Таким образом, если говорить о технологическом стеке именно клиентского приложения, получаются следующие три пункта:

· Server-Side Rendering через Express, Webpack и шаблонизатор Handlebars

· Single Page Application через React

· Работа с данными и их визуализация через Victory.js

5.3 Процесс работы с приложением

Когда менеджер попадает на страницу с приложением, он видит значение основного целевого KPI в рамках выбранного аспекта, на примере ниже будет рассмотрен самый обширный блок: улучшение клиентского пути. Для данного блока ключевым является увеличение Net Promoter Score - процент тех клиентов, кто готов порекомендовать сервис.

Рисунок 5.1. Визуализация KPI “Net Promoter Score”

В данном примере видно, что процент клиентов, готовых порекомендовать call-центр, равен 22.6% (Рисунок 5.1). Необходимо понять причину почему, чтобы предпринять необходимые действия для его улучшения.

При клике на KPI, открывается список связанных с ним KPI. Для Net Promoter Score это Customer Satisfaction, процент удовлетворенных клиентов. Следует отметить, что при дальнейшем переходе, появляется возможность вернуться назад по нажатию на кнопку в самом вверху экрана.

Рисунок 5.2. Визуализация KPI “Customer Satisfaction”

Его значение равняется 28.4% (Рисунок 5.2). То есть 5.8 процентов удовлетворенных клиентов не готовы порекомендовать call-центр. К сожалению, так как данная система лишь прототип и не покрывает абсолютно всех нюансов, не представляется возможным на этом этапе понять, почему удовлетворенные клиенты не готовы рекомендовать сервис, однако можно понять причину, почему остальные клиенты не удовлетворены. У Customer Satisfaction существует два связанных KPI: Customer Effort Score и Call Resolution Rate

Рисунок 5.3. Визуализация KPI “Call Resolution Rate” и “Customer Effort Score”

На данном изображении можно увидеть первое представление значений KPI в виде графа - Call Resolution Rate (Рисунок 5.3). Сразу можно увидеть, что в среднем всего около 12% звонков решают проблему. Увеличение данного показателя должно стать одной из основных задач. Также можно увидеть, что 40,4% клиентов, считают, что работа с call-центром сложна и непонятна. Данный показатель также следует уменьшать.

Сперва рассмотрим причины низкого Call Resolution Rate. Данный показатель зависит от Average Age Of Query, который в свою очередь зависит от First Call Resolution, After Call Work Time и Number of Calls Per Query.

Рисунок 5.4. Визуализация KPI “Average Age of Query”

Рисунок 5.5. Визуализация KPI “First Call Resolution”, “After Call Work Time” и “Number of Calls Per Query”

Как можно заметить, Average Age of Query, или, другими словами, сколько времени тратится именно на решение проблемы (время разговора и время действий менеджера после разговора) имеет тенденцию к увеличению и на конец измеряемого периода составляет порядка 350 секунд, или около 6 минут, что в принципе является нормальным значением (Рисунок 5.4). Однако если копнуть глубже, наиболее примечательными показателями являются First Call Resolution и Number of Calls Per Query (Рисунок 5.5). Видно, что чем дальше, тем больше звонков требуется клиенту, чтобы решить проблему. Процент проблем, решенных с первого звонка, опустился до 15%, а количество звонков на решение поднялось до 2.5. Именно над этими показателями следует работать, чтобы улучшить общий Call Resolution Rate.

Рисунок 5.6. Визуализация KPI “Call Abandoned Rate”

Если же мы взглянем на причины столь высокого Customer Effort Score, то увидим следующее. Помимо Number of Calls Per Query, разбор которого был проведен выше, и Average Call Length, данный показатель зависит от Call Abandoned Rate (Рисунок 5.6). Примерно 20% входящих звонков не доходит до сотрудника call-центра. Над этим показателем необходимо будет провести некоторую работу. Его значения в основном зависят от First Response Time и Longest Hold Time.

Рисунок 5.7. Визуализация KPI “First Response Time”

Рисунок 5.8. Визуализация KPI “Longest Hold Time”

Как видно из графиков (Рисунок 5.7 и Рисунок 5.8), в среднем до ответа сотрудника call-центра, клиенту необходимо прождать на линии порядка минуты, а в отдельных случаях клиенту необходимо ждать более 2,5 минут. Уменьшая значения данных показателей, возможно позитивно повлиять на значение родительских KPI.

5.4 Выводы по главе

В данной главе был приведен пример использования реализованного WEB-приложения с возможностью визуализации значений KPI. Было проиллюстрировано, что система позволяет понять причины тех или иных значений показателей и спланировать меры по их необходимой корректировке. Однако функциональность WEB-приложения, а также самой системы KPI на данном этапе еще имеет существенные ограничения, в силу малой времени и ресурсов на разработку.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По итогу написания дипломной работы, было проведено теоретическое исследование, а также проделана практическая работа. В рамках исследования были проанализированы четыре основных методологии управления на основе ключевых показателей эффективности: система управления по целям, Balanced Scorecard, «Бортовое табло» и «Пирамида эффективности». Были определены сильные и слабые стороны вышеуказанных систем, а также проведен сравнительный анализ.

В рамках практической части, была выбрана организация и отдел для разработки будущей системы KPI, а именно call-центр в организации «Альфа-Банк». Были отобраны 27 показателей, проведены параллели с существующими методологиями.

Далее была разработана и спроектирована база данных для хранения значений показателей эффективности, в дополнение к базе был разработан алгоритм генерации псевдослучайных значений для спроектированных схем с сохранением логичности показателей.

В рамках завершающего этапа, было написано WEB-приложение с возможностью визуализации значений KPI с целью дальнейшего анализа. Пример подобного анализа с выяснением возможных причин конкретных значений данных показателей также был предоставлен.

В заключение, поставленная в данной дипломной работе гипотеза была доказана, разработанная система показала свою эффективность для организации, и поможет менеджерам принимать решения на основе визуализации данных, несмотря на то что на данном этапе она имеет ограниченную функциональность. Дальнейшие работы над моделью KPI и WEB-системой являются довольно перспективными.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

веб приложение алгоритм визуализация

1. Барнард Ч. Функции руководителя. Власть, стимулы и ценности в организации. М.: Социум, ИРИСЭН, 2012.

2. ГК РФ Статья 50. Коммерческие и некоммерческие организации

3. Городничев, А.У. Сравнительный анализ современных моделей анализа и оценки результатов деятельности предприятий, основанных на КПД. М.: ООО «Финансовый и стратегический консалтинг», 2006.

4. Друкер П. Менеджмент: задачи, обязанности, практика. М.: Вильямс, 2008.

5. Друкер П. Практика менеджмента. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015.

6. Друкер П. Эффективное управление предприятием. М.: Вильямс, 2008;

7. Друкер П. Эффективный руководитель. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012;

8. Ивлев В., Попова Т. Balanced Scorecard - альтернативные модели. Банки и технологии, №4, 2002.

9. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-Бизнес, 2003.

10. Марейн Хавербек. Выразительный Javascript -- 2-е издание. -- 2018

11. Нили Э., Адамс К., Кеннерли М. Призма эффективности: Карта сбалансированных показателей для измерения успеха в бизнесе и управлении. - М.: Баланс-Клуб, 2003.

12. П.М. Сенге. Пятая дисциплина: Искусство и практика самообучающеи?ся организации. М.: Олимп--Бизнес, 1999

13. Редченко К. Показательное несогласие: Balanced Scorecard и Tableau de bord. Электронная библиотека www.iteam.ru

14. Руденко, Л.Г., Дегтярь Н.П. Сущность kpi и его роль в управлении предприятием. М.: Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте, 2017

15. С. Н. House, R. L. Price. The Return Map: Tracking Product Teams // Harvard Business Review, 1991

16. Скриптунова Е. Управление по целям - инструмент нового времени. URL: http://www.officefile.ru/article.php?id=353 (21 января 2010г.)

17. Тарелкина Т. Управление по целям // Менеджмент сегодня, №1, 2003

18. Тейлор Ф. Принципы научного менеджмента. М.: Контроллинг, 1991.

19. Чистая прибыль группы «Альфа-Банк» по МСФО выросла в 1,5 раза по итогам 2018 года [Электронный ресурс] / URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10867645 (год обращения 2019)

20. A. Schneideman. Setting Quality Goals // Quality Progress, 1988

21. Farhad Ghayour. U&I With React, 2017.

22. Lebas M. Managerial accounting in France: Overview of past tradition and current practice. European Accounting Review, Vol.3, #3,1994.

23. M. Beer, R. Eisenstat, R. Biggadike. Developing an Organization Capable of Strategy Implementation and Reformulation, in Organizational Learning and Competitive Advantage / Ed. B. Moingon, A. Edmonson. London: Sage, 1996.

24. M. L. Patterson. Accelerating Innovation: Improving the Process of Product Development. New York: Van Nostrand Reinhold, 1993.

25. Manuel Kiessling. The Node Craftsman Book, 2017.

26. Nicolas Bevacqua. Practical ES6. 2017

27. Richard L.Lynch, Kelvin F.Cross. McNair “Do financial and nonfinancial performance measures have to agree?”, 1990

28. T.O. Jones, W.E. Sasser. Why Satisfied Customers Defect // Harvard Business Review, 1995

Размещено на Allbest.ru