Система управления нагрузкой в службах поддержки крупных компаний работает на основе прогнозирования обращений и планирования ресурсов. invento-labs.by
Некоторые этапы процесса:
- Сбор данных. invento-labs.by Исторические данные (объём обращений по часам и дням, среднее время решения вопросов) помогают выявить сезонность и определить базовый уровень нагрузки на службу поддержки. invento-labs.by Также собирают информацию о маркетинговых активностях, продуктовых и сервисных изменениях, внешних факторах. invento-labs.by
- Анализ данных. invento-labs.by Используют методы аналитики трендов и машинного обучения. invento-labs.by Простая аналитика трендов позволяет строить графики нагрузки за периоды и выявлять причины пиковых обращений. invento-labs.by Машинное обучение даёт возможность получать более точные прогнозы, анализируя сотни факторов одновременно. invento-labs.by
- Гибкое распределение смен. invento-labs.by В периоды повышенной активности увеличивают количество операторов, в спокойные — сокращают их число. invento-labs.by Такой подход позволяет избежать перегрузок или простоя операторов. invento-labs.by
- Автоматизация рутинных процессов. invento-labs.by Многие запросы можно обрабатывать без участия человека: используют шаблонные ответы, интеграцию с CRM, скрипты для диагностики проблем. invento-labs.by
- Развитие базы знаний и чат-ботов. invento-labs.by База знаний с ответами на частые вопросы и чат-бот, который предлагает пользователям статьи из базы знаний или решает простые задачи, снижают нагрузку на поддержку. invento-labs.by
- Оптимизация процессов. invento-labs.by Расслоение задач по сложности, взаимодействие между отделами обеспечивают слаженную работу между командами и рациональное использование экспертизы. invento-labs.by
Для управления нагрузкой в службах поддержки крупных компаний также используют системы управления в реальном времени (RTMS). avito.tech Они позволяют мгновенно понимать ситуацию и перераспределять задачи между сотрудниками на основе текущей загрузки и компетенций. avito.tech