Gestion de tâches dans un centre d appels multicanal Thèse de Benjamin Legros, Encadrée par Oualid Jouini, Directeur de thèse: Yves Dalery Etude en collaboration avec Ger Koole Participation de l entreprise Interact-iv avec Sebastien Thorel, Mohamed Jribi et Olivier Aimé. 1
- Début de Thèse: Avril 2010 - Fin Théorique: Juin 2013 - Publications: Mon avancement - Enseignements en écoles de commerce et écoles d ingénieurs - Projets de thèse: - Projet 1: Etude d architectures flexibles de centres d appels. - Projet 2: Modélisation de la gestion des tâches dans un centre multicanal. - Projet 3: Etude des fréquences de changement de seuil dans un centre multicanal. - Contribution mathématique: développement d une nouvelle méthode pour calculer la fonction densité loi hypoexponentielle - Contribution statistique: Etude d adéquation des données d interact-iv aux lois de probabilités usuelles. 2
Contexte du projet Besoins d Interact-iv: Motiver ses clients à procéder à une gestion multitâche dans les centres d appel. Proposer un moyen efficient d attribuer les tâches et de piloter les performances dans un centre multicanal. Eléments utiles (Bibliographie et Informations d interact-iv): - Intérêt de la mutualisation des ressources dans les petits centres - Possibilité d alterner deux tâches de nature différentes - Les tâches d appels ont des «pauses» - La «pression à la réponse» des mails est faible: possibilité de couper et reporter la tâche. 3
Problématique Cadre: - Deux tâches: appels et mails - Appels prioritaires mais non préemptif - Appels constitués d une pause - Agents capable de traiter les deux tâches. Comment doit-on attribuer les mails aux agents? - Jamais (Modèle 1) - Seulement entre les appels (Modèle 2) - Seulement pendant les appels (Modèle 3) - A tout moment (Modèle 4) 4
Modélisation -> Service des appels en trois parties -> Service des mails en une partie -> Mails en stock infini -> Arrivée des appels sous forme de flux -> p: probabilité de profiter d un temps entre deux appels -> q: probabilité de profiter de la pause Objectif: -> Maximiser le débit de traitement des emails -> Contrainte de qualité de service sur les appels (Temps moyen, probabilité d attente ou probabilité d attendre moins d une durée) 5
Résultats mathématiques Pour un agent: Formules fermées: -> Débit d emails -> Temps moyen d attente des appels -> Probabilité d attente d un appel Méthode de calcul numérique: -> Probabilités stationnaires -> Probabilité d attendre moins d une durée. Formule fermée approximée en cas de charge faible des probabilités stationnaires. 6
Insights (1) -> Développement d indicateurs de prise de décision quant au modèle à retenir 7
Insights (2) -> Avec augmentation de la charge ordre général: M4-M2-M3-M1 -> Des changements d ordre entre M3 et M2 en cas de durée de pause importante par rapport au reste du service -> Une contrainte de temps moyen favorise M2 -> Une contrainte de probabilité d attendre moins d une durée favorise M3 8
Insights (3) -> Optimisation de p et q: Avec augmentation de la charge baisse de q puis de p -> En cas d état non optimal: 9
Extension au cas multiserveur -> Confirmation des résultats par simulation -> Utilisation des indices pour réaliser le choix des modèles confirmé. -> Elargissement de la zone du modèle 4 10
Implémentation du modèle Un module «Dispatcher» maitre vient au dessus du système vocal et permet - En mode automatique : de contrôler le modèle à appliquer aux agents (individuellement ou globalement), selon les indicateurs dont il a connaissance - En mode manuel : via la fourniture d indicateurs au superviseur, il permet à ce dernier de décider le modèle à appliquer ACD Le Dispatcher à connaissance de l état des agents et des appels grâce à l ACD email Provider SMS Provider Le Dispatcher peut contrôler l état des agents et affecter des taches d un autre type que vocal Dispatcher Fax Provider Le Dispatcher centralise les inputs en provenance de divers providers «texte» 11
Choix des variables Objectif? Contrôle? Performance? Facteur de succès? Contrainte à respecter? Donnée extérieure? Indicateurs temps réels Temps d'attente du plus vieux mails Nombre des mails / par agent en attente Temps d'attente moyen pour les appels Temps d'attente moyen pour les mails Temps moyen de traitement par mail Temps moyen de pause entre deux appels Nombre d'appels en attente/tmps moyen d att. Nombre de mail en attente Temps d'attente du plus vieux mails Temps d'attente du plus vieux appel Nombre d'agents logués Probabilité d attente Nombre d'agents libres Taux d abandon pour les appels Débit d email Indicateurs statistiques consolidés Temps d'attente moyen des appels Temps d'attente des emails Nombre d agent prêt à traiter Temps du service moyen pour les appels (temps moyens de traitement + temps moyen d'attente) Temps du service moyen pour les email (temps moyens de traitement + temps moyen d'attente) taux d'abandon pour les appels Temps moyen de relance de contact par mail, suite à une attente estimée longue par les clients. Taux de rappel Mails traité par heure Appels traites par heure Mails traités par agent par heure Appels traités par agent par heure Temps moyen de pause entre deux appels Nombre d appel arrivés pendant les x dern. min. 12
Présentation du produit Quand un appel est en cours, les boutons «En garde» et «En garde silencieuse» permettent d indiquer au Dispatcher un potentiel temps de pause intraappel afin de distribuer éventuellement un message 13