АДЕКВАТНАЯ ЛИ МЕТРИКА «AVERAGE SPEED OF ANSWER (ASA)?

Многие контактные центры в настоящее время недоукомплектованы персоналом — результат текучести кадров, растущей рабочей нагрузки и других проблем, связанных с пандемией. В результате многие менеджеры обратились к средней скорости ответа (ASA) в качестве показателя доступности КЦ для клиентов. Этот показатель отражает среднее количество времени, которое клиенты проводят в очереди, ожидая связи с операторами. Все клиенты — те, кто ждет, и те, кто проходит сразу, - включаются в расчет. Отчет по ASA доступен практически в любой системы телефонии.

Примечание переводчика. Дополню, что расчет ведется только по отвеченным звонкам. Пропущенные в расчет не включаются. 

Как показатель, ASA является математически обоснованным. Проблема, как мы увидим, заключается в интерпретации. Допустим, вы ожидаете около 250 контактов за полчаса и полагаете, что среднее время обработки составит 3,5 минуты. Если вы хотите удерживать ASA в интервале от 10 до 15 секунд, вам понадобится 34 оператора в линии в эти полчаса. Согласно широко используемой формуле для массового обслуживания Erlang C, 34 оператора смогут поддерживать ASA в интервале от 10 до 15 секунд.

Таким образом, в этом сценарии все идет по плану, и контактный центр показывает среднее время ожидания клиентов в очереди от 10 до 15 секунд. Тем не менее, система телефонии также может сообщить, что некоторые клиенты ждут до трех минут, чтобы соединиться с оператором. И это кажется не имеющим смысла — 180 секунд, конечно, очень сильно отличаются от 10–15 секунд. Наверняка, никто не мог ждать больше 30 секунд, верно? Однако взгляните глубже на распределение звонков по времени ожидания в очереди, и реальная история станет ясна. Что происходит с отдельными звонками?

Как показано в таблице, шестьдесят пять клиентов будут ждать пять секунд или меньше. В течение следующих пяти секунд семь из этих клиентов связываются с операторами, так что 58 клиентов все еще ждут 10 секунд или дольше. В течение следующих пяти секунд еще шесть клиентов свяжутся с операторами, в результате чего 52 клиента будут ждать 15 секунд или более. И так далее. Отдельные клиенты ждут две-три минуты. Короче говоря, ASA не отражает «типичный опыт». Из-за случайного характера поступления контактов в КЦ разные клиенты испытывают очень разное время ожидания в очереди. Большинство из них достигают операторов быстрее, чем значение ASA, а некоторые ждут гораздо дольше, чем значение ASA. Было бы ошибкой предполагать, что ASA представляет собой типичный опыт.

Вот как самые длительные ожидания соответствуют различным ASA для этой рабочей нагрузки:

Как правило, мы рекомендуем устанавливать уровень обслуживания (Service Level) выше ASA. Уровень обслуживания выражается как X процентов контактов, на которые были даны ответы за Y секунд — например, 80 процентов вызовов получили ответ в течение 20 секунд или 90% вызовов получили ответ  в течение 15 секунд. Хотя постороннему человеку требуется некоторое объяснение этой метрики, уровень обслуживания является более стабильным и надежным показателем времени ожидания в очереди.

Однако в использовании уровня обслуживания есть загвоздка, и эта загвоздка является одной из причин, по которой некоторые сосредотачиваются на ASA, учитывая текущее несоответствие операторов и поступающей нагрузки. Если у вас не хватает операторов, могут быть случаи, когда никакие звонки не достигают агентов в течение Y секунд. В этом случае отчеты об уровне обслуживания мало что говорят вам, кроме того, что время ожидания было долгим. В этом случае ASA даст вам лишь относительное представление о текущей ситуации. Если вы используете ASA, используйте его только в качестве дополнения к уровню обслуживания. Следите за самыми длительным ожиданием звонков в очереди и убедитесь, что все члены вашей команды понимают, насколько вводящим в заблуждение может быть показатель ASA. ASA — это не колоколообразная кривая. Самое длительное ожидание намного превосходит то, что показывает ASA в качестве усредненного значения.

Примечание переводчика. Полностью согласен с автором, показатель Service Level практически всегда лучше передает реальный клиентский опыт. Его можно «переложить» на бытовой язык и это будет отражением действительности: «85% наших клиентов не испытывают проблем с доступностью».

Интерпретировать ASA сложнее. Наш мозг автоматом пытается представить нормальное распределение любой величины, когда мы осмысливаем среднее значение. В нормальном распределении среднее значение совпадает с модой (наиболее частое значение) и медианой. Форма распределения симметрична относительно среднего значения. И если среднее значение по нормальному распределению равно 30, то мозг автоматически рисует картину распределения величины от 0 до 60, с наиболее частым значением как раз в 30

Значения времени ожидания звонков в очереди распределяются по-другому, возможно, ближе к экспоненциальной форме. Это подразумевает, что значительно большее (но не известно какое) значение контактов будет ждать в очереди немного меньше, чем среднее значение (ASA). «Немного» — это значит, что если ASA = 30 секунд, то наименьшее время ожидания в очереди не может отличаться больше чем на 30 секунд от ASA. При этом будут вызовы в меньшем количестве, но с временем ожидания, существенно большим, чем ASA. И максимальное время ожидания в очереди может во много раз превосходить ASA.

Посмотрите, насколько сильно отличается среднее время ожидания в очереди (синий график по левой шкале) от максимального времени ожидания в очереди (оранжевый график по левой шкале). ASA колеблется в пределах 20-40 секунд, в то время как максимальное время ожидания от 200 до 500. Серая линия на графике – Service Level (TST=20 секунд). Какая доля контактов будет иметь время ожидания большее, чем ASA, неизвестно. В нормальном распределении это половина, а в распределении ASA меньше, чем половина. 

Нам для понимания ситуации с доступностью и принятия управленческих решений требуется понимание про время ожидания большинства контактов. Когда мы используем в работе показатель SL, мы четко понимаем, что подавляющее большинство клиентов (обычно цели по SL устанавливают в диапазоне от 80 до 90 процентов) не ждет в очереди больше, чем заданное время. Когда мы используем в работе ASA – мы не понимаем какая доля клиентов ждет большее время и насколько оно больше. 

Опять же соглашусь с автором (с Брэдом Кливлендом сложно не соглашаться), что в ситуации хронически низкой доступности показатель SL, если он по-прежнему считается по отношению к небольшому значению целевого времени ожидания в очереди, становится не информативным. Нет никакого смысла в понимании того, что 15-20% клиентов ждут в очереди менее 20 секунд т.к. в такой ситуации мы ничего не знаем про бОльшую часть клиентов.

И если нет возможности переломить ситуацию с низкой доступностью, есть два пути – перейти в работе на показатель ASA, или увеличить целевое время ожидания в очереди (TST) для расчета SL, так, чтобы фактические значения показателя SL были выше, чем 60-70%, и давали уже более полное представление о реальной доступности контакт-центра для клиентов.

Источник: https://www.icmi.com/resources/2022/average-speed-of-answer-pros-and-cons