Точно определить предельно допустимое время ожидания ответа оператора – задача особенно актуальная для крупных контакт-центров, в которых для удобства абонентов действует бесплатная горячая линия. Ключевой момент здесь даже не в том, чтобы предоставить звонящему корректную информацию о расчетном времени ожидания (что тоже немаловажно), а в финансовой стороне вопроса. Важно учитывать, что при определенной длине очереди расходы на использование номера 8-800 начинают превышать выгоду от работы с потенциальными клиентами. В таких ситуациях некоторые специалисты советуют предлагать абонентам обратный звонок. Еще один вариант – принудительное завершение вызова – может быть экономически обоснован только при наличии точного прогноза времени ожидания ответа оператора.
Алгоритмы работы программных комплексов во многих контакт-центрах могут допускать погрешность при определении предельно допустимого времени ожидания ответа оператора до нескольких минут. Подобная оценка не может считаться приемлемой. Как правило, описания алгоритмов работы программного обеспечения для КЦ нет в открытом доступе. Это во многом затрудняет процесс его изучения и совершенствования.
Представим, что в контакт-центре сложились относительно простые условия: нагрузка равномерно распределена по операторам, очереди ожидания настроены без приоритетов, динамические назначения отсутствуют. Предположим, что для определения предельно допустимого времени ответа можно в какой-то мере опираться на алгоритмы типа EWT (англ. Expected Wait Time). Однако при наличии перечисленных условий ситуация существенно осложняется тем, что прогнозирующие системы начинают ошибаться. Следует отметить, что даже при отсутствии ошибок, экономия за счет принудительно сброшенных вызовов для многих крупных компаний может составлять миллионы и десятки миллионов рублей. Несмотря на очевидную актуальность задачи, она по-прежнему не решена для большинства компаний.
Еще одной нерешенной задачей является отсутствие аналога модели расчета нагрузки Erlang C для нескольких очередей с приоритетами вызовов внутри очереди и динамическим назначением приоритетов. Эта задача перекликается с предыдущей. Суть ее в том, что при непрозрачной логике маршрутизации вызова исключается возможность правильно рассчитать потребность контакт-центра в операторах. Частичное решение этой задачи состоит в моделировании разных сценариев развития событий с применением WFM-систем. Но, с одной стороны, такие системы дороги, и далеко не каждая компания может их приобрести, а с другой – сам процесс моделирования требует существенных трудозатрат и высокого уровня подготовки соответствующих специалистов.
Следует добавить, что в абсолютном большинстве компаний не внедрен процесс WFM-калибровки, в то время когда он необходим как воздух. Дело в том, что с течением времени прогнозы, основанные на прошлых вводных, становятся все менее и менее точными. Например, если меняются сценарии разговоров и операторский состав контакт-центра, то становится другим и среднее время обработки контактов. А этот показатель необходимо знать, чтобы строить прогнозы с высокой точностью. Иными словами, для эффективного сбора аналитики контакт-центра должны быть определены правила, в соответствии с которыми WFM-система будет получать на входе актуальные параметры. Сейчас в большинстве компаний за этим, как правило, не следят.
