Александра Самолюбова - Call Center на 100%: Практическое руководство по организации Центра обслуживания вызовов
- Название:Call Center на 100%: Практическое руководство по организации Центра обслуживания вызовов
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Array Литагент «Альпина»
- Год:2010
- Город:Москва
- ISBN:978-5-9614-2413-3
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Александра Самолюбова - Call Center на 100%: Практическое руководство по организации Центра обслуживания вызовов краткое содержание
Call Center на 100%: Практическое руководство по организации Центра обслуживания вызовов - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Желательно, чтобы хронологические отчеты обновлялись с получасовым интервалом (т. е. каждые полчаса данные из отчетов реального времени преобразовывались в хронологическую форму). 15-минутный интервал дает слишком мелкое дробление данных и перегружает отчетность, а часовой малоинформативен для последующей аналитики и принятия управленческих решений.
Желательно также, чтобы данные могли суммироваться по интервалам, дням, неделям и месяцам. Это очень удобно для дальнейшей аналитической работы. Хочется также заметить, что, несмотря на обилие стандартных и пользовательских отчетов, не стоит пренебрегать возможностью экспорта данных в Excel. Перенеся отчетные данные в таблицы, сделанные в этой программе, вы получите неограниченные возможности для их комплексной обработки и всестороннего анализа.
Хронологические отчеты на уровне операторских групп и очередей
Хронологические отчеты на уровне групп и очередей дают обильную 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;
• средняя скорость ответа, среднее время разговора, среднее время поствызывной обработки;
• максимальная задержка при ответе на вызов;
• данные о производительности каждого оператора, входящего в данную операторскую группу;
• распределение вызовов по временным 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 6.1 приведены данные о производительности процесса обслуживания вызовов, накопленные за одну неделю.
Таблица 6.1.Пример хронологического отчета на уровне группы

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, 2 февраля 2009 года, уровень обслуживания составил 88 %, то к пятнице, 6 февраля 2009 года, 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:
1) необходимо проанализировать данные за другие несколько недель. Если в течение этого периода наблюдалась такая же картина ухудшения качества обслуживания по мере продвижения от понедельника к пятнице, значит, тенденция носит не частный, а общий характер и требует более пристального внимания;
2) необходимо проанализировать, чем объясняется подобное ухудшение качества обслуживания. Это может быть вызвано всего двумя причинами (или их комбинацией): объективной, а именно – ростом нагрузки, т. е. увеличением числа и длительности звонков, и субъективной, а именно – усталостью операторов в конце недели, и отсюда – снижением скорости ответа, невнимательностью, замедлением реакции, увеличением длительности разговора и поствызывной обработки;
3) в случае объективной причины ухудшения качества обслуживания необходимо проанализировать, чем вызвано такое увеличение нагрузки.
Если это разовый всплеск, случайный или, например, обусловленный проведением рекламной кампании, то надо постараться улучшить оперативное наблюдение за операторским центром в целом или за данной конкретной группой. Ведь именно при пиковых нагрузках так важны качественный мониторинг и управление в режиме реального времени. Если же выявится устойчивая тенденция роста нагрузки к концу недели, следует обратить внимание на график работы операторов и увеличить число сотрудников 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 их работы, с тем чтобы в пятницу, возможно, привлекались не те же сотрудники, 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 одного направления – скорости ответа на вызовы – для повышения эффективности работы операторского центра, вы уже получили.
В данном примере мы рассматривали недельную отчетность. Однако не менее, а даже более важной мне представляется интервальная отчетность. Мы уже говорили, что чаще всего применяется получасовой интервал. Исследование параметров производительности по получасовым интервалам может дать неоценимые результаты.
Приведем пример. В таблице 6.2 представлены сравнительные данные по средней скорости ответа за каждые полчаса для семи групп.
Таблица 6.2.Пример распределения средней скорости ответа по получасовым интервалам для нескольких 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 в первую очередь 1;
• либо изменить состав групп на постоянной основе: уменьшить число операторов, например, в группе 7 и увеличить их количество в группе 1;
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: