Оптимизация численности сотрудников в колл-центре является одной из ключевых задач в сфере управления обслуживанием клиентов. Бизнесы стремятся обеспечить высокий уровень сервиса при минимальных затратах на персонал. Однако определить, сколько агентов необходимо для удовлетворения ожидаемого объема входящих контактов - задача непростая, поскольку контакты приходят случайно и имеют разные длительности. Для решения этой проблемы существует несколько методик, среди которых наиболее распространённая - метод Erlang C, а в качестве альтернативы выступает компьютерное моделирование. Современные веб-приложения с калькуляторами позволяют сравнивать результаты различных подходов и принимать обоснованные решения с учетом реальных условий работы колл-центра.
Метод Erlang C получил широкое распространение благодаря своей вычислительной эффективности и доступности. Он основан на теории массового обслуживания и позволяет расчетным путем определить количество агентов, необходимое для выполнения определенного уровня сервиса, заданного в процентах успешных ответов на звонки за установленное время ожидания. Формула учитывает среднее количество контактов за выбранный период, среднюю длительность обработки и желаемый сервисный уровень с пороговым значением ожидания. Однако у Erlang C есть свои ограничения. Этот метод предполагает бесконечный размер очереди и постоянную загрузку агентов без учета перерывов, что может приводить к занижению реальной нагрузки на персонал.
Он склонен к переоценке необходимого количества агентов, что ведет к излишним расходам. Второй подход - компьютерное моделирование, использующее алгоритмы и случайные величины для имитации работы колл-центра в динамике. Это позволяет точнее учитывать вариативность входящих вызовов и распределение длительности контактов. В моделях используется генерация случайных событий прибытия контактов, а также их обслуживания с учетом средней длительности и стандартного отклонения. Моделирование дает более реалистичные результаты, так как учитывает очередность, нагрузку на агентов и распределение времени ожидания с учетом максимальной загрузки, предотвращая перегрузку сотрудников.
Однако этот метод требует больше вычислительных ресурсов и времени на выполнение симуляций. В современных приложениях калькуляторы по подбору штатного расписания предоставляют удобный интерфейс для ввода ключевых параметров, таких как количество предполагаемых контактов за период, среднее время обработки, желаемый уровень обслуживания, максимальная загрузка агентов и другие. После ввода данных можно получить расчеты, выполненные как методом Erlang C, так и на основе моделирования. Разница в результате помогает понять, насколько методика Erlang C подходит для конкретного колл-центра и насколько выгодно использовать более сложные симуляции. Одним из важных параметров при расчёте численности персонала является среднее время обработки (AHT).
Этот показатель влияет на загрузку агентов и общую продолжительность работы с клиентами. Более длинный AHT требует большего количества сотрудников, чтобы сохранить уровень обслуживания. Важно также учитывать стандартное отклонение времени обработки, чтобы моделирование отражало реальную вариативность и неожиданные всплески нагрузки. Параметр сервиса Service Level %, задающий процент звонков, отвеченных в рамках установленного времени ожидания (Threshold), является ключевым для качества обслуживания. Компаниям важно балансировать между высоким уровнем сервиса и минимизацией затрат.
При выборе оптимальной численности необходимо избегать чрезмерной загрузки сотрудников, что отражается в максимальной допустимой загрузке (Max Occupancy). Этот показатель помогает предотвратить переутомление и снижение эффективности агентов. Калькуляторы штатного расписания, которые используют компьютерное моделирование, базируются на event-driven симуляции. В таких моделях события - это поступления новых звонков и завершения обслуживания, которые фиксируются по времени. Система последовательно обрабатывает эти события, ведёт учёт занятости агентов и длины очереди.
За счет многократного повторения симуляций (параметр Simulations) достигается достоверность расчетного результата. Повышение количества симуляций улучшает точность, хотя увеличивает время работы калькулятора. Как правило, Erlang C широко встроен в большинство систем workforce management и доступен через онлайн калькуляторы и Excel. Несмотря на их распространенность, для специфических задач и при больших нагрузках становится важнее проводить моделирование, особенно в условиях динамично изменяющихся объемов и длительности контактов. Это позволяет выявить слабые места в расписании и повысить эффективность колл-центра.
Современные веб-сервисы по расчету штата строятся на популярных технологиях - HTML, CSS и Javascript. Визуализация результатов часто реализуется через библиотеки, такие как Plotly, обеспечивающие интерактивные графики. При этом все вычисления происходят локально, что повышает приватность данных и удобство использования. При планировании работы колл-центра важно понимать, что реальное поведение клиентов и агентов может отличаться от теоретических моделей. Erlang C не учитывает перерывы, ненормированное время обработки или вариабельность в поведении агентов и клиентов, поэтому его результаты часто служат лишь отправной точкой.
Моделирование, напротив, позволяет более гибко адаптироваться к реальным условиям, моделируя очереди и нагрузки с учетом различных распределений времени обработки. Однако стоит упомянуть и о некоторых ограничениях компьютерного моделирования. Для генерации случайных значений времени обработки используется преобразование Бокса-Мюллера, которое создаёт нормальное распределение вокруг среднего значения. В реальности время обработки в колл-центрах часто следует распределению Эрланга, более асимметричному и правостороннему. Это приводит к некоторой неточности моделирования, которая в целом остается небольшой, но может влиять на прогнозы при больших нагрузках и разнообразии типов контактов.
Для повышения точности можно использовать гибридные подходы, объединяющие Erlang C как быструю оценку и последующее уточнение численности посредством симуляций. Также важно обращать внимание на реальные данные колл-центра: пиковые часы, сезонность, типы контактов и поведение клиентов - все это может влиять на оптимальное распределение ресурсов. В конечном итоге цель расчёта требуемого количества агентов - найти баланс между качеством обслуживания и эффективностью использования человеческих ресурсов. Современный рынок решений предлагает множество инструментов, в том числе открытые проекты на GitHub, которые позволяют адаптировать калькуляторы под конкретные нужды бизнеса и интегрировать расчётные модули в свои системы управления персоналом. Выводя итог, стоит отметить, что выбор правильного метода расчёта численности сотрудников колл-центра критически важен для повышения уровня удовлетворенности клиентов и оптимизации затрат.
Erlang C обеспечивает быструю и доступную оценку, а компьютерное моделирование даёт более точное представление о рабочих нагрузках и помогает предотвращать перегрузки сотрудников. Использование современного интерактивного калькулятора с возможностью сравнения этих подходов позволит принимать обоснованные решения и выстраивать эффективную работу центра обработки вызовов на основе данных и моделирования реальных процессов. .
