Simulation based call center optimizer

FACULTEIT INGENIEURSWETENSCHAPPEN VAKGROEP TECHNISCHE BEDRIJFSVOERING (tw18) Voorzitter: Prof. dr. ir. Rik Van Landeghem

Simulation based call center optimizer door Sofie Pauwels Koen Van Hoe

Promotor: Hendrik Vanmaele Begeleider: Peter Willen

Scriptie ingediend tot het behalen van de academische graad van burgerlijk werktuigkundig elektrotechnisch ingenieur

Academiejaar 2005-2006

Toelating tot bruikleen

De auteurs geven de toelating deze scriptie voor consultatie beschikbaar te stellen en delen van de scriptie te kopiëren voor persoonlijk gebruik. Elk ander gebruik valt onder de beperkingen van het auteursrecht, in het bijzonder met betrekking tot de verplichting de bron uitdrukkelijk te vermelden bij het aanhalen van resultaten uit deze scriptie.

Sofie Pauwels Koen Van Hoe

datum: 30-5-06

Dankwoord

DANKWOORD:

Dit eindwerk heeft ons de kans gegeven om de verzamelde theoretische kennis uit de verschillende vakken van de opleiding op een creatieve manier toe te passen op een praktijkgericht probleem.

Bij het verschijnen van ons eindwerk verheugt het ons een aantal mensen te kunnen bedanken voor hun ondersteuning en hulp bij het welslagen van deze opdracht. In de eerste plaats gaat onze dank vanzelfsprekend naar onze promotor, met name Hendrik Vanmaele en onze begeleider Peter Willen.

Roel De Haes bedanken we voor zijn hulp bij het programmeren van het model.

Verder bedanken we de bedrijven die mee hebben geholpen door de audit in te vullen.

Ook wensen we alle nog niet vermelde personen, die toch een bijdrage leverden, te bedanken voor hun hulp en tips.

Tenslotte willen we onze dank richten tot onze ouders en vriend(inn)en voor de niet aflatende steun en moed om verder te zetten.

De auteurs

Overzicht

OVERZICHT:

Simulatie based call center optimizer door Sofie Pauwels Koen Van Hoe

Scriptie ingediend tot het behalen van de academische graad van burgerlijk werktuigkundig elektrotechnisch ingenieur

Academiejaar 2005-2006 Promotor: Hendrik Vanmaele Begeleider: Peter Willen Faculteit Ingenieurswetenschappen Universiteit Gent Vakgroep Technische bedrijfsvoering Voorzitter: Prof. dr. ir. Rik Van Landeghem

Samenvatting De organisatie en werkwijze in een contact center om de klant zo efficiënt en zo goed mogelijk te helpen is dezelfde in gans de call center industrie. Dit behandelen we in de inleiding. In hoofdstuk 2 bespreken we het doel van de thesis: het ontwikkelen van een simulatietool. Om de tool te ontwikkelen stelden we eerst een vragenlijst op. De antwoorden hierop gaven ons een dieper inzicht in de contact center wereld. Dit wordt in hoofdstuk 3 besproken. De ontwikkeling van de tool leggen we uit in het volgend hoofdstuk. Tevens werkten we enkele case studies uit met de tool. De resultaten hiervan kan men terugvinden in hoofdstuk 5.

Trefwoorden: contact center, simulatie, Erlang C

Extended abstract

Simulation based call centre optimizer Sofie Pauwels Koen Van Hoe Promoter(s): Hendrik Vanmaele, Peter Willen Abstract – This article explains the development of a simulation model for call centres that tests and analyses different scenarios to understand their impact on a broader ‘system’ or provide ‘proof of concept’ evidence before moving forewords with implementation plans. The problem of minimizing staff costs is also considered, while maintaining an acceptable level of service in multiple time periods. Keywords – Call centres, Enterprise Dynamics, Erlang I. INTRODUCTION call centre (also referred to as a contact centre) is an important component of the operations of many organizations. Simulation modelling will become a more critical and common tool in contact centres as they grow in size, complexity, and diversity of media and transactions. To develop such a tool, we first had to examine thoroughly the contact centre world. Lots of information was found over the internet and in books, but to really empathize with this world we visited two large contact centres (Thomas Cook and Fortis) and put together an audit.

A

The model exists of 4 files (3 Excel files and 1 ED file): • Input: The user has to fill in all the necessary information. With the aid of an Add-in in Excel we are able to work with standard Erlang-C calculations to determine the minimum number of agents per group and per time period to ensure satisfactory customer service. • Optimization: With the number of agents found above, we select staff shifts that cover these requirements, by minimizing staff costs. The problem is complicated by the fact that staffing levels in one time period can affect service levels in subsequent periods. Moreover, staff schedules typically take the form of shifts covering several periods. Underneath you find the minimization problem. Tp

S Pd

t =1 s =1

x s , p d , g ,t S

S .t . :

II. Model We linked two programmes to make a simulation tool: Excel and Enterprise Dynamics (ED). Underneath you find the structure of the model:

d

∑∑c

Min

∑

s =1

S Pd

x s , p d , g ,t n s , p d , g

binair

∀g ∈ G, ∀d ∈ D

∀ s ∈ S Pd , g ∈ G , d ∈ D , t ∈ T p d

x s , p d , g ,t n s , p d , g ≥ m t , p d , g ∀ t ∈ T p d , g ∈ G , d ∈ D

n s , pd ,g

integer

∀ s ∈ S Pd , g ∈ G , d ∈ D

With:

ns , pd , g

: # agents with shift s of schedule p, in group g.

cSPd

: the cost of shift s of schedule p

xs , pd , g ,t = 1 if an agent of group g works on day d, in time period t; 0 if not

mt , pd , g

: # agents needed, in group g, in time period t, of day d

•

Figure 1: Simulation model

Model: With the data in the Input and the Optimization file, the simulation model is automatically build in ED.

Extended abstract There are 10 teams available. Each team has his own set of skills. “Phone Home” wants to know how much money they should invest in educating the teams. Should they train the teams in such a way that each team can handle each call, or is it sufficient that the teams are less skilled? 1 SKILL 100% 90% Idle

80%

type10

Figure 2: “close to reality” model.

70%

type9 type8

60%

type7

•

50%

Output: In this file all performance characteristics of all simulations are put together to compare with one another.

type6 type5

40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

III. Case study A. General Case study Call centre “Quest” has 6 different call types and 3 different e-mail types. “Quest” currently works with 7 teams. The company wants to investigate if they would have the same performances with less agents if they combine some groups and if they would apply call blending (impr 3). Underneath you find the successive improvements.

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10

4 SKILLS 100% 90% Idle

80%

type10 70%

type9 type8

60%

type7 type6

50%

type5 40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10

10 SKILLS 100%

call types BTB info BTC info BTB reparation BTC reparation BTB orders BTC orders e-mail info e-mail orders e-mail reparation

Now group 1 2 3 4 5 6

impr 1

impr impr 2 3

3

2

7

4

3

Idle

80%

type10 type9 type8

60%

type7 type6

1

type5

1

1

40%

type4 type3 type2

2

20%

2 1 2

Figure 3: General case study

B. Single versus Multi skilled “Phone Home” treats 10 different call types. All the call types have the same handling time.

type1

0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10

Figure 4: Productivity of the teams when they have 1, 4 or 10 skill(s).

It turns out that it is not necessary that the teams are fully flexible (10 skills). One can achieve almost the same results when they have 4 skills. IV. Conclusions This article presents the way a call centre simulation tool is build. With the case studies one can see that it is effective to train the teams so they have different skills (but not full flexibility). In other words, given the fact that total flexibility costs much money, it seems improbable that total flexibility is the best solution from economic perspective. The idle time is the smallest when call blending is used. However, call blending is sometimes not the optimal solution.

Inhoudstafel

INHOUDSTAFEL

HOOFDSTUK 1: INLEIDING

1

1.1 ALGEMEEN 1.2 KLANTENPROFIEL 1.2.1 B2B VERSUS B2C 1.2.2 CUSTOMERSEGMENTATIE 1.3 CONTACTPROFIEL 1.4 PERFORMANTIEKARAKTERISTIEKEN 1.4.1 KLANTENTEVREDENHEID 1.4.2 SERVICE LEVEL 1.4.3 FIRST CONTACT RESOLUTION 1.4.4 AVERAGE SPEED OF ANSWER (ASA) 1.4.5 ABANDONMENT 1.5 COMPLEXITEIT 1.6 WERKING VAN EEN CONTACT CENTER 1.6.1 OVERZICHT 1.6.2 FORECASTING 1.6.2.1 De uitdagingen van forecasting 1.6.2.2 Het doel van forecasting 1.6.2.3 De standaard forecasting methode 1.6.2.4 Updaten van forecasts 1.6.3 STAFFING & SCHEDULING 1.6.3.1 Staffing 1.6.3.1.1 Shrinkage 1.6.3.2 Scheduling 1.7 ONDERSTEUNENDE TECHNOLOGIE 1.8 VAAK TOEGEPASTE TECHNIEKEN 1.8.1 CALL BLENDING 1.8.2 MULTISKILLED OPERATOREN

1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6

11 15 15 15

HOOFDSTUK 2: DOEL VAN DE THESIS

17

HOOFDSTUK 3: AUDIT

18

3.1 INLEIDING 3.2 VERWERKING

18 19

HOOFDSTUK 4: MODEL

23

4.1 WERKWIJZE

23

4.2 HET EXCEL BESTAND INPUT 4.2.1 DOEL 4.2.2 STRUCTUUR

25 25 25

6 7 7 7

8 8

10 10

Inhoudstafel

4.2.2.1 Timing 4.2.2.2 Skill level 4.2.2.3 Naamgeving 4.2.2.4 Bedieningstijd 4.2.2.5 Servicelevel+abandonment 4.2.2.6 Forecast per call type 4.2.2.7 Source 4.2.2.8 #operatoren 4.2.2.8.1 Call loads 4.2.2.8.2 Service level 4.2.2.8.3 Bedieningstijd 4.2.2.8.4 Het aantal benodigde agenten 4.2.2.9 # operatoren na optimalisatie

26 28 29 29 29 30 30 30

31 32 33 34 35

4.3 HET EXCEL BESTAND OPTIMALISATIE 36 4.3.1 DOEL 36 4.3.2 STRUCTUUR 36 4.3.2.1 timing 36 4.3.2.2 Schedules, schedules 2 en schedules 3 36 4.3.2.3 Optimalisatie 37 4.3.2.4 Resultaat 39 4.3.3 OPBOUW VAN DE PROGRAMMACODE IN VISUAL BASIC 39 4.3.3.1 Situatie 1: Indien het een shift is met middagpauze en een kleine pauze voor of na de middag. 39 4.3.3.1.1 Tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max 40 4.3.3.1.2 Tijd_1 – werkblok_min > werkblok_max 42 4.3.3.1.3 Wegschrijven naar Excel 43 45 4.3.3.2 Situatie 2: indien het een shift is met middagpauze zonder kleine pauze 4.3.3.3 Situatie 3: indien geen middagpauze 45 4.4 HET EXCEL BESTAND OUTPUT 4.4.1 INTRO 4.4.2 OCCUPATION 4.4.3 OUTPUT

48 48 48 48

4.5 ED-MODEL 4.5.1 ALGEMEEN 4.5.2 OPBOUW VAN HET SIMULATIEMODEL 4.5.2.1 Aankomstpatroon van de oproepen 4.5.2.2 Wachtrij (queue) 4.5.2.2.1 Procentuele bezetting van de telefoonlijnen 4.5.2.2.2 Abandonment 4.5.2.2.3 De gemiddelde wachttijd 4.5.2.2.4 Service level 4.5.2.3 Verwerking van de oproepen 4.5.2.4 Terminatie van de oproep 4.5.3 OVERZICHT VAN HET SIMULATIEMODEL

49 49 51

4.6 AANPASSING VAN DE ATOMEN 4.6.1 QUEUE

65 66

51 52

52 55 57 57 60 62

63

Inhoudstafel

4.6.1.1 On entered 4.6.1.2 On exit 4.6.1.3 On reset 4.6.1.4 On OcReady 4.6.2 MULTISERVER ATOOM 4.6.2.1 Tabellen 4.6.2.1.1 Tabel 1 4.6.2.1.2 Tabel 2 4.6.2.2 Events 4.6.2.2.1 Eventcode 1 4.6.2.2.2 Eventcode 2 4.6.2.2.3 Eventcode 3 4.6.2.2.4 Eventcode 4 4.6.2.3 On Reset 4.6.2.4 On entered 4.6.2.5 On exited 4.6.2.6 On user 4.6.2.7 Inputstrategie 4.6.3 FIFO – QUEUE – SL 4.6.3.1 On User 4.6.3.2 On 2dDraw

66 68 70 71

72 72

72 72 72

72 73 73 73 75 75 77 78 81

82 82 83

4.7 LINK TUSSEN EXCEL EN ED 4.8 OVERZICHT VAN HET MODEL

86 87

HOOFDSTUK 5: CASE STUDIES

88

5.1 SINGLE SKILLED VERSUS MULTI SKILLED 5.1.1 SITUATIESCHETS 5.1.2 SIMULATIE1: SINGLE SKILLED 5.1.3 SIMULATIE 2: 2 SKILLS 5.1.4 SIMULATIE 3,4,5 5.1.5 SIMULATIE 6: 10 SKILLS 5.1.6 GEMIDDELDE WACHTTIJDEN 5.1.7 BESLUIT 5.2 ALGEMENE CASE STUDIE 5.2.1 GEGEVENS 5.2.2 HUIDIGE SITUATIE 5.2.2.1 Optimalisatie van de shifts 5.2.2.2 Resultaten 5.2.3 VERBETERINGSVOORSTELLEN 5.2.3.1 Verbetervoorstel 1: BTB samenvoegen met BTC 5.2.3.1.1 Aantal operatoren 5.2.3.1.2 Bezettingsgraad 5.2.3.1.3 Service levels 5.2.3.1.4 Gemiddelde wachttijd 5.2.3.1.5 Besluit 5.2.3.2 Verbetering 2 5.2.3.2.1 Aantal operatoren 5.2.3.2.2 Bezettingsgraad

88 88 88 89 89 91 91 92 93 93 95 96 98

99 99

99 100 100 101 102 102

103 103

Inhoudstafel

5.2.3.2.3 Service levels 5.2.3.2.4 Gemiddelde wachttijd 5.2.3.2.5 Aantal behandelde oproepen 5.2.3.2.6 Abandonments 5.2.3.3 Verbetering 3 5.2.3.3.1 Aantal operatoren 5.2.3.3.2 Bezettingsgraad 5.2.3.3.3 Service levels 5.2.3.3.4 Gemiddelde wachttijd 5.2.3.3.5 Aantal behandelde oproepen 5.2.3.3.6 Abandonments 5.2.3.3.7 Besluit 5.2.4 UURROOSTER OPTIMALISATIE 5.2.4.1 Shifts van groep 1 voor een weekdag 5.2.4.2 Shifts van groep 2 voor een weekdag 5.2.4.3 Shifts van groep 1 en 2 voor de zaterdag 5.2.4.4 Aantal benodigde telefoonlijnen

Bijlages: Bijlage 1: Installatie simulatietool Bijlage 2: Audit Bijlage 3: Creatie van de shifts

104 104 105 105 106

106 106 107 107 108 108 109 109 109 111 112 113

114

Gebruikte termen After call work (ACW)/

De tijd die nodig is om het vorige telefoongesprek af te ronden,

wrap-up time

ofwel alle activiteiten die direct gerelateerd zijn aan het vorige gesprek maar waarvoor het niet nodig is de werkplek te verlaten. Het aannemen van een order van een klant en het daarna updaten van de database is een wrap-up activiteit. Vaak wordt een percentage van 10% van de average talk-time gebruikt om te bepalen of een activiteit wel of niet door de desbetreffende medewerker moet worden gedaan in wrap-up

ACD (automatic call

Een speciaal telefoonsysteem dat gebruikt wordt om inkomende

distribution)

gesprekken te behandelen. Het ACD herkent het binnenkomend gesprek en zoekt binnen zijn database naar de juiste zend instructies. Het telefoontje wordt vervolgens naar een IVR of een beschikbare agent gezonden (afhankelijk van de instructies)

Agent

De persoon die de telefoons afhandelt in een call center

AHT (average handle

De average talk time plus de average wrap-up time vormen samen

time)

de average handle time

ASA (average speed of

De ASA is de gemiddelde snelheid waarin de telefoon wordt

answer)

opgenomen, bij een service level van 95% binnen 30 seconden is de ASA ongeveer 4 tot 5 seconden

Average Talktime

De gemiddelde gespreksduur van een telefoongesprek, ofwel van "Hallo" tot "Tot ziens"

Bezettingsgraad

Over het algemeen een percentage van geregistreerde tijd dat een

(occupancy)

operator in actief contact behandelen besteedt

Call / contact blending

Het proces dat inbound / outbound oproepen combineert en andere contacten zoals e-mails of webtransacties. Contact blending kan manueel worden toegepast of kan geautomatiseerd worden door een contact naar een agent te zenden die in staat is deze te behandelen

Idle time

Inactieve tijd van de operatoren (wanneer ze niets te doen hebben)

Gebruikte termen IVR

Een apparaat dat het verwerken van informatie automatiseert door gebruik te maken van aanrakingstonen of stemherkenning om toegang te krijgen tot informatie die zich op de server bevindt, om een antwoord te geven. Het antwoord kan door een opgenomen menselijke stem of een samengestelde (geautomatiseerde) stem worden gegeven. IVR's worden vooral gebruikt in phone banking of om controle van een orderstatus uit te voeren

Occupancy

zie Bezettingsgraad

Skill based routing

Een methode waarbij de beller omgeleid wordt naar de voor hem meest bekwame operator, i.p.v naar de operator die het eerst vrij was of die al het langst vrij was.

Skills

Bekwaamheden

SLA (service level

Het percentage van de oproepen dat binnen de service level tijd

agreement)

moet beantwoord worden. Meestal is dit 80% in 20 seconden.

Wrap-up time

zie After call work

1

1

De tijd die hoort bij het service level noemen we in de tekst: “service level tijd”. In dit geval is dit 20 seconden.

Hoofdstuk 1: Inleiding

Hoofdstuk 1: Inleiding 1.1 Algemeen Letterlijk betekent call center een plaats waar vaak gebeld wordt. Meestal is dit een grote ruimte waar werkplaatsen zijn opgesteld met een pc en een telefoon (+ headset) als belangrijkste bureau-items. De laatste jaren is een call center enorm geëvolueerd. Door de voortdurende technologische evolutie moet men in een call center niet enkel telefoonoproepen behandelen; maar ook emails, chat berichten en zelfs nog brieven (deze soort oproepen groeperen we in de tekst onder de naam “taken”). Hierdoor spreekt men niet langer meer over een call center maar eerder over een contact center.

Het toepassingsgebied van call centra is zeer uitgebreid. Men komt ze in ongeveer alle takken van de industrie tegen, zoals bijvoorbeeld de banksector, reissector, nutsbedrijven,… Het ene call center is al groter dan het andere. Zo bestaan er call centra met enkele operatoren. Daartegenover staan call centra met honderden werknemers. Contact centra zijn er dus in alle maten en gewichten, waarbij ook nationale verschillen het karakter bepalen.

Wie optimaal gebruik wil maken van een call center (of van een contact center via e-mail), moet vooraf de volgende punten realiseren: •

Het contact center moet voorbereid zijn op de rol als communicatiemiddel en dus over alle relevante informatie beschikken. Besef dat het contact center een 'single point of entry' is en een primair bedrijfsproces dat staat voor de rest van de organisatie. Gaat er daar wat fout, dan werkt dat overal door.

•

Verder moet het contact center-proces aansluiten op het bedrijf en de back office. Vooral marketing- en salesafdelingen gaan hiermee nogal eens de fout in. Het contact center is core business.

1


1.2 Klantenprofiel 1.2.1 B2B versus B2C Klanten van een contact center kunnen meestal in twee grote groepen worden onderverdeeld. Enerzijds zijn er de Business-to-Business (bedrijf – bedrijf; B2B) klanten, anderzijds de Business-to-Consumer (bedrijven – consumenten; B2C) klanten. Bv. bij reisagentschappen: zijn er de gewone reizigers die een vakantie willen boeken (B2C) en zijn er de reisbureaus die boekingen willen uitvoeren (B2B).

1.2.2 Customersegmentatie In vele call centra maakt men gebruik van customersegmentatie. Dit wil zeggen dat men de klanten onderverdeelt in verschillende groepen (segmenten), die dan gerangschikt worden van meest naar minst belangrijke op basis van één of meerdere criteria. B2B en B2C is een mogelijke onderverdeling. Per segment kan er een ander service level (zie verder) gehanteerd worden. Meestal past men segmentatie toe, door het toekennen van prioriteiten aan de verschillende oproepen. Zo zal de oproep (call) met hoogste prioriteit voorrang krijgen op de rest en zal hij eerst worden beantwoord.

1.3 Contactprofiel Men onderscheidt inbound en outbound contact centra. Bij outbound neemt het contact center zelf het initiatief om mensen op te bellen, terwijl bij inbound het de geïnteresseerde consument, de potentiële klant is die productinformatie vraagt of een bestelling wil plaatsen of nog, de verontwaardigde koper die zijn beklag wil doen over het aangeschafte product. Enkele taken gegroepeerd per soort zijn: Inbound contact center

Outbound contact center

Klachtenbehandeling

Nieuwe klanten werven

Dienst na verkoop

Verloren klanten terugwinnen

Het opnemen van bestellingen

Marketingdatabase actualiseren

Verkoopsgesprekken

Onbetaalde facturen opvolgen

Helpdesk / informatiedienst

…

… 2


Soms hanteert men in een call center beide filosofieën, zowel inbound als outbound oproepen. Dan eindigt de taak niet bij het beantwoorden van binnenkomende telefoontjes. Men belt dan ook zelf: bijvoorbeeld om de promotionele acties van de marketingafdeling te ondersteunen. Marketing weet wanneer de kalme periodes zijn. Zo zitten de operatoren nooit stil. Daarnaast kan men ook onbeantwoorde oproepen recupereren (call back systeem): het systeem geeft de telefoonnummers van de mensen die voortijdig hebben ingehaakt –op onverwacht drukke momenten kan de wachttijd wel eens oplopen – en men belt ze dan zelf terug. Mensen appreciëren dit enorm, alle irritatie is dan op slag verdwenen.

1.4 Performantiekarakteristieken 1.4.1 Klantentevredenheid Klantentevredenheid vloeit voort uit verschillende facetten, zoals bijvoorbeeld: de kwaliteit van het antwoord, de wachttijd van de klant, de kost voor de klant, de vriendelijkheid van de operatoren, enz

1.4.2 Service level Het begrip service level is de meest gehanteerde metric wat klantentevredenheid betreft. Het wordt meestal gedefinieerd als het percentage oproepen dat in een bepaald tijdsinterval (meestal 30 minuten) binnen een bepaald aantal seconden wordt beantwoord. Standaard is dat 80% van alle oproepen binnen de 20 seconden moeten beantwoord zijn. (Hoewel er een trend waar te nemen is naar 70% in 30 seconden). Indien het call center verschillende types oproepen behandelt, kan voor ieder type een verschillend service level vooropgesteld worden. Waarbij men typisch hogere eisen stelt bij bijvoorbeeld verkoopoproepen dan bij klachtoproepen.

1.4.3 First contact resolution Uit studies blijkt dat bereikbaarheid maar een bijrol speelt in klantcontact. Het gaat bij de klant om inhoud en kennis van zaken, niet zozeer om snelheid. Hoe minder men tevreden is met de oplossing (of antwoord), hoe minder tevreden men is over de wachttijd. Als je geen antwoord hebt gekregen, ben je even ontevreden, of je nu kort of lang hebt moeten wachten. Bereikbaarheid gaat maar een rol van enige betekenis spelen wanneer er een bevredigend antwoord is gegeven. Daarom is first contact resolution één van de belangrijkste prestatie-

3


indicatoren. Deze berekent het percentage van klanten die na hun eerste contact met het call center reeds een volledig antwoord gekregen hebben (men moet dus niet meer terugbellen).

1.4.4 Average speed of answer (ASA) Dit is de gemiddelde tijd tussen het binnenkomen van een oproep en de opname door een telefonist(e). In feite geeft de ASA de gemiddelde tijd aan die een binnenkomende oproep moet wachten voordat hij wordt beantwoord.

1.4.5 Abandonment Wanneer de klant te lang moet wachten vooraleer hij/zij iemand aan de lijn krijgt, zal de klant inhaken. Men spreekt van een abandonment. Wanneer er veel abandonments voorkomen, is dit uiteraard nefast voor het imago van het call center. De klant zal naar de concurrentie gaan waar hij/zij wel degelijk geholpen wordt.

Het in de hand houden van de abandonment rate vormt een belangrijke taak voor de call center manager. Het aantal abandonments kan gereduceerd worden door een groot aantal operatoren te voorzien. Ook dit is niet goed omdat de productiviteit van het personeel dan veel te laag zal zijn. Het call center betaalt dan arbeiders om met hun vingers te zitten draaien.

De call center manager moet voortdurend wikken en wegen tussen enerzijds een hoog service level, een lage ASA en een lage abandonment rate en anderzijds een hoge productiviteit.

1.5 Complexiteit De te behandelen oproepen in een inbound call center komen op willekeurige momenten binnen. Om deze reden heeft de call center manager het moeilijk om een juiste planning op te maken. De manager wordt geconfronteerd met de volgende vragen: •

Welk service level moet hij/zij vooropstellen?

•

Hoeveel operatoren zijn vereist om het vooropgesteld service level te halen op elk moment?

•

Hoeveel operatoren moet hij/zij inschakelen zodat de operatorkost toch nog aanvaardbaar is?

4


•

Welke skills moeten op welk moment aanwezig zijn?

Het feit dat in een call center naast de telefonische oproepen vaak ook e-mails moeten beantwoord worden, vereenvoudigt de planningstaak van de manager niet. De uitbreiding van het takenpakket heeft ook zijn positieve gevolgen: •

De operatoren krijgen meer afwisseling, hetgeen bevorderlijk is voor hun motivatie.

•

De productiviteit stijgt. De operatoren kunnen op momenten van overstaffing andere zaken doen zoals bijvoorbeeld e-mails beantwoorden.

1.6 Werking van een contact center 1.6.1 Overzicht

Forecasting:

Staffing:

Scheduling:

Opvolging:

Rapportering:

Voorspellen van de call load

Bepalen van aantal benodigde operatoren

Inroosteren van de operatoren

Monitoring

Werden de doelen bereikt?

De manier waarop de meeste contact centra zichzelf organiseren om de oproepen zo goed en zo efficiënt mogelijk te behandelen, kan je samenvatten in een 5-tal processen: •

Forecasting

•

Staffing

•

Scheduling

•

Opvolging

•

Rapportering

In het forecasting proces maakt men een zo goed mogelijke voorspelling van het aantal oproepen dat er zullen binnenkomen. Op basis van deze voorspelling en op basis van de te bereiken prestatieparameters (service level, ASA,..) berekent men in het staffing proces het aantal benodigde operatoren via de Erlang formule (of via simulatie).

5


Het benodigd aantal operatoren dient dan in shifts onderverdeeld te worden. Dit gebeurt in het scheduling proces. Dit is noodzakelijk omdat je moet voldoen aan de sociale wetgeving: operatoren mogen maar een beperkt aantal uren werken per dag.

Tijdens de werking hebben sommige contact centra de mogelijkheid om indien nodig flexibele operatoren in te zetten. Dit is mogelijk door de prestatieparameters op de voet te volgen (monitoring). Door de behaalde resultaten frequent te rapporteren kan men de werking van het contact center verder optimaliseren (rapportering).

We leggen hieronder kort uit wat de verschillende processen inhouden.

1.6.2 Forecasting Vooraleer je het benodigd aantal operatoren kan bepalen moet je eerst een idee hebben van de hoeveelheid oproepen die je zal moeten behandelen. Je moet dus eerst en vooral een forecast maken.

1.6.2.1 De uitdagingen van forecasting Forecasting in call centra is niet eenvoudig omwille van een aantal redenen: •

Forecasts moeten gedetailleerd zijn, om de 15 à 30 minuten moet men een forecast hebben.

•

Forecasts moeten precies zijn.

•

Forecasts hangen af van vele factoren; sommige van deze factoren zijn op voorhand bekend, andere dan weer niet: o Tijdstip van de dag o Dag van de week o Seizoen schommelingen o Vakanties o Omstandigheden van het weer o …

•

Er zijn vele relaties tussen het volume oproepen op verschillende ogenblikken. Wanneer het volume oproepen hoog is in het begin van de dag, toont de ervaring aan dat het volume oproepen hoog zal zijn gedurende de ganse dag. Met andere

6


woorden, er heerst dus een positieve correlatie tussen het volume oproepen in verschillende periodes. •

Relevante data ontbreekt dikwijls.

1.6.2.2 Het doel van forecasting Het doel van forecasting bestaat erin om betrouwbare schattingen van de verschillende parameters te berekenen die nodig zijn voor het call center management. De volgende parameters moeten geschat worden voor ieder planningsinterval en voor ieder type oproep: •

het aantal inbound oproepen

•

de bedieningstijd

•

wrap-up tijd2

Het aantal inbound oproepen varieeert sterk over de loop van de dag en kent de hoogste variabiliteit. Bedieningstijd en wrap-up tijd kennen een veel kleinere variabiliteit.

1.6.2.3 De standaard forecasting methode Het forecasting proces is zowel een kunst als een wetenschap. Kunst omdat je de toekomst voorspelt waarbij de nauwkeurigheid van de forecast afhangt van de ervaring en de oordeelkunde van de manager. Daartegenover is het forecasting proces ook een wetenschap omdat het “een stap voor stap mathematisch model” hanteert die historische informatie gebruikt om de toekomst te voorspellen.

1.6.2.4 Updaten van forecasts Men maakt een forecasting om de paar weken wanneer de nieuwe operator schema’s gemaakt worden. Hoewel, dit is niet het enigste moment waarop men oproep volumes beschouwt en waarop men voorspellingen maakt. Zoals alle planning van activiteiten eist het forecasting proces continue opvolging en updating om te kunnen reageren op mogelijke fluctuaties in de belasting. Des te vroeger men de updates uitvoert, des te beter goedkope oplossingen kunnen gevonden worden, bijvoorbeeld het aanpassen van de operator schema’s. Dit proces van regelmatige updating heeft plaats tot op de dag zelf. Een recente studie heeft aangetoond wat de meeste 2

Wrap-up tijd: De tijd die nodig is om het vorige telefoongesprek af te ronden, ofwel alle activiteiten die direct gerelateerd zijn aan het vorige gesprek maar waarvoor het niet nodig is de werkplek te verlaten.

7


call centra al reeds wisten: gedurende de dag is de belasting van het ene interval positief gecorreleerd met de belasting van het volgende interval . Dit betekent dat wanneer de belasting hoger dan verwacht is in het begin van de dag, het waarschijnlijk is dat dit zo zal blijven gedurende de rest van de dag. Dit heeft belangrijke gevolgen op de manier waarop men call centra managet.

1.6.3 Staffing & Scheduling Operator scheduling of staffing koppelt het volume oproepen met operatoren.

1.6.3.1 Staffing De meest gehanteerde methode om het aantal benodigde operatoren te berekenen is de Erlang C formule, genoemd naar een Deense ingenieur van het begin van de vorige eeuw. Het Erlang vertragingsmodel houdt rekening met de onvoorspelbaarheid van het aanbod: gesprekken komen op willekeurige tijdstippen binnen, en hebben niet allemaal dezelfde gespreksduur. Als invoer in de formule zijn vier parameters noodzakelijk: •

Het verwachte aantal aankomsten per uur ( λ );

•

De verwachte gespreksduur plus het after call work uitgedrukt in seconden ( β );

•

Service level tijd;

•

Het percentage van de oproepen dat binnen de service level tijd moet beantwoord worden (SLA).

Erlang C heeft z’n populariteit voornamelijk te danken aan z’n eenvoud. Die eenvoud vormt ter gelijkertijd ook het grootste gebrek van deze formule. De formule maakt immers een aantal veronderstellingen die tot een al te sterke vereenvoudiging van de realiteit leiden. Men veronderstelt dat de klant oneindig lang zal wachten totdat hij/zij een operator aan de lijn krijgt. Ook neemt men aan dat de fictieve rij waarin klanten wachten op een antwoord een onbeperkte capaciteit heeft. Er wordt op die manier geen rekening gehouden met abandoning en rejecting wanneer men Erlang C hanteert. Verder veronderstelt men dat er zich geen pieksituaties voordoen in het aankomstpatroon van de oproepen. Het gevolg van dit alles is dat de Erlang C formule meestal tot een overstaffing van het call center zal leiden. 8


Eigenschappen van de Erlang formule: •

Eén operator meer of minder kan een groot verschil uitmaken in het service level. De Erlang formule is zeer gevoelig voor kleine veranderingen in de input parameters. Deze gevoeligheid kan het de taak van de manager zeer moeilijk maken: kleine onvoorspelbare veranderingen in de hoeveelheid oproepen per tijdseenheid of onverwachte afwezigheid van enkele operatoren kunnen het service level ruïneren.

•

Economies of scale: grote call centra werken efficiënter dan kleine. Dit komt omdat de onvoorspelbare variaties meer uitgesmeerd worden bij een groot call center. Als het aantal operatoren verdubbelt, dan kan λ meer dan verdubbeld worden terwijl hetzelfde service level behouden blijft. Hierbij veronderstellend dat

β en de service level tijd constant blijven.

Gemiddelde wachttijd ifv. het aantal operatoren.

gemiddelde wachttijd (sec)

200 150 2 afzonderlijke call centers pooling van de 2 call centers

100 50 0 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 aantal operatoren

Figuur 1: Economies of scale.

λ

=1,

β

= 5 voor een afzonderlijk call center.

In realiteit wordt een call center geconfronteerd met abandoning en rejecting. Ook dient er rekening gehouden te worden met pieksituaties. In plaats van de Erlang formule gebruikt men dan best simulatie. Een simulatiemodel bootst een call center na en je kan a.d.h.v. verschillende simulatieruns de optimale hoeveelheid operatoren bepalen. In zo’n simulatiemodel houdt men rekening met abandoning en rejecting. Men veronderstelt ook dat pieksituaties kunnen voorkomen. 9


Alle kenmerken van een contact center kunnen in een simulatiemodel worden opgenomen. (waaronder bijvoorbeeld IVR, skill based routing, call blending,..)

Er is wel een nadeel verbonden aan het bouwen van een simulatiemodel: het kostenplaatje. In tegenstelling tot de eenvoudige Erlang formule die men onmiddellijk kan gebruiken, vergt het ontwikkelen van een model veel tijd.

1.6.3.1.1 Shrinkage Eenmaal het aantal benodigde agenten bepaald , ben je er nog niet: je hebt immers geen zekerheid dat iedere agent die is ingeroosterd ook daadwerkelijk (op tijd) op komt dagen. Hij/zij kan namelijk ziek zijn, in de file staan enz. Ook als de agenten eenmaal aanwezig zijn, zijn ze niet iedere minuut van de dag in staat om klanten te helpen. Zo kan een agent bijvoorbeeld naar het toilet zijn, met collega’s overleggen enz. Dit soort ‘verloren tijd’ wordt ook wel shrinkage genoemd. Andere vormen van shrinkage zijn bijvoorbeeld: •

(lunch)pauzes

•

vergaderingen

•

afwezigheid (o.a. ziekte)

•

onderzoek

Er wordt geen rekening gehouden met het optreden van shrinkage bij het bepalen van het aantal agenten dat nodig is om het gewenste servicelevel te bereiken (de basis staf). Om er toch voor te zorgen dat het servicelevel niet te laag wordt, wordt deze basis staf over het algemeen verhoogd met een vooraf bepaald percentage. Meestal wordt hiervoor een percentage gebruikt van rond de 30 maar uitschieters naar 15% of 50% zijn geen uitzondering.

1.6.3.2 Scheduling Het doel is het vinden van het beste schema dat moet voldoen aan bepaalde beperkingen. Onder beste wordt meestal het goedkoopste verstaan, d.w.z. zo weinig mogelijk operatoren gebruiken. Maar je kan het ook formuleren op een andere manier: “Hoe bekom je het hoogste service level met een bepaald aantal operatoren?” Typische beperkingen zijn bijvoorbeeld: •

Aantal operatoren dat nodig is om inbound oproepen te behandelen voor een bepaald interval. 10


•

Welke schema’s zijn mogelijk?

Men tracht het schema te vinden dat de dagelijkse kosten minimaliseert terwijl aan alle beperkingen voldaan wordt. Dit noemt men een “integer programming problem”. Het optimalisatie model ziet er als volgt uit:

T

Min

S

∑∑ c x t =1 s =1

x st

t

∑x s =1

ns

ns

binair

S

S .t. :

st

∀s ∈ S , t ∈ T

n s ≥ mt

∀t ∈ T

integer

∀s ∈ S

st

met: ns: integer die aangeeft hoeveel operatoren er in shifts s werken. ct: de kost van een operator in het interval t xst = 1 als shift s werkt in het interval t = 0 in andere gevallen mt: het benodigd aantal operatoren in interval t T : verzameling van alle tijdsintervallen S : verzameling van alle shifts

Dit model moet toegepast worden per groep operatoren.

1.7 Ondersteunende technologie Veel contact centra beschikken over telecommunicatie technologie die gericht is op grootschalige verwerking van inkomende (inbound) telefoongesprekken. Daardoor ontstaat een belangrijk voordeel: veel klanten kunnen worden geholpen tegen relatief lage kosten.

De PABX (Private automate branch exchange = het bedrijfstelecommunicatiesysteem) en de

ACD (Automatic Call Distribution) vormen de basis van grootschalige verwerking en worden dan ook in vrijwel alle contact centra toegepast . Gezamenlijk maken deze technologieën het mogelijk om queue’s in te richten. Elk binnenkomend gesprek wordt gerouteerd naar een

11


toestel in de kring dat vrij is om het telefoongesprek aan te nemen. Wanneer alle telefoontoestellen bezet zijn, wordt het gesprek in de wachtrij gezet totdat een toestel vrij komt. Dan wordt het wachtende gesprek automatisch doorverbonden naar het vrijgekomen toestel. Op die manier is het mogelijk zeer efficiënt binnenkomende telefoongesprekken af te handelen. Enkele ondersteunende technieken zijn: •

ANI: Automatic Number Identification

•

CTI: Computer Telephony Integration. De integratie tussen pc en telefoon opent verrassende perspectieven voor een onderneming. Bij een binnenkomende oproep krijgt men bijvoorbeeld meteen de desbetreffende klantenfiche op het scherm. Voordelen:

o Klantvriendelijk imago: bij een oproep verschijnt meteen de desbetreffende klantenfiche op het scherm; men kan de klanten steeds op een gepersonaliseerde manier te woord staan; bovendien beschikt men over alle gegevens om kort op de bal te spelen.

o Tijdwinst: bij een binnenkomende oproep verschijnt de klantenfiche op het scherm zonder dat men daarvoor een programma of een bestand hoeft te openen.

Een andere al langer bestaande telecommunicatie technologie die voor inkomend verkeer wordt toegepast is Interactive Voice Respons (IVR). De term Voice Response betekent dat men kan reageren op een gesproken boodschap. Afhankelijk van het antwoord (interactie met de computer, door bepaalde toetsen in te drukken) wordt men verder geleid naar de service die men wenst. Analoog aan de IVR bestaat er ook al VRU ( Voice Response Unit). Hier heb je het voordeel dat je niet langer toetsen moet indrukken. Je kan gewoon praten en de computer zal daarna de klant verder helpen.

Terwijl de ACD het inbound verkeer managet, wordt met de Predictive Dialler de outboundtrafiek geregeld. Het systeem belt meer nummers op dan er operatoren zijn. Op basis van een aantal variabelen ( gemiddelde gespreksduur, aantal operatoren, procent beantwoorde telefoontjes, enz.) berekent de Dialler hoeveel opbelpogingen hij mag ondernemen. De belangrijkste bijdrage van deze technologie is natuurlijk dat de operator niet zelf de nummers moet samenstellen en dat de operator alleen met beantwoorde oproepen 12


geconnecteerd wordt. De operatoren worden dus niet gefrustreerd door bijvoorbeeld bezettonen en antwoordapparaten. Dit betekent een enorme tijdwinst omdat de operatoren alleen geconfronteerd worden met reële contacten. Een nadeel is echter dat het wel eens kan voorkomen dat voor een beantwoorde oproep geen operator vrij is. Want een gesprek tussen een operator en een consument kan bijvoorbeeld onverwacht iets langer duren dan de computer heeft berekend.

13


Indien de klant niet voldoende heeft aan de informatie die de IVR/VRU verschaft, wordt de oproep doorgeschakeld naar een operator.

klanten IVR/VRU trunk lines

PABX

PSTN netwerk

Via ANI weet het contact center welke klant er belt. Deze informatie gebruikt de ACD voor de routering van de oproep naar de gepaste operator.

ACD

Via CTI verschijnen er popups op de schermen van de operators zodat ze direct de basisgegevens van de klant zien.

Operators

Figuur 2: Overzicht van ondersteunende technologie.

14


1.8 Vaak toegepaste technieken 1.8.1 Call blending De meeste contact centra beschikken over getrainde agenten, gespecialiseerd in ofwel inbound oproepen, outbound oproepen of taken (bv. e-mails). Kleine call centra kunnen het zich niet permitteren om verschillende groepen gespecialiseerde agenten aan te werven. Hier moeten de operatoren zowel inbound - en outbound oproepen als taken, ... kunnen afhandelen. Een belangrijke taak voor het management bestaat erin een balans te vinden, zodanig dat er op de piekmomenten genoeg operatoren beschikbaar zijn om binnenkomende gesprekken te beantwoorden en op de rustige momenten de productiviteit hoog genoeg blijft. Hierin speelt call blending een belangrijke rol. Call blending wordt gedefinieerd als outbound agenten die inbound oproepen ontvangen of inbound agenten die outbound oproepen plegen. Dus door het combineren van skills (hier inbound en outbound, maar dit kan ook e-mail en dergelijke zijn) wordt de bezettingsgraad (utilization) van de operatoren verhoogd. Call blending kan ook een negatief effect hebben als het blindelings wordt toegepast! Om dit te vermijden moet de manager de juiste manier van blending toepassen, zodat de fluctuaties in de call volumes afvlakken, de productiviteit van de agent maximaliseert en het staffinglevel gedurende de dag stabiliseert.

1.8.2 Multiskilled operatoren Er komen in een contact center typisch verschillende soorten oproepen (= call types) binnen. Wanneer iedere operator in het contact center opgeleid is om maar 1 type oproep te behandelen, spreekt men van single skilled operatoren. Een klein contact center maakt best geen gebruik van zo’n soort operatoren. Voor ieder call type zou er dan tenminste 1 operator moeten voorzien worden. Het kan dan voorkomen dat de operatoren niets te doen hebben omdat er gewoonweg niet voldoende oproepen binnenkomen. In dit geval gebruikt men best multi skilled operatoren Dit zijn operatoren die in staat worden geacht verschillende call types te kunnen behandelen. Men zal in totaal minder operatoren nodig hebben om alle klanten te kunnen helpen dan in het geval van single skilled operatoren.

15


In grotere contact centra deelt men de operatoren in groepen in. Iedere groep bevat mensen die dezelfde skills hebben voor de verschillende call types.

Indien de operatoren alle oproepen zouden kunnen beantwoorden (totale flexibiliteit), dan zou de productiviteit het hoogst zijn. Opmerkelijk is het feit dat men hetzelfde resultaat ongeveer bereikt als de operatoren slechts enkele call types kunnen verwerken i.p.v. alle types (dit zullen we later aantonen in hoofdstuk 5). Met andere woorden, gegeven het feit dat totale flexibiliteit veel geld kost, lijkt het onwaarschijnlijk dat totale flexibiliteit de beste oplossing is vanuit economisch perspectief.

16

Hoofdstuk 2: Doel van de thesis

Hoofdstuk 2: Doel van de thesis Het hoofddoel van deze thesis is het ontwikkelen van een tool die contact centra toelaat verschillende scenario’s, op een snelle en eenvoudige manier, met elkaar te vergelijken. Aan de hand van enkele belangrijke contact center karakteristieken ( service level, gemiddelde wachttijd, aantal abandonments,…) kan men dan bepalen welk scenario het beste is voor het contact center. Onder een scenario verstaan we bijvoorbeeld call blending toepassen of niet; multiskilled operatoren inzetten of niet,…

De tool moet ook gebruiksvriendelijk zijn. Het heeft geen nut om een ingewikkelde tool te creëren waar geen zinnig mens kan mee werken. Het is de bedoeling dat de gebruiker een scenario kiest, de vereiste data ingeeft en dat daarna de verschillende karakteristieken automatisch weergegeven worden; dit alles op een eenvoudige manier.

Om deze tool te kunnen ontwikkelen moest er eerst en vooral een grondige studie gemaakt worden van de contact center wereld: •

Op welke manier organiseert een contact center zich?

•

Hoe bepaalt men het aantal benodigde operatoren?

•

Hoe maakt men een planning en scheduling?

•

…

Veel informatie betreffende deze vragen kan men op het internet vinden. Maar om een nog beter idee te krijgen van de werking van een contact center stelden we een soort “audit” op met een aantal vragen. Deze audit moest dan ingevuld worden door enkele contact centra.

17

Hoofdstuk 3: Audit

Hoofdstuk 3: Audit 3.1 Inleiding Na het bestuderen van vele artikels, gevonden op het internet, hadden we een summier idee hoe een contact center zichzelf organiseert om de klant zo goed en zo efficiënt mogelijk te bedienen, welke technieken er op de markt voorhanden zijn, … Maar we hadden nog geen duidelijk inzicht in de manier waarop een contact center bijvoorbeeld zijn personeelsbeleid voert, welke technieken er wel of niet toegepast worden. Om deze reden stelden we een audit3 op. Aan de hand van een reeks vragen is het de bedoeling om een beter inzicht te krijgen in: •

de organisatie, de werking van een contact center.

•

de verschillende technieken die men toepast.

•

het personeelsbeleid van een contact center.

•

eventuele gebieden die geoptimaliseerd kunnen worden.

•

…

De vragen in de audit zijn onderverdeeld in verschillende categorieën:

Categorie

Kenmerk

Bedrijfsprofiel

Algemeen profiel van het contact center

Klantenprofiel

Wie is de klant?

Contactprofiel

Op welke manieren neemt de klant contact op?

Processen

Hoe organiseert het contact center zich om de klant zo goed mogelijk te helpen?

3

Organisatie

Hoe zet het contact center zijn personeel in?

People (personeel)

Personeelsgegevens

ICT

Welke technieken hanteert men?

Kosten

Wat is het kostenplaatje?

Kengetallen

Bereikt het contact center de beoogde resultaten?

De vragenlijst kan u terugvinden in bijlage2. De elektronische versie bevindt zich in de bijgevoegde CD.

18

Hoofdstuk 3: Audit

De vragen hebben we zelf opgesteld, met in het achterhoofd de kennis die we dankzij het vele opzoekwerk hadden opgedaan. Ze zijn zodanig opgesteld dat, wanneer je de ingevulde vragenlijst bestudeert, je een goed idee hebt van de globale werking van het contact center.

De audit is opgesteld in Excel. Om toe te laten dat de contact centra snel en eenvoudig de vragen kunnen beantwoorden, maken we zoveel mogelijk gebruik van een zogenaamde “drop down list” waarbij je het juiste antwoord gewoon kan aanklikken.

We stuurden de audit op naar verschillende contact centra met de vraag deze in te vullen.

3.2 Verwerking Het is niet eenvoudig om een statistische analyse uit te voeren gezien het feit dat: •

de contact centra wereld zo uitgebreid en veelzijdig is:

o

Men vindt contact centra in alle sectoren van de industrie;

o

Sommige zijn al groter dan de andere;

o

Sommige hebben andere streefdoelen (profit versus cost center)

o … •

we geen 10- tal ingevulde audits hebben.

•

…

Omdat we moeilijk de data op een statistische wijze kunnen onderzoeken, hebben we het over een andere boeg gegooid. Naast het hoofddoel van de audit nl. inzicht krijgen in de contact centra wereld, gebruiken we de audit om een aantal zaken na te gaan zoals bijvoorbeeld: •

Wordt call blending toegepast?

•

Om de hoeveel tijd maakt men gemiddeld gezien een nieuwe forecast?

•

Kunnen de contact centra hun vooropgestelde streefdoelen qua service level en abandonment rate behalen?

•

Gebruikt men een shrinkage factor?

•

…

19

Hoofdstuk 3: Audit

De belangrijkste vragen uit de audit hebben we in een tabel gegroepeerd. In die tabel ziet u ook de antwoorden van de contact centra die hun medewerking hebben verleend aan de audit. Wanneer er “/” staat, betekent dit dat we er geen informatie over gekregen hebben.

Uit deze antwoorden kunnen we min of meer enkele algemeenheden halen: •

De forecast frequentie is meestal maandelijks.

•

Men maakt een forecast van zowel e-mails als telefoonoproepen.

•

De operatoren zijn meestal multiskilled.

•

Men past bij het staffing proces een shrinkage factor toe.

•

Men rapporteert dagelijks de prestatiekarakteristieken.

•

Call blending wordt niet overal toegepast.

•

Men beschikt niet overal over flexibele operatoren.

•

ACD, IVR en CTI worden heel vaak gebruikt.

20

Hoofdstuk 3: Audit Bedrijf1

Bedrijf2

Bedrijf3

Bedrijf4

Bedrijf5

67.3

653

105

160

2

Bedrijfsprofiel aantal vaste FTE aantal free operatoren

0

81

8

0

0

70.4

734

110

170

4

ja

ja

neen

/

neen

10001 - 15000

10001 - 15000

1001 - 5000

10001-15000

/

> 3000

1401 - 1600

0 - 200

1001-1200

/

maandelijks

maandelijks

maandelijks

maandelijks

/

→ telefoon

ja

ja

neen, in opbouw

ja

neen

→ e-mail

ja

ja

neen, in opbouw

ja

neen

ja

ja

ja

/

/

50--> 80

60

35

/

/

trimestrieel

wekelijks

wekelijks

/

neen

ja

ja

/

neen

dagelijks

dagelijks

dagelijks

dagelijks

/

totaal aantal werknemers

Klantenprofiel Wordt customersegmentatie toegepast?

Contactprofiel totaal aantal afgehandelde inbound gesprekken per FTE per jaar? (full time equivalent)? totaal aantal afgehandelde inbound e-mails per FTE?

Processen Forecasting Om de hoeveel tijd maakt men een nieuwe forecast? Is er een forecasting proces aanwezig voor:

Staffing Gebruikt men een shrink factor? Hoeveel procent van de operatoren zijn multiskilled?

Scheduling Voor welke tijdspanne maakt u een planning op?

steeds zelfde aantal operatoren

Opvolging Kan men indien nodig snel ingrijpen door extra agenten in te zetten?

Rapportering Wat is de frequentie van rapportering?

21

Hoofdstuk 3: Audit Quality Monitoring Wordt de kwaliteit ivm oproepbehandeling gecontroleerd?

ja

ja

ja

ja

/

ja

ja

ja

/

neen

12

20

6

/

/

neen

ja

neen

neen

ja

neen

ja

ja

ja

neen

→ ACD (automatic call distributor)

ja

ja

ja

ja

neen

→ IVR/VRU

ja

ja

ja

ja

neen

neen

ja

ja

ja

neen

ja

ja

ja

ja

neen

ja

ja

ja

ja

neen

→ Routing gebaseerd op geschatte wachttijd?

ja

ja

ja

ja

neen

→ Routing gebaseerd op IVR informatie?

ja

ja

ja

ja

neen

ja

ja

ja

ja

neen

WFM Is er een ondersteuning door WFM voorzien?

Organisatie Hoeveel operatoren zijn er voorzien per toezichter? Wordt call blending toegepast?

ICT Zijn de volgende technieken,systemen aanwezig in het call center? → PABX (private automated branch exchange)

→ Voice over IP (VOIP) → CTI (Computer Telephony Integration) Welke methode hanteert men om de routing in het call center te doen ? → Routing gebaseerd op de huidige condities in het call center? (bijv aantal beschikbare operatoren)

→ Routing gebaseerd op operator informatie? (bijv minst bezette agent,skill based routing)

Tabel 1: Analyse van de audit.

22

Hoofdstuk 4: Model

Hoofdstuk 4: Model 4.1 Werkwijze We gebruiken 2 programma’s om de simulatietool te ontwikkelen: Excel en Enterprise

Dynamics (ED)4. Enterprise dynamics is een programma dat men gebruikt om simulaties uit te voeren. Je kan a.d.h.v. standaard “bouwblokken” een simulatiemodel opbouwen. In die blokken moet je dan telkens de gepaste data intikken om een correcte werking te verkrijgen.

Om de tool gebruiksvriendelijk te houden, maakten we het mogelijk dat de gebruiker de noodzakelijke data (aantal teams, aantal call types, forecasts,…) in Excel (“Input”) kan ingeven. Met één druk op een knop wordt het simulatiemodel automatisch gecreëerd. Je moet op deze manier in ED niets meer instellen. Je kan onmiddellijk beginnen met het model te laten lopen.

Beide programma’s zijn met elkaar gelinkt zodat ze met elkaar gegevens kunnen uitwisselen. Je kan de simulatieresultaten zowel in ED als in Excel bekijken. In Excel hebben we een aparte file (“Output”) voorzien waar de gebruiker de resultaten van verschillende simulaties met elkaar kan vergelijken.

Daarnaast hebben we ook een optionele Excel file (“Optimalisatie”) ontworpen die men kan gebruiken om alle mogelijke shifts te creëren, die binnen de vereisten van het call center vallen. Zo kan a.d.h.v. de “oplosser” in Excel de best passende shifts gekozen worden door minimalisatie van de personeelskosten. De gebruiker kan kiezen of hij/zij deze optimalisatie wil toepassen.

In de volgende figuur kan u de structuur van het model zien.

4

Zie bijlage 1 om de simulatietool op een correcte manier te installeren.

23

Hoofdstuk 4: Model

.

1: Aantal agenten berekend via Erlang 2: Aantal agenten na optimalisatie 3: Starten van simulatie 4: Analyseren van de resultaten.

Figuur 3: Structuur van het model.

24

Hoofdstuk 4: Model

4.2 Het Excel bestand Input 4.2.1 Doel Het is de bedoeling dat de gebruiker alle noodzakelijke data in Excel ingeeft vooraleer de simulatie van start kan gaan. Onder data verstaan we o.a. de bedieningstijden, het aantal groepen, het vooropgestelde service level, de forecasts,… Pas nadat dit cijfermateriaal ingegeven is, kan je starten met simuleren. Het simulatieprogramma wordt namelijk op basis van deze gegevens opgebouwd.

4.2.2 Structuur De Excel file bestaat uit verschillende tabbladen: 1. timing 2. skill-level 3. naamgeving 4. bedieningstijd 5. servicelevel+abandonment 6. forecast per call type 7. source 8. # operatoren 9. # operatoren na optimalisatie

Enkel in de laatste 3 tabbladen hoeft de gebruiker niets manueel in te voeren. In de overige bladen dient de gebruiker op de voorziene plaatsen de vereiste data te typen. De plaats waar hij/zij iets moet invullen, hebben we steeds aangeduid met een kleur. De kleurcode werkt als volgt:

: Deze kleur duidt aan dat de gebruiker hier iets dient in te vullen.

: Deze kleur duidt ook aan dat de gebruiken hier iets moet typen. Het enige verschil is het feit dat het hier specifiek over taken handelt.

Enkel in de cellen met een paarse of lichtblauwe kleur moet de gebruiker dus iets typen.

25

Hoofdstuk 4: Model

De waarden in de overige cellen worden automatisch berekend op basis van de data dat de gebruiker ingegeven heeft.

Het is uitermate belangrijk dat men de kleurencode respecteert. De data van de taken MOET in de lichtblauwe cellen geschreven worden. Dit omwille van het feit dat de code in Enterprise Dynamics hierop gebaseerd is.

In hetgeen nu volgt, leggen we uit waarvoor we ieder tabblad gebruiken en wat de gebruiker dient in te vullen in het betreffende blad.

4.2.2.1 Timing In dit blad kan de gebruiker bepalen over welke periode hij/zij wenst te simuleren. We hebben de mogelijkheid voorzien dat er over enkele weken kan gesimuleerd worden. Ook houden we rekening met het feit dat de uurroosters van de weekdagen kunnen verschillen met diegene van de zaterdagen en eventueel ook de zondagen.

We voorzien de mogelijkheid om 3 verschillende uurroosters in te geven (“Uurschema 1”, “Uurschema 2”, “Uurschema 3”). Als een contact center maar 1 uurrooster hanteert, moet men enkel “Uurschema 1” invullen.

De structuur van de drie tabellen is dezelfde. Je vult het start - en eindpunt in van de werkdag (in uren en minuten). Verder moet je de intervalduur ingeven in uren. Als je bijvoorbeeld met een interval van 30 minuten wil werken, dien je 0,5 te typen. Daarna moet je aangeven hoeveel dagen je dit uurrooster wil simuleren.

Uurschema 1 startpunt

Uur Minuten

eindpunt

Uur Minuten

interval

(in uren)

aantal dagen

Figuur 4: Uurschema 1.

26

Hoofdstuk 4: Model

Verder voorzien we de mogelijkheid om een aantal weken na elkaar te simuleren. Het aantal weken dient men in te vullen in de cel P9. Indien men 2 verschillende uurroosters wenst te gebruiken, moet men 2 tabellen invullen. (bv 1 voor de weekdagen en 1 voor de zaterdag en de zondag).

Voorbeeld: •

Men wil een simulatie uitvoeren over een periode van 1 week.

•

Tijdens de weekdagen werkt men van 8:00 tot 15:00 uur.

•

In het weekend werkt men van 8:00 tot 12:00 uur.

•

De intervalperiode bedraagt 1 uur.

Men dient hier dus 2 “Uurschema’s” in te vullen: Uurschema 1 uur

8

minuten

0

uur

15

minuten

0

(in uren)

1

Startpunt

Eindpunt

Interval

aantal dagen

5

Figuur 5: Voorbeeld Uurschema 1.

Uurschema 2 uur

8

minuten

0

uur

12

minuten

0

(in uren)

1

Startpunt

Eindpunt

Interval

aantal dagen

2

Figuur 6: Voorbeeld Uurschema 2.

In cel P9 schrijven we 1.

27

Hoofdstuk 4: Model

Uiteindelijk krijg je dan automatisch de volgende tijdsindeling die zowel in Excel als in ED zal gebruikt worden.

week 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

dag 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3

8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00

9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00

▼

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7

▲ 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 8:00 9:00 10:00 11:00 8:00 9:00 10:00 11:00

9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 9:00 10:00 11:00 12:00 9:00 10:00 11:00 12:00

Figuur 7: Voorbeeld: Tijdsindeling.

4.2.2.2 Skill level In de eerste rijen moet de gebruiker verschillende zaken aangeven: •

Hoeveel verschillende call types het contact center behandelt (zowel telefoonoproepen als taken(bv. e-mail)). Heb je bijvoorbeeld 3 soorten telefoonoproepen en 2 soorten taken, dan typt je 5 in cel D2.

•

Het aantal verschillende groepen waarover het contact center beschikt (cel D3). Onder een groep verstaan we een verzameling operatoren die dezelfde skill levels hebben voor de call types.

•

Hoeveel verschillende skill levels er zijn. Dit schrijft men in cel D4.

•

In cel D5, moet de gebruiker aangeven over hoeveel telefoonlijnen het contact center beschikt.

•

Tenslotte geeft de gebruiker in cel D6 aan hoeveel van de call types, taken zijn en geen telefonische oproepen. 28

Hoofdstuk 4: Model

In de tabel beginnende van cel C9, vult men voor elke groep en voor elk call type het skill level in.

Alle andere zaken die op dit werkblad staan zijn voor de gebruiker niet van belang.

4.2.2.3 Naamgeving Hier kan de gebruiker aan de verschillende call types een naam geven evenals aan de teams.

4.2.2.4 Bedieningstijd Hier moet de gebruiker de verschillende bedieningstijden per call type ingeven. Voor ieder skill level (het aantal skill levels werd al eerder ingevuld in het blad “skill level”) typt de gebruiker een bepaalde tijd in. De grootste tijd zal logischerwijze bij het kleinste skill level dienen te staan. Bij skill level 0 hebben we op voorhand overal 0 ingevuld.

4.2.2.5 Servicelevel+abandonment Op dit blad dient de data voor de verschillende prestatiekarakteristieken te komen: •

service level:

o In rij 10 schrijft men het percentage van de oproepen of de taken die binnen een bepaalde tijd moeten behandeld worden.

o De “service level tijd” komt in rij 11. •

Abandonment:

o In rij 14 komt de tijd die de klant bereid is te wachten vooraleer hij/zij inhaakt; per telefonische oproep wel te verstaan.

Verder moet men op dit blad ook de prioriteit van de verschillende oproepen en taken aangeven. De gebruiker kan aan ieder call type een prioriteit schenken gaande van 1 tot en met 50. Hierbij stelt 50 de hoogste prioriteit voor. De prioriteiten dienen in rij 17 ingevuld te worden. In rij 24 tenslotte kan men bepalen hoeveel % van het berekend aantal operatoren via Erlang, men wil toepassen tijdens de simulatie.

29

Hoofdstuk 4: Model

4.2.2.6 Forecast per call type Zoals u uit de titel kan afleiden, komt hier de forecast per call type. Voor ieder tijdsinterval dient men in te vullen hoeveel oproepen of taken men verwacht van een bepaald type (vergeet de kleurcode niet te respecteren!).

4.2.2.7 Source Op dit blad hoeft men niets in te vullen. We gebruiken dit blad om data te verzamelen i.v.m. de verschillende call types.

4.2.2.8 #operatoren Vooraleer de simulatie in ED van start kan gaan, moet er eerst op de knop “simulatie zonder optimalisatie” gedrukt worden als de gebruiker geen optimalisatie wil toepassen. Daarna kan de simulatie starten in ED. Indien de gebruiker toch een optimalisatie wil uitvoeren, dient hij op de knop “Eerst optimalisatie uitvoeren” te drukken. De Excel file “Optimalisatie” opent dan automatisch. De gebruiker moet dan eerst de optimalisatie verrichten (zie 4.3). Eens dit achter de rug, komt het benodigd aantal operatoren automatisch in het volgende tabblad terecht. Daar moet men eerst op de knop “simulatie met optimalisatie” klikken voordat men kan beginnen met de simulatie in ED.

Verder moet men in het blad #operatoren niets meer doen. Hier berekenen we het aantal benodigde operatoren voor het beantwoorden van de calls per groep via de Erlang formule. Voor de taken gebruiken we de Erlang formule niet (daar de service level tijd van taken te groot is).

Het Erlang model gaat ervan uit dat oproepen in één enkele queue toekomen en bediend worden door één groep van operatoren (met identieke skills). In realiteit zijn er meerdere queue’s (in ons model voor elk type oproep of taak), elk met hun eigen karakteristieken (service level, abandonment,...), call loads en prioriteiten. Er zijn ook meerdere groepen, met voor elk call type een bepaald skill level. Om het aantal benodigde agenten te berekenen moet daarmee rekening gehouden worden.

30

Hoofdstuk 4: Model

4.2.2.8.1 Call loads Eerst verdelen we de call loads over de groepen die ze behandelen. Voor de verdeling maken we gebruik van het gewogen gemiddelde. Om dit te verwezenlijken houden we rekening met twee factoren: •

het skill level van de groepen

•

de grootte van de groepen

Hieronder ziet u een voorbeeld: Stel dat men 2 call types behandelt en over 3 groepen operatoren beschikt. Eerst berekenen we de call load per groep in plaats van de call load per type oproep. We passen onderstaande formule toe:

call load groep a =

∑ i

skill level ai × call load i × aantal operatoren a ∑ aantal operatoren x × skill level xi x

Met: skill level ai

= skill level van groep a voor call type i

call load i

= aantal calls van type i per uur

aantal operatoren a

= aantal operatoren in groep a

x

= 1 … aantal groepen

i

= 1 … aantal call types

Stel dat het volgende gegeven is:

Skill level

call type 1

call type 2

groep 1

2

0

groep 2

0

2

groep 3

1

1

31

Hoofdstuk 4: Model

Aantal operatoren groep 1

50

groep 2

80

groep 3

30

Call load Call type 1

100

Call type 2

250

Men krijgt: •

call load groep 1:

( 2 × 100 × 50) + 0 = 76,9 50 × 2 + 80 × 0 + 30 × 1

(dus 76,9 oproepen van type 1 en 0 van type 2) •

call load groep 2: 0 +

2 × 250 × 80 = 210,52 50 × 0 + 80 × 2 + 30 × 1

(dus 210,52 van type 2 en 0 van type 1) •

call load groep 3:

1 × 100 × 30 1 × 250 × 30 + = 23,05 + 39,5 = 62,55 50 × 2 + 30 × 1 80 × 2 + 30 × 1

(dus 23 oproepen van type 1 en 39,5 oproepen van type 2)

Bovenstaande berekening voeren we uit voor alle telefonische oproepen en voor alle taken. Op die manier ontstaat er per groep en per tijdsinterval zowel een call load voor oproepen als voor taken.

4.2.2.8.2 Service level Om het gecombineerde service level te bepalen van de groepen mag men niet zomaar het gemiddelde nemen van de individuele service levels (van de oproepen die de groep behandelt). We passen volgende formule toe:

∑ service level × call load ∑call load i

service level groep a =

i

ai

,

ai

i

met i = 1 … aantal telefonische oproepen

32

Hoofdstuk 4: Model

Neem het voorbeeld van hierboven en stel dat de call types volgende service levels hebben:

•

SLA

service level time

call type 1

80 %

20 s

call type 2

70 %

30 s

service level groep 1 :

0,8 × 76,9 + 0,7 × 0 = 0,8 76,9 20 × 76,9 + 30 × 0 = 20 76,9

•


0,8 × 0 + 0,7 × 210,52 = 0,7 210,52 20 × 0 + 30 × 210,52 = 30 210,52

•


0,8 × 23,05 + 0,7 × 39,5 = 0,74 62,55 20 × 23,05 + 30 × 39,5 = 26,3 62,55

→ 80 % → 20 s → 70 % → 30 s → 74 % → 26,3 s

Bovenstaande berekening wordt enkel voor telefonische oproepen toegepast, voor taken is dit niet van toepassing. In dit voorbeeld zijn er geen taken.

4.2.2.8.3 Bedieningstijd De bedieningstijden worden op dezelfde manier als de service levels berekend. Per groep is het skill level per call type gekend en per call type kent men de bedieningstijd per skill level. Daaruit halen we eerst de bedieningstijd per call type en per groep.

Het skill level per call type en per groep is reeds gekend (zie tabel hierboven). Stel dat de bedieningstijd per skill level en per call type de volgende is:

Bedieningstijd

call type 1 (s)

call type 2 (s)

skill level 1

350

500

skill level 2

300

400

33

Hoofdstuk 4: Model

We stellen eerst een tabel op met daarin de bedieningstijd per call type en per groep:

Bedieningstijd

call type 1 (s)

call type 2 (s)

groep 1

300

/

groep 2

/

400

groep 3

350

500

We passen onderstaande formule toe:

∑ bedieningstijd × call load ∑ call load i

bedieningstijd groep a =

ai

i

ai

i

met i = 1… call types

Men krijgt: •

bedieningstijd groep 1 :

300 × 76,9 = 300 76,9

→ 300 s

•


400 × 210,52 = 400 210,52

→ 400 s

•


350 × 23,05 + 500 × 39,5 = 444,72 62,55

→ 444,72 s

Dit wordt net zoals bij call load zowel voor de taken als voor de telefonische oproepen uitgevoerd.

4.2.2.8.4 Het aantal benodigde agenten Bij de verdeling van de verschillende parameters maken we een onderscheid tussen telefonische oproepen en taken. De service level tijd bij taken bijvoorbeeld is veel groter dan bij telefonische oproepen. Als we dit onderscheid niet zouden maken, zou bij gebruik van het gewogen gemiddelde de bekomen service level tijd veel te groot zijn. Men zou op die manier te weinig operatoren inschakelen. Via een Add-in zijn we in staat om standaard Erlang C berekeningen uit te voeren in Excel. Met behulp van bovenstaande berekeningen wordt via de functie “FractionalAgents” (van de

34

Hoofdstuk 4: Model

Add-in) per tijdsinterval en per groep het aantal benodigde agenten bepaald om de telefonische oproepen te behandelen. De input voor deze functie is:

•

SLA: het percentage oproepen die binnen de service level tijd moet beantwoord worden (vb 0,85 ).

•

Service level tijd : de tijd in seconden waarin men wil dat een call beantwoord wordt (vb 30 s).

•

CallsPerUur: het aantal telefoonoproepen die toekomen in 1 uur.

•

AHT: bedieningstijd, inclusief het after call work in seconden.

Als resultaat krijgen we het benodigd aantal agenten om de telefonische oproepen te verwerken (aantal operatorencall). Voor taken gebruiken we de Erlang formule niet. We gaan na hoeveel taken een team moet beantwoorden per uur en wat de AHT is van de taak. Op basis van deze gegevens bepalen we, per groep, het benodigd aantal operatoren om de taken te beantwoorden.

aantal operatorentaak =

Call load * AHT 3600

Tenslotte maken we de som van het aantal operatorencall en het aantal operatorentaak en ronden deze som naar beneden af. Op die manier bekomen we het aantal benodigde operatoren per groep en per tijdsinterval.

4.2.2.9 # operatoren na optimalisatie Indien de gebruiker de optimalisatie hanteert, komt hier het optimaal aantal operatoren terecht. Vooraleer de simulatie van start kan gaan, moet men eerst op de knop “simulatie met optimalisatie” drukken. Op die manier zal er gesimuleerd worden met het optimaal aantal operatoren i.p.v. het aantal operatoren dat men bekomt via de Erlang formule.

35

Hoofdstuk 4: Model

4.3 Het Excel bestand Optimalisatie 4.3.1 Doel Met dit Excel bestand wordt per uurschema, de best passende shifts gecreëerd, uitgaande van het benodigd aantal operatoren per interval en per groep, door minimalisatie van de personeelskosten. Het aantal operatoren, gevonden met deze optimalisatie, kan indien gewenst, gebruikt worden als input voor het simulatie model.

4.3.2 Structuur Opnieuw bestaat de Excel file uit verschillende tabbladen: 1. timing 2. schedules 3. schedules2 4. schedules3 5. optimalisatie 6. resultaat

4.3.2.1 timing Dit is analoog aan het timing blad in de Excel file Input.

4.3.2.2 Schedules, schedules 2 en schedules 3 In deze werkbladen worden alle mogelijke shifts gemaakt en dit per uurschema. Uurschema 1 komt in het werkblad “schedules”, uurschema 2 in het blad “schedules2” en uurschema 3 tenslotte in het werkblad “schedules3”. De openingsuren en intervaltijd worden automatisch ingevuld. We gaan van een verzameling uit waarin alle mogelijke shifts zitten, die voldoen aan de openingsuren en de intervaltijd. Door het opleggen van beperkingen (die de gebruiker bepaalt) wordt deze verzameling steeds kleiner en komen we zo tot alle shifts die voldoen aan de eisen van het call center. Deze beperkingen omvatten onder andere:

•

Wat is het vroegste tijdstip waarop de middagpauze kan starten?

•

Wat is het laatste tijdstip waarop de middagpauze kan starten?

•

Hoelang duurt de middagpauze?

•

Is er ook een kleine pauze rond 10u of rond 16u?

o Zo ja, hoelang duurt deze pauze?

36

Hoofdstuk 4: Model

•

Zijn er operatoren die later beginnen en bijgevolg geen pauze rond de middag hebben?

o Zo ja, vanaf hoe laat kunnen deze operatoren beginnen? o Hoeveel pauzes hebben deze operatoren (max. 3)? o Hoelang duren deze pauzes? •

Wat is de maximale tijd, dat een operator aan één stuk mag werken?

•

Wat is de minimale tijd, dat een operator aan één stuk moet werken?

•

Hoeveel mogelijke werkuren per dag wil men voorzien (max. 10)?

o Wat zijn deze werkuren? •

Wil men werken met flexibele operatoren? (hieronder verstaan we operatoren die enkele uurtjes komen werken, aan één stuk zonder pauze, bv 3 uur)

o Hoeveel uren komen deze flexibele operatoren werken? •

Hoe groot neemt men de stappen waarop operatoren kunnen beginnen? (bv 1 uur, als men wenst dat de ene operator om 9u begint, de andere om 10u enz.)

•

Hoe groot verkiest men de stappen waarop de middagpauzes kunnen beginnen?

•

Hoe groot verkiest men de stappen waarop de andere pauzes kunnen beginnen?

Eens alle beperkingen ingevuld zijn, drukt men op de ‘generate’ knop en alle mogelijke shifts komen te voorschijn5. Vervolgens moet de kost per interval voor een gewone operator en voor een flexibele operator ingevuld worden. Dit gebeurt per tijdsinterval, zodat een call center dat 24 op 24 uur bereikbaar is, een meerkost kan geven aan operatoren die ’s nachts werken. Men herhaalt dit voor alle uurschema’s.

4.3.2.3 Optimalisatie Via een koppeling met het Excel bestand (Input) wordt het aantal benodigde operatoren per tijdsinterval en per groep ingelezen. Nu is het de bedoeling dat via optimalisatie, per dag en per groep het aantal operatoren bepaald wordt die een bepaalde shift hebben zodat er per groep en per tijdsinterval een juiste hoeveelheid mensen aanwezig is om de calls en/of de taken te behandelen. Het optimale geval doet zich voor indien het aantal gevonden operatoren met optimalisatie identiek gelijk is aan het aantal benodigde operatoren volgens de Erlang formule. Het gebruikte optimalisatie model ziet er als volgt uit: 5

De code van deze macro kan u terugvinden in de bijlage 3.

37

Hoofdstuk 4: Model Tp

d

S Pd

∑∑ c

Min

t =1 s =1

S Pd

xs , pd , g ,t

binair

S

∑x

S .t. :

s =1

s , pd , g ,t

ns , pd , g

∀g ∈ G , ∀d ∈ D

x s , pd , g ,t n s , pd , g

ns , pd , g ≥ mt , pd , g

integer

∀s ∈ S Pd , g ∈ G , d ∈ D, t ∈ T pd ∀t ∈ T pd , g ∈ G , d ∈ D ∀s ∈ S Pd , g ∈ G , d ∈ D

met: ns , pd , g : een integer, die aangeeft hoeveel operatoren shift s hebben van uurrooster p op werkdag d, in groep g

cSPd

: de kost van een shift van uurrooster p, die geldt op dag d

xs , pd , g ,t = 1 als een operator met shift s van uurschema p op dag d van groep g in het interval t moet werken = 0 in het andere geval

mt , pd , g : het benodigd aantal operatoren in interval t op werkdag d van groep g G

: de verzameling van alle groepen operatoren

D

: de verzameling van alle werkdagen (indien er 5 dagen per week zijn en 2 weken is dit de verzameling {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10})

SP

: de verzameling van alle shifts s voor werkdag d (die uurschema pd hebben)

T pd

: de verzameling van alle tijdsintervallen, op werkdag d, waarvoor uurschema

d

pd geldt

In bovenstaand model minimaliseren we de personeelskosten van het contact center. Per tijdsinterval moet de kost dus gekend zijn. Daar er per groep en per werkdag een optimalisatie moet worden uitgevoerd, hebben we dit opnieuw via een macro gedaan. Door op de knop ‘Optimaliseer’ te drukken, start automatisch het optimalisatieproces.

38

Hoofdstuk 4: Model

4.3.2.4 Resultaat Eens de optimalisatie uitgevoerd, kan men in het werkblad “resultaat” voor een bepaalde groep en voor een bepaalde dag, alle voorkomende shifts en het aantal operatoren die volgens deze shifts werken, bekijken.

4.3.3 Opbouw van de programmacode in Visual basic De ingegeven waarden, meestal tijdstippen, worden eerst omgezet in minuten en dan gedeclareerd in Visual Basics. Het tijdstip waarop de shift begint (starttime), het begin van de middagpauze (startpauze) en de totale arbeidsduur (totaal_werktijd) laten we variëren, met drie FOR-lussen.

De gebruiker kan het aantal iteraties beïnvloeden, via de STEP parameters. Bv. starttime = openingstijd + st * stepbegin, waarbij “st” achtereenvolgens gelijk is aan 0, 1, 2 ,.... Hoe groter STEPBEGIN, hoe minder verschillende begintijden er zijn en hoe minder shifts er bijgevolg zullen zijn. Ook kan de gebruiker tot tien uiteenlopende arbeidsduurtijden ingeven en het interval definiëren waarin de middagpauze moet starten. We onderscheiden in het programma enkele situaties:

4.3.3.1 Situatie 1: Indien het een shift is met middagpauze en een kleine pauze voor of na de middag. Eerst wordt gekeken of de tijd voor de middagpauze groter of gelijk is aan de tijd na de middagpauze:

tijd voor de middagpauze = startpauze – starttime = tijd_1 tijd na de middagpauze = totaal_werktijd – tijd_1 = tijd_2 Indien tijd_1 > = tijd_2, dan valt de kleine pauze voor de middag, anders na de middag. Hier heeft men dus drie werkperiodes:

periode 1: van het begin van de shift tot aan de kleine pauze periode 2: van na de kleine pauze tot de middagpauze periode 3: van na de middagpauze tot het einde van de shift

39

Hoofdstuk 4: Model

In het geval dat tijd_1 >= tijd_2 krijgt men: tijd_1 = tijd_1 - pauze tijd_2 = totaal_werktijd(tw) - tijd_1 periode_1 = werkblok_min + (a) * steppauze periode_2 = tijd_1 - periode_1 periode_3 = tijd_2

In het geval dat tijd_2 > tijd_1: tijd_2 = tijd_2 - pauze tijd_1 = totaal_werktijd(tw) - tijd_2 periode_1 = tijd_1 periode_2 = werkblok_min + a * steppauze periode_3 = tijd_2 - periode_2

Het maximaal en het minimaal aantal uren dat een operator na elkaar mag werken zonder pauze wordt ook via Excel ingelezen (werkblok_max en werkblok_min). Per starttime, startpauze en totaal_werktijd creëren we alle mogelijke combinaties. Dit gebeurt opnieuw door een FOR-lus. In het geval de kleine pauze voor de middag valt, kunnen er zich voor periode_1 en periode_2 opnieuw twee situaties voordoen:

•

tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max

•

tijd_1 – werkblok_min > werkblok_max

In de situatie waar de kleine pauze na de middag valt, krijgt men identiek dezelfde gebeurtenissen.

4.3.3.1.1 Tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max Om de situatie uit te leggen, gaan we uit van een voorbeeld. Gegeven:

• werkblok_min = 2u • werkblok_max = 4u • starttijd = 6u • startmiddag = 12.15u • pauze = 15min • steppauze = 30min

40

Hoofdstuk 4: Model

Berekening tijd_1:

•

tijd_1 = startmiddag – starttijd – pauze = 12.15u – 6u – 15min = 6u.

Controle voorwaarde (tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max):

•

6u – 2u = 4u <= 4u →OK

Om nu alle mogelijk shifts te creëren met bovenstaande gegevens, voeren we opnieuw een lus in met teller a. Deze teller loopt van nul tot amax. We zoeken alle mogelijke tijdstippen waarop de kleine pauze mag starten. Daar werkblok_min 2u is, kan de pauze ten vroegste om 8u starten en kan hij ten laatste om 10u starten. amax is gelijk aan:

•

ama x =

tijd _ 1 − 2 * werkblok _ min 6 * 60 − 2 * 2 * 60 = =4 steppauze 30

De 5 verschillende starttijden van de pauze zijn: 8u, 8u30, 9u, 9u30 en 10u.

Hieronder ziet u een figuur die de mogelijkheden weergeeft.

lus 1 6:00 6:15 6:30 6:45 7:00 7:15 7:30 7:45 8:00 8:15 8:30 8:45 9:00 9:15 9:30 9:45 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00

6:15 6:30 6:45 7:00 7:15 7:30 7:45 8:00 8:15 8:30 8:45 9:00 9:15 9:30 9:45 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00 12:15

lus 2

lus 3

lus 4

lus 5

2u 2u30 3u 3u30 4u pauze pauze pauze pauze 4u

pauze 3u30 3u 2u30 2u

Figuur 8: tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max

41

Hoofdstuk 4: Model

4.3.3.1.2 Tijd_1 – werkblok_min > werkblok_max Om deze situatie uit te leggen gaan we uit van een ander voorbeeld. Gegeven:

• werkblok_min = 2u • werkblok_max = 4u • starttijd = 6u • startmiddag = 13.15u • pauze = 15min • steppauze = 30min Berekening tijd_1:

•

tijd_1 = startmiddag – starttijd – pauze = 13.15u – 6u – 15min = 7u

Nu is niet meer aan de voorwaarde (tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max) voldaan. Om alle mogelijke shifts te vinden, voeren we opnieuw een lus in met teller a, maar amax zal een andere waarde aannemen. De teller zal ook maar lopen van de waarde nul tot amax -1. Hier kunnen we niet zeggen dat periode_1 gelijk is aan werkblok_min want dan zou periode_2 de waarde werkblok_max overschrijden. We doen het volgende:

•

In lus 1: periode_1 = werkblok_max

•

In lus 2: periode_1 = werkblok_max – steppauze

•

…

Via grafisch denken en de combinatieleer hebben we voor amax volgende waarde gevonden:

 2 * werkblok _ max − (tijd _ 1 + pauze) pauze  pauze  − amax = int  + 2* +1 steppauze intervaltime  intervaltime 

In het voorbeeld vindt men voor amax 3. De teller a zal dus lopen van nul tot twee. De mogelijkheden staan in de figuur hieronder afgebeeld:

42

Hoofdstuk 4: Model lus 1 6:00 6:15 6:30 6:45 7:00 7:15 7:30 7:45 8:00 8:15 8:30 8:45 9:00 9:15 9:30 9:45 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00 12:15 12:30 12:45 13:00

6:15 6:30 6:45 7:00 7:15 7:30 7:45 8:00 8:15 8:30 8:45 9:00 9:15 9:30 9:45 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00 12:15 12:30 12:45 13:00 13:15

lus 2

lus 3

3u 3u30 4u

pauze pauze pauze

4u 3u30 3u

Figuur 9: tijd_1 – werkblok_min > werkblok _max

4.3.3.1.3 Wegschrijven naar Excel Eens de grootte van periode_1 en periode_2 gekend is door middel van één van bovenstaande mogelijkheden, ligt periode_3 vast (nl. tijd_2). Vervolgens moeten deze shifts nog wegschreven worden naar Excel. Hierbij duiden we per tijdsinterval en per shift aan of de operator werkt (1) of niet (0). De integer intv_periode geeft het aantal intervallen weer dat een bepaalde periode in beslag neemt. Bv. is periode 1 gelijk aan 2 uren en is intervaltime (de grootte van een interval) gelijk aan 15 min, dan zal intv_periode_1 =

2uur × 60 min/ uur = 8 zijn. 8 ééntjes zullen weggeschreven worden naar 15 min

Excel: intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime

43

Hoofdstuk 4: Model intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime intv_periode_3 = periode_3 / intervaltime

Om het gemakkelijker te maken, zorgen we er eerst voor dat er per shift overal nullen staan, zo moet er nog enkel het cijfer 1 weggeschreven worden. Het is de bedoeling dat er per periode in de juiste intervallen ééntjes komen. Opnieuw verschaft een FOR-lus de oplossing:

For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i

De ééntjes komen in de rij startintv + 1 tot in de rij startintv + intv_periode_1. De kolomindex hangt af van de hoeveelste shift het is, wat we bijhouden via de parameter k.

Startintv is voor elke periode en voor elke situatie verschillend: Voor periode_1 is deze steeds gelijk aan: startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime

De intervallen starten pas vanaf rij (3+1). De tweede term bepaalt het aantal intervallen die er zijn vanaf de openingstijd van het call center tot aan de starttijd van de shift.

Voor periode_2 en indien er een middagpauze is en een kleine pauze voor de middag: startintv =startintv + intv_periode_1 + pauze / intervaltime

Vanaf het vorige startinterval tellen we het aantal intervallen bij dat de eerste periode en de kleine pauze in beslag nemen.

Voor periode_3 en indien er een middagpauze is en een kleine pauze voor de middag: startintv =startintv +intv_periode_2 +middagpauze /intervaltime

Vanaf het vorige startinterval tellen we het aantal intervallen bij dat de tweede periode en de middagpauze in beslag nemen.

44

Hoofdstuk 4: Model

4.3.3.2 Situatie 2: indien het een shift is met middagpauze zonder kleine pauze Deze situatie is een vereenvoudigde versie van situatie 1. Hier heeft men maar te maken met twee periodes, één voor de middag en één na de middag. tijd_1 = startpauze - starttime tijd_2 = totaal_werktijd(tw) - tijd_1 periode_1 = tijd_1 periode_2 = tijd_2

Het wegschrijven van de ééntjes gebeurt op identieke manier.

4.3.3.3 Situatie 3: indien geen middagpauze Als er geen middagpauze voorzien wordt, kan de gebruiker opnieuw enkele parameters invullen. Zo kan gekozen worden vanaf welk tijdstip (zonder_middag_start) er shifts kunnen voorkomen; dit zal meestal ergens rond het middaguur zijn. Ook kan geselecteerd worden hoeveel pauzes er zullen zijn (aantal_pauzes) en hoelang deze pauzes duren (pauze_1, pauze_2, pauze_3). Er is een mogelijkheid voorzien tot 3 pauzes, wat meer dan genoeg is. Anders dan in situatie één en twee wordt hier enkel de begintijd van de shift en de totale werktijd gevarieerd met twee FOR- lussen. Afhankelijk van het aantal pauzes creëren we opnieuw alle mogelijke shifts:

Als er één pauze is, zullen er twee periodes zijn Als er twee pauzes zijn, zullen er drie periodes zijn Als er drie pauzes zijn, zullen er vier periodes zijn Om dit te verwezenlijken, hanteren we opnieuw FOR-lussen, waarbij het aantal lussen afhankelijk is van het aantal pauzes. Indien er n pauzes voorkomen, zijn er n FOR-lussen. In deze lussen variëren we steeds de (n-1) periodes, die we nu “blokken” noemen. Dus:

Als er één pauze is, zal er één FOR-lus zijn, waarin we de lengte van het eerste werkblok variëren: blok(1) = werkblok_min + b1*steppauze. Waarbij b1 waarden zal aannemen van 0 tot (werkblok_max - werkblok_min) / steppauze, zodanig dat blok (1) de waarde werkblok_max niet overschrijdt. blok(2) = totaal_werktijd – blok(1).

45

Hoofdstuk 4: Model

Als er twee pauzes zijn, gebruiken we twee FOR-lussen. Hier zal zowel de lengte van werkblok(1) als van werkblok(2) gevarieerd worden: blok(1) = werkblok_min + b1*steppauze; blok(2) = werkblok_min + b2*steppauze; Waarbij b1 en b2 nu de waarden 0, 1, 2,... krijgen. blok(3) = totaal_werktijd – blok(1) – blok (2)

Indien er drie pauzes voorzien worden, zullen er drie FOR-lussen zijn, waarin we blok(1), blok(2) en blok (3) zullen variëren.

Het wegschrijven van ééntjes en nullen gebeurt op dezelfde manier als in situatie één en twee.

Door de beperking van “de oplosser” in Excel, is het aantal shifts beperkt tot 200. Hieronder ziet u een voorbeeld.

46

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 10: Creatie van de shifts.

47

Hoofdstuk 4: Model

4.4 Het Excel bestand Output Om de simulaties met elkaar te kunnen vergelijken, hebben we een apart bestand voorzien. In dit bestand kan de gebruiker de resultaten van iedere simulatie laden. De Excel file bestaat uit 3 tabbladen:

• Intro • Occupation • Output

4.4.1 Intro Na het beëindigen van de simulatie in ED, moet de gebruiker op de knop“Export Results”6 klikken om de resultaten naar dit Excel bestand te exporteren.

In deze file kan men maximaal 20 simulaties met elkaar vergelijken. Om de resultaten in de juiste tabbladen te plaatsen, moet men op de knop “inladen van resultaten simulatie x” drukken. Voor men op deze knop drukt, moet men eerst in de respectievelijke kolommen aangeven hoeveel call types en hoeveel teams er gebruikt werden in simulatie x.

4.4.2 Occupation In dit komt blad komt de informatie over de tijdbesteding van de operatoren terecht. Door op de knop “grafiek” te drukken, kan deze data ook op een grafische manier getoond worden.

4.4.3 Output Hier verzamelen we alle data betreffende de prestatieparameters:

6

•

Aantal blocked calls

•

Aantal abandonments

•

Aantal oproepen dat behandeld werd binnen de service level tijd

•

Aantal oproepen dat niet werd behandeld binnen deze tijd.

•

Behaald service level

•

Vooropgesteld service level

•

Gemiddelde wachttijd

Zie 4.7: Link tussen ED en Excel.

48

Hoofdstuk 4: Model

4.5 ED-model Om de werking in een contact center na te bootsen, hebben we een simulatiemodel gebouwd. De gebruiker kan via dit model verschillende scenario’s met elkaar vergelijken. Het is niet de bedoeling dat de gebruiker iets moet instellen of wijzigen aan dit model. Het simulatiemodel is gelinkt met Excel. De gebruiker moet in Excel alle noodzakelijke data ingeven, dat van toepassing is op zijn/haar situatie, en op basis daarvan wordt het simulatiemodel automatisch opgesteld. Het software pakket dat we hebben gebruikt om dit simulatiemodel op te bouwen heet Entertrise Dynamics. Hieronder schetsen we de manier waarop we het model hebben samengesteld.

4.5.1 Algemeen In grote lijnen kan men zeggen dat een oproep in een contact center de volgende stadia doorloopt:

•

aankomst

•

wachten

•

verwerking

•

terminatie

Dit kan men eenvoudig simuleren met behulp van standaardatomen die in ED voorhanden zijn:

•

“Product” atoom:

Dit stelt een oproep voor. In onderstaande figuur wordt dit weergegeven met het blauwe bolletje.

•

“Source” atoom:

Met dit atoom kan men het aankomstpatroon van de oproepen beïnvloeden.

•

“Queue” atoom:

Dit stelt een wachtrij voor.

•

“Server” atoom:

In dit atoom gebeurt de eigenlijke verwerking van de oproep. In dit atoom werkt er maar 1 operator.

•

“Sink” atoom:

Hierin komen de behandelde oproepen terecht.

49

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 11: Weg van oproep doorheen een uiterst vereenvoudigd contact center.

Dit is natuurlijk een uiterst eenvoudige manier om een contact center na te bootsen. Dit stemt niet overeen met de realiteit:

•

Contact centra moeten verschillende types oproepen behandelen, waaronder telefoonoproepen en taken.

•

Contact centra werken met verschillende operatorgroepen waarin verschillende operatoren met dezelfde skills aanwezig zijn.

•

Oproepen kunnen behandeld worden door verschillende groepen, weliswaar met andere bedieningstijden als de groepen verschillende skill levels hebben voor dat type oproep.

•

…

Om al deze redenen moet er een ingewikkelder model gemaakt worden. De standaardatomen uit de bibliotheek van ED blijken niet geschikt om een realistisch model te maken. Daarom zijn we verplicht de code in deze atomen drastisch aan te passen. Hierop komen we later in de tekst terug. In het stuk dat nu volgt, leggen we de strategie en de opbouw van het model uit.

50

Hoofdstuk 4: Model

4.5.2 Opbouw van het simulatiemodel

4.5.2.1 Aankomstpatroon van de oproepen Per telefonische oproep en/of per taak type zijn er automatisch 3 atomen voorzien:

•

een product atoom

•

een source atoom

•

een queue atoom

Figuur 12: product + source + queue

Het source atoom maakt de juiste hoeveelheid producten aan. In de forecast in Excel wordt aangegeven hoeveel telefonische oproepen/taken er zullen toekomen per intervaltijd. Deze aantallen zijn terug te vinden in de tabel van de source. Per intervaltijd worden vervolgens tijdstippen aangemaakt waarop een product gecreëerd moet worden. We kiezen op uniforme wijze x tijdstippen uit het interval [0 , intervaltijd]. Zo verkrijgt men een realistisch aankomstpatroon.

Hieronder ziet u een grafiek, die de tijdstippen weergeeft waarop de oproepen gecreëerd worden. We hebben als voorbeeld aangenomen dat er in een intervaltijd van 30 minuten, 25 oproepen toekomen.

51

Hoofdstuk 4: Model

seconden

arrivals 1800 1740 1680 1620 1560 1500 1440 1380 1320 1260 1200 1140 1080 1020 960 900 840 780 720 660 600 540 480 420 360 300 240 180 120 60 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

call nummer

Figuur 13: Creatie van oproepen in één interval.

Uit de grafiek zie je dat na 20 seconden, oproep 1 en 2 aankomen. Na 60 seconden komt call 3 toe enz.

4.5.2.2 Wachtrij (queue) Eens de klant in het contact center binnengeraakt is, moet hij/zij even wachten, als op dat moment alle operatoren die zijn/haar oproep kunnen behandelen, bezet zijn. Eenmaal een geschikte operator terug beschikbaar, kan de klant uit de wachtrij (=queue) vertrekken.

4.5.2.2.1 Procentuele bezetting van de telefoonlijnen Er is echter een beperking: een contact center beschikt maar over een beperkt aantal telefoonlijnen. Indien alle lijnen bezet zijn, krijgt de beller een bezettoon te horen. Deze situatie doet zich voor als de som van het aantal wachtende klanten in de queue’s en het aantal oproepen in behandeling gelijk is aan het aantal beschikbare telefoonlijnen.

52

Hoofdstuk 4: Model

Om dit te simuleren maken we gebruik van het zogenaamd “condition control” atoom. In dit atoom kan men een bepaalde voorwaarde definiëren. Men kan dan in hetzelfde atoom schrijven wat er dient te gebeuren wanneer al dan niet aan deze voorwaarde voldaan is.

De ingangen van dit atoom verbinden we met de queue’s en met de verschillende operatorgroepen.

Figuur 14: Simuleren, rekening houdend met aantal beschikbare telefoonlijnen.

Als voorwaarde gaan we na of de inhoud van alle queue’s en alle operatorgroepen groter is dan het aantal voorziene telefoonlijnen. Is dit het geval, dan mogen er geen nieuwe oproepen binnengelaten worden; in het andere geval wel natuurlijk. Dit kunnen we gemakkelijk simuleren met het standaard “condition control” atoom. Maar deze oplossing is nog niet volledig correct. Men moet namelijk een onderscheid maken tussen een telefonische oproep en een taak. De taak(bv. een e-mail) gebruikt geen telefoonlijn. Daarom mag men met het aantal onbehandelde taken die zich in het contactcenter bevinden, geen rekening houden in bovenstaande voorwaarde. Om dit te simuleren hebben we het “condition control” atoom moeten aanpassen.

Als besluit kan je zeggen dat we:

•

een beperking leggen op het aantal onbehandelde telefonische oproepen.

•

geen limiet stellen op het aantal taken in het contact center.

53

Hoofdstuk 4: Model

Wanneer men een oproep niet binnen laat, spreekt men van een “blocked call”. We gebruiken een extra atoom om het aantal blocked calls te bewaren: een fifo-queue (“fifoqueue block”). We verbinden dit atoom met het 2e outputkanaal van de verschillende sources.

Figuur 15: Gebruik van fifo-queue block.

De informatie die we in deze fifo-queue opslaan, gebruiken we om het percentage blocked calls te berekenen voor ieder call type (geen taak).

Voor een bepaald call type (geen taak) geldt:

Percentage blocked calls =

aantal klanten die niet binnengeraakt zijn x 100 % aantal klanten die gebeld hebben

Dit percentage wordt op grafische manier voorgesteld in het simulatiemodel:

Figuur 16: Grafische voorstelling van de blocked calls.

54

Hoofdstuk 4: Model

Om de gebruiker van het model te laten zien hoeveel procent van de tijd er x aantal lijnen gebruikt worden, hebben we de layout van het “condition control” atoom aangepast. Via een staafdiagram ziet men hoeveel procent van de tijd er respectievelijk 1,2,3,… telefoonlijnen gebruikt worden. In onderstaande figuur ziet u een voorbeeldje waarin er 5 telefoonlijnen voorzien zijn. De situatie waarbij op het zelfde moment 5 lijnen bezet zijn, komt in dit geval blijkbaar niet voor.

Figuur 17:Bezetting telefoonlijnen.

4.5.2.2.2 Abandonment Mensen wachten geen uren om in contact te komen met een operator. Indien het te lang duurt haken ze in. Per call type (geen taak) is er een abondonment tijd gedefinieerd. Overtreft de wachttijd in de queue deze abandonment tijd, dan haakt de klant in.

Om dit te simuleren dienen wat atomen aangepast te worden; waaronder het product atoom en de queue. We voegen opnieuw een extra atoom toe om al deze oproepen op te slaan: een fifoqueue (“fifo-queue aban”). De gevolgde strategie is eenvoudig: we kijken of de wachttijd in de queue van een bepaald call type groter is dan de abandonment tijd. Is dit niet het geval, dan blijft de oproep in de queue. Als het daarentegen wel het geval is, dan dient de oproep (= product) uit de queue verwijderd te worden. We sturen deze oproep langs een inputkanaal van de queue naar de fifo-queue, die alle abandonned oproepen verzamelt.

55

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 18: Abandonment strategie.

Net zoals bij de bezetting van de lijnen hebben we ervoor gezorgd dat de gebruiker via een grafiek kan zien hoeveel procent van de oproepen ingehaakt hebben. Voor ieder call type (die geen taak is tenminste) voorzien we een staaf in de grafiek.

We berekenen het percentage abandonments voor call type i als volgt:

Abandonment(%) call type i =

aantal abandonments x 100% aantal oproepen dat binnengekomen is

Een voorbeeld met 3 verschillende call types kunt u hieronder zien.

Figuur 19: Grafische voorstelling van de abandonments.

56

Hoofdstuk 4: Model

4.5.2.2.3 De gemiddelde wachttijd Een belangrijke parameter in de contact center wereld is de gemiddelde wachttijd van een klant. In het simulatiemodel komt dit op het volgende neer: “Hoeveel tijd spendeert een product gemiddeld in een queue?” We gebruiken opnieuw een fifo queue (“Gemiddelde wachttijd”) om alle benodigde data op te slaan om deze tijden te berekenen. Telkens een product een queue verlaat, schrijven we de tijd die het product in de queue heeft doorgebracht naar deze fifo queue. In deze queue worden de wachttijden opgeslagen per call type. De gemiddelde wachttijd voor een bepaald call type i berekenen we in deze queue als volgt:

Gemiddelde wachttijd call type i =

som van alle wachttijden i aantal oproepen i die vertrokken zijn uit de queue i

Opnieuw beelden we deze tijden grafisch af in een staafdiagram:

Figuur 20: Grafische voorstelling van de gemiddelde wachttijd.

4.5.2.2.4 Service level De meest bekende en meest gehanteerde performantie parameter in de contact centra wereld is zonder enige twijfel het service level: Hoeveel procent van de binnengekomen oproepen (telefoon of taak) werd beantwoord binnen een bepaalde tijd? Meestal gebruikt men het 80/20 service level: 80% van de oproepen wordt behandeld binnen de 20 seconden. Hierin is echter een trend in de industrie waar te nemen naar 70/30. De klant is met andere woorden bereid om iets langer te wachten als hij/zij daarna een degelijke en efficiënte behandeling krijgt.

57

Hoofdstuk 4: Model

Om deze parameter ook tijdens de simulatie te berekenen, gebruiken we opnieuw een fifo-queue (“fifo-queue sl”). De vereiste data om het service level te kunnen berekenen komt in een tabel terecht die bij dit atoom hoort:

Aantal Aantal behandelde oproepen

Call Type1

Aantal

oproepen dat oproepen dat behandeld

behandeld

Aantal

werd na de

werd voor de abandonments

service level

service level

tijd

tijd

20

80

100

Service level

4

(%)

76.9

Call Type2 Call Type3 …

Tabel 2: Berekening van het service level.

•

In de eerste kolom komt het aantal oproepen dat behandeld werd door een willekeurige operatorgroep.

•

In kolom 2 komt het aantal oproepen terecht die langer dan de service level tijd hebben moeten wachten om behandeld te worden.

•

Kolom 3 = kolom 1 – kolom 2.

•

In kolom 4 schrijven we het aantal abandonments

•

In de 5e kolom tenslotte, berekenen we het service level:

Service level =

aantal oproepen dat werd behandeld voor de service level tijd * 100 % aantal behandelde oproepen + aantal abandonments

Voorbeeld: Met de getalwaarden uit bovenstaande tabel kunnen we het service level berekenen voor call type1: Service level =

80 x 100 % = 76.9 % 100 + 4

58

Hoofdstuk 4: Model

De fifo-queue (fifo-queue sl) is verbonden met de verschillende queue’s die de oproepen bevatten en met de fifo-queue die het aantal abandonments bijhoudt (fifo-queue aban).

Figuur 21: Uitgebreid model om het service level te bepalen.

Opnieuw kan de gebruiker met één oogopslag de service levels van de verschillende call types zien met behulp van een door ons ontwikkeld staafdiagram:

Figuur 22:Grafische voorstelling van de verschillende service levels.

59

Hoofdstuk 4: Model

4.5.2.3 Verwerking van de oproepen De gebruiker kan in Excel ingeven hoeveel verschillende soorten operatorgroepen er zijn. Onder een groep verstaan we een verzameling van operatoren die dezelfde skill levels hebben voor de verschillende call types.

Operatorgroepen hebben bepaalde skill levels. Hoe hoger het skill level is voor een call type, hoe vlugger de oproep of taak kan beantwoord worden. Als men kan kiezen, stuurt men de oproepen vanuit de queue naar de groepen met de hoogste skill levels voor de respectievelijke oproepen. Indien de groepen met het hoogste skill level allen bezet zijn, laat men de oproepen door groepen behandelen met een iets lager skill level. Bv.:

Call type 1

Call type 2

Groep1

2

1

Groep2

1

2

Tabel 3: Skill levels van de operatorgroepen.

De oproepen uit queue 1 gaan bij voorkeur naar groep1 en deze uit queue 2 naar groep 2.

Bepaalde oproepen zijn belangrijker dan andere. Denk bijvoorbeeld aan klanten die iets wensen te kopen. Deze oproepen moeten voorrang krijgen op minder belangrijke oproepen. Daarom voorzien we de mogelijkheid dat de gebruiker in Excel aan de call types een prioriteit kan geven. Wanneer een team de keuze heeft om verschillende oproepen te beantwoorden, moet het team eerst de oproep behandelen met de hoogste prioriteit. Bv.:

Prioriteit Call type 1

5

Call type 2

2

Tabel 4: Prioriteiten van de call types.

Call type 1 krijgt altijd voorrang op call type 2.

60

Hoofdstuk 4: Model

In ED kan men een operatorgroep voorstellen met een “multiserver” atoom. De outputstrategie van de queue’s en de inputstrategie van de multiservers wordt in onderstaande figuur samengevat:

Figuur 23: Verwerking van de oproepen door de operatorteams.

Een belangrijke parameter betreffende de operatoren is de productiviteit. Hoe hoger deze is, hoe beter. Deze parameter wordt ook met het simulatiemodel berekend. We berekenen per operatorgroep de productiviteit. We kijken hoeveel procent van de beschikbare tijd de operatoren bezig zijn met het behandelen van een bepaalde oproep. Ter gelijkertijd ziet men ook hoeveel procent van de tijd de operatoren gewoonweg met de vingers zitten te draaien (“idle time”). We hebben ervoor gekozen deze data voor te stellen met een cirkeldiagram. Deze grafiek verschijnt wanneer de gebruiker tweemaal klikt op de betreffende operatorgroep (multiserver atoom).

61

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 24: Productiviteit van Team1.

Om deze grafiek te maken, hebben we een extra atoom ingevoerd (een fifo-queue, namelijk “Occupation”). In dit atoom slaan we alle data op, die nodig zijn om de productiviteit van een team te berekenen. Aan ieder team (multiserver) kennen we een dergelijk atoom toe.

Figuur 25: Occupation atoom.

4.5.2.4 Terminatie van de oproep Nadat de oproep (telefoongesprek of taak) afgehandeld is door de operator, wordt de oproep naar een “sink” atoom getransporteerd. Dit atoom vernietigt het product (=oproep). De gebruiker kan in dit atoom nagaan hoeveel oproepen er reeds afgewerkt zijn.

Om een onderscheid te kunnen maken tussen de verschillende oproepen, voorzien we evenveel sinks als er call types zijn.

62

Hoofdstuk 4: Model

Opdat de multiserver de producten naar de juiste sink zou sturen, gebruiken we opnieuw een fifo-queue (“Output”). Dit atoom zorgt dat de verschillende call types op de juiste plaats terecht komen. Aan ieder team(=multiserver atoom) hangen we zo’n “Output” atoom.

Figuur 26: Output atoom met 2 call types.

Dus aan ieder multiserveratoom hangen er telkens 2 fifo-queue’s: •

Occupation atoom

•

Output atoom

4.5.3 Overzicht van het simulatiemodel Op de volgende pagina ziet u een overzicht van het simulatie model met 3 call types (2 taken) en 2 operatorteams.

63

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 27: Algemeen overzicht van het simulatiemodel met 3 verschillende call types (2 taken) en 2 operatorteams.

64

Hoofdstuk 4: Model

4.6 Aanpassing van de atomen We hebben de basisatomen in Enterprise Dynamics moeten aanpassen om een correcte werking te verkijgen van het model. We zullen niet alle aangepaste atomen ontleden maar enkel de voornaamste.

Achter de basisatomen in ED gaat er veel code schuil. Aan de hand van enkele voorgedefinieerde termen zoals bijvoorbeeld “setlabel”, “setcell”,”repeat”,… kan men de code schrijven.

Refereren naar een atoom in ED: •

refereren in ED is zoals het gebruik van een pointer in C++.

•

Referentie naar andere atomen is noodzakelijk om informatie of data te krijgen van dat atoom.

•

Refereren gebeurt altijd relatief.

•

Current “c” & Involved “i”

o “c” is het huidige atoom waarop het statement geschreven wordt. o “i” is het betrokken atoom

Men kan in de atomen code schrijven op verschillende plaatsen. Deze plaatsen onderscheiden zich van elkaar door de gebeurtenis die optreedt. Er zijn verschillende mogelijke gebeurtenissen: •

een atoom die toegekomen is.

on entered

•

een atoom die vertrokken is.

on excited

•

resetten.

on reset

•

outputchannel die klaar is om iets te versturen.

on OcReady

•

men kan een “event” programmeren die vanuit andere

on Event

andere plaatsen aangeroepen wordt.

65

Hoofdstuk 4: Model

Figuur 28: Atom Editor.

4.6.1 Queue

4.6.1.1 On entered Wanneer een product (in dit geval een call type) in een queue binnengekomen is, gebeurt er het volgende: •

We plakken een label “starttijd” op het binnengekomen product. Met dit label kan men de verblijftijd van het product in de queue bepalen. Dit doen we als het product uit de queue vertrekt.

•

Op de queue zelf plakken we het label “cumtoegekomen”. Dit label houdt bij hoeveel calls of taken er binnengekomen zijn. Dit gebruiken we verder om het percentage abandonments te bepalen (in het atoom: fifo-queue-aban).

•

Bijvoorbeeld: setcell(label([type],i),2,label([cumtoegekomen],c),in(4,c) )

o Deze code schrijft “cumtoegekomen” in de tabel van het atoom fifo-queueaban . Men verwijst naar dit atoom met het statement: in(4,c). Dit statement activeert het atoom dat aan de 4e inputchannel van de queue hangt.

o label([type],i):dit defineërt de rij van de tabel waarop de data moet geschreven worden. In het vorige atoom (source) hebben we het label “type” op elk call type geplakt. Zo kreeg call type 1 label 1, call type 2 label 2, enz. De tabel bevat evenveel rijen als er call types zijn.

66

Hoofdstuk 4: Model

o 2: bepaalt de kolom in de tabel •

Voor iedere telefonische oproep bewaren we de tijd waarop deze toekomt om later de bezetting van de lijnen in het condition control atoom te kunnen berekenen.

•

In het source atoom werd ook het label “aban” aan iedere telefonische oproep bevestigd. Dit label bevat de AWT van ieder type. Een klant is maar bereid een bepaalde tijd te wachten in de queue, daarna zal hij inhaken (=abandonment). Eens het product in de queue binnengekomen is, roepen we een event op na “aban” seconden. In dit event kijken we of het product zich nog steeds in de queue bevindt. In het positieve geval sturen we het product vervolgens langs inputchannel 4 naar het atoom “fifo-queue-aban”.

•

code: do(if(>=(content(c),att(2,c)), do(closeallic(c),setstatus(14,c)), do(closeallic(c),setstatus(15,c),createevent(0,c,2)) ), setrank(att(5,c),i), setlabel([starttijd],time,i), setlabel([timein],time,i), if(not(label([task],i)), do(inc(att(13,in(5,c))), setcell(att(13,in(5,c)),2,time,in(5,c)) ) ), setlabel([cumtoegekomen], +(label([cumtoegekomen],c),1),c), setcell(label([type],i),2,label([cumtoegekomen],c),in(4,c) ), setcell(label([type],i),4,label([aban],i),in(3,c)), att(3,c), if(>(label([aban],i),0), createevent(label([aban],i),i,1,0,c) ), createevent(0,c,1) )

67

Hoofdstuk 4: Model

4.6.1.2 On exit Indien een product uit het queue atoom is vertrokken, doen we het volgende: •

We controleren hoelang het product in de queue gezeten heeft. Is deze tijd groter dan de service level tijd, dan geven we aan het label “telaat” de waarde 1 ; in het andere geval 0. Het label “wachttijd” wordt toegekend in het source atoom en “starttijd” initialiseren we op het moment dat het product de queue binnenkomt. if (>(-(time, label([starttijd],i)),label([wachttijd],i)),

setlabel([telaat],1,i), setlabel([telaat],0,i)

),

•

Verder houden we de maximale wachttijd bij in de queue via het label “maxwachttijd”. Deze waarde schrijven we in de tabel van het atoom “gemiddelde wachttijd” (kolom 6). if(>(-(time,label([starttijd],i)),label([maxwachttijd],c)) ,

setlabel([maxwachttijd],-(time,label([starttijd],i)),c)

), setcell(label([type],i),6,label([maxwachttijd],c),in(3,c)),

•

We berekenen de gemiddelde wachttijd die ieder call type in de queue spendeert. Daarvoor definiëren we 2 nieuwe labels: “cumtijd” en “cumvertrokken”. “cumtijd” bevat de cumulatieve wachttijd van ieder product in de queue. “cumvertrokken” houdt bij hoeveel producten er de queue verlaten hebben, naar de teams of naar het fifo-queue-aban atoom. Deze waarden worden vervolgens in de tabel van het atoom “gemiddelde wachttijd” geschreven, respectievelijk in kolom 1 en 2. In kolom 3 plaatsen we dan de gemiddelde wachttijd:

cumtijd . cumvertrokken

68

Hoofdstuk 4: Model setlabel([cumtijd], +(label([cumtijd],c),(time,label([starttijd],i))),c), setcell(label([type],i),1,label([cumtijd],c),in(3,c)), setlabel([cumvertrokken], +(label([cumvertrokken],c),1),c), setcell(label([type],i),2,label([cumvertrokken],c),in(3,c)), setcell(label([type],i),3,/(cell(label([type],i),1,in(3,c),1),c ell(label([type],i),2,in(3,c),1)),in(3,c)),

•

Vanuit dit atoom berekenen we ook het behaalde service level voor ieder call type. Wanneer een product het queue atoom verlaat langs de outputchannels en niet langs de inputchannel ( = abandonment) , dan wil dit zeggen dat het product naar een team gaat en behandeld zal worden. In dit geval zal het label “cumbeantwoord” met eentje stijgen. Als in dit geval ook het label “telaat” op 1 staat (de wachttijd was groter dan de service level tijd), dan verhoogt het label “cumtelaatbeantwoord” ook met 1. De waarden van deze 2 labels worden geschreven in de tabel van het atoom “fifo– queue– sl”, respectievelijk in kolom 1 en 2. In kolom 3 komt het verschil van kolom 1 en 2, deze kolom bevat met andere woorden het aantal calls dat beantwoord werd binnen de service level tijd. In kolom 4 komen het aantal abandonned calls (deze komen daar terecht via het atoom “fifo-queue-aban”). In kolom 5 tenslotte berekenen we het eigenlijke service level:

aantal oproepen dat werd behandeld voor de service level tijd * 100 % aantal beantwoorde oproepen + aantal abandonments

setlabel([langsoutput],0,c), repeat( nroc(c), if(=(oc(c),count), setlabel([langsoutput],1,c) ) ),

if(=(label([langsoutput],c),1), do( setlabel([cumbeantwoord], +(label([cumbeantwoord],c),1),c), setcell(label([type],i),1,label([cumbeantwoord],c),in(2,c) ) ) ), if(and(=(label([telaat],i),1),=(label([langsoutput],c),1)),

69

Hoofdstuk 4: Model do( setlabel([cumtelaatbeantwoord], +(label([cumtelaatbeantwoord],c),1),c), setcell(label([type],i),2,label([cumtelaatbeantwoord],c),in(2,c ) ) ) ), setcell(label([type],i),3,(label([cumbeantwoord],c),label([cumtelaatbeantwoord],c)),in(2, c)), setcell(label([type],i),5,*(100,/(cell(label([type],i),3,in(2,c ),1),max(1,+(cell(label([type],i),1,in(2,c),1),cell(label([type ],i),4,in(2,c),1))))),in(2,c)),

•

Het service level van ieder call type wordt ook grafisch getoond in het simulatiemodel; hetgeen veel gebruiksvriendelijker is dan een tabel. Dit gebeurt via het atoom: “fifo-queue-sl”.

Figuur 29: Service level.

•

Tenslotte geven we aan het label “uitqueue” het outputchannelnummer mee waaruit het product de queue verlaat. Dit hebben we nodig om in de teams de correcte bedieningstijd van de oproep te bepalen.

setlabel([uitqueue],oc(c),i),

4.6.1.3 On reset Bij het resetten van het simulatiemodel zetten we alle labels op 0. do( setstatus(13,c), traceclear, setlabel([tottime],0,model), setlabel([cumtelaatbeantwoord],0,c),

70

Hoofdstuk 4: Model setlabel([cumbeantwoord],0,c), setlabel([cumabandon],0,c), setlabel([cumtoegekomen],0,c), setlabel([maxwachttijd],0,c), setlabel([cumemails],0,c), setlabel([cumtijd],0,c), setlabel([cumvertrokken],0,c), closealloc(c) )

4.6.1.4 On OcReady De teams met het grootste skill level voor een call type hangen aan de eerste outputchannels van de betreffende queue. Bij vertrek uit de queue kijken we eerst of het team aan het eerste outputchannel de oproep kan behandelen. Indien ja, dan sturen we de oproep naar daar door. Indien nee, dan kijken we of het team, verbonden aan het 2e outputchannel vrij is, enz… Hiervoor maken we gebruik van een lus die max nroc(c) keer wordt doorlopen. Nroc(c) is gelijk aan het aantal outputchannels van de queue.

code: If(Content( c) > 0, do(

setlabel([found],0,c), loopuntil(>(label([found],c),0), if(ocready(count,c), setlabel([found],count,c) ), nroc(c) ), if(>(label([found],c),0), MoveRequest( First( c), label([found],c)) ) )

)

71

Hoofdstuk 4: Model

4.6.2 Multiserver atoom

4.6.2.1 Tabellen 4.6.2.1.1 Tabel 1 Deze tabel is gedefinieerd op het multiserver atoom zelf. Het aantal rijen is gelijk aan het aantal tijdsintervallen dat in Excel werd ingesteld. Per rij (=tijdsinterval) bevat kolom1 de capaciteit van de groep.

4.6.2.1.2 Tabel 2 Deze tabel definiëren we op de tweede uitgang van het multiserver atoom. Er wordt naar verwezen door het commando out(2,c) te gebruiken (in het multiserver atoom). Deze tabel houdt de tijden bij dat de groep bezig is met het verwerken van verschillende call types. In de eerste rij komt steeds de cumulatieve idle time van de groep. De tweede rij heeft als inhoud de cumulatieve tijd dat de groep bezig was met het call type (telefonische oproep of taak) met de hoogste prioriteit, de derde rij de tijd van call type met 2de hoogste prioriteit, enz. Deze tabel gebruiken we om een cirkeldiagram te tekenen, die aangeeft hoeveel procent van de tijd het team bezig is met een bepaald call type.

4.6.2.2 Events 4.6.2.2.1 Eventcode 1 Deze code wordt uitgevoerd als de behandeling van de oproep teneinde loopt. do( inc(att(4,c)), setrank(att(4,c),i), createevent(0,c,3) )

•

Attribuut 4 houdt bij hoeveel oproepen er in de server zitten, die klaar zijn om te vertrekken. Dit attribuut verhogen we met 1.

•

Attribuut 4 gebruiken we om de positie van de oproep in het team te bepalen (= setrank). Deze actie is noodzakelijk omdat de volgorde waarin de producten de server verlaten verschillend is van de volgorde waarin de producten de server binnenkomen. De ene oproep heeft een langere bedieningstijd dan de andere. Daarom wordt bijgehouden hoeveel oproepen er klaar zijn om de server te verlaten. 72

Hoofdstuk 4: Model

Op die manier vermijden we de volgende situatie. Stel dat een oproep later binnenkomt maar een korte bedieningstijd heeft. Dan is het logisch dat deze oproep niet hoeft te wachten om het team te verlaten totdat de behandeling van een oproep (die eerder was toegekomen) klaar is. •

Event 3 wordt uitgevoerd.

4.6.2.2.2 Eventcode 2 Deze code opent alle input channels en voert de inputstrategie uit. Zie 4.6.2.7. if(<(content(c),att(1,c)), att(6,c) )

4.6.2.2.3 Eventcode 3 Alle output channels worden geopend: openalloc(c)

4.6.2.2.4 Eventcode 4 Per tijdsinterval kan het aantal operatoren in een groep wijzigen (zie Excel). Om de capaciteit van de server dynamisch aan te passen, schreven we de volgende code. Dit event wordt niet op willekeurige momenten aangeroepen. Na ieder tijdsinterval doorlopen we deze code. •

Het label “oldcap” zetten we op de waarde van attribuut 1 (de huidige capaciteit).

•

Het label “currow”, die de huidige rij van de tabel aangeeft , wordt verhoogd met 1.

•

Als dit label groter is dan het totaal aantal rijen, stellen we het rijnummer opnieuw gelijk aan waarde 1. Op die manier doorlopen we de tabel cyclisch.

•

Het label “newcap” stellen we gelijk aan de nieuwe capaciteit. Deze capaciteit halen we uit de tabel; de rij wordt aangegeven met het label “currow”.

•

We houden de beschikbare tijd van de operatoren bij, om later hun productiviteit te kunnen berekenen. Het label “cumavail” verhogen we met een waarde die bepaald wordt door het product van de capaciteit met het verschil van de huidige tijd en het label “starttijd” van de multiserver. Op die manier houdt “cumavail” de beschikbare operatortijd bij, rekening houdend met het feit dat de capaciteit dynamisch verandert.

•

Het label “starttijd” stellen we gelijk aan de huidige tijd. Zodat op die manier bij het volgend tijdsinterval “cumavail” op een correcte manier berekend wordt. 73

Hoofdstuk 4: Model

•

Indien de nieuwe capaciteit groter is dan de oude capaciteit, mogen er opnieuw oproepen toegelaten worden in het multiserveratoom.

o Attribuut 1 stellen we gelijk aan de nieuwe capaciteit en de inputstrategie wordt uitgevoerd (attribuut 6). •

Indien dit niet het geval zou zijn (nieuwe capaciteit < oude) mogen er geen oproepen binnenkomen want er zijn geen operatoren beschikbaar. Stel dat de capaciteit bijvoorbeeld van 8 naar 6 gaat. Op het moment dat deze wijziging doorgevoerd wordt, kan het zijn dat alle 8 operatoren bezig zijn met de behandeling van een oproep. Logisch is dat de operator zijn/haar gesprek eerst afwerkt vooraleer hij/zij inhaakt. Pas als het aantal oproepen, in behandeling, gedaald is naar 6 of lager, zullen we opnieuw toelaten dat nieuwe oproepen mogen binnenkomen.

o Attribuut 1 wordt gelijk gesteld aan het maximum tussen enerzijds het aantal oproepen in de multiserver en anderzijds het label “newcap”. •

Na de intervaltijd wordt event 4 opnieuw uitgevoerd.

•

Code: {case 4: update capacity} do( setlabel([oldcap],att(1,c),c), setlabel([currow],+(label([currow],c),1),c), if(>(label([currow],c),nrows(c)), setlabel([currow],1,c) ), setlabel([newcap],cell(label([currow],c),1,c),c), setlabel([cumavail], +(label([cumavail],c), *(att(1,c),-(time,label([starttijd],c))) ), c ), setlabel([starttijd],time,c), if(>(label([newcap],c),label([oldcap],c)),

{laat opnieuw product binnenkomen} do( setatt(1,label([newcap],c),c),

74

Hoofdstuk 4: Model att(6,c) ), setatt(1,max(content(c),label([newcap],c)),c) ), createevent(att(11,c),c,4) )

4.6.2.3 On Reset Indien gereset wordt, zal het volgende gebeuren: •

De labels “starttijd” en “cumavail” van de server worden gereset (op nul gezet).

•

De cellen van tabel 2 (occupation) krijgen allen 0 als inhoud.

•

Attribuut 1, die de huidige capaciteit bijhoudt, stellen we gelijk aan de eerste waarde uit tabel 1 (dus de capaciteit in het eerste tijdsinterval).

•

De labels “old”- en “newcap” krijgen ook deze waarde opgemeten.

•

Na de duur van een interval, zal event 4 verricht worden.

•

Het label “currow” van de de server zetten we op 1.

•

Tenslotte worden alle ouputchannels gesloten.

•

Code: do(setatt(4,0,c), setlabel([starttijd],0,c), setlabel([emailinserver],0,c), setlabel([cumavail],0,c), matrixrepeat(nrows(out(2,c)),ncols(out(2,c)), setcell(mcx,mcy,0,out(2,c)) ), setatt(1,cell(1,1,c),c), setlabel([oldcap],att(1,c),c), setlabel([newcap],att(1,c),c), createevent(att(11,c),c,4), setlabel([currow],1,c), setlabel([cumemails],0,c), closealloc(c) )

4.6.2.4 On entered Wanneer een product in de multiserver binnengekomen is, gebeurt er het volgende: •

We plakken een label “curchan” op het binnengekomen product. Dit label houdt bij langs welk inputkanaal het product de server is binnengekomen.

•

Op het binnengekomen product, wordt ook het label “starttijd” gekleefd, die de begintijd bevat waarop de klant (oproep) door een operator geholpen werd. Dit label hebben we nodig om de productiviteit te berekenen.

75

Hoofdstuk 4: Model

•

Vervolgens voeren we attribuut 7 uit. Dit attribuut bevat de code die uitgevoerd wordt als een product binnenkomt in de multiserver (entrytrigger).

•

Bij het verlaten van de queue hebben we het product (de oproep) het label “uitqueue” meegegeven. Deze bevat het nummer van het outputchannel langs waar de oproep de queue verlaten heeft. In het model is het zo dat outputchannel 1 verbonden is met het team met de grootste skill voor dit type call, outputchannel 2 met het team met de op één na grootste skill, enz. Dus a.d.h.v. het outputchannel kan men het skill level weten. Nu wordt er aan elk product een tabel meegegeven, waarin per skill level de bedieningstijd staat. In kolom 1 van deze tabel staan de skill levels en in kolom 2 de overeenkomstige bedieningstijden. Als een product de queue verlaat langs outputchannel 1, dan kan men de bedieningstijd vinden in de tabel van dit product in kolom 2, rij 1. De waarde van attribuut 3 bevat de juiste bedieningstijd. Om met variatie rekening te houden gebruiken we een negatief exponentiële verdeling voor de bedieningstijden.

•

Wanneer het team een taak (bv. e-mail) moet behandelen, verhogen we het label “emailinserver” met 1. Dit label houdt bij hoeveel taken er op dit moment behandeld worden door de verschillende teams. Dit gebruiken we om de bezetting van de lijnen op een correcte manier te berekenen. Het is namelijk zo dat taken geen telefoonlijn in beslag nemen.

•

Het label “t-cycle” wordt gelijk gesteld aan attribuut 3, de bedieningstijd.

•

Event 1 wordt uitgevoerd na “attribuut 3 “ seconden.

•

Event 2 wordt onmiddellijk uitgevoerd.

•

Code: do(closeallic(c), setlabel([starttijd],time,i), setlabel([timein],time,i), att(7,c), setatt(3,negExp(cell(label([uitqueue],i),1,i)),c), sddb([t-cycle],att(3,c),i), if(>(label([type],i),-(att(3,i),att(4,i))), setlabel([emailinserver],+(label([emailinserver],c),1),c) ), createevent((att(3,c)),c,1,0,i), createevent(0,c,2) )

76

Hoofdstuk 4: Model

4.6.2.5 On exited Als er een oproep de server verlaat, voeren we volgende code uit: •

Alle output kanalen van de server worden gesloten.

•

Het label “t-cycle”, van de oproep die de server verlaat, zetten we op 0.

•

Attribuut 4 wordt met eentje verminderd. Attribuut 4 houdt op iedere tijdstip het aantal oproepen bij die reeds behandeld zijn geweest door de groep en klaar zijn voor vertrek.

•

Attribuut 8 wordt uitgevoerd. Deze bevat de exittriggercode, deze gebruiken we niet.

•

Indien attribuut 4 verschillend is van nul, roepen we event 3 op. Dus indien er nog oproepen in de server zitten, worden alle output kanalen geopend. Met andere woorden, dan wordt de code on OcReady uitgevoerd.

•

Als het gaat over een telefonische oproep, verminderen we attribuut 13 van het condition control atoom met 1. Dit attribuut houdt bij hoeveel telefoonlijnen er bezet zijn. Daarna berekenen we ook de procentuele bezetting van de lijnen, hetgeen men kan bekijken in de grafiek op het condition control atoom.

•

De oproep die de server verlaat, heeft een specifiek type. In tabel 2, die de tijden bijhoudt van alle verschillende activiteiten, moet in de rij overeenkomend met dat specifiek call type, de tijd vermeerderd worden met de bedieningstijd van die oproep. Aan de hand van het verschil tussen de vertrektijd (de huidige tijd) en de aankomsttijd (label “starttijd”) weten we de bedieningstijd.

•

Indien het aantal producten in de server groter is dan de nieuwe capaciteit, mogen de inputchannels niet geopend worden.

o De capaciteit is veranderd, dus we moeten “cumavail” bijwerken. o De starttijd stellen we gelijk aan de huidige tijd. o Attribuut 1 wordt gelijk gesteld aan het huidig aantal operatoren zodanig dat er geen nieuwe oproepen de server binnenkomen. •

Indien het over een taak gaat, verlagen we het label “emailinserver” met 1.

•

Eventcode 2 wordt uitgevoerd.

•

Code: do(closealloc(c), sddb([t-cycle],0,i), inc(att(4,c),-1), att(8,c), if(att(4,c)<>0, createevent(0,c,3) ),

77

Hoofdstuk 4: Model

if(not(label([task],i)), do(setcell(att(13,out(3,c)), 3, +(cell(att(13,out(3,c)),3,out(3,c)), -(time, cell(att(13,out(3,c)),2,out(3,c)) ) ), out(3,c) ), inc(att(13,out(3,c)),-1), if(>(time,0), repeat(att(9,out(3,c)), setcell(count,4,*(100,/(cell(count,3,out(3,c)) ,time)),out(3,c)) ) ) ) ), setlabel([tottime],+(label([tottime],model),(time,label([timein],i))),model), setcell(+(label([type],i),1), 1, +(cell(+(label([type],i),1),1,out(2,c)), -(time,label([starttijd],i)) ), out(2,c) ), if(>=(content(c),label([newcap],c)), do(setlabel([cumavail], +(label([cumavail],c), *(att(1,c),-(time,label([starttijd],c))) ), c ), setlabel([starttijd],time,c), setatt(1,content(c),c) ) ), if(>(label([type],i),-(att(3,i),att(4,i))), setlabel([emailinserver],(label([emailinserver],c),1),c) ), createevent(0,c,2) )

4.6.2.6 On user Deze opdracht wordt uitgevoerd als de gebruiker tweemaal klikt op het multiserveratoom. Indien men dit doet verschijnt er een cirkeldiagram. Hierop ziet men hoeveel procent van de

78

Hoofdstuk 4: Model

tijd de operatoren bezig zijn met het behandelen van een bepaald call type. De gebruiker ziet ook de “idle time” : de tijd waarin de operatoren geen werk hebben.

Figuur 30: Productiviteit van Team 1.

•

setcs(out(2,c)): dit slaat de referentie naar de tweede uitgang van het multiserver atoom op. Er kan gerefereerd worden naar het “occupation” atoom door cs te schrijven.

•

Het label “cumavail” verhogen we met een waarde gelijk aan: het product van de capaciteit met het verschil van de huidige tijd en het label “starttijd” van de multiserver.

•

Op het server atoom plakken we een label “busytime” en we stellen dit gelijk aan nul.

•

We herhalen volgende lus zoveel keer als er ingangskanalen zijn in het server atoom:

o Stel het label “curchan” gelijk aan het aantal maal de lus al doorlopen is. De eerste maal is dit één, tweede maal twee, enz.

o Het label “curcontent” is ofwel gelijk aan het huidig aantal calls in de server ofwel het huidige aantal calls plus één. Plus één als er juist één door het huidige inputkanaal naar binnen komt.

o In tabel 2, kolom 2 en rijnummer afhankelijk van het inputkanaal, wordt de huidige capaciteit (“curcontent”) vermenigvuldigd met de verstreken tijd vanaf de vorige capaciteit en opgeteld bij de huidige waarde in kolom 1.

o Het label “busytime” wordt vermeerderd met de waarde in tabel 2, kolom 3.

79

Hoofdstuk 4: Model

•

Code: do( setcs(out(2,c)), setlabel([cumavail], +(label([cumavail],c), *(att(1,c),-(time,label([starttijd],c))) ), c ), setlabel([busytime],0,c), repeat(nric(c), do( setlabel([curchan],count,c), setlabel([curcontent],

sum(content(c),=(label([curchan],rank(count,c)),lab el([curchan],c))), c ), setcell(+(count,1), 2, +(cell(+(count,1),1,cs), *(label([curcontent],c),(time,label([starttijd],c))) ), cs ),

setlabel([busytime],+(label([busytime],c),cell(+(co unt,1),2,cs)),c) ) ), setcell(1,2,(label([cumavail],c),label([busytime],c)),cs), setlabel([starttijd],time,c), execonuser(cs) )

80

Hoofdstuk 4: Model

4.6.2.7 Inputstrategie De inputstrategie van de multiserver bestaat eruit dat de oproepen met hoogste prioriteit voorrang krijgen op diegene met een lagere prioriteit. Het is zo dat inputkanaal 1 van de multiserver verbonden is met de queue van de oproep met hoogste prioriteit, en het laatste inputkanaal met de queue met laagste prioriteit. De multiserver kijkt eerst of er producten aan het wachten zijn in de queue’s met hoogste prioriteit, is dit zo dan wordt dit product binnengetrokken in de multiserver. Zo niet gaat de multiserver kijken of er producten aan het wachten zijn in de queue’s met de op één na hoogste prioriteit, enz.

81

Hoofdstuk 4: Model

4.6.3 Fifo – queue – sl Dit atoom gebruiken we om het service level van alle call types grafisch voor te stellen. ED bezit enkele standaardgrafieken maar deze zijn niet zo geschikt voor ons simulatiemodel. Daarom hebben we zelf onze grafieken geprogrammeerd om het service level op een mooie manier voor te stellen. Dit is mogelijk door de gepaste code te schrijven bij “User” en “2dDraw”.

4.6.3.1 On User We hebben als grafiek een staafdiagram gekozen (graphbar). Omdat bepaalde labels soms te lang zijn, kan het gebeuren dat er tekst in de grafiek komt. Om dit te vermijden, hebben we iets extra voorzien. De gebruiker kan zelf bepalen hoeveel plaats hij reserveert voor de labels. Dit kan hij/zij doen door tweemaal te klikken op het desbetreffende atoom en een percentage in te vullen:

Figuur 31: Instellen van voorziene plaats voor de labels.

Code: Edit ( standardeditstyle, ef([attval],1,[],[Labellength (%)],[Sets the label length],0,100,0) ) {

initgraph (

setgraphtitles([Service levels],[],[]), setgraphtype(graphbar), setgraphdata(1, nrows(c), cell(gp,5,c), cell(gp,0,c) ), displaygraph

) }

82

Hoofdstuk 4: Model

4.6.3.2 On 2dDraw Hier schrijven we de code die de layout van de grafiek bepaalt: •

Welke kleuren die er gebruikt worden voor de tekst, de achtergronden,...

•

Waar de labels zich moeten bevinden.

•

Hoe groot de staven moeten zijn, die de service levels van de verschillende call types weergeven.

•

Hoe groot de rechthoek moet zijn.

•

Welke onderverdeling we maken in de x-as.

•

…

Opm.: In de code maken we gebruik van volgende termen: •

dishape: tekenen van een rechthoek

•

ditext: tekst schrijven

•

diline: tekenen van een lijntje

De parameters die bij deze termen tussen haakjes staan, hebben te maken met positie, kleur, lettertype,…

We leggen de code uit a.d.h.v. de paars gemarkeerde tekst. Deze legt uit wat er in dat bepaald deeltje van de code gebeurt.

Code:

do( Tekenen van omtrek dishape(0,0,xsize,ysize,0,colorblack,color),

Grafiektitel ditext(1,0.3,[Service Levels:],colorblue,color(c),0.7,[Arial]),

Bepalen van het gedeelte van de X-as die de labels innemen setlabel([ydist],/(-(ysize(c),3),max(1,nrows(c))),c), setlabel([label-x],min(-(xsize(c),3),*(xsize(c),/(att(1,c),100))),c),

83

Hoofdstuk 4: Model

Tekenen van witte rechthoek in de grote waarin de staven zullen afgebeeld worden. dishape(label([label-x],c),1.9,-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),+(*(nrows(c),label([ydist],c)),0.1),0,colorblack,colorwhite ),

Tekenen van de staven + afbeelding van de labels repeat(nrows(c), do(ditext(1,+(2.3,*((count,1),label([ydist],c))),concat(cell(count,0,c),[ (],string(cell(count,5,c)),[%],[ ] ,[in],[ ],string(cell(count,6,c)),[ ],[sec)]),colorblack,color(c),0.6,[Arial]), dishape(label([label-x],c),+(2,*((count,1),label([ydist],c))), *(/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),100),cell(count,5,c)),(label([ydist],c),0.1),0,colorblack,colorblue ) ) ),

Begin-en eindpunt op de X-as afbeelden ditext(-(label([label-x],c),0.2),(ysize(c),0.9),[0],colorblue,color(c),0.5,[Arial]), ditext(-(xsize(c),1.7),(ysize(c),0.9),[100%],colorblue,color(c),0.5,[Arial]),

Een onderverdeling maken van de X-as in 5 gebieden dmv 4 streepjes diline(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),5)),(ysize(c),1.25),0,0.25,colorblue,color(c),0.5,[Arial]), diline(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),2.5)),(ysize(c),1.25),0,0.25,colorblue,color(c),0.5,[Arial]), diline(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),1.6667)),(ysize(c),1.25),0,0.25,colorblue,color(c),0.5,[Arial]), diline(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),1.25)),(ysize(c),1.25),0,0.25,colorblue,color(c),0.5,[Arial]),

84

Hoofdstuk 4: Model

Bij deze 4 streepjes schrijven we respectievelijk 20, 40, 60 en 80 ditext(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),6.5)),-(ysize(c),0.9),[20],colorblue,color(c),0.5,[Arial]), ditext(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),2.8)),-(ysize(c),0.9),[40],colorblue,color(c),0.5,[Arial]), ditext(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),1.80)),(ysize(c),0.9),[60],colorblue,color(c),0.5,[Arial]), ditext(+(label([label-x],c),/(-(xsize(c),+(label([labelx],c),1)),1.32)),-(ysize(c),0.9),[80],colorblue,color(c),0.5,[Arial])

)

Uiteindelijk verkrijgen we het volgende resultaat:

Figuur 32: Service level

85

Hoofdstuk 4: Model

4.7 Link tussen Excel en ED Enterprise Dynamics (ED) en Excel dienen met elkaar gelinkt te worden om enerzijds een simulatiemodel te maken gebaseerd op gegevens die de gebruiker in Excel invult en anderzijds om simulatieresultaten van ED naar Excel over te kunnen brengen.

Daarvoor gebruiken we ODBC. ODBC is een afkorting van Open DataBase Connectivity. ODBC is een standaard programma van Microsoft om toegang te krijgen tot een database, met als doel om elk gegeven te kunnen benaderen via een willekeurige applicatie, onafhankelijk van welk Database Management System (DBMS) de database onderhoudt. ODBC is een programma dat ervoor zorgt dat de aanvraag van gegevens door een applicatie wordt vertaald naar een taal die de DBMS begrijpt. Met een Database management system (DBMS) wordt het programma aangeduid dat in een database de opgeslagen gegevens beheert. Een database bestaat uit drie onderdelen: de opslagen gegevens (in één of meer bestanden), het programma waarmee de gegevens worden onderhouden (DBMS) en een gebruikersinterface die het gebruikers mogelijk maakt om de gegevens te beheren.

Standaard gebruikt men in ED als applicatie de “logistic suite”. Voor het contact center simulatie model hebben we een nieuwe applicatieruimte ontwikkelt: CC Screening Tool. In deze ruimte zal de simulatie plaatsvinden. De gebruiker dient dan ook bij het opstarten van ED deze applicatie te selecteren.

Eens ED opgestart, kan de gebruiker het model automatisch inladen via de knop “Import

Model” die men kan terugvinden in de taakbalk onder “Model”. Nadat de simulatie is afgelopen kan men de resultaten naar Excel overbrengen via de knop “Export Results”.

86

Hoofdstuk 4: Model

4.8 Overzicht van het model In deze sectie maken we een duidelijk overzicht van de ontwikkelde tool. De gebruiker kan een simulatie uitvoeren d.m.v. een 5-tal stappen. In onderstaande figuur zijn deze 5 stappen schematisch voorgesteld. De optimalisatie van de shifts is optioneel.

Stap1: Invullen van Excel bestand “Input”.

Stap1bis: Optimalisatie van de shifts (“Optimalisatie”)

Stap2: Model inladen in ED via “Import Model”.

Stap3: Simulatie uitvoeren.

Stap4: Resultaten van ED naar Excel overbrengen via “Export Results”.

Stap5: Analyse in Excel bestand “Output”.

Figuur 33: Overzicht van het model.

87

Hoofdstuk 5 : Case studies

Hoofdstuk 5: Case Studies 5.1 Single skilled versus Multi skilled 5.1.1 Situatieschets Call center “Phone Home” behandelt 10 verschillende call types. Het call center beschikt over 10 teams waarbij ieder team verschillende skill levels heeft. De bedieningstijd voor ieder call type bedraagt 200 seconden. De klant haakt in wanneer hij/zij langer moet wachten dan 900 seconden. “Phone Home” heeft zichzelf als doel gesteld om een servicelevel van 70/30 te halen. Het call center wil onderzoeken wat de invloed is van het aantal skills de verschillende teams hebben op de productiviteit en de gemiddelde wachttijd. Het call center wil te weten komen of het de moeite loont om de operatoren op te leiden zodat ze alle call types kunnen verwerken. Misschien kan men dezelfde prestatiekarakteristieken bekomen als de operatoren maar in staat zijn om een beperkt aantal call types te behandelen. Aan de hand van deze case studie kan “Phone Home” inschatten hoeveel ze best investeren in de opleiding van de operatoren.

We vertrekken van de situatie waarbij alle teams in staat zijn om 1 call type te behandelen: single skilled. In de volgende simulaties voegen we telkens skills toe aan de operatorgroepen. Telkens kijken we hoeveel de productiviteit van de teams bedraagt.

5.1.2 Simulatie1: single skilled Ieder team kan 1 call type behandelen. In onderstaande figuur wordt telkens de tijdbesteding van de verschillende groepen afgebeeld. Het geel stelt de idle time voor. Men kan uit de figuur besluiten dat in deze situatie de productiviteit niet echt goed is. De single skilled situatie blijkt dus voor “Phone Home” niet de beste oplossing te zijn: de productiviteit van de operatoren is veel te laag. De gemiddelde wachttijd van een klant is ook groot. Dit kan u zien in de grafieken op het einde van deze sectie.

88


1 SKILL 100% 90% Idle

80%

type10 70%

type9 type8

60%

type7 50%

type6 type5

40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10

Figuur 34: Productiviteit van de groepen bij 1 SKILL.

5.1.3 Simulatie 2: 2 SKILLS Iedere groep kan nu 2 verschillende call types beantwoorden. Team 1 kan bijvoorbeeld zowel call type 1 als 2 verwerken De idle time blijkt al heel wat kleiner dan bij de vorige situatie.


80%

type10 70%

type9 type8

60%

type7 50%

type6 type5

40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10

Figuur 35: Productiviteit van de groepen bij 2 SKILLS.

5.1.4 Simulatie 3,4,5 In deze 3 simulaties kunnen de groepen achtereenvolgens 3, 4 en 8 verschillende call types verwerken. Men kan duidelijk zien dat de invloed van het aantal skill levels waarover de teams beschikken niet meer zo duidelijk is. Het blijkt niet zo veel uit te halen of de teams nu 4 of 8 verschillende call types kunnen aannemen.

89



80%

type10 70%

type9 type8

60%

type7 type6

50%

type5 40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10



80%

type10 70%

type9 type8

60%

type7 50%

type6 type5

40%

type4 type3

30%

type2 20%

type1

10% 0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10


8 SKILLS 100%

Idle

80%

type10 type9 type8

60%

type7 type6 type5 40%

type4 type3 type2

20%

type1

0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10


90


5.1.5 Simulatie 6: 10 SKILLS In deze situatie kunnen de groepen alle binnenkomende call types aannemen. Qua “Idle time” is er niet veel verschil te merken met de situatie waarbij de operatoren 3, 4 of 8 skills hebben.

10 SKILLS 100%

Idle

80%

type10 type9 type8

60%

type7 type6 type5 40%

type4 type3 type2

20%

type1

0% groep1

groep2

groep3

groep4

groep5

groep6

groep7

groep8

groep9

groep10


5.1.6 Gemiddelde wachttijden Voor ieder call type vergelijken we de gemiddelde wachttijden bij de verschillende simulaties. Opvallend is dat men ongeveer dezelfde wachttijd bekomt wanneer de teams over 3 à 4 skills beschikken als in het geval van volledige flexibiliteit (10 skills).

Gemiddelde wachttijd type1


60

50

50

40 sec

sec

40 30 20

30 20 10

10 0

0

1 SKILL

2 SKILLS 3 SKILLS 4 SKILLS 8 SKILLS 10 SKILLS

1 SKILL




35

50

30

40

20

sec

sec

25 15

30 20

10 10

5 0

0 1 SKILL


1 SKILL


91



40 35 30 25 20 15 10 5 0

60 50 40 sec

sec


30 20 10 0

1 SKILL

1 SKILL


40 35 30 25 20 15 10 5 0

Gemiddelde wachttijd type8 35 30 25 sec

sec


20 15 10 5 0

1 SKILL


1 SKILL

Gemiddelde wachttijd type9 30

60

25

50

20

40

15

30

10

20

5

10

0



sec

sec


0 1 SKILL


1 SKILL


Figuur 40: Vergelijking van de wachttijden.

5.1.7 Besluit Indien de operatoren alle oproepen zouden kunnen beantwoorden (totale flexibiliteit), dan zou de productiviteit het hoogst en de gemiddelde wachttijd het kleinst zijn. Opmerkelijk is het feit dat men hetzelfde resultaat ongeveer bereikt als de operatoren slechts enkele call types kunnen verwerken i.p.v. alle types . Met andere woorden, gegeven het feit dat totale flexibiliteit veel geld kost, lijkt het onwaarschijnlijk dat totale flexibiliteit de beste oplossing is vanuit economisch perspectief. In plaats dat “Phone Home” de operatoren een dure opleiding aanbiedt waardoor de operatoren alle call types kunnen behandelen, zou ze best een beperkte opleiding voorzien. Als de operatoren in staat zijn om 4 call types te verwerken dan bekomt “Phone Home” quasi dezelfde resultaten als bij totale flexibiliteit.

92


5.2 Algemene case studie 5.2.1 Gegevens Een fictief bedrijf bestaat uit drie aparte diensten: •

een dienst voor verkoop aan andere bedrijven (BTB)

•

een dienst voor verkoop aan consumenten (BTC)

•

een dienst om e-mails te beantwoorden

Elke dienst heeft drie verschillende soorten oproepen/e-mails, namelijk: •

informatie aanvraag

•

een bestelling

•

een herstelling

Hieronder ziet u de verdere gegevens van het contact center: •

•

openingsuren:

o maandag -vrijdag :

8u – 19u

o zaterdag:

9u – 17u

o zondag:

gesloten

kentallen:

BTB info

BTB

BTB

bestelling herstelling

BTC info

BTC

BTC


e-mail info

e-mail

e-mail


service level (%)

80

80

80

70

70

70

/

/

/

30

30

30

30

30

30

/

/

/

500

500

500

360

360

360

/

/

/

275

330

400

300

350

420

330

350

270

service level tijd (s)

abandonment (s)

bedieningstijd (s)

Tabel 5: Kentallen van de verschillende types oproepen/e-mails.

93


•

Om een forecast te maken zijn volgende gegevens gekend:

# bellers per uur in

# bellers per uur in

piekuren in de week

piekuren op zaterdag

piekuren

daluren

BTB info

10u-12u; 15u-17u

geen

100

70

BTB bestelling

10u-12u; 15u-17u

geen

150

90

BTB herstelling

10u-12u; 15u-17u

geen

40

30

geen

130

90

geen

100

70

8u-9u; 12u30 - 14u; BTC info

18u-19u 8u-9u; 12u30 - 14u;

BTC bestelling

18u-19u 8u-9u; 12u30 - 14u;

BTC herstelling

18u-19u

geen

50

40

e-mail info

geen

geen

120

120

e-mail bestelling

geen

geen

80

80

e-mail herstelling

geen

geen

70

70

Tabel 6: Forecast gegevens

Met bovenstaande gegevens kan men in Excel een forecast maken; zie figuur hieronder:

94


forecast BTB info (voor één week) 70

aantal calls per interval (30 min)

60

50

40

30

20

10

m a m 8u a 1 m 0u a 1 m 2u a 14 m u a 1 m 6u a 18 di u n di 9u n 1 di 1u n 13 di u n 1 di 5u n 1 w 7u oe 8 w oe u 1 0 w oe u w 12u oe w 14u oe w 16u oe 1 do 8u nd do 9 nd u do 11 nd u do 13 nd u do 15 nd u 17 vr u ij vr 8u ij 1 vr 0u ij 1 vr 2u ij 1 vr 4u ij 1 vr 6u ij 1 za 8u t 1 za 0u t 12 za u t 1 za 4u t 16 u

0

dag+uur

Figuur 41: Forecast voor BTB info (1 week).

5.2.2 Huidige situatie Met behulp van bovenstaande gegevens kunnen we het Excel formulier invullen. De openingsuren zijn gekend en we simuleren over een periode van zes dagen (van maandag tot zaterdag). In de huidige situatie zijn er negen call types, waarvan drie e-mails en er wordt in zeven groepen gewerkt: •

BTB info

•

BTB bestelling

•

BTB herstelling

•

BTC info

•

BTC bestelling

•

BTC herstelling

•

e-mails

De bedieningstijden per call type zijn gekend, net zoals de service levels en de abandonment tijden. Elk call type krijgt de hoogste prioriteit (dit is 50). Eens alles ingevuld is in Excel, wordt het benodigd aantal operatoren automatisch weergegeven. Nu kan men twee situaties onderscheiden: •

Ofwel wordt er gesimuleerd met het aantal operatoren dat men vindt via Erlang. 95


•

Ofwel wordt dit aantal benodigde operatoren gebruikt om een shift optimalisatie (die de personeelskosten minimaliseert) uit te voeren. Daardoor wordt een nieuw aantal operatoren gevonden, met bijpassende uurroosters, dat groter of gelijk is aan het benodigd aantal operatoren. Met dit aantal kan dan ook een simulatie uitgevoerd worden.

5.2.2.1 Optimalisatie van de shifts Eerst moeten alle mogelijke shifts gevonden worden voor de twee uurschema’s, waarbij uurschema 1 geldt van maandag tot vrijdag en uurschema 2 geldt op zaterdag. Daar we de forecast per half uur genomen hebben, moeten we hier als intervaltijd dertig minuten kiezen. Omdat de “solver” in Excel beperkt is tot 200 variabelen, moet er voor gezorgd worden dat we niet meer dan 200 shifts per uurschema creëren. Hieronder ziet u de gegevens voor uurschema 1:

Figuur 42: Gegevens voor Uurschema 1.

96


Dit schema levert 148 verschillende shifts op. Voor uurschema 2 doen we hetzelfde en vinden daarvoor 75 verschillende uurschema’s. Vervolgens moeten we nog per interval de kost aangeven van een gewone operator en van een flexibele operator. Hier hebben we aangenomen dat een gewone operator tussen de 5 en de 8 uur werkt per dag en een flexibele operator 4 uur per dag werkt. De kost vindt u hieronder.

Kost per interval voor

Kost per interval voor

gewone werknemer (euro)

flexibele werknemer (euro)

8

11

Figuur 43: Kostprijs van de werknemers.

Om te vermijden dat na optimalisatie er enkel flexibele werknemers zouden werken, leggen we de kost van een flexibele werkkracht iets hoger.

Nu laten we de optimalisatie automatisch runnen. De oplosser moet in totaal 42 optimalisaties uitvoeren (voor 7 groepen 6 werkdagen optimaliseren). Hieronder ziet u een grafiek die het benodigd aantal operatoren weergeeft en het gevonden aantal operatoren door optimalisatie. Zoals u kan zien liggen beide curves dicht bij elkaar. Hoe goed is optimalisatie 14

12

aantal operatoren

10

8 benodigd aantal operatoren gevonden aantal operatoren 6

4

2

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

interval

Figuur 44: Vergelijking van het aantal operatoren via Erlang en via optimalisatie.

97


5.2.2.2 Resultaten Nu alle gegevens gekend zijn, worden ze geëxporteerd naar ED. We maken 2 simulaties: één keer zonder shift optimalisatie en een keer met optimalisatie. Hieronder ziet u de gevonden resultaten:

gemiddeld aantal

zonder shift

met shift

operatoren per interval optimalisatie optimalisatie (30 min) operator BTB info

8.9

9.6

operator BTB bestelling

13.2

14.2

operator BTB herstelling

6.3

7.0

operator BTC info

10.3

13.3

operator BTC bestelling

10.2

12.5

operator BTC herstelling

7.3

8.6

e-mail

24.0

24.0

Tabel 7: Vergelijking resultaten met of zonder optimalisatie.

Daar er door de optimalisatie meer operatoren zullen worden toegekend is het logisch dat er met optimalisatie: •

meer idle time zal zijn,

•

de service levels hoger zullen liggen,

•

de gemiddelde wachttijd lager is.

service levels (%) 120 100

te behalen service level

60

zonder optimalisatie 40 20

met optimalisatie

0 B BT TB B in fo b BT est el B he ling rs te lli B T ng BT C C in fo b BT est el C he ling rs te e- lling em ai m l ai l b inf o ee st m el ai li lh er n g st el lin g

%

80

Figuur 45: Behaalde service levels

98


procentuele idle time van de operatoren zonder shift optimalisatie

met shift optimalisatie

50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 operator BTB operator BTB operator BTB info bestelling herstelling

operator BTC info

operator BTC bestelling

operator BTC herstelling

e-mail

type

Figuur 46: Procentuele idle time van de operatoren.

5.2.3 Verbeteringsvoorstellen We stellen achtereenvolgens enkele verbetervoorstellen voor en vergelijken telkens de resultaten met elkaar. Op het einde bespreken we de uurroosters voor het beste scenario.

5.2.3.1 Verbetervoorstel 1: BTB samenvoegen met BTC We voegen de afdelingen BTB en BTC samen. Dit brengt geen meerkost met zich mee daar er geen nieuwe vaardigheden aangeleerd moeten worden. We maken een onderscheid tussen twee mogelijkheden. 1. BTB en BTC hebben dezelfde prioriteit. 2. BTB heeft een hogere prioriteit dan BTC en zal dus voorrang krijgen.

We vergelijken bovenstaande scenario’s met de oude situatie. We werken met het aantal operatoren gevonden uit de optimalisatie.

5.2.3.1.1 Aantal operatoren Het aantal operatoren is gedaald ten opzichte van de oude situatie met een goeie 15% per interval.

99

Hoofdstuk 5 : Case studies gemiddeld aantal

oude situatie

verbetering 1

operator info

22.9

19

-17%

operator bestelling

26.7

22.7

-15%

operator herstelling

15.6

13

-16%

e-mail

24.0

24.0

operatoren per interval (30 min)

Tabel 8 Gemiddeld aantal operatoren per interval.

5.2.3.1.2 Bezettingsgraad De operator is meer actief met het beantwoorden van gesprekken of e-mails, dit zien we aan de idle time die met 23% gedaald is. % tijdbesteding van

oude situatie

verbetering 1

Idle

27.4

21.1

-23%

BTB info

6.3

7.0

+11%

BTB bestelling

11.5

11.8

+2%

BTB herstelling

5.6

5.4

-4%

BTC info

8.3

8.8

+6%

BTC bestelling

8.1

9.1

+12%

BTC herstelling

6.0

7.2

+20%

e-mail info

12.2

13.5

+10%

e-mail bestelling

8.8

9.6

+9%

e-mail herstelling

5.8

6.5

12%

alle operatoren samen

Tabel 9: Bezettingsgraad operatoren na verbetering 1.

5.2.3.1.3 Service levels In de oude situatie wordt het service level voor BTB bestelling en herstelling niet gehaald. Met verbetervoorstel 1, waarbij BTB voorrang krijgt op BTC, wordt dit vooropgesteld service level wel bereikt. Indien BTB en BTC gelijke prioriteiten krijgen, ligt het service level van BTB herstelling te laag.

100


verbetering 1: service level (%) 120

100

80 vooropgesteld service level oude situatie verbetering 1 (BTB hogere prioriteit) verbetering 1 (zelfde prioriteiten)

60

40

20

0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 47: Service level na verbetering 1.

5.2.3.1.4 Gemiddelde wachttijd Bij verbetering 1 is de gemiddelde wachttijd gedaald voor alle BTB oproepen; voor de BTC oproepen is deze gestegen. verbetering 1: gemiddelde wachttijd (sec) 100 90 80 70 60

oude situatie verbetering 1 (BTB hogere prioriteit) verbetering 1 (zelfde prioriteit)

50 40 30 20 10 0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 48: Gemiddelde wachttijd na verbetering 1.

101


Als we echter alle wachttijden van alle klanten optellen en deze delen door het aantal klanten, vinden we de gemiddelde wachttijd over alle oproepen. Hierbij scoort de verbeterde situatie opnieuw beter. gemiddelde wachttijd over alle oproepen (seconden)

oude situatie

22

verbetering 1 (BTB hogere prioriteit)

11,1

verbetering 1 (gelijke prioriteiten)

13, 6

Tabel 10: Gemiddelde wachttijd over alle oproepen.

5.2.3.1.5 Besluit Verbetering 1 geeft de beste resultaten als we BTB een hogere prioriteit geven dan BTC. In de sectie hieronder wordt met verbetering 1 dan ook verwezen naar deze waarbij BTB voorrang heeft.

5.2.3.2 Verbetering 2 Daar de operatoren voor info en herstelling dezelfde opleiding genoten hebben, kunnen zij beide oproepen beantwoorden. Deze 2 groepen zullen nu 1 groep vormen. Opnieuw kan er gespeeld worden met prioriteiten. We onderzoeken 3 gevallen:

prioriteiten

BTB info

BTB herstelling BTC info BTC herstelling

situatie 1

50

50

49

49

situatie 2

50

49

48

47

situatie 3

50

49

49

48

Tabel 11: Mogelijke gevallen

In situatie 1 heeft BTB voorrang op BTC en hebben info en herstelling dezelfde prioriteit. In situatie 2 heeft BTB opnieuw voorrang op BTC maar krijgt een oproep van het type info

102


voorrang op een oproep van het type herstelling. In situatie 3 tenslotte heeft BTB info de hoogste prioriteit, gevolgd door BTB herstelling en BTC info (die dezelfde prioriteit hebben), op zijn beurt gevolgd door BTC herstelling die de laagste prioriteit heeft. Hieronder ziet u opnieuw de resultaten.

5.2.3.2.1 Aantal operatoren Omdat info en herstelling nu door één groep beantwoord worden, vermindert de variantie van de aankomsten en zijn er minder operatoren nodig om eenzelfde service level te bereiken.

gemiddeld aantal

verbetering 1

verbetering 2

operator info + herstelling

32.0

29.3

-8.40%

operator bestelling

22.7

22.7

0%

operator e-mail

24.0

24.0

0%

operatoren per interval (30 min)

Tabel 12: Vergelijking van gemiddeld #operatoren per interval bij verbetering 1 en 2.

5.2.3.2.2 Bezettingsgraad De idle time is opnieuw verminderd en gaat van 21% naar 17,5%. % tijdsbesteding van alle operatoren samen 25.0

20.0

verbetering 1 15.0

%

verbetering 2 situatie1 verbetering 2 situatie2 verbetering 2 situatie3

10.0

5.0

0.0 Idle

BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

e-mail info

e-mail bestelling

e-mail herstelling

Figuur 49: Tijdsbesteding van de operatoren na verbetering 2.

103


5.2.3.2.3 Service levels De service levels van de oproepen in verband met herstellingen zijn duidelijk gestegen. De andere blijven nagenoeg gelijk. Hierbij scoort verbetering 2 – situatie 3 toch het best.

verbetering 2: service levels (%) 100 90 80 70 verbetering 1

%

60 verbetering 2 situatie1 verbetering 2 situatie2 verbetering 2 situatie3

50 40 30 20 10 0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling


5.2.3.2.4 Gemiddelde wachttijd De gemiddelde wachttijd is voor de meeste call types gedaald t.o.v. de eerste verbetering. Enkel bij BTC info en BTB info nemen we een kleine stijging waar.

verbetering 2: gemiddelde wachttijd (sec) 55

45

35

sec

verbetering 1 verbetering 2 situatie1 verbetering 2 situatie2 verbetering 2 situatie3

25

15

5

BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

-5

Figuur 51: Gemiddelde wachttijd na verbetering 2.

104


5.2.3.2.5 Aantal behandelde oproepen Het aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconden is globaal gezien over alle call types constant. Hier en daar zien we wel een kleine fluctuatie.

aantal oproepen behandeld binnen 30 sec 8000

7000

6000

aantal behandeld

5000

verbetering 1 4000 verbetering 2 situatie1 verbetering 2 situatie2

3000

verbetering 2 situatie3

2000

1000

0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 52: Aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconden na verbetering 2.

5.2.3.2.6 Abandonments We merken een serieuze afname op van het aantal abandonments bij BTC herstelling.

aantal mensen die ingehaakt hebben 120

100

80 verbetering 1


60

verbetering 2 situatie2 40


20

0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 53: Aantal abandonments na verbetering 2.

105


5.2.3.3 Verbetering 3 In verbetering 3 passen we call blending toe. De operatoren zullen zowel oproepen als e-mails beantwoorden waarbij de oproepen uiteraard voorrang krijgen op de e-mails. Er zijn nog 2 teams. Groep 1 behandelt de oproepen en e-mails betreffende info en herstelling en groep 2 de oproepen en e-mails betreffende bestellingen. De simulatie tool is wel zodanig gebouwd dat, indien een operator bezig is met een e-mail hij/zij deze eerst afwerkt vooraleer een call kan beantwoord worden. Hieronder ziet u de resultaten.

5.2.3.3.1 Aantal operatoren Het aantal operatoren per interval ligt een heel klein beetje hoger dan in de vorige situatie. gemiddeld aantal operatoren per interval

verbetering 2 verbetering 3

(30 min)

som voor alle oproepen

76

76.2

Tabel 13: Vergelijking van gemiddeld # operatoren per interval bij verbetering 2 en 3.

5.2.3.3.2 Bezettingsgraad De idle time daalt met 2%. De operatoren zijn m.a.w. productiever.

% tijdsbesteding van alle operatoren samen 18.0

16.0

14.0

12.0

10.0 %

verbetering 2 verbetering 3 8.0

6.0

4.0

2.0

0.0 Idle

BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

e-mail info

e-mail bestelling

e-mail herstelling

Figuur 54: Tijdsbesteding na verbetering 3.

106


5.2.3.3.3 Service levels Bijna alle service levels stijgen. Enkel bij BTC bestelling daalt het een klein beetje.

verbetering 3: service levels (%) 100

98

96

94 verbetering 2 verbetering 3 92

90

88

86 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling


5.2.3.3.4 Gemiddelde wachttijd Bij BTB info en BTB bestelling zien we een lichte stijging in de gemiddelde wachttijd met nog geen seconde. Alle andere wachttijden worden kleiner.

gemiddelde wachttijd 14

12

10

8 sec

verbetering 2 verbetering 3 6

4

2

0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 56:Gemiddelde wachttijd na verbetering 3.

107


5.2.3.3.5 Aantal behandelde oproepen Het aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconden is ongeveer gelijk aan het aantal bij verbetering 2.

aantal oproepen behandeld binnen target time 8000

7000

6000

5000 aantal behandeld verbetering 2 verbetering 3

4000

3000

2000

1000

0 BTB info

BTB bestelling

BTB herstelling

BTC info

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 57: Aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconde na verbetering 3.

5.2.3.3.6 Abandonments Er zijn nagenoeg geen mensen meer die inhaken.

Aantal mensen die inhaken verbetering 2

verbetering 3

BTB herstelling

BTC info

25

20

15

10

5

0 BTB info

BTB bestelling

BTC bestelling

BTC herstelling

Figuur 58: Aantal abandonments na verbetering 3.

108


5.2.3.3.7 Besluit Met call blending vermindert het aantal operatoren niet, maar alle andere prestatiekenmerken verbeteren wel.

5.2.4 Uurrooster optimalisatie Stel dat het bedrijf kiest voor verbetering 3 en dat het vraagt om het aantal benodigde operatoren te berekenen en te bepalen welke verschillende shifts ze moeten invoeren. Ook zouden ze graag weten hoeveel telefoonlijnen ze best ter beschikking zouden hebben om alle oproepen te kunnen beantwoorden.

5.2.4.1 Shifts van groep 1 voor een weekdag aantal operatoren die van maandag

shift

tot vrijdag deze

%

%

shift hebben

som

28

99

20.9

31

2

0.4

126

1

0.2

96

6

1.3

93

4

0.8

123

6

1.3

139

37

7.8

140

32

6.8

46

119

25.1

99

2

0.4

36

12

2.5

85

18

3.8

75

1

0.2

71

1

0.2

8

1

0.2

141

81

17.1

148

52

11.0

23.6

15.8

32.1

0.4

28.1

474

Tabel 14: Shifts van groep 1 voor een weekdag.

109


Voor groep één hebben we aan de hand van de optimalisatie van maandag tot vrijdag alle voorkomende shifts gegroepeerd die het best overeenkomen. We zijn zo tot bovenstaande tabel gekomen. Daarin ziet u per shift in de 2de kolom het aantal operatoren die deze shift hebben in de loop van de week, in kolom 3 ziet u dit uitgedrukt in %. In kolom 4 tenslotte, kan u zien hoeveel procent van de tijd een bepaald shift type gebruikt wordt. De shifts, gegroepeerd met een bepaalde kleur, zijn gelijkaardig. Zo zijn er 5 groepen terug te vinden: •

shift van type 1:

o start om 11u o eindigt om 18u30 of 19u o middagpauze begint tussen 13u en 14u •

shift van type 2:

o start om 13u o eindigt om 18.30 of 19u o pauze om 15u of 16u •

shift van type 3:

o bestaat hoofdzakelijk uit shift 46 o start om 8u o eindigt om 14u o middagpauze om 11u o (de andere shifts van dit type eindigen later 14u30, 15u, 15.30, 16.30) •

shifts type 4:

o dit zijn de flexibele operatoren o de ene helft werkt van 8u tot 12u o de andere helft van 15u tot 19u •

shifts type 5:

o start om 10u o eindigt om 18u30 of 19u o middagpauze om 12u of 12u30

Per weekdag (maandag tot vrijdag) zijn er gemiddeld 95 (474 / 5) operatoren nodig van groep 1. Daarvan zullen er 22 een shift hebben van het type 1, 15 van het type 2, 30 van het type 3, 1 van het type 4 en 27 van het type 5.

110


5.2.4.2 Shifts van groep 2 voor een weekdag Voor groep 2 doen we identiek hetzelfde als hierboven. aantal operatoren die shift

van maandag tot vrijdag

%

%

deze shift hebben 8

8

2.7

11

3

1.0

14

4

1.4

28

47

16.0

31

6

2.0

123

1

0.3

139

18

6.1

140

2

0.7

4

6

2.0

12

1

0.3

19

2

0.7

36

18

6.1

46

71

24.2

69

4

1.4

72

1

0.3

85

13

4.4

141

36

12.3

148

52

17.7

som

5.1

18.1

7.2

39.6

30.0

293

Tabel 15: Shifts van groep 2 voor een weekdag.

Dit maal kunnen we 5 verschillende types shifts onderscheiden: •

shift type 1:

o start om 10u o eindigt om 19u o middagpauze tussen 12u en 13u •

shift type 2:

o start om 11u o eindigt om 19u o middagpauze om 13u30 of 14u

111


•

shift type 3:

o start om 13u o half uur pauze om 15u of 16u o eindigt om18u30 of 19u •

shift type 4:

o opnieuw vooral shift 46 o start om 8u o middagpauze tussen 11u en 12u o eindigt vooral tussen 14u en 15u •

shift type 5:

o dit zijn de flexibele operatoren o de ene helft werkt van 8u tot 12u o de andere helft van 15u tot 19u

Per weekdag (maandag tot vrijdag) zijn er gemiddeld 59 (293 / 5) operatoren nodig van groep 2. Hiervan zijn er 3 van type 1, 11 van type 2, 4 van type 3, 23 van type 4 en 18 van type 5.

5.2.4.3 Shifts van groep 1 en 2 voor de zaterdag De drie verschillende types shifts voor het weekend, zowel voor groep 1 als 2 zijn: •

shift type 1:

o start om 9u o eindigt om 17u o middagpauze tussen 11u30 en 13u30 •

shift type 2:

o start om 9u o eindigt om 15u of 15u30 o middagpauze om 11u30 of 12u •

shift type 3:

o start om 11u o eindigt om 17u o middagpauze tussen 13u en 14u30

112


In het weekend bedraagt het aantal operatoren van groep 1 ongeveer 58 en van groep 2 ongeveer 38.

shift

aantal

aantal

operatoren van

operatoren van

groep 1 die deze shift

%

groep 2 die deze shift

hebben de

hebben de

zaterdag

zaterdag

2 4

%

7

5

0.0

3

7.9

12.1

7

18.4

3

7.9

3

7.9

0.0

6

16

27.6

27

2

3.4

29

%

43.1

0.0

1

2.6

6

15.8

8

13.8

49

1

1.7

50

8

13.8

4

10.5

0.0

1

2.6

62

1

1.7

66

15

25.9

som

58

44.7

0.0

48

58

%

29.3

0.0

27.6

0.0 10

som

26.3

28.9

26.3

38

Tabel 16:Shifts van groep 1 en 2 voor de zaterdag.

5.2.4.4 Aantal benodigde telefoonlijnen Uit de simulatie kunnen we rechtstreeks de bezettingsgraad aflezen van alle telefoonlijnen. Het maximaal aantal lijnen dat gebruikt wordt bedraagt 76 lijnen. Daaruit kunnen we besluiten dat 80 telefoonlijnen meer dan genoeg zou zijn.

113

Bijlages

114

Bijlage 1: Installatie simulatietool

115


•

Stap1: Eerst moet de “Add-in” geïnstalleerd worden in Excel. Deze kan u terugvinden in de map erlang97.zip.

•

Stap2:Installeer Enterprise Dynamics 5 onder de C-schijf: Program Files7.

• Stap3: Plak de map CC Screening Tool8 onder Enterprise Dynamics in de C-schijf (Program Files). • Stap4: Maak de ODBC-verbinding aan:

o Open via het Control Panel | Administrative Tools de "Data Sources (ODBC)" ("systeembeheer" als je een Nederlandse versie hebt).

o

Ga naar de pagina "System DSN".

o

Klik op "Add" , selecteer "Microsoft Excel Driver", en druk op "Finish".

o Dan moet je de ODBC-link specifiëren: in het bovenste veldje "Data Source Name", vul in: CC-Screening (exact zo overnemen); dit is de "alias name" van de ODBC-link.

o Klik op "Select Workbook", en browse naar de gepaste Excel file: als alles goed gaat, is dat: "…\Enterprise Dynamics\CC Screening Tool\input\CCInput.xls". Selecteer die, en druk op "OK".

o Druk op "OK" tot je het scherm van het gegevensbeheer weer verlaat; de ODBC-link is aangemaakt. •

Stap5: De 3 Excel files9 bevinden zich op de volgende plaats: o INPUT: C:\Program Files\Enterprise Dynamics\CC Screening Tool\input\CCInput

o OUTPUT: C:\Program Files\Enterprise Dynamics\CC Screening Tool\output o OPTIMALISATIE: C:\Program Files\Enterprise Dynamics\CC Screening Tool\output

•

Stap6: Nu kan je de applicatie draaien: open ED. Normaalgezien vraagt ED naar een applicatie. Indien dit niet zo is: zie stap 7. Selecteer "CC Screening Tool", en open deze applicatie.

7

U dient eerst een licentie aan te vragen om ED te installeren. Deze programma’s bevinden zich in de bijgevoegde CD. 9 Input noemt hier “CC-input” en Optimalisatie noemt “scheduling”. 8

116


Nu zal de CC Screening Tool aangemaakt worden (met aangepaste atomen, menu's,…). Als ED open is, vind je in het menu de opties "Import model" en "Export results". Gebruik de eerste optie om een model te importeren via Excel (de Excel file Input hoeft niet open te staan). Als je het model laat draaien voor een tijdje, kan je het model stoppen, en op "Export results" klikken. De resultaten worden dan weggeschreven naar Excel (Output file). •

Stap7: Het kan zijn dat ED zich automatisch opent, zonder dat je de kans krijgt om een applicatie file te kiezen. Sluit dan ED weer af, en doe daarna het volgende:

o

Open de file "…\Enterprise Dynamics\ED.app" (open het als een textbestand).

o In die file zie je de volgende code staan: {set(t,getfileopen(pdir([apps\*.app]),[E.D. Applications (*.app)| *.app])),} t := pdir([apps\logistic suite.app]),

o De accolades rond dit eerste stuk code dienen verwijderd te worden, en rond het volgende lijntje code gezet te worden: set(t,getfileopen(pdir([apps\*.app]),[E.D. Applications (*.app)| *.app])), {t := pdir([apps\logistic suite.app]),}

o Save de textfile, en sluit ze weer. o Nu kan je ED openen, en zal je de keuze krijgen tussen verschillende applicaties. Selecteer de applicatie "CC Screening Tool", en open ze.

117

Bijlage 2: Audit

118

Bijlage 2: Audit

1 Bedrijfsprofiel In welke branche werkt het contact center? Onder welk business model werkt het contact center? Is het contact center gelokaliseerd op 1 plaats of zijn er meerdere lokaties? Indien er meerdere lokaties zijn; liggen die dan in 1 land of in verschillende landen? Besteedde u in het afgelopen jaar contact center gesprekken uit (outsourcing)? → telefoongesprekken structureel (1e of 2e lijngesprekken) → telefoongesprekken bij acties → telefoongesprekken bij overflow → telefoongesprekken indien het contact center gesloten is → telefoongesprekken voor andere redenen Besteedde u in het afgelopen jaar contact center e-mails uit (outsourcing) ? → e-mail structureel (1e of 2e lijngesprekken) → e-mail bij acties → e-mail bij overflow → e-mail indien het contact center gesloten is → e-mail voor andere redenen Hoelang is het contact center reeds operationeel? Hoeveel agents werken er vast in het contact center? (full-time= 1 FTE en part-time= 0,5 FTE) Hoeveel free agents werken er in het contact center? (full-time= 1 FTE en part-time= 0,5 FTE) Hoeveel mensen werken er in totaal in het contact center? (zowel managment, administratie, directie,…) Welk uurschema past het best bij het contact center? Voorbeeld: 9u - 18u van maandag tot vrijdag en 9u -13u op zaterdag Indien er voor de verschillende afdelingen verschillende openingsuren zijn, gelieve ze allemaal op te sommen en in de kolom bijkomende info de afdeling te vermelden.

2 Klantenprofiel Hoeveel procent business-to-customer contacten (B2C) heeft men? (Procentueel?) Hoeveel procent business-to-business contacten (B2B) heeft men? (Procentueel?) Hoeveel procent nieuwe klanten heeft het contact center t.o.v vaste klanten? Met een nieuwe klant wordt bedoeld, een klant die in de afgelopen 3 jaar niet geregistreerd is geweest. Hield uw contact center een geïntegreerde database bij van historische klantcontacten? Welke vormen werden bijgehouden en welke niet? → klanten die telefonisch contact opnamen → per e-mail → per fax/post → per SMS → outbound → andere Wordt customer segmentatie toegepast?

119

Bijlage 2: Audit Zo ja, in hoeveel segmenten deelt u de klanten in? Zo ja, op welke basis deelt u de klant in? Zo ja, is er per segment een bepaald service level gedefinieerd? Hoeveel procent van uw inbound telefoongesprekken was gratis?

(0800 nummers)

Hoeveel procent van uw inbound telefoongesprekken was betalend?

(0900 nummers)

Hoeveel procent van uw inbound telefoongesprekken was regulier 10-cijferig?

(normale nummers)

Wat kreeg de beller te horen tijdens de uren dat het contact center gesloten was? Wat liet u in de queue wachtende inbound beller horen?

3 Contactprofiel Welk van volgende type oproepen moeten de agenten behandelen? (zorg ervoor dat som = 100%) → klantenservice (vragen) → orders opnemen → technische ondersteuning naar externe klanten → klachten → re- directing inbound oproepen → betaling/billing → financiële service → reservatie/ boeking → lead generation/ marketing campagnes → verkoop → andere Welke kanalen gebruikt men in het contact center/ welke zullen in de volgende 12 maanden aangeschaft worden? → telefoon → fax → mail → e-mail → sms → web chat → andere Wat was het afgelopen jaar het aantal inbound klantencontacten dat het contact center afgehandeld heeft? (excl. Outsourcing) → totaal aantal afgehandelde inbound gesprekken per FTE (full time equivalent)? → totaal aantal afgehandelde inbound e-mails per FTE? → totaal aantal afgehandelde inbound SMS? → totaal aantal afgehandelde inbound post/ fax per FTE? Wat was het afgelopen jaar het aantal outbound klantencontacten dat het contact center afgehandeld heeft? (excl. Outsourcing) → totaal aantal afgehandelde outbound gesprekken? → totaal aantal afgehandelde outbound e-mails?

120

Bijlage 2: Audit → totaal aantal afgehandelde outbound SMS? → totaal aantal afgehandelde outbound post/ fax? Wat was het afgelopen jaar het aantal inbound klantencontacten dat uw contact center geoutsourced heeft?

4 Processen Hoeveel bedraagt het percentage van processen die binnen het contact center zelf, en dus onafhankelijk van de rest van het bedrijf, kunnen afgehandeld worden? Bestaan er handleidingen voor de verschillende types oproepen + verdere interne verwerking? Worden die handleidingen continu verbeterd om de efficiëntie te verhogen? Is de verdere verwerking van de processen die buiten het domein van het call center vallen in kaart gebracht? Zijn de operatoren van deze verdere procesverwerking op de hoogte? Volgt men het verloop van deze verdere procesverwerking op?

4.1 Forecasting Is er een forecasting proces aanwezig voor: → telefoon → fax → mail → e-mail → sms → web chat Welke forecastingtechniek wordt er gebruikt? Is er een aparte forecast voor de verschillende types oproepen? Maakt men van het forecastproces een groepsgebeuren? Gebruikt men bijvoorbeeld de kennis van de operatoren om de forecasting te maken? Staat de forecastverantwoordelijke in contact met andere departementen, zodanig dat hij op de hoogte blijft van eventuele speciale gebeurtenissen (bv. Reclamecampagnes, nieuwe producten)? Houdt de forecasting rekening met alle oproepen; ook met de abondenments en oproepen die een busy signal kregen? Om de hoeveel tijd maakt men een nieuwe forecast?

4.2 Staffing Welke techniek hanteert u hiervoor? Houdt u rekening met ongeplande afwezigheid van de operatoren via een bepaalde factor (shrink factor)? Voor welke tijdspanne berekent u een shrink factor? Controleert u met historische data of de gebruikte shrink factors wel correct zijn ? Zo ja, past u de shrink factors dan aan indien nodig? Houdt u rekening met geplande verlofdagen, meetings, trainingen,,,,? Is er een volledige scheiding van skills? Zo neen, hoeveel procent van de operatoren zijn multiskilled? Wijzigt het aantal operatoren tijdens de piekogenblikken?

121

Bijlage 2: Audit

4.3 Scheduling Houdt u rekening met bepaalde voorkeuren van het personeel Kunnen de schema's nog aangepast worden indien er bepaalde gebeurtenissen optreden? Plant u de activiteiten waarbij de operatoren van de telefoon gehaald worden? Voor welke tijdspanne maakt u een planning op?

4.4 Opvolging Controleert men in real time of het aantal agenten op een bepaald moment gelijk is aan de geplande hoeveelheid? (RT adherence) Kan men indien nodig snel ingrijpen door extra agenten in te zetten? Zijn er transfers mogelijk van de ene groep naar de andere indien de ene groep een te laag service level heeft?

4.5 Rapportering Wat is de frequentie van rapportering? Krijgen ook de operatoren feedback over de geleverde prestaties of krijgen enkel de managers de rapporten? Op welke manier worden de rapporten gepresenteerd? Gebruikt men deze rapporten om het contact center continu te verbeteren? Wat wordt er gerapporteerd? → "daily oproepen completed" rapporten → rapporten ivm operatorproductiviteit → rapporten ivm oproepbehandeling (service level, abandoned oproepen, ASA,,,,) → rapporten ivm klanttevredenheid → winst-verlies cijfers → oproeptypes (welke oproepen zijn er behandeld?) → andere

4.6 Quality monitoring Wordt de kwaliteit ivm oproepbehandeling gecontroleerd? Hoe meet men de kwaliteit? → luistert men naar de gesprekken om te kijken hoe ze behandeld worden? → klachten bijhouden? → klantentevredenheid meten? → mystery shopping? → recording gesprekken en dan herbeluisteren? → anders Heeft u afgelopen jaar de tevredenheid van uw telefonische klanten over het contact center onderzocht? Heeft u afgelopen jaar de tevredenheid van uw e-mail klanten over het contact center onderzocht? Indien u de tevredenheid van uw klanten heeft onderzocht, hoe vaak onderzocht u die tevredenheid?

4.7 Workforce management (WFM) Is er een ondersteuning door WFM voorzien? Zo ja, welke onderdelen? → forecasting → scheduling → staffing

122

Bijlage 2: Audit → intraday monitoring → RT adherence → rapportering Zo ja, welk pakket wordt gebruikt?

5 Organisatie Hoeveel operatoren zijn er voorzien per toezichter? Is er een aparte dienst voorzien voor: → forecasting → staffing → scheduling → opvolging → rapportering → alles gebeurt in dezelfde dienst Hoeveel FTE's houden zich bezig met forecasting? (vb. 1 iemand 1 keer om de 5 dagen: 0,2) Hoeveel FTE's houden zich bezig met staffing?

(vb. 0,2)

Hoeveel FTE's houden zich bezig met scheduling?

(vb. 0,2)

Hoeveel FTE's houden zich bezig met rapportering? (vb. 0,2) Is het mogelijk om personeel, dat normaal buiten het call center werkt, in te schakelen als het nodig zou zijn? Maakte het contact center in het afgelopen jaar gebruik van agenten die zich uitsluitend met e-mail verkeer bezig hielden en zo ja hoeveel procent van de agenten was dat dan? → ja, we hadden agenten die uitsluitend e-mail verkeer deden. Hoeveel procent van onze agenten ? → nee, onze agenten deden zowel e-mail als telefoonverkeer. Krijgen de agenten regelmatig pauzes? Is er personeelrotatie aanwezig, zodat de operatoren afwisseling hebben in hun job? Zijn er team-building activiteiten aanwezig om het personeel extra te motiveren? Maakt u gebruikt van het pooling principe? ( dwz grotere groepen ipv vele kleine groepjes) Welk financieel model heeft het contact center Wordt call blending toegepast? In hoeveel procent van de gevallen worden telefoongesprekken doorgeschakeld naar de back office of worden er personen uit back office geraadpleegd? Is er een goeie communicatie tussen front en back office?

123

Bijlage 2: Audit

6 People Hanteert het contact center een prestatiegebonden bonusregeling voor de agents? Indien men een bonusregeling toepast, op welke aspecten is die bonus dan gebaseerd? → kwaliteitsaspecten → sales → klantentevredenheid → productiviteit → op iets anders? Wat is het opleidingsniveau van de CSR’s? (procentueel) → universiteit → hogeschool → ASO → TSO → BSO → Iets anders Hoeveel dagen training per jaar krijgt het personeel gemiddeld? Welke soort training ? → skills om met klanten om te gaan → telefoontechnieken → productkennis → andere Wat is de jaarlijkse turnover van het personeel (in FTE's uitgedrukt)? Wat is de gemiddelde gewettigde afwezigheid per jaar van het personeel? (in dagen uitgedrukt) gewettigde afwezigheid: ziekteverlof, zwangerschapsverlof, klein verlof, jaarlijks verlof,... Wat is de gemiddelde ongewettigde afwezigheid per jaar van het personeel?(in dagen uitgedrukt) Hoeveel procent van de aanvangstraining van de agent was gewijd aan de volgende werkaspecten? (zorg dat de som 100% is) → basisgesprekstechnieken → productkennis → werkprocedures → computerscholing → bedrijfsintroductie → probleemoplossing → andere Op welke punten worden de agenten beoordeeld? → gesprekstijd inclusief voor – en nabewerking/mail tijd → motivatie/inzet/houding → kwaliteit van de gespreksvoering (door monitoren)/ inhoud van de mails → functioneren in teamverband → aanwezigheidsgraad → tevredenheid van de beller/mailer via enquête → zich houden aan regelingen rond werktijdindeling → verkoopomzet en –conversie → kwaliteit van nawerk

124

Bijlage 2: Audit

→ andere Wat is de gemiddelde shift lengte van de operatoren? → full time operatoren → part time operatoren

7 ICT 7.1 Algemeen Zijn de volgende technieken,systemen aanwezig in het call center? → PABX (private automated branch exchange) → ACD (automatic call distributor) → IVR/VRU → Voice over IP (VOIP) → CTI (Computer Telephony Integration) → Mediablending Indien u mediablending toepast, worden dan alle contact types(voice, e-mail) in 1 rij voorgesteld? Verschaft het systeem een mechanisme voor automatische call back? Is het mogelijk om automatisch back-office agenten in te loggen wanneer de verwachte wachttijd in de rij te groot wordt? Verschaft het IVR systeem de mogelijkheid van spraakherkenning? Hebben de telefoontoestellen een scherm waarop ACD informatie kan verschijnen zoals bijvoorbeeld wachttijd statistieken? Zijn er verschillende soorten ringsignalen voor verschillende types oproepen?

7.2 Routing Welke methode hanteert men om de routing in het call center te doen ? → Routing gebaseerd op de huidige condities in het call center? (bijv aantal beschikbare operatoren) → Routing gebaseerd op geschatte wachttijd? → Routing gebaseerd op IVR informatie? → Routing gebaseerd op operator informatie? (bijv minst bezette agent,skill based routing) → Andere Verschaft het systeem alternatieve call routing indien er overflow is?

7.3 Call Management System Is zo'n systeem voorzien? Is het mogelijk om real-time informatie te zien en om onmiddellijk de resultaten van eventuele veranderingen te zien? Kan men historische data gebruiken om trends te analyseren? Is het mogelijk om het traffic volume of de performantie van het call center te visualiseren op verschillende wallboards,TVschermen?

7.4 Business advocate Is het mogelijk om het juiste service level te bepalen voor verschillende types oproepen (bijvoorbeeld voor verschillende soorten media)? Op die manier kan het call center de service levels die ze leveren afstemmen op het service level dat de klant verwacht.

125

Bijlage 2: Audit Is het mogelijk om toestanden te voorspellen die aandacht zullen nodig hebben en om te voorspellen wat die toestanden veroorzaken? Op die manier kan het call center geschikte wijzigingen aanbrengen zodat die toestanden zich niet zullen voordoen?

7.5 Call Recording Is zo'n systeem voorzien? Zo ja, welke recording methode hanteert men? → Alle oproepen van en naar een station worden automatisch opgenomen van start tot finish → Een gebruiker kan beslissen om een oproep op te nemen, door een code in te typen → Anders

7.6 Outbound oproepen Is er een predialer voorzien?

8 Kosten Hoeveel bedraagt het jaarlijks budget van het contact center? (in euro's uitgedrukt) → vorig jaar → dit jaar → schatting voor volgend jaar Hoeveel bedragen de personeelskosten?

(in euro)

Hoeveel bedraagt de telefoniekost?

(in euro)

Hoeveel bedragen de totale kosten?

(in euro)

Zijn de opbrengsten gestegen in het afgelopen jaar? Zijn de operationele kosten gestegen of gedaald dit jaar? Hoeveel procent van de lopende kosten waren voor (percentage dienen opgeteld tot 100%): → personeelskosten- salarissen en honoraria, secundaire arbeidsvoorwaarden → personeelskosten-rekrutering, selectie en training → telecommunicatie gesprekskosten → telecommunicatie hardware (afschrijvingsbasis) → computer hardware (afschrijvingsbasis) → computer software (afschrijvingsbasis) → kantoor en gebouw (werkvloer) → outsourcing van gesprekken (overflow) → overig

126

Bijlage 3 : Creatie van de shifts

127

Bijlage 3: Creatie van de shifts Private Sub CommandButton1_Click() Application.ScreenUpdating = False Sheets("Schedules").Select Range("J4:IV306").Select Selection.ClearContents Sheets("Schedules").Select 'Declaratie van de variabelen Dim openingstijd As Integer Dim sluitingstijd As Integer Dim intervaltime As Integer Dim pauze_vroeg As Integer Dim pauze_laat As Integer Dim middagpauze As Integer Dim pauze As Integer Dim aantal_totaal_werktijd As Integer Dim totaal_werktijd(10) As Integer Dim werkblok_max As Integer Dim werkblok_min As Integer Dim zonder_middag_start As Integer Dim aantal_pauzes As Integer Dim pauzezonder(3) As Integer Dim stepbegin As Integer Dim steppauze As Integer Dim stepmiddag As Integer Dim flex_werktijd As Integer Dim k, i, mp, tw, st, A, zm, b1, b2 As Integer Dim startkol As Integer Dim pauze_zone As Integer Dim startpauze As Integer Dim starttime As Integer Dim tijd_1, tijd_2 As Integer Dim periode_1, periode_2, periode_3, periode_4 As Integer Dim intv_periode_1, intv_periode_2, intv_periode_3, intv_periode_4 As Integer Dim startintv As Integer Dim amax, zmmax As Integer Dim blok(4) As Integer 'lees parameters in openingstijd = ActiveSheet.Range("D3") sluitingstijd = ActiveSheet.Range("D4") If (sluitingstijd <= openingstijd) Then sluitingstijd = sluitingstijd + 24 * 60 End If intervaltime = ActiveSheet.Range("D6") pauze_vroeg = ActiveSheet.Range("D9") pauze_laat = ActiveSheet.Range("D10") middagpauze = ActiveSheet.Range("D12") pauze = ActiveSheet.Range("D13")

128

Bijlage 3: Creatie van de shifts aantal_totaal_werktijd = ActiveSheet.Range("D31") totaal_werktijd(1) = ActiveSheet.Range("D32") totaal_werktijd(2) = ActiveSheet.Range("D33") totaal_werktijd(3) = ActiveSheet.Range("D34") totaal_werktijd(4) = ActiveSheet.Range("D35") totaal_werktijd(5) = ActiveSheet.Range("D36") totaal_werktijd(6) = ActiveSheet.Range("D37") totaal_werktijd(7) = ActiveSheet.Range("D38") totaal_werktijd(8) = ActiveSheet.Range("D39") totaal_werktijd(9) = ActiveSheet.Range("D40") totaal_werktijd(10) = ActiveSheet.Range("D41") werkblok_max = ActiveSheet.Range("D21") werkblok_min = ActiveSheet.Range("D22") zonder_middag_start = ActiveSheet.Range("D15") aantal_pauzes = ActiveSheet.Range("D16") pauzezonder(1) = ActiveSheet.Range("D17") pauzezonder(2) = ActiveSheet.Range("D18") pauzezonder(3) = ActiveSheet.Range("D19") stepbegin = ActiveSheet.Range("D26") steppauze = ActiveSheet.Range("D27") stepmiddag = ActiveSheet.Range("D28") flex_werktijd = ActiveSheet.Range("D44") If (sluitingstijd - 60 * 24 = openingstijd) Then nbintervals = (sluitingstijd - openingstijd + (pauze_vroeg - openingstijd)) / intervaltime Else nbintervals = (sluitingstijd - openingstijd) / intervaltime End If 'unhide de kolommen Columns("J:IV").Select Selection.EntireColumn.Hidden = False 'schrijf starttijden van de intervallen weg For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, 6) = openingstijd + (i - 1) * intervaltime Next i For i = (nbintervals + 1) To 210 ActiveSheet.Cells(3 + i, 6) = "" Next i startkol = 9 k=0 pauze_zone = pauze_laat - pauze_vroeg 'geen kleine pauze, wel middagpauze If (pauze = 0) Then For tw = 1 To aantal_totaal_werktijd For mp = 0 To (pauze_zone / stepmiddag) startpauze = pauze_vroeg + (mp) * stepmiddag If ((startpauze - openingstijd) >= werkblok_min) Then For st = 0 To ((startpauze - werkblok_min - openingstijd) / stepbegin)

129

Bijlage 3: Creatie van de shifts starttime = openingstijd + st * stepbegin tijd_1 = startpauze - starttime tijd_2 = totaal_werktijd(tw) - tijd_1 If (tijd_2 >= werkblok_min And tijd_1 >= werkblok_min And tijd_2 <= werkblok_max And tijd_1 <= werkblok_max) Then If (tijd_2 + startpauze + middagpauze <= sluitingstijd) Then If (k < 200) Then k=k+1 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i periode_1 = tijd_1 periode_2 = tijd_2 intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_1 + middagpauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If End If End If Next st End If Next mp Next tw 'wel kleine pauze + middagpauze Else For tw = 1 To aantal_totaal_werktijd For mp = 0 To (pauze_zone / stepmiddag) startpauze = pauze_vroeg + (mp) * stepmiddag If ((startpauze - openingstijd) >= werkblok_min) Then For st = 0 To ((startpauze - werkblok_min - openingstijd) / stepbegin) starttime = openingstijd + st * stepbegin tijd_1 = startpauze - starttime tijd_2 = totaal_werktijd(tw) - tijd_1 If (tijd_2 >= werkblok_min And tijd_1 >= werkblok_min) Then If (tijd_1 >= tijd_2) Then tijd_1 = tijd_1 - pauze tijd_2 = totaal_werktijd(tw) - tijd_1 If (tijd_2 + startpauze + middagpauze <= sluitingstijd) Then

130

Bijlage 3: Creatie van de shifts If (tijd_1 - werkblok_min <= werkblok_max) Then amax = (tijd_1 - 2 * werkblok_min) / steppauze For A = 0 To (amax) If (k < 200) Then k=k+1 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i periode_1 = werkblok_min + (A) * steppauze periode_2 = tijd_1 - periode_1 periode_3 = tijd_2 intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime intv_periode_3 = periode_3 / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_1 + pauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_2 + middagpauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_3 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If Next A ElseIf (tijd_1 <= 2 * werkblok_max) Then amax = Int((2 * werkblok_max - (tijd_1 + pauze)) / steppauze + 2 * pauze / steppauze) pauze / intervaltime + 1 'als de pauze groter is dan intervaltime moe je werken met combinatie leer dan (pauze/intervaltime) elementen kiezen uit het vorig gevonden getal For A = 0 To (amax) If (k < 200) Then k=k+1 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i periode_1 = werkblok_max - (A) * steppauze periode_2 = tijd_1 - periode_1 intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i

131

Bijlage 3: Creatie van de shifts startintv = startintv + intv_periode_1 + pauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_2 + middagpauze / intervaltime periode_3 = tijd_2 intv_periode_3 = periode_3 / intervaltime For i = 1 To intv_periode_3 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If Next A End If End If ElseIf (tijd_1 < tijd_2) Then tijd_2 = tijd_2 - pauze tijd_1 = totaal_werktijd(tw) - tijd_2 If (tijd_2 + startpauze + middagpauze + pauze < sluitingstijd) Then If (tijd_2 - werkblok_min <= werkblok_max) Then amax = (tijd_2 - 2 * werkblok_min) / steppauze For A = 0 To amax If (k < 200) Then k=k+1 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i periode_1 = tijd_1 periode_2 = werkblok_min + A * steppauze periode_3 = tijd_2 - periode_2 intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime intv_periode_3 = periode_3 / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_1 + middagpauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_2 + pauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_3 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If Next A ElseIf (tijd_2 <= 2 * werkblok_max) Then amax = (2 * werkblok_max - (tijd_2 + pauze)) / intervaltime + 2 * steppauze / intervaltime - pauze / intervaltime + 1 For A = 0 To (amax) If (k < 200) Then k=k+1

132

Bijlage 3: Creatie van de shifts 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i periode_1 = tijd_1 intv_periode_1 = periode_1 / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i periode_2 = werkblok_max - A * steppauze periode_3 = tijd_2 - periode_2 intv_periode_2 = periode_2 / intervaltime intv_periode_3 = periode_3 / intervaltime startintv = startintv + intv_periode_1 + middagpauze / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + pauze / intervaltime + intv_periode_2 For i = 1 To intv_periode_3 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If Next A End If End If End If End If Next st End If Next mp Next tw End If ActiveSheet.Cells(1, 1) = k 'geen middagpauze If (sluitingstijd - 60 * 24 = openingstijd) Then sluitingstijd = pauze_vroeg + 24 * 60 End If If (aantal_pauzes < 2) Then pauzezonder(2) = 0 pauzezonder(3) = 0 End If If (aantal_pauzes < 3) Then pauzezonder(3) = 0 End If For tw = 1 To aantal_totaal_werktijd zmmax = (sluitingstijd - (zonder_middag_start + pauzezonder(1) + pauzezonder(2) + pauzezonder(3) + totaal_werktijd(tw))) / stepbegin For zm = 0 To zmmax begin = zonder_middag_start + zm * stepbegin If (aantal_pauzes >= 2) Then b2max = (werkblok_max - werkblok_min) / steppauze Else

133

Bijlage 3: Creatie van de shifts b2max = 0 End If If (aantal_pauzes >= 3) Then b3max = (werkblok_max - werkblok_min) / steppauze Else b3max = 0 End If For b1 = 0 To (werkblok_max - werkblok_min) / steppauze For b2 = 0 To b2max For b3 = 0 To b3max blok(1) = werkblok_min + b1 * steppauze If (aantal_pauzes >= 2) Then blok(2) = werkblok_min + b2 * steppauze If (aantal_pauzes >= 3) Then blok(3) = werkblok_min + b_3 * steppauze blok(4) = totaal_werktijd(tw) - blok(1) - blok(2) - blok(3) Else blok(3) = totaal_werktijd(tw) - blok(1) - blok(2) End If Else blok(2) = totaal_werktijd(tw) - blok(1) End If If (blok(aantal_pauzes + 1) <= werkblok_max And blok(aantal_pauzes + 1) >= werkblok_min) Then If (begin + pauzezonder(1) + pauzezonder(2) + pauzezonder(3) + totaal_werktijd(tw) <= sluitingstijd) Then If (k < 200) Then k=k+1 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i intv_periode_1 = blok(1) / intervaltime intv_periode_2 = blok(2) / intervaltime intv_periode_3 = blok(3) / intervaltime intv_periode_4 = blok(4) / intervaltime startintv = 3 + (begin - openingstijd) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i startintv = startintv + intv_periode_1 + pauzezonder(1) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_2 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i If (aantal_pauzes >= 2) Then startintv = startintv + intv_periode_2 + pauzezonder(2) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_3 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i If (aantal_pauzes = 3) Then startintv = startintv + intv_periode_3 + pauzezonder(3) / intervaltime For i = 1 To intv_periode_4 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1

134

Bijlage 3: Creatie van de shifts Next i End If End If End If End If End If Next b3 Next b2 Next b1 ActiveSheet.Cells(53 + zm, 1) = zm Next zm Next tw ActiveSheet.Cells(2, 1) = k If (flex_werktijd <> 0) Then For st = 0 To (sluitingstijd - openingstijd - flex_werktijd) / stepbegin If (k <= 200) Then k=k+1 starttime = openingstijd + st * stepbegin intv_periode_1 = (flex_werktijd) / intervaltime startintv = 3 + (starttime - openingstijd) / intervaltime 'kolom initialiseren For i = 1 To nbintervals ActiveSheet.Cells(3 + i, startkol + k) = 0 Next i For i = 1 To intv_periode_1 ActiveSheet.Cells(startintv + i, startkol + k) = 1 Next i End If Next st End If ActiveSheet.Cells(3, 1) = k 'de onnodige kolommen verbergen If (k < 201) Then ActiveSheet.Range(Columns(startkol + k + 1), Columns(256)).Select Selection.EntireColumn.Hidden = True End If Range("J4").Select Application.ScreenUpdating = True End Sub

135

Referenties

Boeken: •

Call Center Press TM, Call center forecasting and scheduling: The best of Call Center Management, a Division of ICMI, Inc

•

Dr.Jon Anton, Dru Phelps, How to conduct a Call Center Performance Audit: A to Z, The Anton Press, Santa Maria, 2005.

•

Malcom Carlaw, Peggy Carlaw, Vasudha K.Deming, Kurt Friedman, Managing and Motivating Contact Center Employees, The McGraw-Hill Companies, New York, 2003.

•

Paul van Ladesteijn, Leontien Sterk, Workforce Management Research report 2003.

Internetsites: •

http://www.callcentersociety.nl

•

http://callcenter.startpagina.nl

•

http://en.wikipedia.org/wiki/Call_center

•

http://www.math.vu.nl/~koole/ccmath/book.pdf

136

Lijst van figuren en tabellen

LIJST VAN FIGUREN Figuur 1: Economies of scale. λ = 1 , β = 5 voor een afzonderlijk call center. ...................... 9 Figuur 2: Overzicht van ondersteunende technologie.............................................................. 14 Figuur 3: Structuur van het model............................................................................................ 24 Figuur 4: Uurschema 1. ............................................................................................................ 26 Figuur 5: Voorbeeld Uurschema 1. .......................................................................................... 27 Figuur 6: Voorbeeld Uurschema 2. .......................................................................................... 27 Figuur 7: Voorbeeld: Tijdsindeling.......................................................................................... 28 Figuur 8: tijd_1 – werkblok_min <= werkblok _max .............................................................. 41 Figuur 9: tijd_1 – werkblok_min > werkblok _max ................................................................ 43 Figuur 10: Creatie van de shifts. .............................................................................................. 47 Figuur 11: Weg van oproep doorheen een uiterst vereenvoudigd contact center. ................... 50 Figuur 12: product + source + queue ....................................................................................... 51 Figuur 13: Creatie van oproepen in één interval. ..................................................................... 52 Figuur 14: Simuleren rekening houdend met aantal beschikbare telefoonlijnen. .................... 53 Figuur 15: Gebruik van fifo-queue block................................................................................. 54 Figuur 16: Grafische voorstelling van de blocked oproepen. .................................................. 54 Figuur 17:Bezetting telefoonlijnen........................................................................................... 55 Figuur 18: Abandonment strategie. .......................................................................................... 56 Figuur 19: Grafische voorstelling van de abandonments......................................................... 56 Figuur 20: Grafische voorstelling van de gemiddelde wachttijd. ............................................ 57 Figuur 21: Uitgebreid model om het service level te bepalen................................................. 59 Figuur 22:Grafische voorstelling van de verschillende service levels. .................................... 59 Figuur 23: Verwerking van de oproepen door de operatorteams............................................. 61 Figuur 24: Productiviteit van Team1. ...................................................................................... 62 Figuur 25: Occupation atoom................................................................................................... 62 Figuur 26: Output atoom met 2 call types................................................................................ 63 Figuur 27: Algemeen overzicht van het simulatiemodel met 3 verschillende call types (2 taken) en 2 operatorteams. ................................................................................ 64 Figuur 28: Atom Editor. ........................................................................................................... 66 Figuur 29: Service level. .......................................................................................................... 70 Figuur 30: Productiviteit van Team 1. .................................................................................... 79 Figuur 31: Instellen van voorziene plaats voor de labels. ........................................................ 82 Figuur 32: Service level ........................................................................................................... 85 Figuur 33: Overzicht van het model......................................................................................... 87 Figuur 34: Productiviteit van de groepen bij 1 SKILL. ........................................................... 89 Figuur 35: Productiviteit van de groepen bij 2 SKILLS. ......................................................... 89 Figuur 36: Productiviteit van de groepen bij 3 SKILLS. ......................................................... 90 Figuur 37: Productiviteit van de groepen bij 4 SKILLS. ......................................................... 90 Figuur 38: Productiviteit van de groepen bij 8 SKILLS. ......................................................... 90 Figuur 39: Productiviteit van de groepen bij 10 SKILLS. ....................................................... 91 Figuur 40: Vergelijking van de wachttijden............................................................................. 92 Figuur 41: Forecast voor BTB info (1 week). .......................................................................... 95 Figuur 42: Gegevens voor Uurschema 1.................................................................................. 96 Figuur 43: Kostprijs van de werknemers. ................................................................................ 97 Figuur 44: Vergelijking van het aantal operatoren via Erlang en via optimalisatie................. 97 Figuur 45: Behaalde service levels........................................................................................... 98 Figuur 46: Procentuele idle time van de operatoren................................................................. 99 Figuur 47: Service level na verbetering 1. ............................................................................. 101

137

Lijst van figuren en tabellen

Figuur 48: Gemiddelde wachttijd na verbetering 1................................................................ 101 Figuur 49: Tijdsbesteding van de operatoren na verbetering 2. ............................................. 103 Figuur 50: Service level na verbetering 2. ............................................................................. 104 Figuur 51: Gemiddelde wachttijd na verbetering 2................................................................ 104 Figuur 52: Aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconden na verbetering 2................ 105 Figuur 53: Aantal abandonments na verbetering 2. ............................................................... 105 Figuur 54: Tijdsbesteding na verbetering 3............................................................................ 106 Figuur 55: Service level na verbetering 3. ............................................................................. 107 Figuur 56:Gemiddelde wachttijd na verbetering 3................................................................. 107 Figuur 57: Aantal behandelde oproepen binnen de 30 seconde na verbetering 3.................. 108 Figuur 58: Aantal abandonments na verbetering 3 ................................................................ 108

LIJST VAN TABELLEN Tabel 1: Analyse van de audit. ................................................................................................. 22 Tabel 2: Berekening van het service level. .............................................................................. 58 Tabel 3: Skill levels van de operatorgroepen. .......................................................................... 60 Tabel 4: Prioriteiten van de call types. ..................................................................................... 60 Tabel 5: Kentallen van de verschillende types oproepen/e-mails. ........................................... 93 Tabel 6: Forecast gegevens ...................................................................................................... 94 Tabel 7: Vergelijking resultaten met of zonder optimalisatie. ................................................. 98 Tabel 8 Gemiddeld aantal operatoren per interval. ................................................................ 100 Tabel 9: Bezettingsgraad operatoren na verbetering 1........................................................... 100 Tabel 10: Gemiddelde wachttijd over alle oproepen.............................................................. 102 Tabel 11: Mogelijke gevallen................................................................................................. 102 Tabel 12: Vergelijking van gemiddeld #operatoren per interval bij verbetering 1 en 2. ....... 103 Tabel 13: Vergelijking van gemiddeld # operatoren per interval bij verbetering 2 en 3. ...... 106 Tabel 14: Shifts van groep 1 voor een weekdag. ................................................................... 109 Tabel 15: Shifts van groep 2 voor een weekdag. ................................................................... 111 Tabel 16:Shifts van groep 1 en 2 voor de zaterdag. ............................................................... 113

138

Simulation based call center optimizer

Recommend Documents