Как лучше всего измерять время ожидания: с помощью уровня обслуживания или средней скорости ответа?
Недавно в Голландском Интернет-сообществе «plannersforum» социальной сети linkedin, кто-то задал вопрос: как лучше всего измерять время ожидания: с помощью уровня обслуживания или средней скорости ответа? Началась длительная дискуссия по данному вопросу, но однозначного ответа на него так никто и не дал. Я считаю, что это произошло потому, что ни один из способов не подходит для данной задачи.
Недостаток показателя «средняя скорость ответа» заключается в том, что он не учитывает колебания значений. Приведу самый экстремальный пример: если средняя скорость ответа равняется 10 секундам, это может означать одно из двух: либо, все клиенты ожидают ответа примерно 10 секунд, либо 90% клиентов мгновенно получают ответ оператора с нулевым временем ожидания, а оставшиеся 10% ждут ответа по 100 секунд. Второй вариант может чаще наблюдаться в маленьком Контакт-Центре, когда один невезучий клиент позвонил в тот момент, когда все операторы были заняты и ему пришлось ждать в очереди длительное время.
Уровень обслуживания принимает в расчет колебания значений времени ожидания: он учитывает долю клиентов, которые попали в «хвост» гистограммы времени ожидания, т.е. процент тех клиентов, которым пришлось ждать ответа дольше, чем установленное допустимое значение (например, 20 секунд). Однако, уровень обслуживания не учитывает то, насколько дольше данным клиентам пришлось ждать ответа. Если в формуле уровня обслуживания задано допустимое время ожидания в пределах 20 секунд, и если какой-либо клиент будет ждать ответа 30 секунд или даже 300 секунд, значение показателя уровня обслуживания в худшую сторону от этого не изменится.
В той дискуссии кто-то посоветовал использовать сочетание значений показателей «средняя скорость ответа» и «максимальное время ожидания ответа оператора», которое было зафиксировано системой. Сочетание данных показателей будет очень полезным при управлении траффиком в Контакт-Центре, однако расчету ресурсов это не поможет, потому что формула Эрланга не предусматривает сочетание данных показателей.
Есть еще один недостаток, как у средней скорости ответа, так и у уровня обслуживания. В Контакт-Центрах привыкли считать, что с точки зрения клиент-ориентированности, в первую очередь необходимо обслужить тот вызов клиента, который дольше всего ожидал ответа оператора (принцип: «первый позвонил – первый получил ответ»). Многие KPI по времени ожидания это учитывают. Однако, насколько это работает для показателей средней скорости ответа и уровня обслуживания? Для показателя «средняя скорость ответа» вообще не важно в каком порядке Вы обслуживаете вызовы клиентов: средняя скорость ответа от этого не изменится. Следовательно, среднее время ожидания ответа для вызовов, которые поступили в очередь последними, будет равняться среднему времени ожидания ответа для вызовов, которые поступили первыми. Разница будет заключаться лишь в том, что общее время ожидания ответа будет намного выше, если Контакт-Центр будет обслуживать в первую очередь те вызовы, которые поступили последними.
В рамках данного вопроса ситуация у показателя «уровень обслуживания» еще хуже. Когда время ожидания клиентом превысило допустимое среднее значение, то самым оптимальным будет присвоить такому звонку клиента низший приоритет (чтобы вообще его не обслуживать, а спровоцировать клиента на то, чтобы он сам повесил трубку). Это будет очень некрасивым поступком по отношению к клиенту, но идеальным инструментом для достижения целевых значений показателя «уровень обслуживания».
Но давайте все-таки вернемся к вопросу о самом оптимальном способе измерения времени ожидания. Как вариант, можно использовать сочетание средней скорости ответа и уровня обслуживания, но такой подход тоже не будет идеальным, т.к. лучше всегда иметь один целевой показатель, при котором принцип «первый позвонил – первый получил ответ» будет всегда безоговорочно соблюдаться. Такого показателя, который бы применялся в Контакт-Центрах, нет, но его можно придумать. Самое простое — это использовать показатель превышения средних значений. Он считает количество секунд, в течение которых клиент ждал ответа дольше установленных средних допустимых значений. Например, допустим, что клиент ждал ответа 30 секунд, а среднее допустимое значение 20 секунд. Соответственно превышение установленных допустимых значений будет равно 10 секундам. Если клиент ждал ответа 15 секунд, то его превышение установленных допустимых значений будет равно 0. Среднее значение из всех этих цифр (в нашем примере, это 0 и 10) и будет являться показателем превышения средних значений. При использовании данного метода во главу угла становится стремление обслужить тот звонок, который дольше всего ожидает ответа на линии, т.е. обрабатывать звонки по принципу «первый позвонил – первый получил ответ». Более того, показатель превышения средних значений легко вычисляется из средней скорости ответа и уровня обслуживания. Считаю, что данные факты делают его достойным кандидатом на замену им показателей средней скорости ответа и уровня обслуживания с помощью которого в Контакт-Центре следует измерять время ожидания ответа.
Автор: Ger Koole, профессор Университета Амстердама (Нидерланды).
27 мая в 11:00 по Московскому времени профессор Ger Koole впервые для отечественного рынка проведет бесплатный вебинар на тему«WFM в условиях Multiskill и Multichannel»
Регистрация по ссылке.
Анализируем время ответа собеседника
С появлением мессенджеров коммуникация перешла на новый уровень — возможность мгновенного доступа к собеседнику воспринимается теперь как должное.
Но замечали ли вы, как на ваши ощущения от общения влияет скорость его ответа? Какое время ответа вообще считается приемлемым?
Можем ли мы сказать, что проявляем неуважение, когда отвечаем на следующий день? Через неделю? Через месяц?
В этой статьей мы не будем отвечать на эти вопросы. Зато без каких-либо глобальных выводов проведем небольшое исследование одного параметра — время ответа собеседником на наши сообщения.
Достаем сырые данные
Для исследования в нашем случае лучше всего подойдет Telegram. Прежде всего, потому что у него есть удобный api для Python.
Будем использовать библиотеку telethon (вот ее документация).
Код загрузки истории переписки весьма лаконичен:
Полностью скрипт загрузки и обработки сообщений можно увидеть здесь.
Для его выполнения на своей переписке, вам при первом запуске нужно авторизоваться по номеру телефона и коду безопасности.
Telethon возвращает сообщения в удобном формате со всеми необходимыми параметрами: нам нужно время отправки, отправитель и собственно сам текст.
Извлекаем время ответа
Есть несколько вариантов величин, которые можно исследовать. Например, можно разделить диалог на реплики — последовательные сообщения от одного отправителя. Тогда в качестве исследуемых времен можно использовать задержки между нашими репликами и собеседника.
Однако более показательными и интересными будут времена ответов на явные вопросы — сообщения содержащие ‘?’ на конце.
Строим распределение
Итак, у нас есть измеренные времена ответов собеседника на наши вопросы. Что с этим делать дальше? Самое простое и первое что приходит на ум — посчитать медиану и среднее значение.
Можно видеть, что для разных людей мое личное значение времени реакции различается.
Но, поскольку хочется что-то более, чем два числа, мы построим распределение этого значения:
Из него видна проблема в данных — на больших временах значения довольно сильно разбросаны. Это можно исправить, Попробуем сделать шкалу времени не линейной, а логарифмической. Посколько и в жизни значимость времени ответа логарифмически уменьшается (довольно существенно, ответил ли собеседник через 5 минут или через 10, однако через день эта разница уже не столь значительна).
Ну и в конце для каждой персоны можем добавить аналогичный анализ для времен наших ответов. В целом это может показывать насколько мы более заинтересованы в общении с собеседником, по сравнению с ним. Но куда более точно можно быть уверенным, что заинтересованность в общении прослеживается при сравнении нашей реакции на разных собеседниках.
Можно видеть, что мы отвечаем на вопросы чаще: распределение ответов смещено к 7ми секундам, против 45и у собеседника.
Сравнение с разными людьми
Интересно сравнить, как меняется распределение в зависимости от отношений с человеком.
Ниже приведены несколько примеров:
Коллега по работе
Девушка
Как и обещали, никаких глобальных выводов не будет. Общайтесь так, как вам комфортно, не оглядываясь на этикет.
Расчет времени ответа в среднем: как проверить время отклика
Среднее время отклика рассчитывается как среднее продолжительность веб-транзакций, смоделированных на целевом веб-сайте с интервалом времени:
Среднее время отклика ∑ время продолжительности транзакции / количество начатых транзакций
Что такое транзакция?
Транзакция определяется как последовательность завершенных операций, выполняемых на веб-ресурсе посетителем, или последовательность запросов и ответов HTTP/S. В этом году t ime продолжительности транзакции есть тем прошедшее время , с момента начала транзакции , на данный момент транзакция завершённый. Например , транзакция могут быть определены как последовательность операционный , таких как загрузка веб-страницы, вход на веб-сайт, переход на другую веб-страницу и, наконец, отправка веб-формы.
Профили поведения пользователей и задержки
Настройка профилей поведения пользователей позволяет имитировать взаимодействие типичных пользователей с вашими веб-сайтами или веб-приложениями. Для получения дополнительной информации о задержках поведения пользователей см.
Обратите внимание, что задержки поведения пользователей НЕ включаются в продолжительность транзакций в случае других типов нагрузочных тестов: HTTP/S, Web Pages, Streaming Media, SOAP Web API, API Rest Web и Postman Collections. Кроме того, время длительности транзакции НЕ учитывает время, необходимое браузеру для запуска и остановки.
Задачи веб-страницы
При создании задач веб-страницы платформа LoadView предоставляет профили поведения обычных и пользовательских пользователей на странице сценария тестирования. Выбор нормального варианта замедлит взаимодействие страниц и добавит случайные задержки (от 3 до 6 секунд) между действиями, чтобы имитировать, как реальные пользователи перемещаются по вашему сайту. Выбор опции Custom позволяет установить минимальные и максимальные задержки от 0 до 30 секунд. Установка задержки с минимумом и максимум 0 секунд будет выполнять тестовые сценарии как можно быстрее. Эта опция предназначена для стресс-тестирования, чтобы увидеть, как ваша система реагирует.
Задачи веб-приложений
Для задач веб-приложений задержки поведения пользователей будут включены в продолжительность транзакции. После создания устройства можно настроить профиль в соответствии с потребностями конкретного устройства. Так же, как профили поведения пользователя для веб-страниц, он же параметры профиля поведения пользователя, Нормальный и Пользовательские, предоставляются, но включают дополнительные настройки конфигурации для имитации конкретных действий пользователя, таких как скорость движения мыши, скорость щелчка мыши,и ввода скорости,в зависимости от требований к вашей конкретной задаче веб-приложений. Для получения дополнительной информации о настройке тестов веб-приложений, смотрите нашу статью Web Application Load Test Knowledge Base.
Почему важно среднее время отклика?
Ваши пользователи ожидают, что ваши веб-сайты и приложения всегда будут доступны и будут работать, не испытывая никаких суток, независимо от времени и дня. Приложения или сайты, которые слишком долго загружаются или реагируют медленно, могут привести к тому, что ваши пользователи быстро будут разочарованы и откажутся от задач и действий, которые они намеревались выполнить, что потенциально может привести к потерянным продажам. Даже секунда или более задержки может сделать разницу между сохранением пользователя от отскакивая от вашего сайта или приложения.
Факторы, влияющие на время реагирования
В то время как выполнение тестов производительности может помочь определить, где возникают проблемы и узкие места, устранение медленного времени отклика может быть трудно выполнить. Медленное время отклика может быть индикатором более сложных проблем и может быть связано с перегруженным сервером, проблемами хостинг-провайдера или даже проблемами, связанными с клиентами. Хотя существует множество факторов, которые могут способствовать замедлению времени отклика, приведен список ниже включает в себя некоторые из наиболее распространенных причин.
Сложные среды
Сложность является одним из ключевых факторов, которые приводят к замедлению времени отклика. Многие из современных веб-сайтов и приложений полагаются на различные сторонние услуги, сети, технологии, платформы и т.д., что затрудняет точное определение того, какой конкретный компонент или элементы могут быть причиной.
Тяжелые веб-страницы
Кроме того, современные веб-сайты и платформы приложений могут привести к “раздутым” веб-страницам, которые слишком велики по размеру страницы, содержат слишком много JavaScript или просто не оптимизированы надлежащим образом, что приводит к вялой производительности страницы. Хотя важно создать веб-сайт, который является глаз ловить пользователей, веб-разработчики должны тщательно сбалансировать веб-сайт и содержание приложения с пользовательским опытом, и как каждый из них влияет на общее время отклика. Это может быть легко увлечься созданием контент-тяжелый сайт, но если вы обнаружите, пользователи подпрыгивая рано и часто, настало время рассмотреть вопрос о потянув обратно на количество и тип контента и оптимизации страниц для лучшего пользовательского опыта.
масштабируемость
Масштабируемость является еще одним ключевым фактором, который может способствовать медленному времени отклика, особенно в часы пик трафика и занятых периодов онлайн-покупок, таких как Черная пятница/Киберпонедельник. Когда трафик внезапно увеличивается, это может привести к тому, что сервер будет получать больше запросов, чем он может обрабатывать, что приведет к узкое место в производительности по мере использования ресурсов. Тестирование производительности может помочь выявить пробелы в инфраструктуре, чтобы гарантировать, что сайты и приложения могут масштабироваться с требованиями пользователей. Когда спрос высок, ваш сервер должен быть в состоянии выделить, или наращивать, необходимые ресурсы надлежащим образом для обработки спроса, а также нарастить вниз, когда спрос уменьшается.
Непрерывный мониторинг с помощью Dotcom-Monitor
После того, как ваш веб-сайт или приложение готово и было отодвинуто на производство, важно, чтобы вы постоянно отслеживали время загрузки и время отклика, чтобы гарантировать, что пользователи не получают плохой пользовательский опыт. Настройка мониторов даст вам информацию и данные, необходимое для обеспечения непрерывной работы веб-сайтов, веб-приложений и любых сторонних служб и API. А если это не так, вы и команды немедленно получаете оповещение, так что вы можете устранить проблемы до того, как будет затронут больший процент пользователей.
Платформа Dotcom-Monitor позволяет осуществлять мониторинг из 30 мест по всему миру и предоставляет различные решения и функции, такие как опции оповещения, графики, фильтры, интеграции и многое другое, для полного постоянного мониторинга для всех ваших потребностей. Узнайте больше о решениях Dotcom-Monitor.