Информационная система ранжирования клиентов частной медицинской клиники

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дипломная работа

На тему: "Информационная система ранжирования клиентов частной медицинской клиники Доктор-W"



Аннотация

В работе создана информационная система ранжирования клиентов частной медицинской клиники Доктор-W, основной задачей которой является автоматическое распределение клиентов по степени их важности для организации.

Для этого была исследована деятельность отдела по работе с клиентами, построен детальный сценарий его работы, математическая модель с временными оценками бизнес-процессов. Математическая модель была оптимизирована с целью решения выявленных проблем, а применение методологий моделирования и соответствующего CASE-средства позволило построить модели оптимизированных бизнес-процессов.

В процессе системного анализа существующих аналогов информационных систем для автоматизации выбранной предметной области были определены основные требования к разрабатываемой системе. На основании выявленных требований был разработан проект информационной системы.

В работе были рассмотрены вопросы безопасности и экологичности проекта, приведено технико-экономическое обоснование проекта.



Реферат

104 стр., 25 рис., 29 таб., 13 библиогр.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА, ОТДЕЛ ПО РАБОТЕ С КЛИЕНТАМИ, РАНЖИРОВАНИЕ КЛИЕНТОВ, CRM

Во введении рассматривается актуальность выполнения работы. Проводится анализ деятельности медицинских клиник.

В первом разделе проводится детальный анализ предметной области, ее организационной и функциональной структуры. Рассматриваются основные бизнес-процессы, протекающие в отделе по работе с клиентами. Строится математическая модель "как есть", рассматривается документооборот отдела по работе с клиентами. Выявляются основные проблемы предметной области. Производится полная постановка целей и задач дипломной работы.

Во втором разделе выполняется оптимизация математической модели. Рассматриваются пути оптимального решения выявленных проблем. С помощью методологий и средств моделирования строятся модели оптимизированных бизнес-процессов с учетом выбора решения проблем.

В третьем разделе описываются результаты процесса проектирования информационной системы. Подробно рассматривается архитектура системы, функции сервера и каждого рабочего места. Проектируется структура базы данных, и строятся модели информационной системы в виде диаграмм UML.

В четвертом разделе описывается реализация информационной системы ранжирования клиентов.

В пятом разделе рассматривается социальный аспект проектируемой системы, ее преимущества в социальной сфере.

В пятом разделе выполняется технико-экономическое обоснование проекта.

В шестом разделе описывается безопасность и экологичность проекта.

Основные результаты работы отражены в заключении.



Содержание

Введение

1. Описание и анализ клиники "Доктор-W"

1.1 Введение в предметную область

1.2 Организационная структура клиники "Доктор-W" и объект исследования

1.3 Сценарий работы отдела по работе с клиентами (юридическими лицами) клиники "ДОКТОР-W"

1.4 Описание сценария деятельности отдела по работе с клиентами в клинике "ДОКТОР-W"

1.5 Математическая модель бизнес-процесса оформления заявок от юридических лиц на оказание медицинских услуг в клинике "Доктор-W"

1.6 Проблемы предметной области

1.7 Постановка цели и задач дипломной работы

2. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами "ДОКТОР-W"

2.1 Оптимизация математической модели

2.2 Образ решения проблемы на основе оптимизированной математической модели

2.3 Выбор и обоснование средств моделирования

2.4 Модели оптимизированных бизнес-процессов

3. Проектирование информационной системы ранжирования клиентов "ДОКТОР-W"

3.1 Характеристика, критерии и сравнительный анализ существующих систем

3.2 Требования к разрабатываемой ИС

3.3 Выбор архитектуры информационной системы ранжирования клиентов

3.4 Проектирование структуры БД

3.5 Проектирование структуры ИС

4. Разработка интерфейса информационной системы ранжирования клиентов клиники "Доктор-W"

4.1 Выбор и обоснование среды программирования для программного обеспечения информационной системы

4.2 Оценка функциональных точек

4.3 Разработка приложений

4.4 Создание прототипов

5. Социальная значимость проекта

Список использованной литературы



Введение

Каждое предприятие по оказанию услуг в процессе своей деятельности стремится улучшить стратегии взаимодействия с заказчиками, в частности, повысить уровень по работе с клиентами, оптимизировать маркетинг, улучшить обслуживания клиентов путём сохранения информации о клиентах и истории взаимоотношений с ними, установления и улучшения бизнес-процедур и последующего анализа результатов.

Специалисты предлагают множество моделей для повышения качества обслуживания и степени удовлетворенности клиентуры товарами и услугами. Обычно здесь просматриваются два аспекта.

Первый - необходимость точных спецификаций клиентов. Важно, чтобы предприятие знало и понимало особенности запросов клиентов, а также выгоды, которые они связывают с приобретаемыми услугами.

Второй аспект - организация производства, сервиса и технического обслуживания в полном соответствии со спецификациями потребителей.

Предприятию надо поддерживать постоянную связь с клиентами и распространять полученную информацию по всем своим подразделениям, а затем использовать приобретенные знания для производства услуг более высокого качества с учетом запросов клиентуры.

В целом базу для разработки постоянно действующей политики ориентации на клиента составляют три концептуально разные цели.

Во-первых, предприятие должно собирать информацию о клиентуре, чтобы понимать ее материальные потребности и систему ценностей и удовлетворять их в текущий момент и в будущем путем поставок соответствующих услуг. При этом следует охватывать и фактических, и потенциальных клиентов. Сбор информации - сложный процесс, опирающийся как на традиционные, так и нетрадиционные методы.

Во-вторых, предприятие должно снабжать информацией о клиентуре весь свой персонал и все подразделения, которые прямо или косвенно участвуют в удовлетворении ее потребностей. Цель здесь заключается в подготовке организации к превращению потребностей клиента в руководство к эффективным действиям. Важно, чтобы информация не использовалась только как средство ознакомления отдельных подразделений с положением дел у клиента. Если, например, отдел маркетинга просто ставит в известность производственный сектор о том, какую продукцию нужно выпускать, то вся система ориентации на клиента обречена на неудачу.

Напротив, подобная информация должна играть активную роль, служить базой для постановки таких задач, выполнение которых поможет предприятию улучшить хозяйственные показатели.

В-третьих, предприятию на основе данной информации необходимо вносить изменения в свою деятельность, чтобы иметь возможность предоставлять клиенту новые виды товаров и услуг. В первую очередь предприятие должно повышать их качество, обеспечивая одновременно разработки новых рекламных кампаний, программ скидок и пакетов услуг с использованием информации о запросах клиентуры.

В дипломной работе рассматриваются вопросы взаимодействия "Доктор-W" с крупными клиентами и юридическими лицами.



1. Описание и анализ клиники "Доктор-W"

1.1 Введение в предметную область

Клиника "Доктор-W", работает на рынке медицинских услуг с 19 октября 2009 года. Это единственный в Южном федеральном округе частный многопрофильный медицинский центр высочайшего уровня сервиса, отмеченный наградами областного руководства.

Основной вид деятельности - амбулаторно-поликлиническая помощь детям с первого дня рождения до 18 лет. В клинике созданы все условия для раннего выявления заболеваний и их лечения.

В клинике "Доктор-W" имеются необходимые средства и специалисты для проведения назначенных опытным врачом обследований - УЗ диагностики, функциональной диагностики, лабораторных исследований. В состав коллектива входят ведущие специалисты в педиатрии Краснодарского края и юга России - врачи высшей категории, кандидаты медицинских наук, Заслуженный врач РФ. В коллективе работают высококвалифицированные медицинские сёстры, имеющие большой опыт работы с детьми.

Клиника "Доктор-W" специализируется на оказании консультативно-диагностических услуг и лечебной помощи детскому населению, в ней действуют программы по диспансерному наблюдению детей с рождения, вакцинопрофилактика, программы по комплексному обследованию детей и взрослых, в лечебные услуги входят мануальная терапия, иглорефлексотерапия, лечебный массаж для детей с 1 месяца жизни и для взрослых. Данные лечебные услуги проводят специалисты, имеющие большой опыт работы, как со взрослыми пациентами, так и с детьми.

В клинике "Доктор-W" отказывают квалифированную консультативную помощь такие специалисты, как:

? педиатр

? детский эндокринолог

? невролог

? гастроэнтеролог

? кардиолог

? сурдолог- оториноларинголог

? аллерголог-иммунолог

? гематолог

? ревматолог

? офтальмолог

? психолог

? травматолог- ортопед

? логопед

Клиника "Доктор-W" оказывает также такие услуги:

? ультразвуковая диагностика всех органов;

? высокоточная аллергодиагностика детям с 6 месяцев;

? лабораторная диагностика, комплекс процедурных манипуляций;

? рефлексотерапия;

? функциональная диагностика (ЭКГ, электроэнцефалограмма, реоэнцефалограмма, эхоэнцефалограмма, электромиография, слуховые и зрительные вызванные потенциалы);

? лечебный массаж, мануальная терапия.

1.2 Организационная структура клиники "Доктор-W" и объект исследования

Перейдем от общей характеристики исследуемого объекта к ключевым его частям, важным с точки зрения написания дипломной работы. Для этого рассмотрим организационную структуру клиники "Доктор-W".

Схема организационной структуры клиники "Доктор-W" представлена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Организационная структура клиники "Доктор-W"

Клиника "Доктор-W" создается и ликвидируется решением Главного врача.

Структуру и штат Подразделения утверждает Главный врач в соответствии с решаемыми задачами и объемом работ, определенными в соответствии со стратегическими целями и планами клиники.

Сотрудники Подразделения назначаются на должности и освобождаются от должностей в порядке, предусмотренном их должностными инструкциями.

В своей деятельности клиника "Доктор-W" руководствуется плановой и нормативно-методической документацией [1]:

? Документами распорядительного характера;

? Иными методиками, инструкциями и нормативно-методическими документами, регламентирующими работы, выполняемые подразделением;

? Положением о клинике "Доктор-W".

Всю полноту ответственности за качество и своевременность выполнения возложенных Положением [1] целей и задач несет Главный врач.

Степень ответственности других работников устанавливается должностными инструкциями.

Объектом исследования в моей работе будет деятельность отдела по работе с клиентами, так как клиника ставит целью развитие гибкой ценовой политики и долгосрочного сотрудничества со своими клиентами.

В соответствии со штатным расписанием, в отдел по работе с клиентами клиники "Доктор-W" входят:

Ш Начальник

Ш 2 документоведа

Ш 2 менеджера

Организационная структура отдела по работе с клиентами "Доктор-W" изображена на рис.1.2.

Рисунок 1.2. - Организационная структура отдела по работе с клиентами клиники "Доктор-W"

Распределение обязанностей между работниками отдела по работе с клиентами осуществляет начальник отдела по работе с клиентами.

Все изменения в штатной численности и структуре отдела по работе с клиентами разрабатываются начальником отдела по работе с клиентами и вносятся во все должностные инструкции и организационные документы.

Цель деятельности отдела по работе с клиентами "ДОКТОР-W":

Обеспечение высокого качества работы с юридическими лицами и крупными клиентами путем организации обслуживания на льготных условиях через систему скидок и бонусных предложений.

Функции отдела по работе с клиентами "ДОКТОР-W":

1. Заключение и ведение договоров на проведение медицинского обслуживания;

2. Разработка бонусной кампании и программы скидок для клиентов;

3. Прием, регистрация и рассмотрение рекламаций;

4. Выставление счетов за обслуживание по договорам юридических лиц;

5. Прием и регистрация заявлений на дополнительные виды обслуживания;

6. Консультация клиентов по предоставляемым услугам;

7. Работа с дебиторской задолженностью;

8. Контроль проведения операций.

Функциональная структура отдела по работе с клиентами "ДОКТОР-W" изображена на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3. - Функциональная структура отдела по работе с клиентами клиентами "ДОКТОР-W"

В своей деятельности отдел по работе с клиентами взаимодействует с другими подразделениями "ДОКТОР-W".



1.3 Сценарий работы отдела по работе с клиентами (юридическими лицами) клиники "ДОКТОР-W"

Работа, связанная с обслуживанием клиентов (юридических лиц), выполняется всегда на основе письменных заявлений, которые принимает отдел по работе с клиентами.

Менеджеры отдела по работе с клиентами разрабатывают программу скидок для клиентов и консультируют их в соответствии с содержанием программы.

Документоведы отдела по работе с клиентами формируют документацию для оказания медицинских услуг, заключают договора на обслуживание, а также принимают заявки на дополнительные виды обслуживания.

Все операции проходят под контролем начальника отдела по работе с клиентами.

Сценарий работы отдела по работе с клиентами "ДОКТОР-W" изображен на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4. - Сценарий работы отдела по работе с клиентами клиники "ДОКТОР-W"

Рассмотрим сценарий работы проблемного процесса в отделе (отмечен цветом на диаграмме) - процесса продажи услуг, представленный на рисунке 1.5.

Рисунок 1.5. - Сценарий бизнес-процесса по продаже услуг в отделе по работе с клиентами клиники "ДОКТОР-W"

1.4 Описание сценария деятельности отдела по работе с клиентами в клинике "ДОКТОР-W"

Изначально менеджером отдела по работе с клиентами разрабатывается и согласовывается программа скидок для клиентов. Она едина для всех. Разработка программы скидок занимает около двух дней.

По прибытию клиента в отдел, менеджер знакомит и консультирует его с существующей программой скидок. На этот процесс затрачивается обычно от 10 до 15 минут.

Затем клиент пишет заявление с указанием выбранных услуг (10 - 15 минут) и подает его документоведу (10 секунд). Документовед принимает заявление (10 секунд), рассматривает его (5 - 10 минут) и передает данные о выбранных услугах для выставления счета (5 минут).

После оформления оплаты клиентом выставленного счета (1 - 5 минут) заключается договор (5 - 10 минут), сведения в котором передаются в кассу. Сотрудники кассы собирают все полученные данные, обрабатывают их и только после этого предоставляют клиенту право на доступ к выбранным услугам (5 - 10 минут).

Недостатком данного процесса является единая программа скидок, которая не позволяет учитывать значимость каждого клиента для компании.

В результате, клиенты, приносящие малую выгоду, получают скидки и предложения наравне с доходными клиентами. В то же время, доходные клиенты не получают дополнительных бонусов.

Эти факторы негативно влияет на репутацию предприятия на рынке медицинских услуг, и как следствие прибыльность предприятия в целом.

1.5 Математическая модель бизнес-процесса оформления заявок от юридических лиц на оказание медицинских услуг в клинике "Доктор-W"

Отобразим выделенную проблему в виде математической модели.

В качестве математической модели выступает Сеть Петри [2] -математический аппарат для моделирования динамических дискретных систем, в том числе и информационных систем, ориентированная на качественный анализ и синтез таких систем.

Процесс обслуживания клиента при продаже услуг представляется в виде последовательного процесса действий, с некоторыми задержками во времени. В каждой позиции содержится одна метка, которая переходит из состояния в состояние.

Сеть Петри задается в виде набора < P,T,I,O >, где Р и Т - конечные множества позиций и переходов, I и О -множества входных и выходных функций.

Зададим сеть Петри для нашего процесса:

P = {p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10} - множество состояний процесса;

T = {t1, t 2, t3, t4, t5, t6, t7, t8, t9} -множество переходов процесса;

I = {i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9} - множество входных функций;

O = {o1, o2, o3, o4, o5, o6, o7} -множество выходных функций.

Математическая модель процесса обслуживания клиента при продаже услуг в отделе продаж представлена на рисунке 1.6

Рисунок 1.6. - Граф сети Петри для процесса оформления групповой заявки на получение медицинских услуг "Доктор-W" на текущий момент



Таблица 1.1- Значения событий и переходов

События	Переходы
P1 - определен размер скидки клиентам Р2 - обращение клиента Р3 - консультация проведена P4 - заявка сформирована P5 - заявка принята к рассмотрению P6 - заявка рассмотрена P7 - счет выставлен P8 - счет оплачен P9 - договор заключен P10 - посещение клиники	t1 - прием клиентов t2 -консультация клиента t3 - формирование заявки t4 - подача заявки t5 - рассмотрение заявки t6 - выставление счета t7 - оплата счета t8 - заключение договора t9 - предоставление услуги

Мною было проведено оценивание временных затрат на выполнение бизнес-процессов с применением методов наблюдения и анкетирования. По результатам оценивания были получены следующие значения (см. табл. 1.2).

Таблица 1.2 - Временные оценки

t1	tпост = 1 мин
t2	tmin = 5 мин, tmax= 10 мин
t3	tmin= 5 мин, tmax= 10 мин
t4	tпост = 10 сек
t5	tmin= 5 мин, tmax = 10мин
t6	tпост = 5 мин
t7	tmin= 1мин, tmax = 5мин
t8	tmin= 5мин, tmax = 10мин
t9	tmin= 5мин, tmax = 10 мин

После расчета размера скидки отдел готов к приему клиентов на обслуживание.

При приеме клиента менеджер консультирует его об условиях получения платных медицинских услуг в частной клинике "Доктор-W". Консультация занимает обычно от 5 до 10 минут.

После проведения консультации клиент оформляет заявление с указанием выбранных услуг (5 - 10 минут).

Рассматривается заявление (5 - 10 минут), и данные передаются в кассу, которая выставляет счет за выбранные услуги (5 минут).

Клиент счет оплачивает, после чего заключается договор на обслуживание (5 - 10 минут). По заключению договора группа от юридического лица, на кого оформлен договор, может посещать клинику для получения медицинских услуг. Таким образом, процесс обслуживания клиента может занять от часа до полутора часа

1.6 Проблемы предметной области

Основная проблема, связанная с данной предметной областью заключаются в отсутствии системы классификации клиентов по их важности для клиники, а также учета взаимодействия с ними. Это также напрямую отражается на времени обслуживания в отделе по работе с клиентами.

Отсутствие методик, основанных на объективных методах оценки значимости клиентов, существенно затрудняет возможность предоставления менеджером отдела по работе с клиентами соответствующей программы скидок.

Наличие единой системы скидок для всех клиентов может существенно сократить прибыль предприятия (а, следовательно, и зарплату сотрудников) вследствие того, что как малоприбыльные клиенты, так и высокодоходные клиенты получат одинаковые скидки и бонусы.

Что касается социального аспекта, то здесь можно сказать о том, что велика потеря высоко прибыльных клиентов, способных перейти к конкурентам, вследствие получения таких же скидок и бонусов, как и клиенты, совершающие покупки нерегулярно либо на незначительные суммы.



1.7 Постановка цели и задач дипломной работы

Целью дипломной работы является нахождение решение проблемы оценки значимости клиентов в отделе по работе с клиентами клиники "ДОКТОР-W" путем моделирования, оптимизации бизнес-процессов и проектирования и реализации информационной системы ранжирования клиентов, которая позволит разделять клиентов и выявлять из них наиболее доходных, а также сохранять всю историю взаимодействия с ними.



2. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами "ДОКТОР-W"

2.1 Оптимизация математической модели

В качестве оптимизации предлагается внедрение в структуру процесса продажи услуг дополнительной функции - анализа клиентов путем сегментирования их в определенные группы, характеризующие их значимость для "Доктор-W".

Оптимальной методикой оценки важности клиентов является RFM-анализ. RFM (англ. Recency Frequency Monetary -- давность, частота, деньги) -- сегментация клиентов в анализе сбыта по лояльности [3].

RFM определяет три категории:

§ Recency (давность) -- давность сделки (чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем более вероятней, что он повторит действие);

§ Frequency (частота) -- количество сделок (чем больше каких-либо действий совершит клиент, тем больше вероятность того, что он его повторит в будущем);

§ Monetary (деньги) -- сумма сделок (чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что он сделает заказ).

RFM-анализ позволит выявить как самых доходных клиентов, так и менее доходных клиентов, вследствие чего менеджеры смогут разработать для каждой группы клиентов свою систему скидок и предложений.

Таким образом, основными параметрами в данном случае являются:

§ Дата последней покупки (tпосл)

§ Объем покупок (Q)

§ Сумма покупок (S)

После проведения RFM-анализа формируется 5 групп клиентов, от маловыгодных клиентов до самых доходных.

Соответственно необходимо разработать для этих пяти групп пять различных программ скидок.

Для группы с самыми выгодными клиентами процент скидки может достигать 10-15%, в то время как для маловыгодных этот процент составит лишь 2-3% и т.д.

Отобразим внедренные процессы в математической модели. Сам процесс обслуживания заявки от момента ее принятия до момента предоставления услуг изменений не претерпевает, однако весь процесс обслуживания клиента добавляются новые процессы:

§ проведение RFM-анализа и соответственно формирование групп клиентов по их значимости в соответствии с результатами данного анализа;

§ разработка рекламной кампании и программ скидок для каждой из групп клиентов.

Зададим сеть Петри для оптимизированного процесса:

P = {р1, р2,…, р28} - множество состояний процесса;

T = {t1, t2, t3, t4, t5, t6, t7, t8, t9, t10} -множество переходов процесса;

I = {i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9} - множество входных функций;

O = {o1, o2, o3, o4, o5, o6, o7} -множество выходных функций.

Множество состояний

P ={р1,…,р28}

процесса характеризуется наличием меток разных типов

Множество переходов

T = {t1,…,t10}

процесса характеризуется временными характеристиками.

Граф математической модели оптимизированного бизнес-процесса представлен на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1. -Граф сети Петри для процесса оформления групповой заявки на посещение клиники "Доктор-W" после оптимизации

Таблица 2.1 - Значения состояний и переходов оптимизированной математической модели.

Состояния (позиции)	Переходы
p1 - получена база данных клиентов p2 - сформированы 1 группа клиентов p3 - сформирована 2 группа клиентов p4 - сформирована 3 группа клиентов p5 - сформирована 4 группа клиентов p6 - сформирована 5 группа клиентов p7 - составлена программа скидок для 1 группы p8 - составлена программа скидок для 2 группы p9 - составлена программа скидок для 3 группы p10 - составлена программа скидок для 4 группы p11 - составлена программа скидок для 5 группы p12 - посещение фирмы клиентом p13 - клиент 1 группы p14 - клиент 2 группы p15 - клиент 3 группы p16 - клиент 4 группы	t1 - проведение RFM-анализа t2 - разработка программы скидок для каждой группы t3 - определение принадлежности клиента к одной из 5 групп
p17 - клиент 5 группы p18 - выбор программы для 1 группы p19 - выбор программы для 2 группы p20 - выбор программы для 3 группы p21 - выбор программы для4 группы p22 - выбор программы для 5 группы p23 - консультация проведена p24 - заявка сформирована p25 - прием заявки p25 - заявка рассмотрена p27 - счет выставлен p28 - счет оплачен p29 - договор заключен p30 - посещение клиники	t4 - выбор программы скидок в соответствие с принадлежностью клиента к той или иной группе t5 - консультация клиента t6- формирование заявки t7 - подача заявки t8 - рассмотрение заявки t9 - выставление счета t10 - оплата счета t11 - заключение договора t12 - предоставление услуги

Таблица 2.2 - Временные оценки оптимизированного бизнес-процесса

t1	tпост = 5 мин.
t2	t = 1 день
t3	tmin=1 мин, tmax= 5 мин.
t4	tпост = 30 сек.
t5	tmin= 3 мин., tmax = 7мин.
t6	tmin= 2 мин., tmax = 5мин.
t7	tпост = 10сек
t8	tmin= 1мин., tmax = 5 мин.
t9	tпост = 5 мин.
t10	tmin= 1мин., tmax = 5мин.
t11	tmin=5 мин, tmax= 10 мин.
t12	tmin=5 мин, tmax= 10 мин.

В результате оптимизации математической модели удалось добиться сокращения временных затрат на консультацию клиента, а также на формирование клиентом заявления на оказание услуг.

Разработка программ скидок сократилась с двух дней до одного вследствие разделения клиентов на группы. Посредством базы данных клиентов проводится RFM-анализ, в результате которого формируются 5 групп клиентов, ранжированных по важности. Затем для каждой группы клиентов составляется своя программа скидок и бонусов.

При приеме клиента, менеджер определяет принадлежность клиента к одной из пяти групп, и выбирает соответствующую программу скидок. Затем менеджер консультирует клиента в соответствие с выбранной программой.

Далее процесс обслуживания клиента идет стандартным образом: клиент формирует заявку, подает ее менеджеру, который ее принимает и рассматривает. Далее менеджер передает данные в кассу, которая выставляет счет. Клиент счет оплачивает, после чего заключается договор, Сведения из договора подаются в регистратуру, которая и предоставляет доступ к выбранным клиентом услугам.

Рассмотрим применение RFM-анализа на пример текущей статистики о клиентах "ДОКТОР-W".

В качестве клиентов в данном случае рассматриваются только юридически лица, т.е. это предприятия, организации открытого и закрытого типов, индивидуальные предприниматели.

Расчеты произведем на текущую дату - 21.09.2012

Шаг 1. Рассчитываем для каждого клиента давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (21.09.2012) и датой последней его покупки.

Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.

Шаг 2. Для каждого клиента определяем количество покупок за определённый период (статистические данные)

Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.

Шаг 3. Для каждого клиента определяем сумму потраченных денег (статистические данные). Разбиваем полученные данные на 5 групп.

Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы - М=1.

Статистика клиентов по основным параметрам для RFM-анализа представлена в приложении 1. Совместив статистические данные, получим код RFM, состоящий из трёх цифр. Результаты ранжирования клиентов по RFM-коду показаны в приложении 2. Жирным шрифтом отмечены самые доходные клиенты, которые чаще остальных пользуются услугами связи данного предприятия, причем они тратят при этом наибольшие суммы денег.

Процентное соотношение клиентов от самых доходных (1 группа) до самых маловыгодных (5 группа) представлено в таблице 2.3.

Таблица 2.3 - Процент клиентов в каждой группе

1 группа	2 группа	3 группа	4 группа	5 группа
18%	21%	19%	20%	22%

Из представленной таблицы можно сделать вывод, что все 5 групп клиентов имеют практически одинаковое количество клиентов.

2.2 Образ решения проблемы на основе оптимизированной математической модели

Для решения выявленной проблемы необходимо рассмотреть формулу временных затрат на реализацию решений по оптимизации. Схематично ее получение изображено на рисунке 2.2

Рисунок 2.2 - Алгоритм выполнения бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами клиники "Доктор-W"

Таким образом, формула временных затрат для выполнения бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами "Доктор-W", будет следующей

T=T1+T2+T3+T4,

Где:

T1= t1

T2=t2

T3=

T4>0 мин.

Возможны следующие варианты реализации:

1. Поручить выполнение RFM-анализа менеджеру отдела по работе с клиентами. Вследствие реализации такого варианта будет затрачиваться непосредственно рабочее время менеджера - он будет откладывать свои основные функции, проводить RFM-анализ и рассчитывать необходимые параметры вручную. Совокупные временные затраты на осуществление бизнес-процессов при этом в значительной степени возрастут.

2. Нанять дополнительного сотрудника и возложить на него функцию проведения RFM-анализа. В данном случае возникнут дополнительные расходы, имеющие постоянный характер, так как этому сотруднику будет необходимо каждый месяц платить заработную плату, а также выделить и оснастить для него рабочее место.

3. Разработать информационную систему, которая будет проводить RFM-анализ в автоматическом или автоматизированном режиме. На ее разработку также потребуются дополнительные затраты, однако они будут единовременными. При этом сократится время на выполнение всего бизнес-процесса, так как на процедуру выполнения информационной системой процедуры RFM-анализа будет затрачиваться малый период времени.

Ключевым нововведением в бизнес-процессы отдела по работе с клиентами клиники "Доктор-W" является проведение RFM-анализа, которое производится с каждой новой совершаемой сделкой. В процессе математического моделирования установлено, что время на выполнение анализа RFM T1 не должно превышать 5 минут. В то же время первые два варианта позволяют обеспечить значение параметра T1 на уровне 40-45 минут в зависимости от навыков работника, а третий вариант способен обеспечить значение параметра T1 на уровне 10-15 секунд.

Рассмотрев вышеизложенные факты и доступные варианты решения проблемы, можно сделать вывод о том, что самым оптимальным является разработка и внедрение информационной системы, так как затраты на ее реализацию являются единовременными, а работа с информационной системой улучшит деятельность отдела по работе с клиентами в целом.



2.3 Выбор и обоснование средств моделирования

Выбор методологии моделирования

На сегодняшний день для моделирования применяется большое количество различных методологий. Большинство известных методологий нацелено на моделирование бизнес-процессов или данных.

Наиболее известными методологиями моделирования являются [4]:

1. SADT (структурный анализ и проектирование), который включает в себя ряд языков [5,6]

a. IDEF0 - методология функционального моделирования. Применяется для описания рабочих процессов.

b. DFD - методология моделирования потоков данных. Применяется для описания обмена данными между рабочими процессами.

c. IDEF3 - методология моделирования потоков работ. Является более детальной по отношению к IDEF0 и DFD. Позволяет рассмотреть конкретный процесс с учетом последовательности выполняемых операций.

2. ARIS eEPC - описывает бизнес-процесс в виде потока последовательно выполняемых работ [7]

3. UML - язык визуального моделирования, основанный на объектно-ориентированном подходе.

Основными критериями, предъявляемыми к выбору методологии моделирования (касательно решаемой в работе задачи) являются:

1. Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области;

2. Наиболее полное и наглядное описание бизнес-процессов (выразительность модели);

3. Оптимальное количество типов моделей (4-10).



Таблица 2.4 - Информация о методологиях по выбранным критериям.

Методологии	SADT	ARIS eEPC	UML
Критерии
Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области	Содержит как статические состояния системы (описание структуры, потоки информации и др.), так и причинно-следственные связи и события	Относится к классу нотаций, предназначенных для описания деятельности в динамике (описание цепочки процесса, потока работ)	Описывает как статические состояния системы (структурные диаграммы), так и ее динамическое поведение
Выразительность модели	Малая наглядность модели вследствие наличия на диаграммах объектов, требующих предварительного изучения	Применение большого числа различных объектов, связанных различными типами связей значительно увеличивает размер модели и делает ее плохо читаемой.	Яркие и понятные модели, позволяющие наглядно описать бизнес-процессы
Оптимальное количество типов моделей (диаграмм)	Поддержка набора из трех основных типов диаграмм (IDEF0,DFD,IDEF3) для моделирования бизнес-процессов	Поддержка большого количества типов диаграмм (около 80) для описания бизнес-процессов	Поддерживает 12 типов диаграмм, которыми можно максимально полно описать бизнес-процессы

Для выбора оптимальной методологии применим метод анализа иерархий [8]

Метод анализа иерархий (МАИ) -- это математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. МАИ не предписывает какого-либо "правильного" решения, а позволяет найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.

1 шаг МАИ: Оценка критериев

Начнем с построения матрицы попарных сравнений для критериев. Для этого строим матрицу размерностью 3х3 (по числу критериев) и подписываем строки и столбцы наименованиями сравниваемых критериев.

Заполняем таблицу. Для этого попарно сравниваем критерий из строки с критерием из столбца по отношению к цели. Значения из шкалы относительной важности (таблица 2.5) вписываем в ячейки, образованные пересечением соответствующей строки и столбца.

Таблица 2.5 - Значения шкалы относительной важности

Интенсивность относительной важности	Определение
1	Равная важность
3	Умеренное превосходство одного над другим
5	Существенное превосходство
7	Значительное превосходство
9	Очень сильное превосходство
2, 4, 6, 8	Промежуточное решение между двумя соседними суждениями

К примеру, на мой взгляд, при выборе CASE-средства критерий "Выразительность модели" имеет значительное превосходство перед критерием "Оптимальное количество типов моделей".

В таблице этой оценке соответствует значение "7". Поэтому в ячейке на пересечении строки "Выразительность модели" и столбца "Оптимальное количество типов моделей" я записываю значение 7.

Очевидно, что диагональ этой матрицы будет заполнена значением "1", а ячейки, лежащие ниже диагонали будут заполнены обратными значениями. Следовательно, в ячейке на пересечении строки "Оптимальное количество типов моделей" и столбца "Выразительность модели" я записываю значение "1/5". И так далее для каждой пары критериев.

В итоге получаем результаты, представленные в таблице 2.6.



Таблица 2.6 - Сравнение критериев

Критерии	Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области	Выразительность модели	Оптимальное количество объектов	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области	1	1/5	3	0,845	0,19
Выразительность модели	5	1	7	3,232	0,723
Оптимальное количество объектов	1/3	1/7	1	0,365	0,082

Для начала определим оценки компонент собственного вектора.

Так, для критерия "Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области" это будет: (1*1/5*3)1/3 = 0,845;

Для критерия "Выразительность модели": (5*1*7) 1/3 = 3,232;

Для критерия "Оптимальное количество типов моделей": (1/3*1/7*1) 1/3 = 0,365.

Получив сумму оценок собственных векторов ( = 4,442), вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия, разделив значение оценки собственного вектора на эту сумму.

0,845/4,442=0,19 (для критерия "Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области");

3,232/4,442=0,723(для критерия "Выразительность модели");

0,365/4,442=0,082(для критерия "Оптимальное количество типов моделей").

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наибольшее значение при выборе методологии моделирования я придаю критерию "Выразительность модели".

Весьма полезным побочным продуктом теории является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности. Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице.

ИС = (лmax - n)/(n - 1)

лmax=(1+1/5+3)*0,19+(5+1+7)*0,723+(1/3+1/7+1)*0,082=23,95

ИС = (лmax - 3) / 2 = 11,97.

Необходимо проверить, насколько мои суждения были непротиворечивыми при составлении матрицы попарных сравнений критериев.

Для этого необходимо индекс согласованности разделить на число, соответствующее случайной согласованности матрицы третьего порядка, равного 1,12. Получим отношение согласованности (ОС).

В данном случае:

OC= 10,1% <20%, т.е. пересматривать свои суждения нет нужды.

2 шаг: Оценка альтернатив

Теперь для выбора наилучшей методологии я сравню выбранные мною 3 методологии по каждому критерию.

Критерий 1. "Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области" (таблица 2.7)



Таблица 2.7 - Сравнение методологий по критерию: "Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области".

	SADT	ARIS eEPC	UML	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
SADT	1	3	1/7	0,756	0,172
ARIS eEPC	1/3	1	1/5	0,408	0,093
UML	7	5	1	3,232	0,735

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*3*1/7)1/3 =0,756;

ARIS eEPC: (1/3*1*1/5)1/3 = 0,408;

UML: (7*5*1)1/3 = 3,232.

Сумма оценок собственных векторов: 0,756+0,408+3,232 = 4,396.

Вычислим нормализованные оценки:

SADT: 0,756/4,396 = 0,172;

ARIS eEPC: 0,408/4,396 = 0,093;

UML: 3,232/4,396 = 0,735.

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что по критерию отражения функциональной и поведенческой составляющей предметной области лидирующей является методология UML.

Критерий 2. "Выразительность моделей"

Таблица 2.8 - Сравнение методологий по критерию "Выразительность моделей"

	SADT	ARISeEPC	UML	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
SADT	1	1/7	1/3	0,365	0,125
ARIS eEPC	7	1	1/5	1,117	0,382
UML	3	5	1	2,444	0,835

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;

ARISeEPC: (7*1*1/5)1/3 = 1,117;

UML: (3*5*1)1/3 = 2,444.

Сумма оценок собственных векторов = 0,365+1,117+2,444= 2,926.

Вычислим нормализованные оценки:

SADT: 0,365/2,926 = 0,125;

ARISeEPC: 1,117/2,926 = 0,382;

UML: 2,444/2,926 = 0,835.

В данном случае при сравнении нормализованных оценок вектора приоритета видно, что наиболее выразительной методологией по созданию моделей также является UML.

Критерий 3. "Оптимальное количество типов моделей" (таблица 2.9)

Таблица 2.9 - Сравнение методологий по критерию "Оптимальное количество типов моделей"

	SADT	ARISeEPC	UML	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
SADT	1	3	1/5	0,845	0,19
ARIS eEPC	1/3	1	1/7	0,365	0,082
UML	5	7	1	3,232	0,728

Оценки компонент собственного вектора:

SADT: (1*3*1/5)1/3 = 0,845;

ARIS eEPC: (1/3*1*1/7)1/3 = 0,365;

UML: (5*7*1)1/3 = 3,232.

Сумма оценок собственных векторов = 4,442.

Нормализованные оценки:

SADT: 0,845/ 4,442 = 0,19;

ARIS eEPC: 0,365/ 4,442 = 0,082;

UML: 3,232/ 4,442 = 0,728.

Сравнивая по критерию "Оптимальное количество типов моделей", видно, что UML является лидером, так как содержит необходимый и достаточный набор разнообразных типов моделей (диаграмм).

Таким образом, по всем выделенным критериям, оптимальной методологией моделирования является UML.

Для описания оптимизированного бизнес-процесса необходимо построение таких диаграмм UML, как:

§ диаграмма вариантов использования (прецедентов);

§ диаграмма последовательности;

§ диаграмма конечных автоматов;

§ диаграмма деятельности.

Данные диаграммы в полной мере позволяют описать бизнес-процесс, отражая последовательность его выполнения и все возможные состояния.

Выбор средств моделирования

Наиболее известными средствами, поддерживающими выбранную методологию, являются:

§ IBM Rational Software Architect V8;

§ MS Visio 2010;

§ ArgoUML 0.32.2.

К списку критериев, по которым я буду проводить сравнение, относятся [6]:

§ Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм);

§ Простота и удобство работы по созданию моделей;

§ Русскоязычная версия;

§ Наличие бесплатной ознакомительной версии.

Известные данные по каждому из средств я свела в таблицу 2.10.



Таблица 2.10 - Сведения о CASE-средствах по выделенным критериям

	IBM Rational Software Architect V8	MS Visio 2010	ArgoUML 0.32.2
Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм)	Поддержка всех необходимых типов диаграмм.	Поддержка всех необходимых типов диаграмм	Отсутствие диаграммы конечных автоматов.
Простота и удобство работы по созданию моделей	Недостаточно функциональная графика (нельзя менять толщину линий, надписи не центрируются, текст не всегда можно поместить целиком, иногда он обрезается) Нет возможности отображения потоков данных между объектами или процессами	Наиболее простое и доступное средство моделирования бизнес-процессов, имеет стандартные, привычные всем панели управлении в стиле MS Office и легко интегрируется с любыми приложениями этого пакета, что упрощает работу с ним для неопытных пользователей	Сложная панель управления, необходимость предварительного изучения данного средства для неопытных пользователей
Русскоязычная версия	Только англоязычная версия	Русскоязычная версия	Англоязычная и русскоязычная версии
Наличие бесплатной ознакомительной версии	Полнофункциональная ознакомительная версия на 30 дней	Полнофункциональная ознакомительная версия на 30 дней	Бесплатное средство

1 шаг МАИ: Оценка критериев

Таблица 2.11 - Сравнение критериев

	Поддержка выбранных типов моделей	Простота и удобство работы по созданию моделей	Русскоязычная версия	Наличие бесплатной ознакомительной версии	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
Поддержка выбранных типов моделей	1	5	7	3	3,2	0,606
Простота и удобство работы по созданию моделей	1/5	1	7	1/5	0,727	0,138
Русскоязычная версия	1/7	1/7	1	3	0,497	0,094
Наличие бесплатной версии	1/3	5	1/3	1	0,859	0,162



Определяем оценки компонент собственного вектора.

Так, для критерия "Поддержка выбранных типов моделей" это будет:

(1*5*7*3)1/4 = 3,2;

Для критерия "Простота и удобство работы по созданию моделей":

(1/5*1*7*1/5) 1/4 = 0,727;

Для критерия "Русскоязычная версия":

(1/7*1/7*1*3) 1/4 = 0,497;

Для критерия: "Наличие бесплатной ознакомительной версии":

(1/3*5*1/3*1)1/4 = 0,859.

Сумма оценок собственных векторов (=5,283).

Вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия:

Для критерия "Поддержка выбранных типов моделей": 3,2/5,283=0,606;

Для критерия "Простота и удобство работы по созданию моделей": 0,727/5,283=0,138;

Для критерия "Русскоязычная версия": 0,497/5,283=0,094;

Для критерия "Наличие бесплатной ознакомительной версии": 0,859/5,283 =0,162.

2 шаг: Оценка альтернатив

Критерий 1. "Поддержка выбранных типов моделей"(таблица 2.12)

Таблица 2.12 - Сравнение CASE-средств по критерию "Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм)"

	IBM Rational Software Architect V8	MS Visio 2010	ArgoUML 0.32.2	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8	1	1/5	7	1,117	0,241
MS Visio 2010	5	1	7	3,232	0,698
ArgoUML	1/7	1/7	1	0,277	0,059

Оценки компонент собственного вектора:

IBM Rational Software Architect V8: (1*1/5*7)1/3 =1,117;

MS Visio 2010: (5*1*7)1/3 =3,232;

Argo UML 0.32.2: (1/7*1/7*1)1/3 =0,277.

Сумма оценок собственных векторов = 1,117+3,232+0,277= 4,626.

Вычислим нормализованные оценки:

IBM Rational Software Architect V8: 1,117/4,626=0,241;

MS Visio 2010: 3,232/4,626=0,698;

Argo UML 0.32.2: 0,277/4,626=0,059.

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что по критерию поддержки выбранных типов моделей лидирующим является MS Visio 2010.

Критерий 2. "Простота и удобство работы по созданию моделей"(таблица 2.13).

Таблица 2.13 - Сравнение CASE-средств по критерию "Простота и удобство работы по созданию моделей"

	IBM Rational Software Architect V8	MS Visio 2010	ArgoUML 0.32.2	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8	1	1/7	1/3	0,365	0,073
MS Visio 2010	7	1	9	3,924	0,787
ArgoUML 0.32.2	3	1/9	1	0,694	0,139

Оценки компонент собственного вектора:

IBM Rational Software Architect V8: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;

MS Visio 2010: (7*1*9)1/3 = 3,924;

ArgoUML 0.32.2: (3*1/9*1)1/3 = 0,694.

Сумма оценок собственных векторов = 0,365+3,924+0,694 = 4,983.

Вычислим нормализованные оценки:

IBM Rational Software Architect V8: 0,365/4,983= 0,073;

MS Visio 2010: 3,924/4,983= 0,787;

ArgoUML 0.32.2: 0,694/4,983= 0,139;

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наиболее простым и удобн...