Розрахунок кількості операторів call-центру

Щоб обрахувати кількість операторів для call-центру  необхідно попередньо отримати такі дані:

• середня тривалість розмови (Average Talk Time);
• середній час обробки звернення після дзвінка (Wrap-Up Time);
• число викликів на годину (Calls per hour);

Якщо статистичні дані відсутні - для початку можна встановити тривалість розмови 2 хвилини,  тривалість постобробки дзвінка прийняти за 0. 

Далі обрахунок можна зробити емпірично:

1. Встановити скільки хвилин за годину (день)  оператор витрачає на обслуговування дзвінків.
2. Поділити отриманий час на середній час обробки дзвінка (тривалість розмови + постобробка) - отримаємо число викликів, які може обробити оператор.
3. Поділити кількість дзвінків в день на число викликів, які може обробити один оператор - отримаємо кількість операторів.

Можна також скористатись калькулятором  Erlang С. Для цього можна використати численні онлайн калькулятори - наприклад http://www.infratel.ru/products/calculation/erlangc.html. Можна також встановити розширення для Excel - http://www.erlang.com/excel.html (дозволяє використовувати формули Ерланга як звичайні формули Excel) або ж http://www.callcentrehelper.com/erlang-c-calculator-2473.htm (безкоштовне рішення). При використанні калькуляторів можемо також встановити рівень сервісного обслуговування - стандартно 80/20 (80% дзвінків отримують відповідь під час перших 20 секунд очікування).

Зауваження:

• Підрахунок по даних моделях застосовний для вхідних дзвінків у випадках, коли всі оператори однакової кваліфікації.
• Бажано розрахувати кількість операторів у час найбільшого завантаження call-центру та середнє значення. На основі цих даних можемо планувати кількість робочих змін, їх тривалість а також кількість операторів у кожній зміні.
• Якщо потрібно розрахувати кількість операторів для здійснення вихідних дзвінків  - найпродуктивнішим є рішення коли обдзвон клієнтів здійснюється в автоматичному режимі, всі клієнти які відповіли на дзвінок направляються у вхідну чергу. Тобто фактично маємо підміну вихідних дзвінків на вхідні. 

Теорія:

• Про формули Ерланга російською можна прочитати тут.
• Більше про теорію телетрафіку тут.

Pivot Tables (Зведені таблиці) в Excel 2010.

Зведені таблиці (або ж Pivot Tables) - потужний інструмент для аналізу та візуалізації даних. Їх можна розглядати як спрощення OLAP-куба. Присутні у більшості редакторів електронних таблиць - Microsoft Excel, Google Docs, OpenOffice  Calc, LibreOffice Calc. Найбільш потужно реалізовані у Microsoft Excel, зокрема Excel 2010. Використання засобів Excel з використанням надстройки PowerPivot дозволяє виконувати аналіз даних без залучення спеціалізованого програмного забезпечення для бізнес-аналітики (business intelligence). Прикладом потенціалу є інструмент аналітики twitter Analytics for Twitter. Він дозволяє не лише пошук по хештегах, людях, ключових словах і т д, а й визначення тональності висловлювання (позитивні, негативні, нейтральні).

Візуалізація. Зміна інструментів

Близько року займаюсь візуалізацією статистики роботи техпідтримки.   Спочатку це був Google Docs - результати sql-скриптів копіювались туди, далі - побудова графіків і т. д. Багато доводилось робити вручну. Перейшла на Excel - pivot tables - чудова річ ( http://www.youtube.com/watch?v=7zHLnUCtfUk), яка дозволяє робити обробку даних безпосередньо в Excel, дані з бази імпортуються майже автоматично.  Але в Excel, як і в Google Docs та інших їхніх аналогах обмежений набір графіків. Наразі статистику перенесла в R. Це надпотужний інструмент зацікавив тим, що дозволяє робити як статистичний аналіз даних, так і data mining. Крім того, має величезні можливості візуалізації, а також інтеграцію з базами даних.

 З R багато речей можна зробити досить швидко та красиво. Наприклад, статистика за один з років по зареєстрованих зверненнях клієнтів, згрупована по днях тижня:

Графік - коробчаста діаграма.  По осі Х - дні тижня, починаючи з неділі. З даного графіка можемо зробити висновки:

1. у вихідні дні звернень реєструється менше;
2. у будні дні середня кількість звернень практично однакова
3. велика кількість аномальних даних  у вівторок, четвер та п'ятницю - можливо в ці дні аварійні ситуації  виникають частіше;