Masz pytania? Zadzwoń +48 22 314 14 30

Aktualności

Wszystko o Workforce Management

Cykl WFM zaczyna się od prognozowania obciążeń. Dobra prognoza jest pierwszym krokiem do właściwego WFM: jeśli prognoza jest prawidłowa, to w harmonogramie muszą być wykonane niewielkie zmiany w czasie rzeczywistym. Oczywiście potrzebujemy dokładnych prognoz dziennych, ale musimy prognozować w przedziale czasowym (często 15-minutowym), aby zapewnić właściwą liczbę agentów w każdej chwili dnia.

Dokładność prognozy (FC) definiujemy jako względna (procentowo) różnica pomiędzy prognozą a wartością faktyczną. 5% dokładność FC jest często używana jako cel. Oczywiście wyjątki się zdarzają, ale wszystkim nam zależy na tym, by osiągać wskaźnik 5% dokładności jak najczęściej. Zatem cele osiągnięcia dokładności 5% lub lepszej, w 90% sytuacji jest formułowane w bardzo krótkim czasie. Jednak na ile cel ten jest realny? Aby odpowiedzieć na to pytanie musimy zagłębić się w naturę procesów otrzymywanych połączeń.

Liczba połączeń zależy od wielu czynników, takich jak dzień tygodnia, święta, pogoda, kampania itd. Niemniej jednak, każdy Klient, który dzwoni, musi zostać obsłużony, a my nie możemy dokładnie przewidzieć zachowania każdego klienta. Tak więc, bez względu na to, jak doświadczeni jesteśmy w prognozowaniu, zawsze znajdzie się jakiś "szum". Szum ten jest definiowany przez tzw. rozkład Poissona, nazwany na cześć słynnego francuskiego matematyka. Nie wdając się w matematyczne szczegóły, wygląda on następująco: Zakładając, że FC wynosi x, to odchylenie od x będzie w około 30% przypadków większe niż √ x, a w 0,3% przypadków może przekroczyć nawet 3 √ x, właśnie ze względu na szum Poissona.

Przykład: Załóżmy, że mamy jedną czwartą z FC równym 100. Zgodnie z zasadą: w 30% przypadków błędów jest więcej niż √ 100 = 10, 10 ze 100 stanowi 10%, a więc w 30% przypadków odchylenie jest większe niż 10%, ze względu na szum Poissona. Wszelkie błędy FC spowodują, że odchylenie będzie większe, gdyż określiliśmy minimalny błąd. 5% dokładność FC w 90% przedziałów czasowych jest nieosiągalna w omawianej sytuacji, nie uwzględnia nieprzewidzianych wahań.


Sytuacja przedstawia się inaczej, gdy bierzemy pod uwagę wyniki z całego dnia. Załóżmy, że dzienny wolumen wynosi 10000. Tylko w 0,3% przypadków odchylenie jest większe niż 3 √ 10000 = 300, stanowi jedynie 3% z 10000. Prawdopodobieństwo odchylenia o 5% jest jeszcze mniejszy niż 0,3%. Tutaj hałas Poissona odgrywa mało istotną rolę, a 5% dokładność wydaje się celem do osiągnięcia.


Widzimy, że szum Poissona może odegrać dużą rolę w prognozowaniu małych wolumenów, i że uzyskanie dokładnych prognoz w podobnej sytuacji może stać się nierealne. Gdy wolumen jest większy, szum Poissona odgrywa mniejszą rolę i możemy spodziewać się większej dokładności prognozowania.


Więcej informacji na temat procesów, szumu Poissona i prognozowania można znaleźć w książce "Call Center optimization" autorstwa Ger’a Koole, który jest jednym z ekspertów nadchodzącego Kongresu Contact Center.

IX Kongres Contact Center odbędzie się w dniach 23-24 września 2013 w Warszawie: www.kongrescontactcenter.pl

Nadchodzące wydarzenia: