- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Давайте представим, что у нас есть сервис по бронированию столиков в ресторане. Бронирование происходит в 2 этапа:
Мы хотим понять, насколько эффективно работает колл-центр и как быстро обрабатываются заявки.
Хороший способов проанализировать это — кривые выживаемости.
В нашем случае, кривая выживаемости — это график, отображающий % необработанных заявок через определенное время.
На графике выше представлен самый простой пример кривой выживаемости. Более хитрые варианты мы рассмотрим в конце статьи.
Для построения кривой выживаемости нам понадобятся:
Эти данные можно представить в следующем виде:
В каждой клетке:
Например, из 63 заявок, пришедших в 15:00, в первый час было обработано 17 заявок, и к началу следующего часа в очереди на обработку осталось 46 заявок.
В нижней строке таблицы суммируются общее число оставшихся заявок из каждой группы «одного возраста», а также общее число обработанных заявок из соответствующей группы.
Давайте представим данные из последней строки в виде следующей таблицы (вычисления приведены ниже):
Cоответствующие значения из таблицы вычисляются следующим образом:
Коэффициент выбывания [i] = Заявок обработано [i] / Заявок в очереди [i]
Коэффициент выживаемости [i] = 1 — Коэффициент выбывания [i]
Кривая выживаемости [i] = Коэффициент выживаемости [i] * Кривая выживаемости [i-1]
Кривая выбывания [i] = 1 — Кривая выживаемости [i]
Построенная ниже кривая выживаемости начинается со 100 процентов необработанных заявок в нулевом возрасте:
Для анализа удобнее использовать кривую выбывания. Кривая выбывания — это доля обработанных заявок в соответствующем возрасте. Не путайте кривую выбывания с кривой выживаемости. В первом случае мы смотрим на долю обработанных заявок, во втором — необработанных.
Ниже построена соответсвующая кривая выбывания:
Далее, для анализа мы будем использовать кривые выбывания.
Начнем с последнего графика из прошлого пункта. По нему можно понять, как быстро обрабатывает заявки наш колл-центр. Видно, что в среднем 80% заявок обрабатывается в течение 7 часов.
Если построить такие кривые выживаемости не для всего колл-центра, а для каждого сотрудника в отдельности, то можно будет понять кто работает эффективнее. На основании этих данных можно премировать лучших сотрудников и увольнять/обучать менее эффективных.
Давайте рассмотрим другой пример:
Из графика видно, что заявки на бронирование не обрабатываются в течение первых двух часов. Причины задержки могут быть разными:
Давайте посмотрим на такой график:
Видно, что после 2-ух часов заявки практически не обрабатываются, и работа над ними возобновляется только после 4-ех часов. Причины могут быть следующими:
С каждым конкретным случаем нужно разбираться отдельно. Кривые выбывания помогают найти узкие места, но чтобы извлечь выгоду нужно приложить дополнительные усилия:
Автор: egapon
Источник [1]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/upravlenie-proektami/68876
Ссылки в тексте:
[1] Источник: http://habrahabr.ru/post/235529/
Нажмите здесь для печати.