Forecasting modeling of the input load on the government contact centre

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorZadko, K. V.
dc.contributor.authorZhukovska, O. A.
dc.date.accessioned2020-12-01T13:47:57Z
dc.date.available2020-12-01T13:47:57Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe article conducted a model study of the load on the call centre of the state budget institution for its more efficient work. The relevance of this study is of particular importance in the context of the growing need for an uninterrupted process of communication between companies and customers with an increase in the cost of labour resources, the cost of their software and hardware. This problem can be solved by ensuring a balance of the necessary and sufficient amount of labour resources. With an increase in the efficiency of use of labour resources, their costs will decrease and the index of customer loyalty and satisfaction will grow. For this purpose, based on statistical data, forecast models are constructed. As a result of the predictive analysis of the input load data, the entire sample was reorganized in this way: the initial data were divided only by the days of the week, and the same data was divided by time for all days of the week. The reason for this separation was the impossibility of constructing an adequate forecast model for the entire sample due to the overlap of fluctuations in both time and days of the week, as well as the presence of non-stationarity caused, as the study showed, by a change in data depending on time and days of the week. However, such non-stationarity in the data did not allow building either an autoregressive model or a Winter’s model. Autoregressive – due to the non-removable non-stationarity by the difference method, the Winter’s model – due to the small trend. The imposition of oscillations did not allow them to be accurately simulate. A sample autocorrelation and a private sample autocorrelation function were constructed and the structure of time series was revealed for each of the obtained samples. Seasonal ARIMA models based on the Box-Jenkins approach were built, the adequacy of the developed models was studied and forecasts of the possible input load were made. The results of the forecasting carried out in this work were used to develop recommendations for improving the efficiency of use of labour resources at the enterprise under study.en
dc.description.abstractukУ статті проведено модельне дослідження навантаження на колл-центр державної бюджетної установи для його більш ефективної роботи. Актуальність даного дослідження набуває особливого значення в умовах зростання необхідності забезпечення безперебійного процесу комунікації компаній з клієнтами при зростанні вартості трудових ресурсів, вартості їх програмного і апаратного забезпечення. Дане завдання може бути вирішена за рахунок забезпечення балансу необхідного і достатнього кількості трудових ресурсів. За умови збільшення ефективності використання трудових ресурсів відбувається зменшення витрат і, відповідно, спостерігається зростання індексу клієнтської лояльності і задоволеності. З цією метою на основі статистичних даних побудовані прогнозні моделі. В результаті предиктивного аналізу даних вхідного навантаження вся вибірка була реорганізована таким чином: вихідні дані були розділені тільки за днями тижня, і ці ж дані були розділені за часом за всі дні тижня. Причиною такого поділу послужила неможливість побудови адекватної прогнозної моделі для всієї вибірки через накладення коливань і за часом і за днями тижня, а також наявність нестаціонарності, викликаної, як показало дослідження зміною даних в залежності від часу і днів тижня. Однак така нестаціонарность в даних не дозволяла побудувати ні авторегресійну модель, ні модель Вінтарса. Авторегресійну – із-за неможливості позбавитись нестаціонарності методом різниць, модель Вінтарса – через слабкий тренд. Також накладення коливань не дозволяло точно їх змоделювати. За кожною з отриманих вибірок була побудована вибіркова автокореляційна і часткова вибіркова автокореляційна функції, виявлена структура часових рядів. На основі підходу Бокса-Дженкінса були побудовані сезонні ARIMA моделі, проведено дослідження адекватності розроблених моделей, побудовані прогнози можливого вхідного навантаження. Результати прогнозування, проведеного в даній роботі, було використано для розробки рекомендацій щодо підвищення ефективності використання трудових ресурсів на досліджуваному підприємстві.uk
dc.identifier.citationZadko, K. V. Forecasting modeling of the input load on the government contact centre [Електронний ресурс] / Zadko K. V., Zhukovska O. A. // Актуальні проблеми економіки та управління : збірник наукових праць молодих вчених. – Електронні текстові дані (1 файл: 726 Кбайт). – 2020. – Вип. 14. – Назва з екрана.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37791
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАктуальні проблеми економіки та управління : збірник наукових праць молодих вчених, 2020, Вип. 14uk
dc.subjectcall centreen
dc.subjectplanningen
dc.subjectforecastingen
dc.subjectAR-modelsen
dc.subjectseasonalityen
dc.subjectmanpoweren
dc.subjectколл-центрuk
dc.subjectплануванняuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectAR-моделіuk
dc.subjectсезонністьuk
dc.subjectтрудові ресурсиuk
dc.subject.otherJEL classification: C32en
dc.subject.udc330.43uk
dc.titleForecasting modeling of the input load on the government contact centreen
dc.title.alternativeПрогнозне моделювання вхідного навантаження на контактний центр державної установиuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
APEU2020-14_4-03.pdf
Розмір:
725.54 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Актуальні проблеми економіки та управління: збірник наукових праць молодих вчених, Вип. 14