Метрика “Вероятность первого выбора”. Часть 1
#клиентские_пути #голос_клиента #метрики #аналитика #ОлегЗельдин
Сегодня хочу описать новую метрику клиентского опыта, идея о которой у меня возникла при работе над одним из проектов по исследованию клиентского опыта.
Я назвал эту метрику “Вероятность первого выбора”. Дальше буду использовать сокращение %ВПВ. Смысл метрики и базовый метод расчета описаны ниже.
➡️ Для какого бизнеса подходит метрика?
Метрика %ВПВ, на мой взгляд, будет полезна для бизнеса, клиенты которого параллельно могут пользоваться услугами нескольких поставщиков - конкурентов. Например, клиент может иметь сим-карты от разных мобильных операторов, платежные карты и счета в разных банках, летать разными авиакомпаниями и т.п.
➡️ О чем говорит метрика?
Метрика %ВПВ говорит о том, насколько вероятно, что клиент в первую очередь будет рассматривать именно вашу компанию для покупки или продления использования товара или услуги в ситуации, когда есть несколько конкурентов, предлагающих одинаковую функциональность.
➡️ Как получить данные для измерения метрики?
Данные могут быть получены при опросах. Возможно включение соответствующих вопросов, например в исследование NPS. Речь идет именно о ваших клиентах - то есть тех, кто уже использует ваши продукты/услуги.
Чтобы получить данные для расчета метрики, клиенту необходимо задать как минимум два вопроса. Тексты вопросов необходимо сформулировать в соответствии со спецификой вашей компании.
📌 Вопрос 1. Используете ли вы услуги других компаний для … (здесь нужно указать сущность продаваемого продукта/услуги или потребности клиента).
Варианты ответов:
1️⃣ Нет, пользуюсь только (Название вашей компании)
2️⃣ Конкурент 1
3️⃣ Конкурент 2
…
✔️ Возможно добавить вариант: "Другая компания (кроме тех, что указаны в списке)"
Количество конкурентов указывается на ваше усмотрение - но лучше указать не более 5 основных.
Если идет речь про опрос b2b сегмента, возможно включить вариант ответа “Затрудняюсь ответить” из-за того, что человек, который заполняет анкету или отвечает на вопрос, может не обладать нужной информацией.
В идеале логика ответов должна позволять выбрать нескольких конкурентов в случае, если не выбран вариант ответа 1.
📌 Вопрос 2. Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами …
Данный вопрос задается только тем клиентам, которые в предыдущем вопросе указали, что кроме вас, используют других конкурентов.
Как я писал выше, как минимум всего требуется два вопроса. Для решения такой минимальной задачи второй вопрос будет звучать так:
“Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами в целом ?”.
Однако, гораздо больше пользы вы сможете получить, если сформулируете несколько разных вопросов (3-5) в соответствии с основными клиентскими путями, например:
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при заказе товаров на сайте?
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при возврате товара?
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при использовании техподдержки?
Варианты ответов:
1️⃣ Хуже, чем конкуренты (оцифровывается числом 1)
2️⃣ Примерно также, как конкуренты (оцифровывается числом 2)
3️⃣ Лучше, чем конкуренты (оцифровывается числом 3)
4️⃣ Затрудняюсь ответить (не оцифровывается)
#клиентские_пути #голос_клиента #метрики #аналитика #ОлегЗельдин
Сегодня хочу описать новую метрику клиентского опыта, идея о которой у меня возникла при работе над одним из проектов по исследованию клиентского опыта.
Я назвал эту метрику “Вероятность первого выбора”. Дальше буду использовать сокращение %ВПВ. Смысл метрики и базовый метод расчета описаны ниже.
➡️ Для какого бизнеса подходит метрика?
Метрика %ВПВ, на мой взгляд, будет полезна для бизнеса, клиенты которого параллельно могут пользоваться услугами нескольких поставщиков - конкурентов. Например, клиент может иметь сим-карты от разных мобильных операторов, платежные карты и счета в разных банках, летать разными авиакомпаниями и т.п.
➡️ О чем говорит метрика?
Метрика %ВПВ говорит о том, насколько вероятно, что клиент в первую очередь будет рассматривать именно вашу компанию для покупки или продления использования товара или услуги в ситуации, когда есть несколько конкурентов, предлагающих одинаковую функциональность.
➡️ Как получить данные для измерения метрики?
Данные могут быть получены при опросах. Возможно включение соответствующих вопросов, например в исследование NPS. Речь идет именно о ваших клиентах - то есть тех, кто уже использует ваши продукты/услуги.
Чтобы получить данные для расчета метрики, клиенту необходимо задать как минимум два вопроса. Тексты вопросов необходимо сформулировать в соответствии со спецификой вашей компании.
📌 Вопрос 1. Используете ли вы услуги других компаний для … (здесь нужно указать сущность продаваемого продукта/услуги или потребности клиента).
Варианты ответов:
1️⃣ Нет, пользуюсь только (Название вашей компании)
2️⃣ Конкурент 1
3️⃣ Конкурент 2
…
✔️ Возможно добавить вариант: "Другая компания (кроме тех, что указаны в списке)"
Количество конкурентов указывается на ваше усмотрение - но лучше указать не более 5 основных.
Если идет речь про опрос b2b сегмента, возможно включить вариант ответа “Затрудняюсь ответить” из-за того, что человек, который заполняет анкету или отвечает на вопрос, может не обладать нужной информацией.
В идеале логика ответов должна позволять выбрать нескольких конкурентов в случае, если не выбран вариант ответа 1.
📌 Вопрос 2. Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами …
Данный вопрос задается только тем клиентам, которые в предыдущем вопросе указали, что кроме вас, используют других конкурентов.
Как я писал выше, как минимум всего требуется два вопроса. Для решения такой минимальной задачи второй вопрос будет звучать так:
“Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами в целом ?”.
Однако, гораздо больше пользы вы сможете получить, если сформулируете несколько разных вопросов (3-5) в соответствии с основными клиентскими путями, например:
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при заказе товаров на сайте?
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при возврате товара?
📍 Как, по вашему мнению, мы выглядим по сравнению с конкурентами при использовании техподдержки?
Варианты ответов:
1️⃣ Хуже, чем конкуренты (оцифровывается числом 1)
2️⃣ Примерно также, как конкуренты (оцифровывается числом 2)
3️⃣ Лучше, чем конкуренты (оцифровывается числом 3)
4️⃣ Затрудняюсь ответить (не оцифровывается)
Метрика “Вероятность первого выбора”. Часть 2
#клиентские_пути #голос_клиента #метрики #аналитика #ОлегЗельдин
➡️ Как подсчитать метрику?
Если оцифровка происходит в связи с рекомендациями выше, то метрика %ВПВ рассчитывается по формуле:
Результат расчета по формуле интерпретируется, как вероятность того, что вашу компанию клиенты будут выбирать в первую очередь при необходимости нового/увеличенного заказа товара/услуги.
Действительно, если все клиенты ответят, что вы лучше конкурентов, то среднее будет равно 3, и %ВПВ по формуле = 0,5*(3-1)*100% = 100%, а если все скажут, что вы хуже, то %ВПВ = 0,5*(1-1)*100% = 0%. Все “двойки” дадут 50%. И так далее.
➡️ Как расширить и углУбить 😃 метрику?
Несколько идей:
❗️Если задаете вопросы по нескольким клиентским путям, можно считать %ВПВ по каждому пути в отдельности и общий %ВПВ
❗️Можно исследовать %ВПВ в зависимости от того, каких именно конкурентов кроме вас использовали клиенты. Причем можно это делать либо по отдельным экземплярам конкурентов, либо по кластерам конкурентов
❗️Вместо оценки во втором вопросе клиенту можно предложить проранжировать конкурентов в случае, если кроме вас он выбрал не одного, а нескольких. Потребуется модификация формулы расчета
Что думаете насчет этой метрики? Добавите идей? Пишите в комментариях об этом.
#клиентские_пути #голос_клиента #метрики #аналитика #ОлегЗельдин
➡️ Как подсчитать метрику?
Если оцифровка происходит в связи с рекомендациями выше, то метрика %ВПВ рассчитывается по формуле:
%ВПВ = 0,5*(N-1)*100% ,где N - это среднее значение оцифровок ответов клиентов (при этом 4-й вариант при расчете среднего не учитывается).
Результат расчета по формуле интерпретируется, как вероятность того, что вашу компанию клиенты будут выбирать в первую очередь при необходимости нового/увеличенного заказа товара/услуги.
Действительно, если все клиенты ответят, что вы лучше конкурентов, то среднее будет равно 3, и %ВПВ по формуле = 0,5*(3-1)*100% = 100%, а если все скажут, что вы хуже, то %ВПВ = 0,5*(1-1)*100% = 0%. Все “двойки” дадут 50%. И так далее.
➡️ Как расширить и углУбить 😃 метрику?
Несколько идей:
❗️Если задаете вопросы по нескольким клиентским путям, можно считать %ВПВ по каждому пути в отдельности и общий %ВПВ
❗️Можно исследовать %ВПВ в зависимости от того, каких именно конкурентов кроме вас использовали клиенты. Причем можно это делать либо по отдельным экземплярам конкурентов, либо по кластерам конкурентов
❗️Вместо оценки во втором вопросе клиенту можно предложить проранжировать конкурентов в случае, если кроме вас он выбрал не одного, а нескольких. Потребуется модификация формулы расчета
Что думаете насчет этой метрики? Добавите идей? Пишите в комментариях об этом.
IX чемпионат WFM. Поздравляем победителей!
#ОлегЗельдин #WFM
Вчера, в рамках XII Саммита передового опыта Контактных Центров был проведен IX чемпионат WFM (прогнозирование нагрузки на КЦ). Имею честь представить тройку лидеров:
🚩 1-е место: Астра-Пейдж
🚩 2-е место: Газпромбанк: Уфа
🚩 3-е место: ВымпелКом
Хочу отметить, что результаты точности среди участников чемпионата из года в год улучшаются. Особенно хочу сказать, что в этом году команда "Астра Пейдж" в лице Дмитрия Веселова побила абсолютный рекорд точности (5,4%), который был достигнут "Ростелекомом" и держался несколько лет.
❗️ Новый рекорд сейчас - 4,7% WAPE.
#ОлегЗельдин #WFM
Вчера, в рамках XII Саммита передового опыта Контактных Центров был проведен IX чемпионат WFM (прогнозирование нагрузки на КЦ). Имею честь представить тройку лидеров:
🚩 1-е место: Астра-Пейдж
🚩 2-е место: Газпромбанк: Уфа
🚩 3-е место: ВымпелКом
Хочу отметить, что результаты точности среди участников чемпионата из года в год улучшаются. Особенно хочу сказать, что в этом году команда "Астра Пейдж" в лице Дмитрия Веселова побила абсолютный рекорд точности (5,4%), который был достигнут "Ростелекомом" и держался несколько лет.
❗️ Новый рекорд сейчас - 4,7% WAPE.
Корректное сравнение результатов измерений CSAT по разным шкалам
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
⚠️ А сегодня у нас задачка:
Компания измеряет метрику CSAT таким образом:
📍 Используется шкала от 1 до 10.
📍 CSAT рассчитывается, как доля оценок 8, 9, 10 от общего количества оценок.
За последний квартал вы получили следующие результаты:
10 10.6%
9 17.2%
8 30.2%
7 19.3%
6 8.1%
5 5.1%
4 4.0%
3 2.4%
2 0.9%
1 2.2%
Таким образом, ваш CSAT = 58% (10,6%+17,2%+30,2%)
У вас есть профессиональный бенчмарк отчет по вашей индустрии (которому можно доверять). Согласно отчету, лучшие практики по CSAT не ниже 75%. Однако все компании, исследованные в отчете, измеряют CSAT так:
📍 Используется шкала 1-7.
📍 CSAT рассчитывается, как доля оценок 5, 6, 7 от общего количества оценок.
Какой вывод будет корректным? (голосование ниже)
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
⚠️ А сегодня у нас задачка:
Компания измеряет метрику CSAT таким образом:
📍 Используется шкала от 1 до 10.
📍 CSAT рассчитывается, как доля оценок 8, 9, 10 от общего количества оценок.
За последний квартал вы получили следующие результаты:
10 10.6%
9 17.2%
8 30.2%
7 19.3%
6 8.1%
5 5.1%
4 4.0%
3 2.4%
2 0.9%
1 2.2%
Таким образом, ваш CSAT = 58% (10,6%+17,2%+30,2%)
У вас есть профессиональный бенчмарк отчет по вашей индустрии (которому можно доверять). Согласно отчету, лучшие практики по CSAT не ниже 75%. Однако все компании, исследованные в отчете, измеряют CSAT так:
📍 Используется шкала 1-7.
📍 CSAT рассчитывается, как доля оценок 5, 6, 7 от общего количества оценок.
Какой вывод будет корректным? (голосование ниже)
Задачка про пересчет шкал - текущие итоги
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
На текущий момент (08.07.2022 16:00 МСК) большинство проголосовавших (кроме проходивших мимо и ёжиков) считает, что КЦ, о котором идет речь в задаче - находится среди лучших представителей индустрии в соответствии с бенчмарком.
Верно ли это?
Голосование продолжим до понедельника, 11.07.2022.
‼️ А если хотите узнать, как правильно посчитать с точки зрения математики - ставьте лайки на этот пост. Наберем 50 лайков - все подробно расскажу 😊
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
На текущий момент (08.07.2022 16:00 МСК) большинство проголосовавших (кроме проходивших мимо и ёжиков) считает, что КЦ, о котором идет речь в задаче - находится среди лучших представителей индустрии в соответствии с бенчмарком.
Верно ли это?
Голосование продолжим до понедельника, 11.07.2022.
‼️ А если хотите узнать, как правильно посчитать с точки зрения математики - ставьте лайки на этот пост. Наберем 50 лайков - все подробно расскажу 😊
Формула пересчета шкал методом линейной конверсии
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
Итак, у нас есть две шкалы:
📌 Исходная шкала (ИШ). Эту шкалу используем сейчас. МинИШ - минимальное значение, а МаксИШ - максимальное значение исходной шкалы.
📌 Целевая шкала (ЦШ). На эту шкалу хотим заменить исходную. МинЦШ - минимальное значение, а МаксЦШ - максимальное значение исходной шкалы.
1️⃣ ШАГ1: Считаем коэффициент А по формуле:
A = (МаксЦШ-МинЦШ)/(МаксИШ-МинИШ)
2️⃣ ШАГ2: Считаем коэффициент В по формуле:
В=МинЦШ-А*МинИШ
3️⃣ ШАГ3: Считаем соответствие между шкалами по формуле:
Значение на ЦШ = A*Значение на ИШ +В
Получив необходимое соответствие шкал, делаем дальнейший анализ в соответствии нашими потребностями.
В следующем посте - применение формул для решения прошлой задачки.
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
Итак, у нас есть две шкалы:
📌 Исходная шкала (ИШ). Эту шкалу используем сейчас. МинИШ - минимальное значение, а МаксИШ - максимальное значение исходной шкалы.
📌 Целевая шкала (ЦШ). На эту шкалу хотим заменить исходную. МинЦШ - минимальное значение, а МаксЦШ - максимальное значение исходной шкалы.
1️⃣ ШАГ1: Считаем коэффициент А по формуле:
A = (МаксЦШ-МинЦШ)/(МаксИШ-МинИШ)
2️⃣ ШАГ2: Считаем коэффициент В по формуле:
В=МинЦШ-А*МинИШ
3️⃣ ШАГ3: Считаем соответствие между шкалами по формуле:
Значение на ЦШ = A*Значение на ИШ +В
Получив необходимое соответствие шкал, делаем дальнейший анализ в соответствии нашими потребностями.
В следующем посте - применение формул для решения прошлой задачки.
Решение задачи на пересчет шкал
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
Исходная шкала: 1-10, целевая шкала: 1-7
1️⃣ Коэффициент А=(7-1)/(10-1)=2/3
2️⃣ Коэффициент В = 1-(1*2/3)=1/3
3️⃣ Уравнение пересчета шкалы:
ЦШ ➡️ ИШ
1 ➡️ 1
2 ➡️ 1,67
3 ➡️ 2,33
4 ➡️ 3,00
5 ➡️ 3,67
6 ➡️ 4,33
7 ➡️ 5,00
8 ➡️ 5,67
9 ➡️ 6,33
10 ➡️ 7
Бенчмаркинг по шкале 1-7 по условию задачи составляет 75% (минимальный порог по доле оценок больше или равно 5). Как показано выше, на исходной шкале этому соответствуют все ответы, большие, либо равные 7 (так как 7 ровно соответствует 5 по пересчету). Таким образом, пересчитанный CSI компании, о которой говорится в кейсе, составляет (10,6% + 17,2% + 30,2% + 19,3%) = 77,3%, что смотрится вполне достойно.
‼️ Таким образом, правильный ответ: "We are the champions"
На всякий случай, ссылка на задачу:
https://t.me/apexberg/117
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
Исходная шкала: 1-10, целевая шкала: 1-7
1️⃣ Коэффициент А=(7-1)/(10-1)=2/3
2️⃣ Коэффициент В = 1-(1*2/3)=1/3
3️⃣ Уравнение пересчета шкалы:
Значение на ЦШ = 2/3*Значение на ИШ +1/3📌 Пересчитаем целевую шкалу в исходную:
ЦШ ➡️ ИШ
1 ➡️ 1
2 ➡️ 1,67
3 ➡️ 2,33
4 ➡️ 3,00
5 ➡️ 3,67
6 ➡️ 4,33
7 ➡️ 5,00
8 ➡️ 5,67
9 ➡️ 6,33
10 ➡️ 7
Бенчмаркинг по шкале 1-7 по условию задачи составляет 75% (минимальный порог по доле оценок больше или равно 5). Как показано выше, на исходной шкале этому соответствуют все ответы, большие, либо равные 7 (так как 7 ровно соответствует 5 по пересчету). Таким образом, пересчитанный CSI компании, о которой говорится в кейсе, составляет (10,6% + 17,2% + 30,2% + 19,3%) = 77,3%, что смотрится вполне достойно.
‼️ Таким образом, правильный ответ: "We are the champions"
На всякий случай, ссылка на задачу:
https://t.me/apexberg/117
Telegram
Клиентский сервис - искусство служить людям
Корректное сравнение результатов измерений CSAT по разным шкалам
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
⚠️ А сегодня у нас задачка:
Компания измеряет метрику CSAT таким образом:
📍 Используется шкала от 1 до 10.
📍 CSAT рассчитывается, как доля…
#голос_клиента #бенчмарк #аналитика #ОлегЗельдин
⚠️ А сегодня у нас задачка:
Компания измеряет метрику CSAT таким образом:
📍 Используется шкала от 1 до 10.
📍 CSAT рассчитывается, как доля…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Почему анализ качества обработки контактов следует проводить не только на индивидуальном, но и на системном уровне?
#ОлегЗельдин
#ОлегЗельдин
Полезные ссылки по тематике Workforce management
#WFM #ОлегЗельдин
Ниже мы приготовили несколько ссылок, которые могут быть полезны для специалистов по WFM. Нужно сказать, что ресурсов на эту тему в сети очень много, здесь отобраны те, где есть бесплатные возможности, а также интересные, на наш взгляд, вещи.
1️⃣ Официальный сайт Erlang. Здесь можно найти бесплатные онлайн-калькуляторы для расчета ресурсов, соединнительных линий, кол-ва портов для IVR, кол-ва лицензий для роботов. Также предагаются платные продукты - надстройки Excel - ими пользоваться гораздо удобнее.
🔹 ССЫЛКА: erlang.com
2️⃣ Сайт Lester Bromley - энтузиаст, который создал этот сайт позволяет нам совершенно бесплатно скачать надстройку Excel Erlang а также надстройку Erlang for Google Sheets, в которой можно проводить расчеты потребности операторов в линии, делать оценку %SL при заданной нагрузки и еще много чего интересного. Кроме этого на сайте можно скачать простенький симулятор для расчета multiskill конструкций (я рекомендую этот симулятор в основном только для ознакомления с тем, что такое симуляторы).
🔹 ССЫЛКА: erlang.co.uk
3️⃣ Сайт компании Call Center Math (Математика КЦ). Здесь есть набор стандартных инструментов Erlang в виде бесплатных калькуляторов и платных надстроек. Это сайт хочу выделить по следующим причинам:
- здесь можно найти инструментарий по модели Erlang X (эта модель позволяет избежать известных недостатков обычной модели, которая дает значительные погрешности, когда мы считаем потребность в людях при малой нагрузке, для низкого %SL)
- Есть инструменты для multiskill, расчета чатов, смешивания входящих и исходящих (бесплатные онлайн-калькуляторы и платные надстройки)
-Есть инструменты для прогнозирования и составления расписаний (платные)
🔹 ССЫЛКА: ccmath.com
4️⃣ Сайт с массой разнообразных инструментов для КЦ - и здесь не только калькуляторы Erlang, включая надстройки, шаблоны для составления расписаний и т.п., но и другие полезные статьи, например про измерение Customer Efforts Score, различные отчеты и т.п..
🔹 ССЫЛКА: callcentrehelper.com
5️⃣ Сайт, где можно бесплатно скачать надстройку в Excel, которая значительно расширяет возможности стандартного "Поиска решения". Эта возможность используется для автоматического составления расписаний путем решения задач оптимизационного моделирования. Предупреждаем заранее - там нет инструкций - как именно применять надстройку для составления расписаний в Excel - есть только возможность скачать нужную надстройку. Использованию надстройки на практике можно научиться на курсе Апекс Берг: "Workforce management для Контактных Центров в деталях" (https://www.apexberg.ru/courses/workforce-management-dlya-kontaktnykh-tsentrov-v-detalyakh/)
🔹 ССЫЛКА: opensolver.org
Будем рады, если в комментариях вы поделитесь полезными ссылками в части прогнозирования нагрузки, расчета ресурсов и составления расписаний для КЦ
#WFM #ОлегЗельдин
Ниже мы приготовили несколько ссылок, которые могут быть полезны для специалистов по WFM. Нужно сказать, что ресурсов на эту тему в сети очень много, здесь отобраны те, где есть бесплатные возможности, а также интересные, на наш взгляд, вещи.
1️⃣ Официальный сайт Erlang. Здесь можно найти бесплатные онлайн-калькуляторы для расчета ресурсов, соединнительных линий, кол-ва портов для IVR, кол-ва лицензий для роботов. Также предагаются платные продукты - надстройки Excel - ими пользоваться гораздо удобнее.
🔹 ССЫЛКА: erlang.com
2️⃣ Сайт Lester Bromley - энтузиаст, который создал этот сайт позволяет нам совершенно бесплатно скачать надстройку Excel Erlang а также надстройку Erlang for Google Sheets, в которой можно проводить расчеты потребности операторов в линии, делать оценку %SL при заданной нагрузки и еще много чего интересного. Кроме этого на сайте можно скачать простенький симулятор для расчета multiskill конструкций (я рекомендую этот симулятор в основном только для ознакомления с тем, что такое симуляторы).
🔹 ССЫЛКА: erlang.co.uk
3️⃣ Сайт компании Call Center Math (Математика КЦ). Здесь есть набор стандартных инструментов Erlang в виде бесплатных калькуляторов и платных надстроек. Это сайт хочу выделить по следующим причинам:
- здесь можно найти инструментарий по модели Erlang X (эта модель позволяет избежать известных недостатков обычной модели, которая дает значительные погрешности, когда мы считаем потребность в людях при малой нагрузке, для низкого %SL)
- Есть инструменты для multiskill, расчета чатов, смешивания входящих и исходящих (бесплатные онлайн-калькуляторы и платные надстройки)
-Есть инструменты для прогнозирования и составления расписаний (платные)
🔹 ССЫЛКА: ccmath.com
4️⃣ Сайт с массой разнообразных инструментов для КЦ - и здесь не только калькуляторы Erlang, включая надстройки, шаблоны для составления расписаний и т.п., но и другие полезные статьи, например про измерение Customer Efforts Score, различные отчеты и т.п..
🔹 ССЫЛКА: callcentrehelper.com
5️⃣ Сайт, где можно бесплатно скачать надстройку в Excel, которая значительно расширяет возможности стандартного "Поиска решения". Эта возможность используется для автоматического составления расписаний путем решения задач оптимизационного моделирования. Предупреждаем заранее - там нет инструкций - как именно применять надстройку для составления расписаний в Excel - есть только возможность скачать нужную надстройку. Использованию надстройки на практике можно научиться на курсе Апекс Берг: "Workforce management для Контактных Центров в деталях" (https://www.apexberg.ru/courses/workforce-management-dlya-kontaktnykh-tsentrov-v-detalyakh/)
🔹 ССЫЛКА: opensolver.org
Будем рады, если в комментариях вы поделитесь полезными ссылками в части прогнозирования нагрузки, расчета ресурсов и составления расписаний для КЦ
Метрика измерения клиентского опыта: Customer Efforts Score (CES)
#голос_клиента #метрики #ОлегЗельдин
❗️CES является метрикой измерения клиентского опыта типа Bottom-Up. Цель измерения группы метрик Bottom-Up - оценка опыта клиентов по конкретному событию на СКП (стратегических клиентских путях). Проводится для обнаружения CX - проблем в разрезе СКП. Замеряются непосредственно после завершения события (1-5 рабочих дней).
❗️Эта метрика была впервые предложена в 2014 году компанией CEB (в настоящее время куплена компанией Gartner). В 2016-м году был опубликован скорректированный вариант измерения. Привожу здесь описание классического варианта:
Метрика измеряется путем сбора ответов клиентов на вопрос:
"В какой степени Вы согласны со следующим утверждением: «Мне было легко решить свой вопрос»,
где "свой вопрос" заменяется на соответствующий этап клиентского пути, например:
- заказать доставку
- активировать карту
Измерение производится по 7-ми бальной шкале:
(1) – Абсолютно не согласен
(2) - Не согласен
(3) - Скорее не согласен
(4) - Затрудняюсь ответить
(5) - Скорее согласен
(6) - Согласен
(7) - Абсолютно согласен
Метрика CES (Customer Efforts Score) рассчитывается, как доля оценок 5,6,7 от общего количества ответов.
Исследование, проведенное компанией CEB показало следующий бенчмарк:
🟢 CES > 80,5% - у 25% лучших компаний
🟡 CES > 68,6% - у 50% лучших компаний
🔴 CES < 54,2% - у 25% худших компаний
#голос_клиента #метрики #ОлегЗельдин
❗️CES является метрикой измерения клиентского опыта типа Bottom-Up. Цель измерения группы метрик Bottom-Up - оценка опыта клиентов по конкретному событию на СКП (стратегических клиентских путях). Проводится для обнаружения CX - проблем в разрезе СКП. Замеряются непосредственно после завершения события (1-5 рабочих дней).
❗️Эта метрика была впервые предложена в 2014 году компанией CEB (в настоящее время куплена компанией Gartner). В 2016-м году был опубликован скорректированный вариант измерения. Привожу здесь описание классического варианта:
Метрика измеряется путем сбора ответов клиентов на вопрос:
"В какой степени Вы согласны со следующим утверждением: «Мне было легко решить свой вопрос»,
где "свой вопрос" заменяется на соответствующий этап клиентского пути, например:
- заказать доставку
- активировать карту
Измерение производится по 7-ми бальной шкале:
(1) – Абсолютно не согласен
(2) - Не согласен
(3) - Скорее не согласен
(4) - Затрудняюсь ответить
(5) - Скорее согласен
(6) - Согласен
(7) - Абсолютно согласен
Метрика CES (Customer Efforts Score) рассчитывается, как доля оценок 5,6,7 от общего количества ответов.
Исследование, проведенное компанией CEB показало следующий бенчмарк:
🟢 CES > 80,5% - у 25% лучших компаний
🟡 CES > 68,6% - у 50% лучших компаний
🔴 CES < 54,2% - у 25% худших компаний
Требования к проработке клиентских путей. Часть 1
#клиентские_пути #ОлегЗельдин
Работая над проектом по созданию в компании системы управления клиентским опытом, определили следующие требования к документации по клиентским путям:
Компания должна определить и документировать как минимум те клиентские пути, либо их фрагменты, которые оказывают наибольшее влияние на клиентский опыт и возможность выполнения стратегических задач бизнесом
1️⃣ Должно быть обеспечено единое понимание документации как минимум всеми сотрудниками, включенными в организационно-деятельностную структуру системы управления клиентским опытом. Для этого необходимо:
📍Разработать и утвердить внутренний стандарт документации, обеспечивающий выполнение перечисленных в настоящем разделе требований
📍Обеспечить обучение соответствующих сотрудников
2️⃣ Должно быть обеспечено графическое описание карт клиентских путей
3️⃣ На картах клиентских путей должны быть отражены как минимум следующие элементы:
📍Точки входа и выхода в клиентский путь
📍Портрет клиента, через которого исследуется клиентский путь
📍Все шаги, сделанные при исследовании клиентского пути
📍Имеющиеся артефакты на клиентском пути: скриншоты, тексты коммуникации и т.п.
📍Проблемы, с которыми сталкиваются клиенты на своем пути
📍Классификация успешности прохождения каждого этапа: успешно, с ошибками, не прошли
📍Время прохождения как всего сценария, так и каждого этапа
📍Маркировка самых сложных и длительных шагов
📍Маркировка шагов и ситуаций, приводящих к повторному прохождению пути или его элементов
📍Ожидания от шага в сравнении с реальностью
📍Полученные негативные эмоции и почему (каждый этап, 5-балльная шкала)
📍Полученные положительные эмоции и почему (каждый этап, 5-балльная шкала)
📍Уровень энергозатратности шага
📍Рекомендации по каждому этапу
4️⃣ Для каждой карты клиентского пути должен быть определен реестр бизнес-процессов, определяющих и обеспечивающих соответствующий путь. При этом как минимум, в реестре должны содержаться следующие компоненты:
📍Название процесса
📍Определение соответствия конкретным фрагментам/шагам клиентского пути
📍Ответственные за исполнение процесса (включая ответственных за обеспечение бесперебойной работы систем, поддерживающих процесс)
📍Необходимые условия для входа в процесс (запуска процесса)
📍Ожидаемые результаты выхода из процесса
📍Операционные метрики процесса
📍Целевые значения операционных метрик
При наличии цепочки подпроцессов, которые принадлежат разным владельцам и/или выполняются разными ресурсными группами, каждый такой подпроцесс должен быть выделен и все условия выше должны применяться как в целом к процессу, так и к каждому подпроцессу в отдельности
Интересно? Полезно? Есть еще 6 пунктов. Лайки и комментарии покажут мне ваш интерес.
#клиентские_пути #ОлегЗельдин
Работая над проектом по созданию в компании системы управления клиентским опытом, определили следующие требования к документации по клиентским путям:
Компания должна определить и документировать как минимум те клиентские пути, либо их фрагменты, которые оказывают наибольшее влияние на клиентский опыт и возможность выполнения стратегических задач бизнесом
1️⃣ Должно быть обеспечено единое понимание документации как минимум всеми сотрудниками, включенными в организационно-деятельностную структуру системы управления клиентским опытом. Для этого необходимо:
📍Разработать и утвердить внутренний стандарт документации, обеспечивающий выполнение перечисленных в настоящем разделе требований
📍Обеспечить обучение соответствующих сотрудников
2️⃣ Должно быть обеспечено графическое описание карт клиентских путей
3️⃣ На картах клиентских путей должны быть отражены как минимум следующие элементы:
📍Точки входа и выхода в клиентский путь
📍Портрет клиента, через которого исследуется клиентский путь
📍Все шаги, сделанные при исследовании клиентского пути
📍Имеющиеся артефакты на клиентском пути: скриншоты, тексты коммуникации и т.п.
📍Проблемы, с которыми сталкиваются клиенты на своем пути
📍Классификация успешности прохождения каждого этапа: успешно, с ошибками, не прошли
📍Время прохождения как всего сценария, так и каждого этапа
📍Маркировка самых сложных и длительных шагов
📍Маркировка шагов и ситуаций, приводящих к повторному прохождению пути или его элементов
📍Ожидания от шага в сравнении с реальностью
📍Полученные негативные эмоции и почему (каждый этап, 5-балльная шкала)
📍Полученные положительные эмоции и почему (каждый этап, 5-балльная шкала)
📍Уровень энергозатратности шага
📍Рекомендации по каждому этапу
4️⃣ Для каждой карты клиентского пути должен быть определен реестр бизнес-процессов, определяющих и обеспечивающих соответствующий путь. При этом как минимум, в реестре должны содержаться следующие компоненты:
📍Название процесса
📍Определение соответствия конкретным фрагментам/шагам клиентского пути
📍Ответственные за исполнение процесса (включая ответственных за обеспечение бесперебойной работы систем, поддерживающих процесс)
📍Необходимые условия для входа в процесс (запуска процесса)
📍Ожидаемые результаты выхода из процесса
📍Операционные метрики процесса
📍Целевые значения операционных метрик
При наличии цепочки подпроцессов, которые принадлежат разным владельцам и/или выполняются разными ресурсными группами, каждый такой подпроцесс должен быть выделен и все условия выше должны применяться как в целом к процессу, так и к каждому подпроцессу в отдельности
Интересно? Полезно? Есть еще 6 пунктов. Лайки и комментарии покажут мне ваш интерес.
Требования к проработке клиентских путей. Часть 2
#клиентские_пути #ОлегЗельдин
5️⃣ Для каждой карты клиентского пути, после их первоначального составления и последующей актуализации должен быть составлен общий список рекомендаций для дальнейшей проработки в кросс-функциональном составе
📍При спорных рекомендациях должна быть проведена верификация через интервьюирование клиентов или проведение количественных исследований (если отклик от клиентов окажется достаточным)
📍По итогам активности должны быть зафиксирован приоритет доработок со сроками исполнения (для последующего исследования)
6️⃣ Приоритеты в задачах на описание и уровень детализации карт клиентских путей должны устанавливаться в соответствии с приоритетами задач/проектов системы управления клиентским опытом
7️⃣ С момента, когда описывается клиентский путь, либо какая-то его часть, полученная документация становится рабочей и ее содержание должно поддерживаться в актуальном состоянии
8️⃣ Содержание (контент) карт клиентских путей и реестра бизнес-процессов должно управляться процессом, для которого необходимо определить следующие механизмы (процедуры):
📍Управления соответствием контента между различными картами/фрагментами (недопустимо различное описание содержания одних и тех же элементов, присутствующих на разных картах)
📍Определения и приоритезации (типизации) изменений контента (по требованию клиентов, Заказчиков, в силу внутренних процедур, стримов обновлений)
📍Определения методов:
❗️Изменений/актуализации контента
❗️Информирования об изменениях заинтересованных лиц и подтверждения получения информации
❗️Обучения новых сотрудников, вовлекаемых в систему управления клиентским опытом
📍Периодической ревизии контента на предмет его точности и практической ценности
📍Сбора обратной связи от пользователей для процессов непрерывных улучшений в части точности и практической ценности контента
📍Обеспечения того, чтобы только авторизированный персонал мог проводить изменения контента
📍Обеспечения того, чтобы устаревший контент был скрыт от пользователей, которым он не нужен, при сохранении всей истории изменений и реализации процессов контроля и управления версионностью
9️⃣ Карты клиентских путей должны быть доступны и известны всем вовлеченным сотрудникам
🔟 Должно происходить своевременное информирование заинтересованных лиц как в части изменения контента документации, так и в части обновления ситуации: снижению/ликвидации болевых моментов, повышение эффективности воронки прохождения пути/увеличению количества пользователей пути и т.д.
#клиентские_пути #ОлегЗельдин
5️⃣ Для каждой карты клиентского пути, после их первоначального составления и последующей актуализации должен быть составлен общий список рекомендаций для дальнейшей проработки в кросс-функциональном составе
📍При спорных рекомендациях должна быть проведена верификация через интервьюирование клиентов или проведение количественных исследований (если отклик от клиентов окажется достаточным)
📍По итогам активности должны быть зафиксирован приоритет доработок со сроками исполнения (для последующего исследования)
6️⃣ Приоритеты в задачах на описание и уровень детализации карт клиентских путей должны устанавливаться в соответствии с приоритетами задач/проектов системы управления клиентским опытом
7️⃣ С момента, когда описывается клиентский путь, либо какая-то его часть, полученная документация становится рабочей и ее содержание должно поддерживаться в актуальном состоянии
8️⃣ Содержание (контент) карт клиентских путей и реестра бизнес-процессов должно управляться процессом, для которого необходимо определить следующие механизмы (процедуры):
📍Управления соответствием контента между различными картами/фрагментами (недопустимо различное описание содержания одних и тех же элементов, присутствующих на разных картах)
📍Определения и приоритезации (типизации) изменений контента (по требованию клиентов, Заказчиков, в силу внутренних процедур, стримов обновлений)
📍Определения методов:
❗️Изменений/актуализации контента
❗️Информирования об изменениях заинтересованных лиц и подтверждения получения информации
❗️Обучения новых сотрудников, вовлекаемых в систему управления клиентским опытом
📍Периодической ревизии контента на предмет его точности и практической ценности
📍Сбора обратной связи от пользователей для процессов непрерывных улучшений в части точности и практической ценности контента
📍Обеспечения того, чтобы только авторизированный персонал мог проводить изменения контента
📍Обеспечения того, чтобы устаревший контент был скрыт от пользователей, которым он не нужен, при сохранении всей истории изменений и реализации процессов контроля и управления версионностью
9️⃣ Карты клиентских путей должны быть доступны и известны всем вовлеченным сотрудникам
🔟 Должно происходить своевременное информирование заинтересованных лиц как в части изменения контента документации, так и в части обновления ситуации: снижению/ликвидации болевых моментов, повышение эффективности воронки прохождения пути/увеличению количества пользователей пути и т.д.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
При анализе не забудьте предварительно сформулировать вопросы, на которые хотите получить ответы. В противном случае есть риск потерять фокус
#ОлегЗельдин
#ОлегЗельдин
ПРОГНОЗ_ФАКТ.xlsx
9.7 KB
Поговорим о точности прогноза? Часть 1
#WFM #ОлегЗельдин
Я хочу поговорить о точности прогноза. Понимаю, что нужен конкретный разбор ситуаций.
Конечно на канале я не буду погружаться настолько глубоко, как на своем курсе "WFM для Контактных Центров в деталях", но несколько практических моментов мы рассмотрим.
Для начала сделаем так: я публикую таблицу с данными о прогнозе и факте количества обращений за месяц. Вам нужно посчитать и в ОДНОЙ цифре отразить ОШИБКУ прогноза за месяц с учетом ошибок за каждый день. Ответы пожалуйста пишите в комментариях.
Как обычно, по количеству лайков и комментариев я определю интерес к теме.
Жду ответов до 12.08.2022
P.S - Не стесняйтесь дать неправильный ответ. Нужно быть, а не казаться 😊
#WFM #ОлегЗельдин
Я хочу поговорить о точности прогноза. Понимаю, что нужен конкретный разбор ситуаций.
Конечно на канале я не буду погружаться настолько глубоко, как на своем курсе "WFM для Контактных Центров в деталях", но несколько практических моментов мы рассмотрим.
Для начала сделаем так: я публикую таблицу с данными о прогнозе и факте количества обращений за месяц. Вам нужно посчитать и в ОДНОЙ цифре отразить ОШИБКУ прогноза за месяц с учетом ошибок за каждый день. Ответы пожалуйста пишите в комментариях.
Как обычно, по количеству лайков и комментариев я определю интерес к теме.
Жду ответов до 12.08.2022
P.S - Не стесняйтесь дать неправильный ответ. Нужно быть, а не казаться 😊
Поговорим о точности прогноза? Часть 2
#WFM #ОлегЗельдин
Если не уходить в экзотику, то по данным, представленным в прошлом посте, теоретически можно посчитать 6 вариантов расчета ошибки. Поехали:
1️⃣ Процентная ошибка за месяц. Сравниваем сумму прогноза и факта за месяц и находим процентное отклонение. На указанных данных значение = 5,21%.
❗️Комментарий: Расчет точности прогноза на уровне целого месяца может быть обманчивым, если вы хотите иметь полноценные данные для анализа этапа прогнозирования, как части процесса WFM, влияющей на его результат. На основании прогноза на макроуровне нам потом нужно составить расписание выходных, отпусков и прочих запланированных отсутствий, поэтому нам нужен прогноз на каждый день. И если мы в половине дней месяца ошибемся на 50% в одну сторону, а на другой половине - на 50% в другую, то в итоге получим ошибку в 0%, но расписание выходных и отпусков, составленное по этому прогнозу приведет к проблемам как с доступностью, так и с загрузкой операторов.
‼️Резюме: В целом я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза (в частных случаях можно для анализа конкретных ситуаций на уровне месяца)
2️⃣ Абсолютная процентная ошибка за месяц. Сравниваем сумму прогноза и факта за месяц и находим процентное отклонение, после чего берем от него абсолютное значение. На указанных данных значение = 5,21%
❗️Комментарий. Такой же, как и для пункта 1. По сути расчет по п. 1 покажет ошибку с учетом знака и мы увидим, сделан перепрогноз или недопрогноз. Абсолютное значение покажет только размер ошибки, не говоря ничего о знаке
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
3️⃣ Средняя процентная ошибка по дням за месяц. Находим процентную ошибку за каждый день, затем берем среднее значение по всем ошибкам. На указанных данных значение = 2,59%.
❗️Комментарий. Расчет процентной ошибки на каждом дне это уже хорошо, но разные знаки процентных ошибок при усреднении оказывают нам медвежью услугу. Мало того, что опять идет взаимная компенсация перепрогноза и недопрогноза, так она еще и искажается разным процентным отклонением из-за того, что фактическая нагрузка в каждый день разная
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
4️⃣ Средняя абсолютная процентная ошибка по дням за месяц. Находим абсолютную процентную ошибку за каждый день, затем берем среднее значение по всем дням. На указанных данных значение = 13,87%.
❗️Комментарий. Метрика уже почти совсем хороша, но, строго говоря, недостаток здесь есть. Он заключается в том, что при усреднении каждому дню присваивается равный вес. Но чем меньше фактический дневной объем, тем "легче отклонить" его в процентах при той же ошибке в звонках. Например, ошибка всего в 10 звонков в день, когда их всего приходит 100 - это уже 10%, но если такая же ошибка в день, когда звонков 1000 - это уже только 1%
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
5️⃣ Средневзвешенная по количеству обращений процентная ошибка по дням за месяц. Находим процентную ошибку за каждый день, затем берем средневзвешенное значение по всем дням. Вес каждому дню при усреднении присваиваем на основании той доли, которую занимает фактическое количество обращений в этот день от всего месяца. На указанных данных значение = 5,5%.
❗️Комментарий. Разные знаки "смажут" картину, даже несмотря на средневзвешенный подход.
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
6️⃣ Средневзвешенная по количеству обращений абсолютная процентная ошибка по дням за месяц. Находим абсолютную процентную ошибку за каждый день, затем берем средневзвешенное значение по всем дням. Вес каждому дню при усреднении присваиваем на основании той доли, которую занимает фактическое количество обращений в этот день от всего месяца. На указанных данных значение = 14,03%.
❗️Комментарий. При расчете данной метрики устранены все, указанные выше недостатки.
‼️Резюме: Я рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
Следующий пост - с таблицей, где всё посчитано и с новой задачкой 😊
#WFM #ОлегЗельдин
Если не уходить в экзотику, то по данным, представленным в прошлом посте, теоретически можно посчитать 6 вариантов расчета ошибки. Поехали:
1️⃣ Процентная ошибка за месяц. Сравниваем сумму прогноза и факта за месяц и находим процентное отклонение. На указанных данных значение = 5,21%.
❗️Комментарий: Расчет точности прогноза на уровне целого месяца может быть обманчивым, если вы хотите иметь полноценные данные для анализа этапа прогнозирования, как части процесса WFM, влияющей на его результат. На основании прогноза на макроуровне нам потом нужно составить расписание выходных, отпусков и прочих запланированных отсутствий, поэтому нам нужен прогноз на каждый день. И если мы в половине дней месяца ошибемся на 50% в одну сторону, а на другой половине - на 50% в другую, то в итоге получим ошибку в 0%, но расписание выходных и отпусков, составленное по этому прогнозу приведет к проблемам как с доступностью, так и с загрузкой операторов.
‼️Резюме: В целом я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза (в частных случаях можно для анализа конкретных ситуаций на уровне месяца)
2️⃣ Абсолютная процентная ошибка за месяц. Сравниваем сумму прогноза и факта за месяц и находим процентное отклонение, после чего берем от него абсолютное значение. На указанных данных значение = 5,21%
❗️Комментарий. Такой же, как и для пункта 1. По сути расчет по п. 1 покажет ошибку с учетом знака и мы увидим, сделан перепрогноз или недопрогноз. Абсолютное значение покажет только размер ошибки, не говоря ничего о знаке
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
3️⃣ Средняя процентная ошибка по дням за месяц. Находим процентную ошибку за каждый день, затем берем среднее значение по всем ошибкам. На указанных данных значение = 2,59%.
❗️Комментарий. Расчет процентной ошибки на каждом дне это уже хорошо, но разные знаки процентных ошибок при усреднении оказывают нам медвежью услугу. Мало того, что опять идет взаимная компенсация перепрогноза и недопрогноза, так она еще и искажается разным процентным отклонением из-за того, что фактическая нагрузка в каждый день разная
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
4️⃣ Средняя абсолютная процентная ошибка по дням за месяц. Находим абсолютную процентную ошибку за каждый день, затем берем среднее значение по всем дням. На указанных данных значение = 13,87%.
❗️Комментарий. Метрика уже почти совсем хороша, но, строго говоря, недостаток здесь есть. Он заключается в том, что при усреднении каждому дню присваивается равный вес. Но чем меньше фактический дневной объем, тем "легче отклонить" его в процентах при той же ошибке в звонках. Например, ошибка всего в 10 звонков в день, когда их всего приходит 100 - это уже 10%, но если такая же ошибка в день, когда звонков 1000 - это уже только 1%
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
5️⃣ Средневзвешенная по количеству обращений процентная ошибка по дням за месяц. Находим процентную ошибку за каждый день, затем берем средневзвешенное значение по всем дням. Вес каждому дню при усреднении присваиваем на основании той доли, которую занимает фактическое количество обращений в этот день от всего месяца. На указанных данных значение = 5,5%.
❗️Комментарий. Разные знаки "смажут" картину, даже несмотря на средневзвешенный подход.
‼️Резюме: Я не рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
6️⃣ Средневзвешенная по количеству обращений абсолютная процентная ошибка по дням за месяц. Находим абсолютную процентную ошибку за каждый день, затем берем средневзвешенное значение по всем дням. Вес каждому дню при усреднении присваиваем на основании той доли, которую занимает фактическое количество обращений в этот день от всего месяца. На указанных данных значение = 14,03%.
❗️Комментарий. При расчете данной метрики устранены все, указанные выше недостатки.
‼️Резюме: Я рекомендую использовать данную оценку точности прогноза.
Следующий пост - с таблицей, где всё посчитано и с новой задачкой 😊
ПРОГНОЗ_ФАКТ_1.xlsx
15.1 KB
Поговорим о точности прогноза? Часть 3
#WFM #ОлегЗельдин
В прикрепленном файле проведен расчет точности прогноза разными способами, которые были описаны в предыдущем посте.
🎲 Поехали дальше.
Дело в том, что иногда нам необходимо понимать не только абсолютную ошибку прогноза по дням за месяц, но и увидеть - как именно мы ошибались в наших дневных прогнозах - чего было больше - перепрогноза или недопрогноза. Здесь одной цифрой не обойтись, но двумя - вполне себе комильфо! И поэтому...
🛠 Новая задачка!
Теперь я прошу вас указать в комментариях не одну, а две цифры - ошибку перепрогноза по дням за месяц (% со знаком плюс) и ошибку недопрогноза по дням за месяц (% со знаком минус)
Мои комментарии и расчеты по этому поводу будут сделаны и опубликованы 17 августа.
#WFM #ОлегЗельдин
В прикрепленном файле проведен расчет точности прогноза разными способами, которые были описаны в предыдущем посте.
🎲 Поехали дальше.
Дело в том, что иногда нам необходимо понимать не только абсолютную ошибку прогноза по дням за месяц, но и увидеть - как именно мы ошибались в наших дневных прогнозах - чего было больше - перепрогноза или недопрогноза. Здесь одной цифрой не обойтись, но двумя - вполне себе комильфо! И поэтому...
🛠 Новая задачка!
Теперь я прошу вас указать в комментариях не одну, а две цифры - ошибку перепрогноза по дням за месяц (% со знаком плюс) и ошибку недопрогноза по дням за месяц (% со знаком минус)
Мои комментарии и расчеты по этому поводу будут сделаны и опубликованы 17 августа.
ПРОГНОЗ_ФАКТ_2.xlsx
15.3 KB
Поговорим о точности прогноза? Часть 4
#WFM #ОлегЗельдин
Обещал дать решение прошлой задачки 17.08, но не успел, дико извиняюсь 😊.
Итак прошлая задача была сформулирована так:
Теперь я прошу вас указать в комментариях не одну, а две цифры - ошибку перепрогноза по дням за месяц (% со знаком плюс) и ошибку недопрогноза по дням за месяц (% со знаком минус).
Правильный ответ: 9,76% - ошибка перепрогноза и -4,26% - ошибка недопрогноза. Кстати, если сложить эти цифры по модулю, то получается значение абсолютной ошибки.
Формулы расчета на предоставленных данных содержатся, как обычно в прикрепленном файле
❗️Найти все мои посты в канале: тег #ОлегЗельдин
#WFM #ОлегЗельдин
Обещал дать решение прошлой задачки 17.08, но не успел, дико извиняюсь 😊.
Итак прошлая задача была сформулирована так:
Теперь я прошу вас указать в комментариях не одну, а две цифры - ошибку перепрогноза по дням за месяц (% со знаком плюс) и ошибку недопрогноза по дням за месяц (% со знаком минус).
Правильный ответ: 9,76% - ошибка перепрогноза и -4,26% - ошибка недопрогноза. Кстати, если сложить эти цифры по модулю, то получается значение абсолютной ошибки.
Формулы расчета на предоставленных данных содержатся, как обычно в прикрепленном файле
❗️Найти все мои посты в канале: тег #ОлегЗельдин