Математика на службе у Технической поддержки: как «обуздать» математические модели

В рамках серии статей про организацию службы технической поддержки:

предлагаем вам ознакомится с одним из инструментов по контролю процессов, который будет полезен и найдет свое применение не только в этой, но и в любой другой сфере.

Как часто вы слышите (слышали) или, возможно, сами употребляли такое выражение, как «я контролирую процесс», «процесс вышел из-под контроля»? Пусть даже не часто, но ведь бывает, не так ли?

Давайте проведем маленький эксперимент и попробуем понять, что мы вкладываем в эти выражения? Представьте себе процесс, который, по вашему мнению, вы полностью контролируете. Постарайтесь сейчас ответить себе на вопрос: «На основании чего я понял, что контролирую его?». Аналогичные действия проделайте с бесконтрольным процессом и спросите себя: «Как я понял, что не контролирую ситуацию?». На что вы опирались, отвечая на эти вопросы? На логику, интуицию, а, может, на математические модели?

В подавляющем большинстве случаев люди и даже целые компании руководствуются интуицией, или делают выводы на основании опыта. Это не хорошо и не плохо. Мы так привыкли (но всегда есть к чему стремиться, для этого мы и подготовили нашу статью). Самое страшное, когда эти вопросы вообще остаются без ответа в рамках какого-то процесса. Причем этот вариант самый «коварный», ведь в такой ситуации, как правило, срабатывает накопительный эффект – как снежный ком копятся мелкие проблемы, ошибки, что приводит к так называемой практике «тушения пожаров». Но, как правило, даже это не помогает, ведь нужно было включиться в работу на более ранних этапах, а не тогда, когда уже все задачи в категории «Критические».

Все мы понимаем, что процесс контролировать можно, и даже нужно. Более того – это можно делать не полагаясь на интуицию, не полагаясь на эмоции. И делать это можно полностью системно и автоматизировано. В аппарате высшей математики за это отвечает предмет «Математическая статистика» вместе со своим инструментом «Контрольные карты».

Возьмём за пример работу колл-центра службы технической поддержки.

Операторам колл-центра ежедневно поступают звонки от пользователей с различными обращениями. Помимо таких параметров, как «обращение выполнено», «передано отделу разработки для выпуска нового функционала в следующем релизе», «оценка работы оператора», существует такой параметр, как «время ответа оператора».

Для пользователей, обращающихся в колл-центр, данный параметр будет как минимум входящим в ТОП самых важных параметров. Никто не любит ждать ответа оператора по 10 минут, даже несмотря на приятное музыкальное сопровождение. Для компании-вендора данный признак будет особенно важен в период «выкатки» нового релиза, когда активность пользователей будет повышенной. Поэтому далее мы с вами будем разбирать именно параметр время ответа оператора и искать ответ на вопросы: «Процесс обращений пользователей в колл-центр под контролем?», «У нас все нормально?».

Для начала составим график временного ряда работы операторов колл-центра (так называемую «Контрольную карту»). По оси Y отразим характеристику время ответа (в минутах), а по оси X – номер обращения пользователя в колл-центр.

На графике мы видим 13 обращений пользователей в колл-центр, вместе с информацией о том, за сколько минут оператор поднял трубку по каждому обращению.

Синяя линия по центру отражает так называемое «Центральное значение» и является точкой отсчета для оценки скорости ответа оператора на обращения. Этот параметр позволяет сориентироваться, на сколько время каждого отдельного обращения отличается от центрального. Его значение не берется «из воздуха», а определяется с помощью аналитики данных и отражает ожидаемое значение, характеризующее процесс, который находится под контролем (в нашем случае мы говорим, что три минуты – это ожидаемое время ответа на обращение и считаем его допустимым).

Естественно, со временем данные будут меняться (время ответа на обращение), как по среднеарифметическому, так и по медиане, включая стандартное отклонение (насколько большой размах во времени ответа на обращение).

Если в течение времени в процессе эти характеристики не будут подвергнуты изменениям (время ответа на обращение не меняется и мы считаем его допустимым), в таком случае считается, что процесс находится под статистическим контролем. В обратном случае мы говорим, что процесс вышел из-под статистического контроля.

В контрольных картах существует два вида причин изменчивости:

К Общим относятся причины, связанные с организацией всего процесса. Например, такие, как «нагрузка на оператора» и «четкий регламент работы оператора».

В случае, когда общими причинами объясняется слишком большая доля изменчивости, организация процесса должна претерпеть изменения. Исходя из приведенных выше примеров общих причин, для улучшения процесса можно сделать следующее: продумать равномерную маршрутизацию обращений, прописать четкий и понятный регламент по работе с новыми обращениями.

К Специальным причинам относятся события, которые не являются составной частью организации процесса, например, «недобросовестная работа оператора», «некорректная работа программного обеспечения (система зависла)».

Допустимые границы процесса на контрольной карте, или как точно определить, что я контролирую процесс?

Стандартное отклонение – это тот параметр, который используется для определения границ нашего процесса (в нашем случае – время ответа на обращение).

При его определении применяется правило Шести сигм (6𝜎). Суть правила 6𝜎 заключается в том, чтобы наши значения (время ответа на обращения) укладывались в +/- 3𝜎 по обе стороны от центрального значения. Т.е. отклонение от центра в обе стороны –увеличения времени ответа или более быстрой реакции оператора на графике не должно превышать 3𝜎

Признаки, при появлении которых процесс считается вышедшим из-под контроля:

Для того чтобы применять этот метод для других процессов, вам потребуется лишь оптимизировать набор признаков под конкретный процесс, с теми характеристиками, которые будут для вас приемлемы.

Теперь, при ответе на вопрос «Процесс под контролем?» у вас не будет ни тени сомнений, ведь в своих соображениях вы будете руководствоваться не эфемерной интуицией, а конкретными и точными статистическими показателями!

Согласитесь, это ведь так приятно – учиться чему-то новому и расти над собой, и мы искренне надеемся, что сегодня привнесли в вашу жизнь нечто новое и полезное, а наша статья займет достойное место в копилке ваших знаний!