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 с 15:00 до 16:00, 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-х часов заявки практически не обрабатываются, и работа над ними возобновляется только после 4-х 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:
- Пользователь оставляет заявку на бронирование столика на сайте.
- Наш колл-центр перезванивает пользователю, чтобы подтвердить или отменить бронь.
Мы хотим понять, насколько эффективно работает колл-центр и как быстро обрабатываются заявки.
Хороший способов проанализировать это — кривые выживаемости.
Что такое кривая 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.
Как строить кривые выживаемости?
Для построения кривой выживаемости нам понадобятся:
- количество заявок, пришедших в начале каждого часа;
- количество обработанных заявок в течение каждого часа.
Эти данные можно представить в следующем виде:
В каждой клетке:
- первое число показывает количество необработанных заявок на бронирование, доступных в начале часа;
- второе число показывает количество обработанных колл-центром заявок в течение этого часа.
Например, из 63 заявок, пришедших с 15:00 до 16:00, 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:
Как анализировать?
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:
- У нас может не хватать людей в колл-центре, и сначала обрабатываются старые заявки.
- Рестораны могут подтверждать бронь с задержкой, а наш колл-центр обрабатывает заявку только после подтверждения от ресторана.
- Заявки из базы данных сайта могут выгружаться на обзвон раз в 2 часа.
- Возможно, задержка связана со спецификой нашего сервиса.
Давайте посмотрим на такой график:
Видно, что после 2-х часов заявки практически не обрабатываются, и работа над ними возобновляется только после 4-х часов. Причины могут быть следующими:
- Если колл-центр не может дозвониться до клиента, то он откладывает попытку дозвона на 4 часа.
- Некоторые рестораны подтверждает бронирование позже, и колл-центр может обрабатывать брони таких ресторанов с задержкой.
- Возможно, первая попытка дозвона производится в автоматическом режиме, и если дозвон не состоялся, то после 4 часов заявка выгружается на ручной обзвон.
Что дальше?
С каждым конкретным случаем нужно разбираться отдельно. Кривые выбывания помогают найти узкие места, но чтобы извлечь выгоду нужно приложить дополнительные усилия:
- Премировать или увольнять сотрудников.
- Договориться на более оперативную реакцию партнеров.
- Менять процесс обработки заявок.
