ХРОНОЛОГИЧЕСКИЕ ОТЧЕТЫ НА УРОВНЕ ОПЕРАТОРСКИХ ГРУПП И ОЧЕРЕДЕЙ

Хронологические отчеты на уровне групп и очередей дают обиль­нейшую пищу для анализа производительности операторского центра. Так, они содержат, как минимум, следующие данные:

♦ число обслуженных и потерянных вызовов;

♦ процент вызовов, обслуженных с заданным уровнем про­изводительности;

♦ среднюю скорость ответа, среднее время разговора, сред­нее время поствызывной обработки;

♦ максимальную задержку при ответе на вызов;

♦ данные о производительности каждого оператора, входя­щего в данную операторскую группу;

♦ распределение вызовов по временныйм интервалам (про­филь вызова); например, можно определить, сколько вы­зовов было обслужено и потеряно в течение 10-15 секунд после постановки в очередь, сколько — в течение следую­щих 10-15 секунд и т. д.

Давайте остановимся немного подробнее на некоторых из возможных хронологических отчетов на уровне операторской группы. Мы не будем здесь рассматривать достаточно очевид­ные показатели типа числа обслуженных и пропущенных вы­зовов и т. п. Попытаемся лучше провести некоторый, пусть ми­нимальный, анализ на основании таких, например, данных, как показатели скорости ответа на вызовы.

В таблице 5.5 показаны данные о производительности про­цесса обслуживания вызовов, накопленные за одну неделю.

Таблица 5.5. Пример хронологического отчета на уровне группы

Дата

Средняя

Процент вызовов,

Число вызовов,

Максимальная

скорость ответа, с

обслуженных

ожидавших

задержка

в течение 30 с

более 1,5 мин.

с ответом, мин.

02.02.04

10

со

со

7

1:58

03.02.04

9

СХ-.

оо

1

2:29

04.12.04

11

77%

17

4:03

05.12.04

10

79%

13

3:36

06.12.04

15

69%

34

6:46

145

ні)

Если взять только один столбец, а именно — среднюю ско­рость ответа, то ее значения выглядят вполне удовлетворительно: 9-15 секунд — отличный показатель ASA. Если же взглянуть на следующий столбец — уровень обслуживания, — то радужная картинка несколько померкнет. Если в понедельник, 02.02.04, уро­вень обслуживания составил 88%, то к пятнице он упал до 69%. Понятно, что стоит обратить внимание на причины, вызвавшие столь негативные изменения.

Пойдем дальше. Четвертый столбец показывает процент вы­зовов, ожидавших ответа оператора более полутора минут. Как видим, по сравнению с понедельником число таких вызовов возросло почти в 5 раз. И, наконец, последний столбец, показы­вающий максимальную задержку при ответе на вызов, дает еще одно подтверждение выявленной тенденции ухудшения качества обслуживания: если в понедельник максимальная задержка с от­ветом составляла менее двух минут, то в пятницу она вплотную приблизилась к семи минутам, что очень много.

Итак, обнаружилась негативная тенденция. Следующие наши действия могут быть примерно такими: [18]

Если это разовый всплеск, случайный или, например, обусловленный рекламной кампанией, то надо постарать­ся улучшить оперативное наблюдение за операторским центром в целом или за данной конкретной группой. Ведь именно при пиковых нагрузках так важен качественный мониторинг и управление в реальном режиме времени. Если же выявится устойчивая тенденция роста нагрузки к концу недели, следует обратить внимание на график рабо­ты операторов и увеличить число сотрудников, работаю­щих в четверг и особенно в пятницу;

4) в случае субъективной причины ухудшения качества об­служивания необходим целый комплекс мер: улучшить оперативное наблюдение за ЦОВ в целом или за данной конкретной группой, провести разъяснительную работу среди операторов, обратить внимание на график работы операторов, с тем чтобы в пятницу, возможно, работали не те же операторы, что и в понедельник, и т. п.

Конечно, мы рассмотрели лишь гипотетический случай. В ре­альной жизни все еще сложнее, но, думаю, общее представление о том, насколько полезен анализ даже только одного направле­ния — скорости ответа на вызовы — для повышения эффектив­ности работы операторского центра, вы уже получили.

В данном примере мы рассматривали недельную отчетность. Не менее, даже более важной мне представляется интервальная отчет­ность. Мы уже говорили, что наиболее часто применяется получа­совой интервал. Исследование параметров производительности по получасовым интервалам может дать неоценимые результаты.

Маленький пример. В таблице 5.6 представлены сравнительные данные по средней скорости ответа за каждые полчаса для 7 групп.

Из таблицы видно, что, в то время как в группах 1, 2 и 3 наблюдается явная перегрузка, в группе 4 и особенно в группе 7 заметен некоторый избыток операторов. Понятно, что необ­ходимо одно из трех:

♦ либо в «горячем» режиме по мере необходимости пере­брасывать операторов из группы 4 и особенно из группы 7 в проблемные группы 2, 3 и особенно 1;

[ліва 5. Мониторинг производительности Ф----------

Таблица 5.6. Пример распределения средней скорости ответа по получасовым интервалам для нескольких групп

Средняя скорость ответа

Время

Груп - па 1

Груп - па 2

Груп-

паЗ

Груп - па 4

Груп - па 5

Груп - па 6

Груп - па 7

09:00

09:30

0:47

0:47

1:03

0:41

0:36

1:14

0:02

09:30

10:00

0:32

0:35

0:35

0:19

0:30

1:39

0:01

10:00

10:30

0:36

1:04

1:06

0:57

1:08

2:56

^ 0:02

10:30

11:00

0:49

0:32

і 0:30

0:32

0:29

1:04 /

' 0:03

11:00

11:30

1^0:40

0:28

' 0:27

0:04

0:19

0:3(/

0:03

11:30

12:00

у:38

0:26 /

0:25

0:08

0:26

0/2

0:01

12:00

12:30

Доо

0:25/

0:28

0:09

0:29

/0:24

0:02

Перегрузка

 

Недогрузка

 

 

♦ либо изменить состав групп на постоянной основе: умень­шить число операторов, например, в группе 7 и увеличить число операторов в группе 1;

♦ либо укрупнить группы, поскольку, как мы не раз гово­рили, большие по размеру группы работают с большей эффективностью.

Чтобы осуществить правильный выбор, одного отчета о сред­ней скорости ответа, конечно, недостаточно. Надо просмотреть и другие, но направление исследований уже понятно.

Комментарии закрыты.