Technologies

1. Technologies • Logiciels de gestion de l’effectif (Workforce management) • Un système de gestion capable de: • Planifier les ressources (équipement et employés); • Déterminer les emplois du temps des employés; • Évaluer la contribution individuelle des employés; • Développer les compétences des employés. • Plus spécifiquement pour les centres d’appels Source: Vital Role of Workforce Management, IEX, white paper, 2006. Mise à jour le 1er janvier 2007

2. Technologies • Logiciels de gestion de l’effectif (Workforce management) • Prévision et planification • La planification de l’effectif et la programmation des horaires d’un centre d’appels débute par une prévision correcte des volumes d’appels, du temps de traitement et autres informations. • Considérations d’ordre administratif: • Comprendre l’historique des appels – utiliser les données du ACD; • Mesurer l’impact des horaires en tenant compte des préférences des employés – vacances, réunions, pauses et dîner, etc. Source: Vital Role of Workforce Management, IEX, white paper, 2006. Mise à jour le 1er janvier 2007

3. Technologies • Logiciels de gestion de l’effectif (Workforce management) • Ordonnancement • Programmation des horaires • Une équilibre entre ressources et les coûts; • Les horaires doivent pouvoir répondre aux demandes anticipées par la prévision. • Gestion des changements • Suivi en temps-réel • La réalité n’obéit pas nécessaire à la prévision! • Il est nécessaire de faire des ajustements nonobstant la planification et la prévision produites par le système logiciel. Source: Vital Role of Workforce Management, IEX, white paper, 2006. Mise à jour le 1er janvier 2007

4. Technologies • Logiciels de gestion de l’effectif (Workforce management) • Analyse de la performance • Évaluation des opérations sur les: • Plans d’effectif; • Horaires; • Taux d’utilisation des fils d’attente; • Disponibilités des agents • Gestion de la performance • Évaluation de la performance des agents par rapport à des modèles standards de performance; • Propositions permettant l’amélioration de la performance des agents via le perfectionnement et/ou récompense. Source: Vital Role of Workforce Management, IEX, white paper, 2006. Mise à jour le 1er janvier 2007

5. Technologies • Logiciels de gestion de l’effectif (Workforce management) • Planification stratégique • Évaluation de type « what-if » par le biais de: • Données historiques; • Données obtenues de la prévision; • Méthodes de simulation. • En pratique • Le choix d’un logiciel de gestion de l’effectif est intimement lié aux facteurs suivants: • Environnement – centre d’appels ou centre de contacts? • Architecture du système ACD déjà en place; • Type de routage des appels, etc. Plus de détails sur la gestion de l’effectif dans le prochain chapitre… Source: Vital Role of Workforce Management, IEX, white paper, 2006. Mise à jour le 1er janvier 2007

6. Mesures de performance Mise à jour le 1er janvier 2007

7. Mesures de performance • Coûts versus service • Les mesures de performance sont implantées dans les systèmes de gestion de l’effectif. • Elles sont centrales dans la gestion quantitative des appels. • Le compromis est souvent d’ordre « coût versus service ». • De manière générale, • Augmentation des coûts  augmentation du « niveau de service » (SL); • Porte sur un graphe, SL en fonction des coûts  la courbe d’efficacité. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

8. Mesures de performance • Coûts et l’efficacité • La mesure la plus importante est le First-Time Resolution (FTR) • Problème réglé dès le premier appel. • Joindre à Average Holding Time (AHT) • Durée moyenne de maintien • On aura une bonne indication de la performance puisque • Si FTR est élevée  moins de rappel; • Si AHT est bas  moins de frustration; • On veut donc un FTR élevée et un AHT faible. • Une bonne formation des agents est donc nécessaire. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

9. Mesures de performance • Coûts et l’efficacité • L’efficacité d’un agent est souvent mesurée par rapport à son horaire: Efficacité = (Temps total de travail) / (Temps total de travail + temps disponible)  100% Temps total de travail = temps en conversation + temps pour finaliser l’appel (wrap-up time). Temps disponible = temps en attente de recevoir un appel. • Question: Dans le temps disponible, doit-on considérer les pauses et/ou la formation? • Selon la réponse donnée à cette question, nous aurons des chiffres bien différents! Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

10. Mesures de performance • Coûts et l’efficacité • Un exemple: • Un agent a un contrat de travail de 36h/semaine. • Il passe 3 heures en formation et activités diverses en dehors de son poste. • Il prend des pauses totalisant 230 minutes. • Il a attendu des appels durant 265 minutes. • Il a répondu à des appels durant 1485 minutes. Ne tenant pas en compte les pauses et la formation: Efficacité = 1485 / (1485 + 265)  100 = 85% En comptant les pauses: Efficacité = 1485 / (1485 + 265 + 230)  100 = 75% Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

11. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Renferme différents aspects • Traitement des appels par l’agent. • Le processus d’attente • Le processus d’attente est l’aspect qui nous intéresse ici • Habituellement, on relie le niveau de service et le processus d’attente par la définition du « temps d’attente acceptable » (Acceptable Waiting Time – AWT) • C’est le fameux « 20 » du 80/20 – 80% des appels doivent être répondus dans 20 secondes. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

12. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Moyenne pondérée • Supposons que nous connaissons le SL pour de courts intervalles de temps – à l’aide du système ACD. Nous voulons projeter le SL sur une plus longue période de temps. SL pour le mois = (95% + 55% + 70% + 80%) / 4 = 75% ?? Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

13. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Moyenne pondérée • Le 75% n’est pas réaliste! Pourquoi? • La différence dans le nombre d’appels / semaine n’est pas été considérée. SL pour le mois = (2000 / 17000)  95 + (7000 / 17000)  55 + (5000 / 17000)  70 + (3000 / 17000)  80 = 68.5% Total des appels dans le mois En général, si le nombre d’appels / semaine varie beaucoup, la moyenne pondérée donnera un SL fort différent de la simple moyenne. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

14. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Facteur de service téléphonique (Telephone Service Factor – TSF) • Pourcentage des appels répondus en deçà d’un certain temps d’attente. • Fort utilisé dans l’industrie • Encore le fameux 80 / 20 ! Lire 80% satisfaits et 20% insatisfaits. • Interprétation: Un client qui se trouve parmi les insatisfaits. Pour lui, le TSF importe peu (50 / 20 ou 80 / 20). Ce qui est crucial est lorsqu’il rappel encore! • Si le TSF est 80 / 20 alors la probabilité d’une autre mauvaise expérience est 0.2 ou 20%... ! Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

15. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Les abandons • Certains appels sont abandonnés par l’appelant • Après AWT (et même avant d’atteindre le AWT!). • SLTSF = ((Nb. d’appels répondus avant AWT) / (Nb. d’appels répondus + (Nb. d’appels abandonnés après AWT) )  100% • Exemple: Un centre d’appel reçoit 510 appels durant une heure. AWT = 20 sec. Un total de 460 appels reçoit leur service, lesquels 410 ont été répondus en deçà 20 secondes. Des 50 abandons, 20 ont été abandonnées avant AWT. • SLTSF = 410 / (460 + 40)  100% = 82% Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

16. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Vitesse moyenne de réponse (Average Speed of Answer – ASA) • Temps moyen pour répondre à un appel (exprimé en secondes) • Attention à ce SL (même pour le TSF) • Exemple: • 4 appels répondus en 0, 10, 30 et 100 secondes et le ASA est 35 secondes; • Mais le ASA est aussi égal à 35 secondes si les appels étaient répondus en 35, 35, 35 et 35 secondes! • Suppose AWT = 20 sec. La séquence 0, 10 , 30, 100 et 0, 10, 24 et 30 donne le même TSF = 50! Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

17. Mesures de performance • Niveau de service – SL • Quelques remarques • La pratique courante consiste à répondre l’appel qui est en attente le longtemps. Si le SL est mesuré par TSF • Et que l’attente dépasse AWT alors ne pas répondre cet appel! • Seulement les appels en attente mais en deçà de l’AWT doivent être répondus! • Ouppppssss. Le TSF encourage le mauvais comportement. • Moral • Ne pas se fier à une seule mesure pour le SL; • Jumeler deux ou trois mesures. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

18. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Les mesures précédentes servent à constater le SL • Elles sont calculées à partir des données recueillies. • Comment planifier et prévoir les effectifs pour atteindre un SL souhaité? • C’est l’utilité des formules d’Erlang. • C’est quoi le « Erlang »? • Unité de base exprimant l’intensité du traffic de télécommunication; • Sans dimension et représente l’utilisation continue d’un circuit téléphonique; • 1 erlang = le traffic durant 60 minutes. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

19. Mesures de performance • Formules d’Erlang • C’est quoi le « Erlang » • On reçoit 300 appels d’une durée de 2 minutes en une heure alors nous avons reçu 600 minutes d’appels ou 10 erlangs; • C’est qui Erlang? • Mathématicien Danois Agner Krarup Erlang; • Développa la base sur la prévision de la capacité pour le compte de Copenhagen Telephone Company en 1908; • En son honneur, le CCITT a adopté, en 1946, le erlang comme unité de base en téléphonie. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

20. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Deux formules: Erlang-B et Erlang-C • Erlang-B • Un appel bloqué est réellement bloqué – vous entendez le signal « engagé »; • Fort utilisé par les compagnies de téléphone. • Erlang-C • Un appel bloqué est en attente; • C’est la situation des centres d’appels; • Cette formule calcule la probabilité d’être mis en attente et la durée de l’attente. Bingo! Parfait pour la gestion des ressources et de l’effectif. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

21. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et TSF •   Nombre d’appels (moyen) par unité de temps; •   Temps (moyen) de service mesuré sur les mêmes unités de temps que ; • a=     Intensité du traffic (nombre erlang); • AWT  Temps d’attente acceptable; • s Nombre d’agents; • C(s, a)  probabilité qu’un appel soit en attente (probabilité de délai). Cette formule s’applique lorsque a < s Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

22. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et TSF • Pour éviter l’instabilité numérique, on réécrit: • La sommation peut être développée en Cette formule s’applique lorsque a < s Ce sont ces formules qui sont implantées dans les calculateurs d’Erlang. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

23. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et TSF  = 5 s = 7 AWT = 0.33 min. a =  s’approche ou égal à s Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

24. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et ASA • ASA est le temps moyen d’attente des appels; • Le dénominateur (surcapacité) assure que les appels en attente seront éventuellement répondus; • Les paramètres de cette formule sont les mêmes que pour le TSF. Cette formule s’applique lorsque a < s Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

25. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et ASA a =  s’approche de s  = 5 s = 7 AWT = 0.33 min. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

26. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C et ASA • Un exemple numérique: •  = 1, a = 5 erlang, s = 7 agents; • Par le calcul de TSF, on obtient: 68% des appels seront répondus immédiatement; • Donc, la probabilité de délai C(s, a) = .32; • Appliquer ce résultat dans la formule ASA: • Si on augmentait le nombre d’agent à s = 8: Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

27. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • La formule Erlang-C permet d’obtenir le TSF et le ASA; • On peut également obtenir: • Étant donné un SL et les autres paramètres, quel est le volume maximal d’appels () pour un centre d’appels? • Quel sera le ASA maximum acceptable? • Plus important encore, le nombre minimal d’agents pour traiter les appels pour un trafic s et un SL donné. • Pour calculer ces réponses • Utilisons un calculateur d’Erlang • Il en existe des milliers sur le WEB • http://www.math.vu.nl/~koole/ccmath/ErlangC/index.php Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

28. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • Un exemple numérique: trouvons le nombre d’agents requis pour: •  = 1, a = 5 erlang, SL = 80, AWT = 20 Combien d’agents devra-t-onprévoir ? s = 8. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

29. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • Poursuivons l’exemple numérique précédent: •  = 1, a = 5 erlang, AWT = 20, s = 8; • Calculons le SL avec 8 agents: Avec 8 agents, nous aurons un SL = 86% supérieur à celui souhaité (80%). Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

30. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • Attention à l’utilisation « bête » de cette formule. En voici un exemple: • Le temps de réaction (le temps que prend l’agent pour effectivement débuter le traitement de l’appel) est de 3 sec en moyenne. La durée moyenne des appels est de 25 sec. Durant l’heure d’achalandage, il y a en moy. 200 appels par 15 minutes. Le temps d’attente moyen de 10 sec est acceptable. • Calculons sans tenir compte du temps de réaction: • Nb. appels par seconde = 200 / (15  60) ~ 0.2222. • a = 0.2222  25 ~ 5.555 erlang. • S = 7 et AWT = 8.2 secondes (règle 80 / 20 pour SL) Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

31. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • Attention à l’utilisation « bête » de cette formule. En voici un exemple: • En tenant compte du temps de réaction: • Temps de service = 25 + 3 = 28 secondes; • Le AWT = 10 – 3 = 7 secondes. Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007

32. Mesures de performance • Formules d’Erlang • Erlang-C • Éléments qui ne sont pas dans la formule d’Erlang • Pas d’abandon (on verra plus tard l’extension d’Erlang-C pour le cas d’abandon); • Pas de rappel (après un abandon, la personne téléphone de nouveau); • Suppose une distribution de probabilité exponentielle pour la durée des appels; Enfin, la formule d’Erlang ne modélise pas le comportement des agents et du client! Source: Ger Koole, Call Center Mathematics, 2007. Mise à jour le 1er janvier 2007