График дежурств для колл-центра с использованием искусственного интеллекта

Введение

В статье рассматривается использование искусственного интеллекта в процессе составления графика дежурств для колл-центра. Искусственный интеллект предоставляет уникальные возможности для автоматизации и оптимизации этого процесса, учитывая разнообразные факторы, такие как пиковые нагрузки, предпочтения сотрудников и требования безопасности. В данном контексте использование алгоритмов машинного обучения и анализа данных позволяет создать график дежурств, который обеспечивает баланс между потребностями колл-центра и комфортом сотрудников, что в свою очередь способствует повышению качества обслуживания и улучшению результатов бизнеса.

Цель данного отчета – проанализировать применимость и эффективность использования искусственного интеллекта в составлении графика дежурств для колл-центра, а также оценить преимущества и проблемы, с которыми может столкнуться предприятие при внедрении данного подхода. В ходе исследования будет проведена оценка их эффективности применения системы для составления графика на практике.

Современный рынок услуг и продукции находится в постоянном изменении и развитии, требуя от компаний не только высокого качества продукции или услуг, но и эффективного обслуживания клиентов. Колл-центры играют ключевую роль в этом процессе, поскольку являются основным каналом связи между компаниями и клиентами. Следовательно, эффективное управление колл-центром имеет прямое влияние на уровень удовлетворенности клиентов и общие бизнес-показатели предприятия.

Одним из важнейших аспектов эффективного управления колл-центром является составление графика дежурств сотрудников. Правильно составленный график должен учитывать разнообразные факторы, такие как пиковые нагрузки, специализация сотрудников, их предпочтения.

В свете этого актуальность работы по составлению графика дежурств для колл-центра с использованием искусственного интеллекта очевидна. Использование современных технологий и алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать и оптимизировать процесс составления графика дежурств, учитывая множество переменных и обеспечивая оптимальное распределение ресурсов.

Основная часть

Некоторые из текущих методов управления графиком дежурств в колл-центрах включают:

Ручное составление графика: Менеджеры или администраторы ручным образом составляют график дежурств, учитывая доступность сотрудников, предпочтения и требования бизнеса.

Эксель-таблицы: Использование программы Microsoft Excel для создания графика дежурств, где менеджеры заполняют расписание в таблице и распределяют сотрудников вручную.

Программное обеспечение для управления графиком: Использование специализированных программных продуктов для составления и управления графиком дежурств, таких как Kronos Workforce Central или Ascentis.

Эти методы могут быть применены в различных комбинациях и с различной степенью автоматизации в зависимости от потребностей и возможностей конкретного колл-центра. Преимущества и недостатки перечислены в таблице 1.

Таблица 1

Преимущества и недостатки существующих методов

Хотя существующие методы могут быть удобными и экономически выгодными в некоторых случаях, они часто недостаточно эффективны в условиях высокой загруженности и требований к оптимизации процессов.

Объектом исследования является контакт цент работающий круглосуточно, без выходных, на прием входящих обращений. Распределение обращений по часам в течение суток такого контакт-центра изображено на рисунке 1, а распределение обращений по дням недели на рисунке 2.

Рис. 1. Кол-во обращений по часам

Рис. 2. Кол-во обращений по дням

Исходя из данных графиков видно, что обращения в контакт-центр существенно зависят от времени суток и дня недели. При составлении графика важно это учитывать.

К показателям процесса относятся показатели удовлетворенности клиентов. К ним относится среднее время ответа (ASA), показатель потерянных звонков и время простоя [1]. Показатели бизнес-процесса изображены на рисунке 3.

Рис. 3. Показатели процесса

Составление графика дежурств с использованием искусственного интеллекта решает ряд проблем, с которыми сталкиваются компании при управлении колл-центрами. Вот некоторые из них:

• Оптимизация ресурсов: Искусственный интеллект позволяет более точно и эффективно распределять рабочие ресурсы, учитывая пиковые нагрузки и временные колебания спроса. Это позволяет компаниям минимизировать избыточные трудозатраты и снижать издержки на персонал.
• Учет предпочтений и навыков сотрудников: Алгоритмы машинного обучения могут учитывать предпочтения и навыки каждого сотрудника, что позволяет составлять графики дежурств таким образом, чтобы оптимально использовать потенциал каждого члена команды.
• Управление временными и финансовыми ресурсами: Планирование дежурств с помощью искусственного интеллекта позволяет оптимизировать использование рабочего времени с учетом времени обучения, отпусков и других временных ограничений сотрудников. Это позволяет управлять финансовыми ресурсами более эффективно [2].
• Снижение человеческих ошибок: Автоматизированный процесс составления графика дежурств с использованием искусственного интеллекта минимизирует вероятность человеческих ошибок и позволяет создавать более точные и надежные графики.
• Адаптация к изменяющимся условиям: Системы, основанные на искусственном интеллекте, могут быстро адаптироваться к изменениям во внешней среде, таким как изменения в потребительском спросе или внезапные события, обеспечивая непрерывность работы колл-центра даже в сложных условиях [3].

Общая архитектура системы составления графика дежурств с использованием искусственного интеллекта изображена на рисунке 4 [4].

Рис. 4. Архитектура системы

Система будет содержать в себе следующие компоненты:

• Интерфейс пользователя: веб-интерфейс или приложение, предоставляющее пользовательский интерфейс для взаимодействия с системой. Должен обеспечивать удобный доступ к функциональности системы, включая просмотр и редактирование графика дежурств, настройку параметров и просмотр статистики.
• База данных: хранение информации о сотрудниках, доступности, предпочтениях и квалификации, о расписании дежурств, включая назначения сотрудников на конкретные временные интервалы.
• Модуль управления данными: отвечает за взаимодействие с базой данных, выполнение запросов и обработку данных. Осуществляет проверку доступности сотрудников и применяет ограничения при формировании графика дежурств.
• Модуль прогнозирования и оптимизации: использует методы анализа данных и машинного обучения для прогнозирования пиковых нагрузок и оптимизации графика дежурств. Анализирует исторические данные о спросе и поведении сотрудников для принятия решений о распределении ресурсов.
• Серверное приложение: обеспечивает обработку запросов от пользовательского интерфейса и взаимодействие с остальными компонентами системы. Реализует бизнес-логику, включая алгоритмы оптимизации и прогнозирования.
• Application Programming Interface: предоставляет программный интерфейс для взаимодействия с системой из внешних приложений или сервисов.

Для оценки эффективности предлагаемого решения необходимо рассмотреть показатели, описанные ранее и отражающие ценность продукции для покупателя, значимые для потребителя. Подразумевается, что система будет распределять нагрузку более качественно чем это делают сейчас специалисты. Текущие и ожидаемые показатели процесса рассмотрены в таблице 2.

Таблица 2

Ожидаемое значение показателей

Повышая лояльность абонентов, снизится потеря клиентов. Также если текущие абоненты компании будут отзываться о ней в положительном ключе, это может привлечь новых клиентов [5]. Что позволит не только сохранить выручку, но и увеличить. Понижая текучесть кадров, можно также сократить расходы компании на поиски новых сотрудников.

Заключение

В статье рассмотрены существующие методы управления графиком дежурств в колл-центрах. Мы также рассмотрели архитектуру системы, которая может быть применена для оптимизации графика дежурств с использованием искусственного интеллекта.

Преимущества и недостатки как существующих методов управления графиком дежурств, так и нового подхода на основе искусственного интеллекта были проанализированы. Подводя итог, следует отметить, что интеграция искусственного интеллекта в процесс составления графика дежурств может значительно повысить эффективность работы колл-центров.

Использование методов прогнозирования спроса и машинного обучения позволяет более точно предсказывать потребности клиентов и оптимизировать расписание сотрудников в соответствии с этими потребностями. Это способствует улучшению качества обслуживания клиентов, снижению операционных издержек и повышению удовлетворенности персонала.

В целом, использование искусственного интеллекта в управлении графиком дежурств представляет собой перспективное и эффективное решение, способное значительно улучшить процессы работы колл-центров и повысить их конкурентоспособность в современной бизнес-среде.