Bir çağrı merkezindeki bekleme sürelerinin kuyruk modelleri ile iyileştirilmesi

Yıl 2018, Cilt: 20 Sayı: 1, 55 - 68, 14.06.2018

Gülşen Aydın Keskin , Murat Çolak , Gülay Karanfil Kostak

https://doi.org/10.25092/baunfbed.433900

Cited By: 2

Öz

Hizmet sektörünün önemli rol oynamaya başladığı günümüzde çağrı merkezleri her alanda karşımıza çıkmaktadır. Bankalar başta olmak üzere hastaneler, teknik servisler, telekomünikasyon firmaları gibi pek çok yerde çağrı merkezleri etkin olarak kullanılmaktadır. Çağrı merkezleri pek çok hizmeti kolayca sağlamasına rağmen, arayan müşterilerin uzun süre beklemeleri memnuniyetsizliğe neden olmaktadır. Bu noktada, çağrı merkezleri müşterilerin bekleme sürelerini azaltmak için çeşitli yöntemler ve stratejiler uygulamakta ve sonuçlarını takip etmektedir. Bu makalede, bir çağrı merkezindeki bekleme sürelerini azaltarak müşteri memnuniyetini artırmak amaçlanmıştır. Çalışmada ilk olarak mevcut durum analizi ile çağrı merkezinde yapılan işlemler arasında en uzun süreli olanı tespit edilmiştir. Sonraki aşamada, kuyruktaki beklemeleri azaltmak için bu işlemin sesli yanıtlama sisteminde, müşteriler tarafından gerçekleştirilmesi sağlanmıştır. Sonuç olarak, müşteri temsilcisine giden çağrılarda %5 oranında iyileşme ve kuyrukta bekleme sürelerinde de ortalama 6,84 sn azalma elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Banka, bekleme süresi, çağrı merkezi, kuyruk modelleri, sesli yanıt sistemi, sim kart bloke kaldırma

Improvement of waiting times in a call center by queueing models

Öz

Nowadays, since the service sector plays an important role it is encountered with call centers in every area. In many areas such as banks, hospitals, technical services and telecommunication companies, call centers are used effectively. Although call centers provide many services easily, the long waiting times cause dissatisfaction. At this point, call centers perform a variety of methods and strategies and follow the results of them in order to reduce the customer waiting times. In this study, it is aimed to increase customer satisfaction by decreasing waiting times in a call center. Firstly, the existing status of the call center has been examined. Then, the most time-consuming operation among the calls was identified and provided that customers can complete this operation by themselves in the voice response system. As a result, calls to the customer representative have improved by 5% and waiting times in the queue have decreased by an average of 6.84 seconds.

Anahtar Kelimeler

Bank, waiting time, call center, queuing models, interactive voice response, remove sim block

Kaynakça

• Çiçek, E. ve Atılgan, K.Ö., Hizmet işletmelerinde çağrı merkezi ve bekleme hattı uygulamalarına tüketici odaklı bir yaklaşım, Selçuk Üniversitesi Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 81-102, (2012).
• Türkoğlu, M., Müşteri Memnuniyeti geliştirmede çağrı merkezlerinin gelişimi için simulasyon bazlı bir modelleme çalışması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, (2011).
• Sarıyer, N., Banka çağrı merkezi pazarının bölümlendirilmesi-Yozgat il merkezi’nde bir uygulama, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 3, 6, 149-162, (2007).
• Taha, H.A., Yöneylem araştırması, Literatür Yayıncılık, 6. Basımdan Çeviri, (2000).
• Sayın, M., Çağrı merkezi gelen çağrılarındaki bekleme süresinin azaltılması: akıllı dış arama uygulaması, Akademik Bilişim Konferansı, Antalya, (2013).
• Erdaş, S.E., Çağrı merkezlerinde işgücü yönetimi ve bir simülasyon uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kocaeli, (2009).
• Robbins, T.R., Medeiros, D.J. ve Harrison, T.P., Does the Erlang C model fit in real call centers?, Winter Simulation Conference, Baltimore, (2010).
• Gans, N., Koole, G. ve Mandelbaum, A., telephone call centers: tutorial, review, and research prospects, Manufacturing & Service Operations Management, 5, 2, 79-141, (2003).
• Brown, L., Gans, N., Mandelbaum, A., Sakov, A., Shen, H., Zeltyn, S. ve Zhao, L., Statistical analysis of a telephone call center: a queueing-science perspective, Journal of the American Statistical Association, 100, 469, 36-50, (2005).
• Van Buuren, M., Jan Kommer, G., Van der Mei, R. ve Bhulai, S, EMS call center models with and without function differentiation: A comparison, Operations Research for Health Care, 12, 16-28, (2017).
• Legros, B., Jouini, O. ve Koole, G., Optimal scheduling in call centers with a callback option, Performance Evaluation, 95, 1–40, (2016).
• Ramasamy, S., Daman, O.A. ve Sani, S., An M/G/2 queue where customers are served subject to a minimum violation of FCFS queue discipline, European Journal of Operational Research, 240, 140–146, (2015).
• De Souza, R.M., Morabito, R., Chiyoshi, F.Y. ve Iannoni, A.P., Incorporating priorities for waiting customers in the hypercube queuing model with application to an emergency medical service system in Brazil, European Journal of Operational Research, 242, 274-285, (2015).
• Iannoni, A.P., Chiyoshi, F. ve Morabito, R., A spatially distributed queuing model considering dispatching policies with server reservation, Transportation Research Part E, 75, 49-66, (2015).
• Lin, L., Wang, Q. ve Sadek, A.W., Border crossing delay prediction using transient multi-server queuing models, Transportation Research Part A, 64, 65-91, (2014).
• Aktekin, T., Call center service process analysis: Bayesian parametric and semi-parametric mixture modeling, European Journal of Operational Research, 234, 709-719, (2014).
• Yıldız, M.S. ve Arslan, H.M., Bekleme hattı modeliyle servis sisteminin analizi: düzce üniversitesi merkez yemekhanesi örneği, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 21, 169-184, (2013).
• De Lange, R., Samoilovic, I. ve Van der Rhee, B., Virtual queuing at airport security lanes, European Journal of Operational Research, 225, 1, 153–165, (2013).
• Kokkinou, A. ve Cranage, D.A., Using self-service technology to reduce customer waiting times, International Journal of Hospitality Management, 33, 435–445, (2013).
• Ramachandran, A., Chidambaram, V., Swaminathan, V. ve Kesavan, S., A pragmatic study on waiting line strategies of an ındian private sector bank, Journal of Applied Economic Sciences, 8, 4, 405-415, (2013).
• Hao, T. ve Yifei, T., Study on queuing system optimization of bank based on BPR, Procedia Enviromental Sciences, 10, A, 640-646, (2011).
• Robbins, T.R. ve Harrison, T.P., A stochastic programming model for scheduling call centers with global Service Level Aggrements, European Journal of Operational Research, 207, 1608-1619, (2010).
• Landon, J., Ruggeri, F., Soyer, R. ve Tarimcilar, M.M., Modeling latent sources in call center arrival data, European Journal of Operational Research, 204, 597-603, (2010).
• Özdağoğlu, A., Yalçınkaya, Ö. ve Özdağoğlu, G., Ege bölgesi'ndeki bir araştırma ve uygulama hastanesinde acil hasta verilerinin simüle edilerek analizi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8, 16, 61-73, (2009).
• Jolai, F., Asadzadeh, S.M. ve Taghizadeh, M.R., Performance estimation of an email contact center by a finite source discrete time Geo/Geo/1 queue with disasters, Computers & Industrial Engineering, 55, 543-556, (2008).
• Singer, M. ve Donoso, P., Assessing an ambulance service with queuing theory, Computers & Industrial Engineering, 35, 2549-2560, (2008).
• Ertogral, K. ve Bamuqabel, B., Developing staff schedules for a bilingual telecommunication call center with flexible workers, Computers & Industrial Engineering, 54, 118-127, (2008).
• Çevik, O. ve Yazgan, A.E., Hizmet üreten bir sistemin bekleme hattı (kuyruk) modeli ile etkinliğinin ölçülmesi, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1, 2, 119-128, (2008).
• Pardo, M.J. ve De la Fuente, D., Design of a fuzzy finite capacity queuing model based on the degree of customer satisfaction: Analysis and fuzzy optimization, Fuzzy Sets and Systems, 159, 3313–3332, (2008).
• Karanfil Kostak, G., Çağrı merkezi bekleme süresinin kuyruk modelleri ile incelenmesi ve iyileştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, (2016).