客服优化案例丨如何在函数中模拟整个环境？

为了便于理解，我设置了一个相对简单的第一阶段，目的是吸引每个人继续跟进，并能够逻辑和清晰地理解客户服务中心的工作流程。然而，这只是简化客户服务中心实际工作的结果。在本文中，我将进一步介绍在客户服务中心优化案例的问题。我已经介绍了R语言的编码问题，我相信这篇文章会对R语言用户更有帮助。但是，即使不懂R语言，也可以用Excel解决问题。在以前的案例中，我们做了很多假设。其中一些包括：1.同时拨打所有电话。然而，这绝不可能发生在真实案例中。2.可以准确预测呼叫者处理客户所需的时间。我们排除了第一个假设，使案例更加真实。假设您为中型电子商务企业设立客服中心，商业案例(中级)。为了满足要求，您需要了解客户服务人员的总数。该项目将外包给一个需要24小时在线服务的客户服务中心，每个客户服务的效率都是一样的。按照这个效率，你也估计了客户每个电话的持续时间。这一预测是基于以往客户的行为进行的市场调研和预测。你可以假设这个预测是准确的，现在你需要预测以下内容：1。如果您想确保客户不需要等待联系客户服务人员（零等待时间），至少需要多少呼叫人员2。如果您想确保客户的等待时间不超过30分钟（最多等待30分钟），您需要处理的数据至少需要多少呼叫人员。你需要处理的是每天共有1万个电话号码。数据如下：需考虑以下内容：1.通话时间以“分钟”计算。2.时间(以分钟计算)从午夜开始:00开始。3.呼叫显示客户的ID.4.假设每个呼叫者效率相同，并在与数据一致的时间接听电话。5.同时，你要假设呼叫人员没有休息时间，每个呼叫人员24小时在线。注意这个数据只有一天的数据(1440分钟)。开始寻找解决方案来探索数据和往常一样。我想说的是，探索和分析数据的分布在一开始就非常重要。呼叫时间分布数据如下：经观察，发现许多电话时间为3-7分钟和5分钟。让我们观察下一个变量。呼叫时间分布如下：在我看来，这些数据也是正常分布的，也就是说，这类似于以前图表的形状。我们可以看到，大多数电话都是在上午9点到下午4点之间打来的，中午12点是高峰期。这就是探索数据的过程。现在我们开始寻找解决方案。我们从一个简单的解决方案开始，如果我们忽略了接电话的时间，所有电话的总时间是50635分钟。Availabletimeforacaller(24*60)=1440minutesnumberofcalersrequired=(50635/1440)=35.14。因此，如果我们可以选择随时回复客户，我们可能需要大约36名呼叫员。因此，在面试过程中，你没有太多的时间，但你需要快速提供解决方案，这种假设将非常有效。然而，现实生活并没有那么简单。在这里，我们应该考虑客户呼叫客服中心的时间。因此，对于实际的解决方案，您需要模拟每个客户-呼叫者。我在用R语言做这件事，你可以用任何工具，比如excel和python。简单的R代码如下：我们发现的结果如下：正如图表中观察到的结果一样，确定客户服务人员的数量也非常重要。减少10%的数量会大大增加客户的等待时间。在这种情况下，如果我们减少四个客户服务中心的代表（44），一个客户的最长等待时间将变成87分钟，任何公司都不希望看到这样的结果。所以1.答案1是48。我们需要48名呼叫人员来确保没有等待时间。2.答案是47，最长等待时间为312分钟。我们需要至少47名呼叫人员确保呼叫人员的等待时间不超过30分钟（最长等待时间为30分钟）。为了使案件简单，我们改变了呼叫时间，但保留了两个假设：1。所有客户服务人员的效率都是一样的。2.客户服务没有休息时间。除了这两个假设，我们还没有触及如何预测呼叫时间和呼叫时间。但这种情况会教你如何在函数中模拟整个环境。在未来的案例分析中，我们将放宽这些假设条件，使模拟更接近现实。

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