考虑顾客耐心的呼叫中心人力资源配置模型

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呼叫中心的人力资源规划

呼叫中心的人力资源规划

人力资源是企业最具决定性、最活跃的要素资源,在企业管理过程中起着关键的作用。

对于客服部门而言,人力资源规划不仅具有先导性和全局性,还要求针对实际情况不断调整人力资源政策和措施,指导人力资源管理活动的有效进行。

针对客服部门的高流动性和排班工作、交互体验等方面的特点,在人力资源规划上需注意如下几个方面:1.确保呼叫中心发展中人力资源的需求。

不同企业,不同的生产技术条件,对人力资源的数量、质量、结构等要求不一样。

在当今市场竞争日趋激烈的环境下,企业呼叫中心服务规模上的变化,需要呼叫中心对其所拥有的坐席数量进行调整,保证新产品和新技术条件下工作对人的需要以及人对工作的适应性。

而企业发展过程中,也需要呼叫中心能够在这些方面满足客户的需求。

2.使人力资源管理活动有序化。

在呼叫中心日常的人力资源管理活动中,无论是确定各种岗位上人员的需求量和供给量,还是职务的设计和人员的配置,不通过人力资源规划是很难实现的。

3.提高人力资源的利用效率。

人力资源规划还可以控制客服乃至呼叫中心的人员结构、职务结构,从而避免因企业发展过程中的人力资源浪费而造成的人工成本过高。

呼叫中心成本中最大的支出项目是人员薪资,在很大程度上取决于组织中的人员分布状况。

4.有利于协调人力资源管理的具体计划。

人力资源规划作为客服部门或呼叫中心的战略决策,是其制定各种具体人事决策的基础。

为使呼叫中心人事政策决策准确无误,就需要提供准确的人力资源供求信息,呼叫中心通过人力资源规划,使得人员招聘计划、培训开发计划、薪酬计划和激励计划等人力资源管理具体计划能相互协调和配套。

5.使个人行为与组织目标吻合。

客服与呼叫中心人员相对流动率高,所以人力资源管理在实现企业目标的同时,也要实现员工的个人目标,在呼叫中心实现了效益最大化时,也会要求员工在工作上付出更多的努力,那么企业也要从员工的待遇、职业生涯发展规划等方面给予更多的考虑。

在人力资源规划下,员工对自己在呼叫中心中的发展方向和努力方向是已知的,就会在工作中表现出积极性和创造性。

客服中心组织架构及人员编制方案设计

客服中心组织架构及人员编制方案设计

.客服中心组织架构及人员编制方案为了充分发挥客服中心远程联系、7*24小时服务的特点,为本行各项电子业务和立刻创立的信用卡业务供应支撑保障,进一步落实总行“全面打造地域性银行和实现电子渠道运用大幅提升”的战略,特拟订《客服中心组织架构及人员配置方案》,详细内容以下。

一、组织架构客服中心拟设置总经理 1 名,副总经理 1 名,设置:营运部、质量部、支撑部、营销部和综合部。

客服中心总经原因电子银行部分管副总经理兼任,客服中心副总经理享受总行部门中经理助理级别,营运部、质量部、支撑部、营销部和综合部经理及主管分别享受总行部门经理、副经理级别。

二、部门设置及岗位职责(一)营运部1、部门职责:依照总行及电子银行部要求结合客服中心目标目标拟订相应的平常核查制度;对投诉指标核查负责;负责对客服中心投诉、营运、电话回访等工作进行平常管理核查,依照已拟订的察看办法及时对客服中心工作人员进行核查;负责对话务量的剖析,及时向客服中心上级领导提出添员需求,负责前台话务人员平常工作;负责依照客服中心内本质情况和新业务张开情况,提交的确可行的客服业务需求,配合协调部门、班组间的工作,组织班组人员进行学习;负责各项日报,重要故障、影响接通率原因剖析。

2、岗位设置:经理岗、主管岗、组长岗、投诉专员岗、回访专员岗、座席岗。

详细职责以下:(1)经理岗负责协调客服中心与银行其他部门之间的关系,并招会合议调整流程和服务内容,保证客户的需求碰到充分的重视;负责管理整个呼叫中心的运作表现、质量保险、生产率及成本效率控制等目标,并全面看守平常客户服务;规划、管理及控制呼叫中心的运作,以便用有效及高效的方法达到质量与成本的目标;在切合优秀服务的目标下,保证呼叫中心的资源获取最有效的利用;管理被分配项目的整体质量、绩效及生产力;设计及发展优秀的工作流程及模范,并保证其执行质量;发现及校正任何影响生产力及盈利方面的营运问题,培养积极的及专业的客户服务团队;及时剖析平常投诉热点,并将信息反响至相关部门,对突发事件应及时上报并采用相应措施。

呼叫中心如何合理安排人力资源

呼叫中心如何合理安排人力资源

呼叫中心如何合理安排人力资源在当今竞争激烈的商业环境中,呼叫中心作为企业与客户沟通的重要桥梁,其运营效率和服务质量直接影响着企业的形象和客户满意度。

而合理安排人力资源是确保呼叫中心高效运作的关键因素之一。

呼叫中心的工作特点决定了其对人力资源的需求具有较高的波动性。

例如,在促销活动期间、节假日或者突发事件发生时,客户咨询和投诉量可能会大幅增加;而在平时,业务量则相对较为平稳。

因此,如何根据业务量的变化灵活调配人力资源,以确保在满足客户需求的同时,降低运营成本,是呼叫中心管理者面临的重要挑战。

首先,准确的预测是合理安排人力资源的基础。

通过对历史数据的分析,结合市场趋势、企业营销策略等因素,对未来一段时间内的呼叫量进行预测。

预测的时间跨度可以是每天、每周、每月甚至更长。

同时,要考虑到不同时间段、不同业务类型的呼叫特点,例如,白天的咨询量可能主要集中在产品功能和使用方法上,而晚上则可能更多是关于售后服务和投诉处理。

在预测呼叫量之后,需要根据预测结果制定详细的排班计划。

排班计划要充分考虑员工的工作时间、休息时间和法定节假日等因素,确保员工的工作负荷合理,避免过度劳累。

同时,要预留一定的应急人员,以应对突发的业务高峰。

排班可以采用多种模式,如固定班制、轮班制、弹性工作制等。

固定班制适用于业务量较为稳定的情况,轮班制可以更好地满足 24 小时服务的需求,弹性工作制则可以在一定程度上提高员工的工作积极性。

人员配置也是至关重要的一环。

根据呼叫中心的业务类型和服务要求,合理确定不同技能水平和经验的员工比例。

对于一些复杂的问题,需要安排经验丰富、技能熟练的资深员工处理;而对于常见的、相对简单的咨询,可以由新员工或者技能水平稍低的员工来应对。

此外,还可以设置专门的培训师,定期对员工进行培训和技能提升,以提高整体服务水平。

为了提高人力资源的利用效率,还可以对工作流程进行优化。

通过简化繁琐的操作流程、减少不必要的环节,提高员工的工作效率。

呼叫中心员工胜任素质模型

呼叫中心员工胜任素质模型

呼叫中心员工胜任素质模型员工是企业品牌形象的代表,是企业经营意图的执行者,企业为客户提供的服务需要员工来具体操作。

客户在与企业交互过程体验如何、满意与否,直接取决于员工在服务客户过程中的表现如何。

在当今同行业服务标准日益趋同的形势下,员工的个人表现就成为“制造”服务结果差异、提升服务质量的重要源泉。

随着客户要求越来越高,员工不仅要能真正理解企业管理者的意图,也要在与客户交互的过程中对客户的身份、个性需求等有较强的识别能力,更要在即时的客户服务中灵活应变,及时发现体验创造的机遇。

总之,员工是否胜任将成为未来客户体验管理能否落实的关键因素、也是企业提高客户满意和忠诚、提升客户价值的核心。

为了判断在客户服务过程中善于为客户创造和传递良好体验、善于留住客户的客服员工应该具备哪些胜任特征/素质、揭示优秀的客服员工应该具备哪些动机、特质、态度、知识与技能,同时为企业的员工招聘、培训与绩效考核提供有价值的参考依据,作者采用实地访谈与问卷调查相结合的方式,对中国联通广东惠州分公司的客户服务人员进行了访问,访问对象主要包括呼叫中心普通座席代表、VIP座席、投诉处理员、质检培训员、电话营销人员和CRM中心的客服工作人员。

一、胜任特征及其研究思路所谓胜任特征(Competency)是指能把某职位中表现优异者和表现平平者区别开来的个体潜在的、较为持久的行为特征。

这些特征可以是认知的、意志的、态度的、情感的、动力的或倾向性的等等。

而胜任特征模型(Competency Model)则是将特定职位上表现优异要素所组合起来的胜任特征结构。

建立胜任特征模型是从组织战略发展的需要出发,以强化竞争力、提高实际业绩为目标的一种独特的人力资源管理方式,是一系列人力资源管理与开发技术如工作分析、招聘、选拔、培训与绩效管理等的逻辑起点和重要基础。

目前建立胜任特征模型的方法主要有三种:一是基于研究的方法,分析高绩效员工与一般员工在行为特征方面的关键差别,从而确定胜任力结构。

呼叫中心岗位胜任力模型之建立与应用

呼叫中心岗位胜任力模型之建立与应用

呼叫中心岗位胜任力模型之建立与应用一、概要改革开放 30 年来,我国已经取得在世界经济举足轻重的地位,并成为 21 世纪支撑世界经济体系重要且不可忽视的动力引擎。

而让中国企业能持续发展而且壮大的因素,除了自然资源之外,竞争优势与先进的管理方法和制度的建立,都是企业花费巨资在探索研究的项目。

而自身的竞争优势,是在产品功能,还是品牌优势?是技术创新于产品研发,还是生产环节?是客户营销的拉力,还是渠道营销的推力?答案可能是都有,也更可能是没说到真正的关键。

而管理和制度都是因人而生,因人而治,所以答案应该是人,更精确地说是人才或优势胜任力是否放对了位置。

按照党的十七大的总体部署和深入贯彻落实科学发展观的要求,在充分讨论和广泛征求专家意见的基础上,提出了一个包含 8 个领域 39 个题目的《“十二五”规划前期重大问题选题指南》。

在 8 个领域 39 个题目的《“十二五”规划前期重大问题选题指南》里面,明确的标识在“科教文化”领域方面,要持续党 17 大主席揭示的“落实科学发展观,创建和谐社会”,必须关注下面几个题目:1 .提高自主创新能力的措施研究。

2 .建设人力资源强国的对策研究。

3 .提高国家文化软实力战略研究。

除了在教育训练方面要抓紧之外,也要大力发掘不同先天优势的人才,加以针对性的教育培训,才能加速特殊人才之培育与加大本国在各方面迎头赶上发达国家的力道。

现阶段国家与企业教育方式与培训内容皆有长足的进步,虽然还有可提升的空间,在发掘人才方面,并没有太多针对先天特质与优势进行比较客观、精准、快速的测评工具,我们希望在近期开展此项工作,进一步落实党与国家十二五的战略思想。

呼叫中心作为国家主力扶持与企业运营的一个重要环节,在最近十年蓬勃发展,举凡大型服务机构包括银行、电信、电力、烟草、政府 123XX 等第二第三产业,以及电子商务网站、外包服务,甚至中小型企业,无不纷纷建立从十数人到数千人规模之呼叫中心业务,为客户或供应商提供语音呼入呼出,或信息互动的服务内容,其目的包括提升客户忠诚度 / 满意度、增加客户购买意愿、与企业之间的粘着度。

基于Poisson分布的呼叫中心人员配置分析

基于Poisson分布的呼叫中心人员配置分析

基于Poisson分布的呼叫中心人员配置分析
作者: 作者单位: 刊名:
英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数:
何建, HE Jian 吉林工程技术师范学院,基础科学系,吉林,长春,130052
吉林工程技术师范学院学报 JOURNAL OF JILIN TEACHERS INSTITUTE OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY 2008,24(5) 0次
收稿日期:2007—11—12 作者简介:何建(1974一 ),男,吉林四平人,吉林工程技术师范学院基础科学系助理实验师,主要从事计算朝科学技术研究。
东莞南城公安电话录音系统已启动
现代社会竞争日益激烈,“服务”被众企事业单位视为“生存之本”,而电话也已 成为提供良好服务的主要媒介和手段。如何有效的管理和监控这些服务流程成为了 现在许多企业的重要课题。 特别是在银行、保险、证券期货、供电、供水、生产调 度、指挥中心、三防部门、公安、检查、军事部门、铁路、航空、交运部门、投拆、 客服、热线电话、企业要害部门等较特殊的领域、需监控电话的各种单位对语音工 作的发生过程都需要有个更为精确可靠的记录过程。 讯呼技术结合先进的数字信号 处理技术及语音科技,开发的讯呼电话录音系统可同时对多路电话录音、监听和查 询,已成为企事业单位发展的“得力助手”。
[文章编号】1g Based on U硷Disstribu廿佃of Poi髂on Call Center
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企业人力资源配置模型(2024)

企业人力资源配置模型(2024)

引言概述:人力资源是企业发展的重要组成部分,良好的人力资源配置模型能够帮助企业实现高效的人力资源管理。

本文将探讨企业人力资源配置模型的相关内容,并在前文的基础上进一步探讨与完善。

正文内容:一、人力资源需求预测1.1客户需求分析1.2企业战略规划1.3市场分析和趋势预测1.4人力资源的技能需求与供给的匹配二、人力资源招聘与选拔2.1岗位招聘需求2.2招聘渠道的选择2.3招聘策略与计划2.4面试与选拔流程2.5数据分析与评估三、人力资源培训与发展3.1培训需求的分析3.2培训计划与内容安排3.3培训方法与手段选择3.4培训效果的评估与调整3.5发展路径规划与职业晋升四、绩效管理与激励4.1绩效目标的设定4.2绩效评估与考核4.3绩效奖励与激励激励4.4优秀人才的挖掘与引进4.5绩效管理的持续改进五、员工关系维护与福利制度5.1员工关系建设与管理5.2薪酬福利政策制定5.3员工劳动关系的维护5.4激发员工积极性与忠诚度5.5职业发展与福利制度的平衡总结:企业人力资源配置模型的构建和实施对于企业的发展至关重要。

通过对人力资源需求的预测、招聘与选拔、培训与发展、绩效管理与激励、员工关系维护与福利制度等方面的系统化管理,企业能够有效提升内部的人力资源配置效率,推动企业的持续发展。

因此,在实际操作中,企业应充分了解和掌握各个环节的要点和关键技巧,根据企业的具体情况进行调整和优化,以实现更好的人力资源配置效果,从而为企业的长远发展奠定坚实的基础。

引言概述:人力资源配置是一项关键的战略决策,对企业的发展和竞争力具有重要影响。

企业人力资源配置模型是一种可以帮助企业优化人力资源配置,实现组织目标的分析工具。

本文将介绍企业人力资源配置的重要性,并详细介绍人力资源配置模型的构建和应用。

正文内容:1.人力资源配置的重要性1.1实现组织目标:人力资源是企业最宝贵、最具有竞争力的资产之一,合理的人力资源配置可以帮助企业实现其战略目标。

呼叫中心人力需求预测模型

呼叫中心人力需求预测模型

Definition1. 基本计算公示当月所需人力= (当月所需总工时÷当月单个员工可提供的总工时÷单个员工预测效率)+ 损耗人力当月需补充人力= 当月所需人力- 当月实际人力当月需面试人数= 当月需补充人力÷面试及报道各环节的损耗比※在实际计算过程中,根据分线来计算所需人力,最后合并为总值。

※面试及报道各环节的损耗计算中,各个因素及其计算方式请见下5.面试环节的损耗。

※虽然培训及招聘可能涉及跨月,但是由于Hiring Moduel 按月计算,因此所有活动,及以下各个计算公式均默认为月初开始,月末结束。

2. 工时当月所需总工时= 当月预测电话量×当月预测AHT当月单个员工可提供的总工时= 当月法定工作日×8 小时AHT = Talking Minutes + Holding Time + After Call Work Time※在Adjustment 中,Talking Minutes 及Holding Time 合并为ATT3. 员工效率(PTY)员工效率(PTY)=※在实际计算过程中,根据分线来计算各技能组的PTY。

4. 损耗人力损耗人力= 培训损耗人力+ 缺勤及休假损耗人力+ 离职损耗人力※缺勤及休假,以及离职的损耗人力为预测值,培训损耗人力计算公式请见下4.1 培训损耗人力培训损耗人力= 技能升级培训的人力+ 因NJ 培训而所需的辅导人力技能升级培训的人力= CIC 线所需人力- CIC 实际人力因NJ 培训而所需的辅导人力= Buddy 人力+ Coach 人力Buddy 人力= NJ 人力÷2Coach 人力= NJ 人力÷6※高技能所需人力计算请见1.人力计算公示。

※Buddy 人力,即1 个Buddy 负责2 个NJ。

※Coach 人力,即1 个Coach 负责6 个NJ。

※培训损耗人力中,并未计算因Refresh Training 而产生的人力损耗。

呼叫中心岗位胜任力模型的人力资源体系建设

呼叫中心岗位胜任力模型的人力资源体系建设

呼叫中心岗位胜任力模型的人力资源体系建设作者:赵新来源:《中国新通信》2013年第11期近年来,在人力资源管理领域出现了“岗位胜任力模型”这个新概念,逐步代替了传统的人力资源管理体系,成为科学管理体系的代表。

如果根据相应的岗位要求,建立起的“岗位胜任力模型”,并将其运用到人力资源体系的建设中,必将有效的促进人力资源体系建设的合理化、科学化。

一、在呼叫中心人力资源体系中构建“岗位胜任力模型”的重要意义呼叫中心的性质非常特殊,要求必须在第一时间内,为客户提供优质的全套服务,一次性满足客户的需求,服务时段也较长,因而对从业人员的能力和素质要求也很高。

在构建“岗位胜任力模型”之后,呼叫中心的人力资源管理系统将得以优化。

一是增强业务水平,提高工作业绩。

二是丰富工作经验,塑造企业文化。

三是有效统一人力资源建设体系。

二、在呼叫中心人力资源规划中构建好“岗位胜任力模型”(1)如何搭建在呼叫中心构建“岗位胜任力模型”。

在呼叫中心构建“岗位胜任力模型”的第一步就是要建立清晰的岗位结构。

所谓岗位结构,是指根据分工的不同,设置不同的岗位,并制定出岗位职责和目标绩效。

在呼叫中心的岗位结构一般为(如下图)在岗位结构搭建好以后,我们就要根据设置的岗位构建“岗位胜任力模型”。

构建“岗位胜任力模型”的一般程序为:第一,要以岗位结构的设置为基础,提出构建“岗位胜任力模型”的设想,要把各个岗位对员工的能力、素质和所要达到的绩效标准进行具体详尽的描述,以求通过这种岗位描述能够迅速明确本岗位需要何种类型的员工。

第二,要建立评审小组,主要是负责对构建“岗位胜任力模型”的评议和审核,以此来统一思想,明确目标,达到科学统筹、提高效率的目的。

评审小组成员一般要包括公司的负责人、人力资源部门负责人和各部门主管。

第三,要系统地整理各岗位员工的相关的资料,比如说员工基本信息、岗位职责表和岗位绩效标准等等,此项工作非常重要,为建成“岗位胜任力模型”提供了坚实的基础。

基于立体分层的呼叫中心服务资源精益配置模型

基于立体分层的呼叫中心服务资源精益配置模型
涉 因此 专 席 代 表要 拥 有 丰 富 的 业
务 实 际操作 经 验和 相关 知识 积 累 。鉴 于此 , 常规 的 除
理 论 培训 外 , t定 期 邀 请 省公 司相 关 部 门 、 市 分 中 7 地
公 司进行 专 项业 务 的深度 培iI J :配 备笔 记本 电脑 、 3 l G 手 机终 端 、 无线 上 网本 、 D 网卡 等设 备 , 于 进行 实 T 便 际操 作 培训 和 问题 测试 。
本 文通 过构 建分 业务 的扰 码相 关性 矩阵 和扰码 性
能评估 模型 , 用业务 类 型 以及 业 务量 、 利 切换 次数 、 网 络时延 分布 等 因素 ,对扰 码 的相关 性进行 加 权分析 ,
在此基 础上 , 一步 考虑 了扰 码 出现重码 的时延特 性 进
以及 下行 同步码 的相关 性 , 现 了基于话 务 统计数 据 实 T S DMA 系统扰 码 、 D—C 频率 的 自动规划 、 评估 分 析和优 化 。 与现有 的手工 规划扰 码 方法 相 比 . 升 了扰码 规划 和优 化的效 率 提 及 准 确性 , 为研 究 T S DMA 扰码 优 化 D.C
别 。 期需 设 立专 席 的业 务 包括 : 据业务 、 3业务 、 初 数 G
终 端业 务 、 团业务 、 户 投诉 受理 、 感 客户 重复拨 集 客 敏
叫等 。目前 , 动 客服二 中心共上 线 8类专 席 , 移 专席代 表 2 8名 , 月提 供近 4 0 每 5万次 专业 服务 。
第1 期
马勇 等 : 于立 体 分层 的 呼 叫 中心 服 务 资 源 精 益 配 置 模 型 基

该模 型 打破 了传 统 的 “ 台席全 业 务 ” 全 服务 模式 , 以三维 立体 分层 为 核心 。 建起 了服 务 资 源 的精益 配 搭

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法于淼;宫俊;唐加福;朱华波【摘要】针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题,提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先,给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次,通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式,并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后,通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明,所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.【期刊名称】《东北大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】5页(P1-4,14)【关键词】呼叫中心;人力资源分配;顾客行为;直接退出和中途放弃;排队等待信息【作者】于淼;宫俊;唐加福;朱华波【作者单位】东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819【正文语种】中文【中图分类】N945;O224随着服务行业在经济生活中的比重越来越高,越来越多的企业需要通过呼叫中心提供销售和售后服务,例如,银行、航空公司、酒店和电信公司等.人力资源不仅是呼叫中心提供高品质服务的重要保证,而且是呼叫中心运营成本中最重要的部分.因此,针对呼叫中心人力资源配置问题的研究受到越来越多的关注[1-2].一般来说,呼叫中心人力资源管理的运营目标是在保证顾客服务水平的前提下,设置最少的人力配置.顾客行为对排队服务系统性能具有一定的影响[3-5].排队信息提示作为一种新的运营模式逐渐被呼叫中心采纳,它是指呼叫中心通过语音提示的方式告知顾客估计的等待时间.文献[6-7]的研究表明,排队信息提示对顾客的放弃行为具有一定的影响.文献[8]通过选择不同的排队信息提示,折中直接退出和中途放弃两种行为,得到最优的性能指标.直接退出是指顾客在没有获得立即服务时,选择马上离开;中途放弃则是指顾客在等待一段时间后,选择离开.这些研究显示了排队信息提示对顾客的耐心具有一定的影响.本文在此基础上,进一步研究了这种运营模式下的人力资源分配方法,目标是在保证顾客放弃概率条件下,配置最少的人力资源.1 问题模型目前,从理论上研究单技能呼叫中心的人力资源分配模型主要包括 Erlang A,B 和 C[9].本文是基于 Erlang A模型的扩展研究,模型记为M/M/N+M,最后一个M代表顾客的耐心分布.1.1 模型参数描述本文研究的是一个带排队信息提示的单技能、多服务台的呼叫中心,如图1所示.顾客到达服从参数为λ的泊松分布,坐席人员服务时间服从参数为μ的负指数分布;s表示呼叫中心服务人员的个数,是问题的决策变量;n表示等待服务队列中的顾客数(n≥0).图1 带排队信息的呼叫中心服务流程图Fig.1 Schematic diagram of call center with delay informationWn表示第n+1个顾客实际等待的时间;wn代表呼叫中心系统给第n+1个顾客提示的估计等待时间,本文设定wn为实际等待时间Wn的期望:假设系统能达到稳定状态,对一个新到达的顾客来说,直到前面的顾客离开队列他才能得到服务,等待时间Wn是随机过程中的纯灭过程,如图2所示.图2 随机变量Wn示意图Fig.2 The diagram of random variable WnWn 的分布是参数为sμ + θ',sμ +2θ',…,sμ+nθ'的n个独立同指数分布的卷积,服从超指数分布.设gn(t)是Wn的概率密度函数,Gn(t)是Wn的累计分布函数,E(Wn)是Wn的期望,所以可得式(2),式(3).定义1 可靠性概率β:呼叫中心提示给顾客的排队信息的可靠性,就是实际排队等待时间Wn不超过提示排队等待时间wn的概率,如式(4)所示:定义2 顾客原耐心值T:每个顾客进入排队前,具有可以承受的最大排队等待时间,服从参数为θ的指数分布.定义3 顾客新耐心值T':顾客进入排队后,得到系统提示的等待时间后耐心值发生变化,产生新的最大可承受等待时间,近似服从参数为θ'的指数分布,所以θ'为“进入队列顾客”中途放弃的概率.φ为听到排队信息提示后的顾客耐心变化系数,本文设定其中:φ=1代表顾客忽略了排队信息,没有更新耐心值;φ=0代表顾客将耐心值完全更新为排队提示时间.本文忽略顾客耐心T小于提示排队时间wn的情况,所以不存在φ<0.定义4 直接退出1概率α:顾客只要得知自己需要等待服务,则直接挂断电话的概率.定义5 直接退出2概率p b(n):表示队列长度为n时,新来顾客得到排队信息提示后,当提示的排队时间大于顾客原有耐心值而直接退出的概率.定义6 进入队列的概率α':顾客听到提示信息后,选择进入队列继续等待的概率.综上,系统服务过程:一个新到达的顾客,当系统队列中顾客数量小于s,该顾客立即得到服务;否则,如果所有坐席人员都在忙,部分客户选择直接退出,此部分直接退出1概率为α;剩余顾客在等待排队提示时间(等待提示时间忽略不计),当提示的排队时间大于顾客原耐心值T,则选择直接退出2,概率为p b(n).进入队列的顾客,如果等待时间超过T',则顾客选择中途放弃.定义7 中途退出概率rn(φ):顾客在听到排队信息之后中途放弃的条件概率,可以表示为展开式(8)得到式(9),进一步计算得1.2 系统性能指标计算本文呼叫中心系统的状态变化符合生灭过程,过程中的状态之间是相互独立的.随机变量L(t)代表在t(t≥0)时刻呼叫中心中的顾客人数,{L(t),t≥0}是一个生灭过程,p(i)代表系统中存在i个顾客的稳态概率.本文利用PASTA(Poison arrivals see time averages)性质来计算系统的性能指标[10].稳态概率如下:L代表队列中等待服务的平均顾客人数,p B代表顾客直接退出的概率,p R代表中途放弃的概率,λR代表顾客平均放弃率,因此可以得到又因为顾客调整后的新耐心值服从指数分布,所以可得由式(14)~式(16)可以得到式(17):综上,L,p(s+n),rn(φ)和 p b(n)是θ'的函数,可以表示为θ'=f(θ'),因此,本文利用固定点算法计算θ'的值.等式(17)右边f(θ')作为一个连续函数,等式(17)左边θ'是f(θ')的固定点.所以,计算唯一未知值θ'后,可得到系统所有性能指标.1.3 人力资源分配模型本文的目标是在考虑顾客放弃行为的限制条件下,求最少的坐席人员数,其中,顾客放弃行为包括直接退出和中途放弃两种.约束条件为直接放弃概率p B和中途放弃概率p R综合权重概率小于约束值γ,p B的惩罚系数为u b,p R的惩罚系数为u r,通常来说,p B的惩罚系数u b在实际情况中要小于p R的惩罚系数u r.具体的模型为2 人力资源分配算法为了计算模型最优解s,本文设计如下算法.其主要思想:首先,初始化θ'和s等参数;其次,通过第 1 节的推导过程计算出 wn,r(φ),λR,L,p(i);然后,利用固定点算法计算θ';最后,反复迭代计算出性能指标,验证是否满足限制条件,更新人力数目.主算法中固定点算法的具体流程为步骤 1 参数初始化,θ'(0)←θ,i←0,ε.步骤 2 当>ε 时,计算θ'=f(θ')方程右边,其中计算公式如下:步骤 3 更新θ'(i),其中θ'(i)步骤4 循环次数+1,然后返回步骤2.3 实验结果与分析为了分析由于排队信息提示导致顾客耐心变化对人力资源分配的定量影响.本文通过实验分析,分别研究了耐心变化系数和顾客行为惩罚系数对人力资源分配的影响.算法利用Matlab编程实现,在CPU为Intel Core 2(2.67 GHz),内存为2 GB的计算机上运行.实验的全局参数包括:μ=1,α =0.05,γ =0.3,θ=0.5.3.1 耐心变化系数对人力资源分配的影响当 u b=1,u r=3,λ =10,20,30,40,50 时,耐心变化系数φ变化对人力资源分配的影响,从表1~表5可以看到不同λ下顾客的放弃概率及人力资源变化趋势.耐心变化系数φ增加,导致了中途放弃的概率p R下降,即更多的顾客愿意等待服务,系统等待的顾客增多,等待时间增大,最终导致听到等待提示信息的顾客直接放弃p B增加.表1 不同耐心变化系数φ下的人力资源分配和性能指标(λ =10)Table 1 Staffing and performance measures for different φwithλ=100 1/3 2/3 1 3 5 10 φ s 12 9 9 8 8 7 7 p B 0.021 0.137 0.151 0.217 0.219 0.283 0.251 p R 0.0690.045 0.026 3 0.025 0.009 0.007 0.003表2 不同耐心变化系数φ下的人力资源分配和性能指标(λ =20)Table 2 Staffing and performance measures for different φwithλ=20φ 0 1/3 2/3 1 3 5 10 s 21 17 15 14 11 11 10 p B 0.020 7 0.143 0.210 0.227 0.266 0.268 0.270 p R 0.087 0.039 0.028 0.023 0.010 0.006 0.003表3 不同耐心变化系数φ下的人力资源分配和性能指标(λ =30)Table 3 Staffin g and performance measures for different φwithλ=30φ 0 1/3 2/3 1 3 5 10 s 31 23 20 17 13 13 11 p B 0.016 0.169 0.200 0.234 0.264 0.265 0.278 p R 0.080 0.042 0.027 0.022 0.009 0.005 0.003表4 不同耐心变化系数φ下的人力资源分配和性能指标(λ =40)Table 4 Staffing and performance measu res for differentφwithλ=40φ 0 1/3 2/3 1 3 5 10 s 40 28 22 19 14 13 11 p B 0.016 0.173 0.217 0.235 0.285 0.279 0.289 p R 0.085 0.041 0.028 0.021 0.009 0.006 0.003表5 不同耐心变化系数φ下的人力资源分配和性能指标(λ =50)Table 5 Staffing and performance measures for different φwithλ=50φ 0 1/3 2/3 1 3 5 10 s 49 31 24 20 15 14 12 p B 0.016 0.173 0.215 0.252 0.277 0.269 0.275 p R 0.088 0.040 0.026 0.022 0.009 0.005 0.003从图3可以得到具体的耐心变化系数与人力资源分配关系:第一,随着耐心变化系数不断的增大,系统中需要分配的人力数不断降低.这个可以解释为顾客在听到需要等待时间信息后耐心增加幅度变大,导致了中途放弃的概率p R下降,因此,人力资源水平下降.第二,随着耐心变化系数变大,提示排队时间也变大,导致直接退出2概率p B 变大,当耐心变化系数增加到一定程度时,p R+p B趋于稳定,因此,人力资源水平趋于稳定.第三,顾客需求参数λ增大,人力资源分配数越大,当耐心变化系数越大时,不同λ的人力资源分配数差别变小.图3 耐心变化系数与人力资源分配关系图Fig.3 The relationship between updated patience parameter and staffing综上,可以看出顾客耐心变化系数对人力资源配置具有显著的影响.3.2 顾客行为惩罚系数对人力资源分配的影响一般来说,直接退出的顾客没有任何等待而离开,而中途放弃的顾客经历了一段时间等待仍没有获得服务,具有更低的满意度.顾客行为惩罚系数u r/u b就是反映这两种顾客满意度重要性的对比关系.u r/u b大于1,比值越大表示中途放弃的重要性更大.图4为u r/u b对人力资源分配的影响.图4 λ=30时,顾客行为惩罚系数与人力资源分配的变化关系Fig.4 The relationship between penalty coefficient of customer behavior and staffing withλ=30由图4可以看出,随着惩罚系数比值增大,人力资源分配数也变大.此外,随着耐心变化系数φ增大,系数比值对人力资源分配数的影响越来越小.4 结论本文针对带有排队信息提示的呼叫中心系统,进行了人力资源分配问题的研究,在考虑顾客行为和耐心变化的基础上,通过排队理论给出了系统稳态情况下的性能指标计算公式,并给出了采用固定值算法的最小化人力资源的计算方法.通过数值实验结果的分析,给出了由排队信息提示导致的顾客耐心变化对系统人力资源配置影响趋势.以上研究成果,对现实中具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.参考文献:[1]Borst S,Mandelbaum A,Reiman M.Dimensioning large call centers [J].Operations Research,2004,52(1):17 -34.[2]Baron O,Milner J.Staffing to maximize profit for call centers with alternate service-level agreements[J].Operations Research,2009,57(3):685 -700.[3]Garnett O,Mandelbaum A,Reiman M.Designing a call center with impatient customers[J].Manufacturing & Service Operations Management,2002,4(3):208 -227.[4]Mandelbaum A,Zeltyn S.Staffing many-server queues with impatient customers:constraint satisfaction in call centers[J].Operations Research,2009,57(5):1189 -1205.[5]Mandelbaum A,Momcilovic P.Queues with many servers and impatient customers [J].Mathematics of Operations Management,2012,37(1):41 - 65.[6]Aksin O Z,Armony M,Mehrotra V.The modern call-center:a multi-disciplinary perspective on operations management research[J].Production and Operation Management,2007,16(6):665-688. [7]Armony M,Shimkin N,Whitt W.The impact of delay announcements in many-server queues with abandonment[J].Operations Research,2009,57(1):66 -81.[8]Jouini O O,Zeltyn A,Dallery Y.Call centers with delay information:models and insights[J].Manufacturing & Service Operations Management,2011,13(4):534 -548.[9]Gans N,Koole G,Mandelbaum A.Telephone call centers:tutorial,review,and research prospects[J].Manufacturing &Service Operations Management,2003,5(2):73 -141.[10]Wolff R.Poisson arrivals see time averages[J].Operations Research,1982,30(2):223 -231.。

考虑顾客耐心的呼叫中心等待提示决策模型

考虑顾客耐心的呼叫中心等待提示决策模型

YU Mi a o ,GONG J u n ,TANG J i a - f u ,Z HANG S e n 。
( 1 . S c h o o l o f I n f o r ma t i o n S c i e n c e& E n g i n e e r i n g , No r t h e a s t e r n Un i v e r s i t y , S h e n y a n g 1 1 0 8 1 9 , C h i n a ;
第2 O卷第 6期
2 0 1 5年 1 2 月
工 业 工 程 与 管 理
I n d u s t r i a l En g i n e e r i n g a n d Ma n a g e me n t
Vo l _ 2 O No . 6
De C .2 0 1 5
文章 编号 : 1 0 0 7 ~ 5 4 2 9 ( 2 0 1 5 ) 0 6 — 0 1 0 8 — 0 6
2 . Co l l e g e o f Ma n a g e me n t S c i e n c e a n d En g i n e e r i n g, Do n g b e i Un i v e r s i t y o f Fi n a n c e a n d Ec o n o mi c s , Da l i a n 1 1 6 0 2 6 , Ch i n a ;3 . S c h o o l o f Au t o ma t i o n a n d El e c t r i c a l En g i n e e r i n g, Un i v e r s i t y o f
考 虑 顾 客 耐 心 的 呼 叫 中心等 待提 示 决 策模 型

HR职能划分三支柱模型(COE/SSC/HRBP)

HR职能划分三支柱模型(COE/SSC/HRBP)

HR职能划分三支柱模型(COE/SSC/HRBP)HR职能划分三支柱模型:COE(Centre of Excellence or Center of Expertise人力资源专业知识中心或人力资源领域专家);SSC(Shared Service Centre共享服务中心);HRBP(Business Partener 人力资源业务合作伙伴)。

Dave Ulrich 1996年提出此概念,大概01、02年引入中国。

无论是HR三支柱还是“跨界”&“混搭”,目的都是“Alignment”& “Segmentation”。

“Alignment”与公司业务一致;“Segmentation”精准定位创造价值。

杰克-韦尔奇曾说过“人力资源负责人在任何企业中都应该是第二号人物”,但在中国,99%的企业都做不到。

原因很简单,人力资源部没创造这么大的价值——业务增长很快,但HR总在拖后腿。

有些人说人力资源部是“秘书”,有人说人力资源是“警察”,在中国,真正认为人力资源部是“业务伙伴”的真是凤毛麟角。

Aon Hewitt全球咨询经验和研究证明,人力资源部可以成为业务驱动力,关键是HR自身的运作模式要发生变化。

本文从人力资源组织设计入手,提供一种新的视角和思路帮助HR更好支持业务增长。

重新定位人力资源部门:HR成为业务的驱动力,首先要把“人力资本”当成一项业务来经营。

如果做到这一点,人力资源部门首先要重新定位自己,从职能导向转向业务导向。

然而,目前中国企业的人力资源部按职能块划分团队(例如薪酬、培训、领导力等)的运作模式阻碍了HR的价值创造——每个职能块同时负责政策制定、政策执行以及事务性支持(例如发薪、入职手续)。

不管是在总部、业务线还是区域,这种组织架构层层复制。

当业务提出需求时,总部人力资源往往从一个职能块角度提供方案,然后变成一项公司政策要求下面推广。

在这种背景下,总部的业务领导者总觉得方案隔靴搔痒,下属单位的业务领导者觉得人力资源在强制推行政策,缺乏对一线业务的理解和灵活性。

呼叫中心组织架构图与岗位职责

呼叫中心组织架构图与岗位职责

呼叫中心组织架构图与岗位职责第一篇:呼叫中心组织架构图与岗位职责呼叫中心组织架构图呼叫中心经理话务小组技术小组回访小组百旺金赋组组长国税组组长技术工程师回访专员话务员话务员远程技术员投诉受理专员远程客服专员培训讲师续费专员呼叫中心岗位划分话务小组:百旺金赋组组长、话务员、国税组组长、国税远程客服专员技术小组:技术工程师、远程技术员、培训讲师回访小组:回访专员、投诉受理专员、续费专员呼叫中心岗位职责话务小组百旺金赋组组长职责:1.对上级通知、交办案件,做到的上传下达,认真落实,完成上级交给的各项任务2.负责日常话务数据分析汇总。

3.负责话务小组日常排班管理4.负责对线下客户的上门派单安排5.负责新进人员考核安排百旺金赋组话务员职责:1.负责百旺金赋及网票VIP客户的技术服务咨询解答、处理、指导。

2.负责对客户信息完善更新3.负责收集客户日常反馈的问题与建议并汇总。

4.负责接受客户培训预约,远程分派5.加强学习专业知识,对公司服务业务范围全面了解6.负责对来电质询客户进行营销与二次营销引导。

7.完成临时交办的工作。

国税组组长:1.对上级通知、交办案件,做到的上传下达,认真落实,交给的各项任务。

2.负责日常话务数据分析汇总。

3.负责话务小组日常考勤管理。

4.负责对线上客户的远程技术支持。

5.负责新进人员考核安排。

6.负责与国税问题对接。

7.国税组话务员:1.负责国税网票客户的技术服务咨询解答、处理、指导。

2.负责对客户信息完善更新3.负责收集客户日常反馈的问题与建议并汇报。

4.加强学习专业知识,对国税网票业务范围全面了解5.负责对来电质询客户进行服务引导。

6.完成临时交办的工作。

技术小组:1.负责日常问题收集并对知识库更新2.负责技术问题对接3.负责指导部门员工与所有客户的技术支持与培训4.负责处理日常所有客户的远程操作指导回访小组:1.负责对所的新客户进行客户满意度回访。

2.负责受理客户投诉并保障投诉处理回馈的及时性。

呼叫中心胜任力模型-(S)

呼叫中心胜任力模型-(S)

呼叫中心胜任力模型催收、电销、审核、注册、客服、信审前言Introduction目录CONTENTS1 2 345胜任力模型的意义及作用胜任力及胜任力模型定义胜任力词条及其定义胜任力指标行为等级划分呼叫中心理想胜任力模型胜任力模型定义l胜任力定义PART 1l胜任力模型定义将某一工作中有卓越成就者与普通者区分开来的个人的深层次特征,它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能等任何可以被可靠测量或计数的并且能显著区分优秀与一般绩效的个体特征。

戴维·麦克利兰知识技能自我形象内在动机社会角色个人绩效企业绩效可衡量、可观察、可指导关键影响关键影响胜任力模型的意义及作用l胜任力模型的意义PART 2l胜任力模型的作用胜任力模型岗位企业/组织个人企业核心竞争力、优势、企业文化传达岗位胜任力要求、高绩效指示标志个人具备的知识、技能与行为指针员工发展业绩考核激励奖励岗位设计招聘/配置战略规划价值定位人力资源规划员工关系管理薪酬体系组织功能规划招聘/配置l 人员招聘l 定岗/晋升/淘汰员工关系管理l 发展规划l 关键员工管理业绩考核l 建立完善的考核体系岗位设计l 岗位设计l 岗位职责界定激励奖励胜任力模型战略规划l 制订公司战略愿景以及各阶段发展目标、措施价值定位l 确定员工与公司关系l 确定人力资源管理基本原则呼叫中心各岗位理想模型l 催收员胜任力模型l 电销员胜任力模型PART 3l 审核专员胜任力模型l 注册专员胜任力模型l 客服胜任力模型l 审核专家胜任力模型0.001.002.003.004.005.00成就动机积极主动分析判断沟通能力抗压能力诚信正直催收员胜任力指标12345成就动机积极主动客户导向团队精神沟通能力抗压能力诚信正直电销员工胜任力指标0.01.02.03.04.05.0积极主动客户导向知识技能沟通能力抗压能力诚信正直客服员工胜任力指标012345积极主动分析判断团队精神沟通能力细节导向诚信正直审核员工胜任力指标012345积极主动分析判断团队精神细节导向诚信正直注册员工胜任力指标012345积极主动知识技能持续学习分析判断沟通能力诚信正直信用审批专家胜任力指标胜任力词条及其定义l呼叫中心胜任力词条PART 4l呼叫中心胜任力词条定义成就动机积极主动持续学习客户导向分析判断知识技能沟通能力团队精神抗压能力细节导向诚信正直成就动机•以结果为导向•工作的标准达到公司的要求•乐观、自信,以超出期望或实现自我价值为目标积极主动•积极主动地处理发生的情况•能够持续不断地处于良好的工作状态•能够自我调整状态,精力充沛•有着不断朝向目标的动力持续学习•碰到问题时,能够在发现、分析、解决问题中不断学习新业务与行业的知识•对改变持开放态度,能够从成败及别人的经验中吸取经验经教训并转化为自己的认知;•有强烈的愿望更新自己的知识结构和技能并付诸行动客户导向•站在客户的角度来考虑问题,能够满足并超越客户的期望•建立并保持与客户的良好合作关系,不断提升产品和服务发展客户关系•从客户的角度出发,与客户建立并保持稳固、信任的伙伴关系,在客户中树立良好的企业形象与口碑,以提高客户忠诚度。

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, pB
, ,
, pR
,
s
,
β β β
,s .
s
,
p E [W |S ]
S
p . β
S
s
,
4.2
λ = 20, a = 0, b = 1 ,
, 1
2
cb = 1, ,
cr ,
1, 2
3.
cb /cr
, .
γ
p
R
2
3
, ,
.
β (cb = 1, cr = 3) Table 3 Staffing and performance measures for different β with cb = 1, cr = 3 β 10% 30% 50% 70% 90% pB 0.024 0 0.039 7 0.070 8 0.138 9 0.242 2 pR 0.086 6 0.068 5 0.059 7 0.047 2 0.014 9 pS 0.889 3 0.891 9 0.869 5 0.813 8 0.742 9 E [W |S ] 0.006 0 0.007 8 0.013 2 0.026 4 0.041 6 s 21 21 20 18 16 3
p ,
B
p ,

R
λ ,
R
L, (13)– (17)
. (13) (14) (15) (16) (17)
L=
i=1 ∞
ip(s + i), (α + (1 − α)pb (n))p(n + s),
n=0 ′
pB = pR =
θL , λ pS = 1 − pR − pB ,

λR =
n=0
λα′ p(s + n)rn (ϕ).
28 2013
5 10 JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING
Vol.28 No.5 Oct. 2013
,
(
: M/M/N+M . , . . : ; : N945; O2 24 ; ; :A , , ,
,
,
,
. . ( , . ; : 1000−5781(2013)05−0686−08 , ) ,
θ′
(4)
,
T ′ = ϕT + (1 − ϕ)wn ,
688
28
T
. (4) , [9] ,
, θ′
“ ,

[12]
,ϕ ;
ϕ=1
.
T
,
wn
ϕ < 0. ϕ
,
ϕ=0 , ,
U (a, b). Wn
, ,
s+n+1 s , ′ ′ ′ sµ + θ , sµ + 2θ , . . . , sµ + nθ n
Wn wn
1
,
:
β wn
,
,
Wn
(1) ; ( , ), (2)
β = P {Wn < wn } .
, , , , “
s, α;
”,
pb (n) = P {T < wn } = 1 − e−θwn ,
,
α′ α′ = (1 − α)(1 − pb (n)).
, (3)
[9]
T T′
,
, . T′
.
2
θ ′(0) ← θ, i ← 0, ε; θ
′(i)
−θ θ ′(i−1)
′(i−1)
>ε λ
R(i)
,

θ ′ = f (θ ′ )
,
=
n=0 ∞
λα′ (θ ′(i−1) ))p(s + n)(θ ′(i−1) )rn (θ ′(i−1) ), ip(s + i)(θ ′(i−1) );
L(i) =
(8)
(1)
(8)
∞ wn
rn (ϕ) = P {ϕT + (1 − ϕ)wn < Wn |T > wn )} = 1 − β − eθ(wn /ϕ)
,
n
gn (t)e−θt/ϕ dt.
(9)
rn (ϕ) = 1 − β −
i=0
sµ + jθ ′ (j − i)θ ′ j =0,j =i
n n
n
′ sµ + iθ ′ e−(sµ+iθ )wn , ′ sµ + θ/ϕ + iθ
,
. (20)
Min s cb pB
, cr
pR
s.t. cb pB + cr pR
, cb
γ,
,
cr
690
28
, , , cb < cr . γ , , “
. ”
, .
3
s,
, “ ”
R
.
, (21)
θ,

λ = θ ′ L.
(13), (17) (21),

θ′ =
, L, p(s + n), rn (ϕ)
110819)
Staffing model for call center with customer patience variation
Yu Miao, Gong Jun, Luo Xinggang, Zhu Huabo
(Department of Systems Engineering, Key Lab of Integrated Automation of Process Industry of MOE, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
(10)
ϕ
U (a, b) 1 rn (ϕ) = b−a
b a b a
1−β −
i=0 n n
sµ + jθ ′ (j − i)θ ′ j =0,j =i
′ sµ + iθ ′ e−(sµ+iθ )wn ′ sµ + θ/ϕ + iθ

=1−β −
i=0
sµ + jθ ′ (j − i)θ ′ j =0,j =i
s
sP
Wn s+n+1 s
,
Ă
s+n
s P +nT '
, “
2 ”. .
. , Wn
Wn
s+1
s+n+1
2 Fig. 2 The diagram of the pure-death process
gn (t)
Wn
n
, Gn (t)
n
Wn

, E[Wn ]

Wn 0,
(5)
gn (t) =
i=0
sµ + jθ (j − i)θ ′ j =0,j =i
′ sµ + iθ ′ e−(sµ+iθ )wn × ′ sµ + θ/ϕ + iθ
1−
2.2
θ ln (b − a)(sµ + iθ ′ )
3 , ,
(b − a)(sµ + iθ ′ ) +1 θ
, ,
(11)
5
:
689
.
[13]
L(t)
,
3
O
0 1 ĂS-1t (t , NhomakorabeaO
S
0)
,
O(1D)(1 pb (1))
n n
(sµ + iθ ′ ) e−(sµ+iθ )t , t 0,
Gn (t) = 1 −
i=0 n
sµ + jθ ′ −(sµ+iθ′ )t e ,t ′ ( j − i ) θ j =0,j =i
(6) (7) ,
E[Wn ] =
i=1
1 . sµ + iθ ′
3
rn (ϕ)
n+1 rn (ϕ) = P {T ′ < Wn |T > wn )} .
1
, . ,
: 2013−07−05; : : 2013−09−05. (71271052; 71021061).
[1,2]
, . .
5
:
687
,
[3,4] [5,6]
, , Guo . ,
[7]
.
, , , , . , Armony
[10]
. Jouini (balking) ; , . , M/M/N+M, (reneging)
,
5
:
691
. 1 ,β . , .
1 β (cb = 1, cr = 1) Table 1 Staffing and performance measures for different β with cb = 1, cr = 1 β 10% 30% 50% 70% 90% pB 0.057 0 0.093 9 0.158 1 0.216 0 0.277 2 pR 0.208 0 0.168 8 0.137 9 0.074 7 0.017 2 pS 0.735 0 0.737 3 0.704 0 0.709 3 0.705 7 E [W |S ] 0.019 4 0.024 0 0.041 4 0.052 6 0.052 5 s 16 16 15 15 15
i=1
3 4
θ ′(i) , +1,
θ ′(i) = λR(i) /L(i) ;
2.
4
, . 2GB ,λ
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