петров

тоже любит вкусную лепешку, но заботится о фигуре и позво­ляет себе делать заказ не чаще чем раз в неделю. А Иванов — просто очень экономный и предпочитает тратить деньги на та­кое баловство, как поедание пиццы, всего лишь раз в месяц (и правильно делает!).

А теперь пойдем дальше и клонируем (благо, наука это уже позволяет) нашу троицу. Таким образом, получаем три группы клиентов: группа Ивановых, группа Петровых и группа Сидо­ровых. В соответствии с тремя типами клиентов выделены три группы операторов: группа № 1 — самая большая, обслуживаю­щая Сидоровых, и группы № 2 и № 3 — поменьше, обслуживаю­щие, соответственно, Петровых и Ивановых.

Теперь представим обычный рабочий день в операторском центре компании «Ваша Пицца». До 10:00 утра все идет нормаль­но. Отчеты реального времени показывают, что очередей нет, а операторы отвечают на вызовы в среднем через 30 секунд.

Неожиданно в 10:00 возникает перегрузка в первой группе опе­раторов (не иначе гурманы Сидоровы проснулись). Вызовы по­ступают быстрее, чем операторы могут на них ответить, абонен­ты отказываются ждать в очереди 2-3 минуты и вешают трубки. Менеджеры операторского центра вовремя отследили эту ситуа­цию и решили предпринять адекватные действия и перебросить операторов из группы № 2 в группу № 1. Мотивация их решения следующая: в группе № 2 в данный момент 15 операторов заняты обслуживанием вызовов, 2 ушли на перерыв, 3 находятся в ре­жиме поствызывной обработки и 4 свободны. Вот трех из этих четырех менеджеры и решили перебросить в группу № 1.

Такие действия немедленно дали положительный эффект: очередь в первую группу стала меньше. Однако не исчезла сов­сем. Прошло еще полчаса. Теперь возникли трудности с об­служиванием вызовов в группе № 2. Неплохо бы вернуть трех операторов, переброшенных в первую группу. Но как это сде­лать? Ведь они как воздух необходимы группе № 1. А что, если во вторую группу перебросить операторов из третьей группы? Там, конечно, не наблюдается явного избытка операторов, но все же двух можно перевести. Но как долго они могут там оста­ваться? А если в это время проснутся все Ивановы и в группе № 3 тоже возникнет перегрузка?

Такие проблемы менеджерам ЦОВ приходится решать посто­янно. Организация работы любого операторского центра — дело тонкое и сложное. И даже при наличии грамотного управляюще­го персонала, достаточного числа операторов и высокопроизво­дительной техники, как мы уже не раз говорили, могут возникать пиковые нагрузки. В этом случае операторы работают в режиме перегрузки, супервизоры тратят массу нервов и времени на пере­распределение ресурсов, а качество обслуживания все равно ухуд­шается.

Дело в том, что единственная на сегодня доступная страте­гия оптимизации работы операторского центра — это борьба с проблемами после их возникновения, а не до того. Конеч­но, можно попробовать бороться с пиковыми нагрузками и до их возникновения, но для этого придется специально дер­жать избыток операторов, и тогда уровень обслуживания клиентов всегда будет на должном уровне, даже в часы пик. Но держать лишний штат операторов в расчете на пиковые нагрузки — это очень дорогое и неэффективное решение. На Западе одной из самых значительных составляющих затрат на содержание операторского центра является труд операторов. Казалось бы, в России рабочая сила стоит значительно дешев­ле. Однако времена меняются, и труд квалифицированных сотрудников ценится все дороже: зарплата, налоги, помеще­ние, обучение...

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. А в качестве примера подобного инструмента рассмотрим решение Avaya™ Business Advocate, основанное на следующих алгоритмах:

♦ автоматического перераспределения ресурсов (Service Level Supervisor);

♦ маршрутизации вызовов на основе прогнозируемого вре­мени ожидания (Predicted Wait Time);

♦ маршрутизации вызовов на основе прогнозируемого вре­мени ожидания с учетом уровня обслуживания (Service Objective).

Основное отличие методов «Адвокат» от стандартной марш­рутизации на основе Skill Based Routing заключается в следую­щем:

♦ при использовании Skill Based Routing решение о маршру­тизации вызова принимается в момент поступления вы­зова;

♦ при использовании «Адвоката» решение о маршрутиза­ции вызова принимается в момент освобождения опера­тора, который может ответить, а может и не ответить на этот вызов.

Как мы увидим, это принципиальная разница, кардинально меняющая весь принцип обслуживания вызовов.