Роль автоматизации и труда при определении потребительской удовлетворенности в телефонной процесс восстановления,

РЕЗЮМЕ

Телефон процесс ремонта и производительность отношения моделируются на основе структурного подхода уравнения. Базовая структура причинно-следственной модели является функцией процесса. Анализ данных и моделирование подход выступает здесь может быть применена к любому производству услуг или процесс, который имеет периодических процессов течения и хорошие внутренние и внешние данные работы. Нашей основной целью является определить количественно (1) как выполнение ремонта лиц направлены в помещениях клиентов связано с автоматической проверки и ремонта, а также (2), как внутренние характеристики процессов связана с внешней удовлетворенности клиентов. Вторая цель этой статьи объяснить кратко остановиться на некоторых практических задачах моделирования процесса отношений на уровне предприятий. Результаты показывают, что структурные модели уравнения являются статистически значимыми и осмысленной интерпретации. Примеры того, "что если" с помощью этих структурных моделей уравнения представлены для оказания помощи руководителям прогнозирования уровня удовлетворенности клиентов при определенных процесс улучшения производительности, устанавливать стандарты производительности, и лучше понять взаимосвязи между трудом и автоматизации ресурсов в этом процессе ремонта телефон ..

Предметные области: результаты измерения, производительность процессов, обслуживания / качества, а также моделирования структурными уравнениями.

ВВЕДЕНИЕ

При разгосударствлении системы Белл в 1983 году (Henck дЕ Страсбург, 1988; Кин, 1988), промышленности США телекоммуникаций начал ее реструктуризации. Для телефонных компаний, таких как MCI, компьютерных компаний, таких как IBM, кабельное телевидение таких компаний, как Time Warner, пейджинговой производителей, таких как Motorola, мобильных телефонных компаний, таких как Cellular One, а также множество мелких новых телекоммуникационных компаний, поскольку сильна конкуренция. Эти компании постоянно переместить свои ресурсы людей, оборудования и сетевую архитектуру, чтобы получить конкурентное преимущество при удовлетворении постоянно меняющихся нормативных требований. Техническое обслуживание и ремонт оборудования процесса, основное внимание в этой статье, проживает во всех этих организаций.

В телекоммуникационной отрасли США, разнообразных потребностей клиентов и рынки развивались вместе с техническим прогрессом в первых рядах. Эти технологические достижения включают фактические телекоммуникационного оборудования и сетей, а также автоматизированного тестирования и ремонта возможностей. Автоматизированное тестирование и ремонт возможностей может помочь снизить расходы и ускорить обслуживание. Цена (стоимость) и услуг являются доминирующими мера, по которой телекоммуникационных компаний дифференцировать себя на рынке, когда они пытаются получить долю рынка и увеличить прибыль.

В этой статье модели внутренних и внешних отношений исполнении бюджета за услуги телефонной ремонт, который фиксирует выведенный из эксплуатации жилых телефоны либо автоматического тестирования и ремонта или путем направления по ремонту лица (лиц) для помещений заказчиков. Структурного подхода к моделированию уравнения (Боллен, 1989; Боллен

Основными целями этой статье, определить количественно (1) как выполнение ремонта лиц направлены в помещениях клиентов связано с автоматической проверки и ремонта, а также (2) как внутреннего процесса исполнения связан с внешней удовлетворенности клиентов. Определив эти исполнении отношения между внутренними и внешними мер называется взаимосвязи (Колье, 1988, 1990, 1991, 1994, 1995, 1996). Вторая цель этой статьи заключается в разъяснении некоторых практических задачах моделирования процесса отношений на уровне предприятий. Эти практические вопросы, полезные для обработки руководителей и будущих исследователей, которые пытаются моделировать процесс производительность с помощью моделирования структурными уравнениями.

Изучение телекоммуникаций литературы показывает, что низкий уровень государственных исследований можно ознакомиться на бюро ремонта телефонов процессов или связанных с ними услуг и качества работы. Большинство телекоммуникационных литературы (филиал, 1979; Харрис, 1986; Спенс, 1975; Штейна, 1986) сосредоточить внимание на сетевой системы, оборудование и телефонной линии технического качества и определения нормы прибыли на основе регуляторной политики и процессов принятия решений . В самом деле, (1988) Лотон в обзор литературы по телекоммуникациям не нашел ссылки на общественных услуг. Регуляторы и телекоммуникационных менеджеры признают важность удовлетворенности клиентов и повышения производительности процесса, но не знаете, как включить эти меры в их решении циклов, как моделировать их, или, как увязать внутреннюю эффективность процесса внешнего исполнения. Кроме того, понимание системы взаимосвязей между трудом и автоматизации в процессе ремонта телефон не был публично сообщили на основе поиска литературы.

Маркетинговой литературы была сосредоточена на обслуживание / вопросы такого качества, как ожидания потребителей устанавливаются (Кадотт, Вудрафф,

Междисциплинарных объем литературы называется "Управление услугами" (Боуэн, Чейз,

Мы начнем с объяснения кратко остановиться на некоторых практических проблем, связанных с оценкой процесса на уровне данных. Затем мы описываем процесс телефону ремонта и испытания данных, чтобы увидеть, если она удовлетворяет статистические допущения модели. Далее, структурных моделей уравнения для процесса ремонта телефонов разработаны и обсуждены. Мы закончим с помощью примеров того, "что если" и структурных моделей уравнения для оказания помощи руководителям прогнозирования уровня удовлетворенности клиентов, установить стандарты эффективности, и лучше понять взаимосвязи между трудом и автоматизации ресурсов в этом процессе ремонта телефона.

ДАННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ INSIGHTS

Моделирования структурными уравнениями в самом широком смысле включает в себя как эконометрические и ковариационной структуре причинных методов анализа данных. данных процессов уровне не всегда вписываются в типы данных, традиционно требует этих двух общих подходов. Мы рассмотрим некоторые из вариантов исследователи и менеджеры должны делать при использовании структурных уравнений для моделирования процесса.

Эконометрического моделирования (Johnston, 1984; Ramanathan, 1989; РАТС, 1994) были разработаны в экономической литературе, то независимо от ковариационной структуре причинных методов моделирования (Боллен, 1989; Боллен

Кроме того, Боллен (1989) отметил, что "Поправки к heteroscedastic и автокоррелированных нарушения известны эконометрических моделей типа, но вряд ли изучены общие структурные модели уравнения со скрытыми переменными" (стр. 15). Боллен (стр. 1-8) описал историю того, как эти два подхода к моделирования структурными уравнениями эволюционировали. Каждый общий подход моделирования имеет уникальные возможности, имеет свою историю развития, и была предназначена для конкретных приложений и структур данных.

Все модели подходят статистики являются еще одним важным критерием выбора модели. Ковариационная структура модели общей статистики добро "подгонки" обычно являются более полными, чем те, в традиционных экономических основе программного обеспечения. LISREL, например, обеспечивает более 30 добра "подгонки статистики классифицируются по аналогичной логики в 7 групп, каждая с уникальным набором допущений и вычислений процедур (Боллен, 1989, с. 256-296; 8 LISREL, 1993, с. 144-146). Традиционные методы регрессии economicbased обеспечить более ограниченный набор добро "подгонки" статистику, например, скорректированный R-квадрат, F статистики, а конечной ошибки предсказания (ФПО) (Ramanathan, 1989, с. 162-167). Оба эконометрических и ковариации основе структурных методов уравнение представить аналогичную информацию для тестирования отдельных модель (уравнение) коэффициенты, такие как T-статистики или доверительных интервалов.

Когда производительность моделирования отношений на уровне процессов, процесс (оперативной) данные о производительности может быть получено из плана отбора проб, и поэтому поперечного сечения. Здесь, ковариационная структура методы моделирования могут быть применены. Если процесс исполнения данных экспонатов статистически значимые характеристики временных рядов, эконометрические методы моделирования являются наиболее подходящими. Когда этот процесс на уровне данных экспонатов и поперечного сечения и временных рядов характеристик, выбор наилучшего метода моделирования не всегда ясно. Последняя структура данных, часто называют "панельных данных" (Ramanathan, 1989, с. 8-10). Процесс на уровне данных часто падать на границе поперечного сечения и временных рядов данных характеристик. Таким образом, модельер сталкивается с такими проблемами, как определение лучшего периода времени (например, ежемесячно, еженедельно, ежедневно) для анализа данных, отбора данных, проверка предположения, определения, следует ли включать латентных переменных в модели, и выбор лучший пакет программного обеспечения и методов моделирования. Эти решения должны быть основаны на статистической и практические критерии отбора. Следующий пример иллюстрирует некоторые из этих вопросов моделирования.

Телефонная служба процесс восстановления

Часто клиент не понимает ", которые должны исправить их телефон" и телекоммуникационной компании должны отрегулировать этот тип запроса клиента через его переднюю центров телефонного вызова номер под названием "Жилище Ремонт Call-центры" (RRCC) в этой статье. RRCC является первой точкой контакта с клиентом, по которой клиент докладов (звонки) вне ситуации-службе. Если телефон отключения не могут быть устранены RRCC и автоматизированного тестирования и ремонта в течение нескольких часов, передает RRCC доклад телефон труд Жилище Ремонт Резолюция (РРР). RRR должны позвонить клиенту и установить назначение времени для ремонта лица посетить помещения заказчика. RRR является назначение-планирования и ремонтно-диспетчерской функции лица, и является второй критической точки контакта с клиентом в этом процессе ремонта телефона.

Третья критическая точка контакта с клиентом, когда ремонт человек (а) удовлетворяет клиента по его или ее домой и пытается исправить телефону. Здесь человек телефон ремонт (ы), возможно, придется вступить с выездом к клиенту и решить outof-служба проблема находится внутри или снаружи помещения. После ремонта человек в помещении заказчика, ремонт могут использовать труд и автоматизированного тестирования, чтобы исправить телефону. Связан набор услуг встреч на этой стадии процесса восстановления предъявляет огромные требования по ремонту, телефон с точки зрения взаимодействия человека и технической диагностики навыков. Конкретные вопросы, удовлетворенность клиентов обследования, то в ведении третьей независимой стороной, которые сосредоточены на выполнении RRCC и RRR как отдельные организационные структуры, ответственные за различные части всего процесса ремонта телефона. Два кратких оценки удовлетворенности клиентов, то об-1 для RRCC, а другой для RRR.

Американская компания телефон при условии маркетинга (внешних) и оперативной (внутренней) телефонной ремонт данные о производительности для этого исследования. Данных состоит из 48 точек данных ежемесячного покрытие 4-летний горизонт планирования. Процесс ремонта и его рабочих характеристик были относительно стабильными в течение этого 4-летний горизонт. Каждый раз, когда клиент вызвал с проблемой, о телефонной связи, он был записан, как проблемы доклада. Измеряемые переменные для этого исследования являются следующие:

Процент Проблема об установленных автоматики (X ^ подпункта 1 ^): Меры процентов от общего объема докладов проблемы, которые корректируются с помощью автоматизированной телефонной линии и переключения испытания оборудования и не требуют отправки ремонт человек (а) в помещении клиента . Когда автоматизированного тестирования и ремонта можно исправить вне проблемы обслуживания, телефонной связи клиента восстанавливается быстро, и высокая стоимость диспетчерских ремонта лицо избежать.

Процент пропущенных Назначения на ремонт Лицо (лица) (X ^ 2 ^ к югу): Меры процентов от общего объема докладов, в которых проблемы ремонта лица (лиц), не появлялся на площадке заказчика, как обещали. Эта мера была одним из решающих факторов успеха для телекоммуникационной компании, основанные на прошлом фокус-групповых интервью с клиентами. Это показатель эффективности, который легко для клиента для оценки (например, качество процесса).

Процент об Проблема не фиксируется 5 вечера (у ^ 1 ^ к югу): Меры процентов от общего объема докладов проблемы, полученные до 5 вечера, которые классифицируются как из-ofservice и не очищается только на следующий день или позже. Из-службы, что клиент потерял способность либо делать или принимать звонки. Эти проблемы докладов устанавливаются автоматизированного тестирования (X ^ ^ 1 подпункт л) или путем направления ремонта человек (а) (х ^ 2 ^ к югу), чтобы телефон сайте заказчика.

Жилище Ремонт Разрешение (Y ^ 2 ^ к югу): Меры удовлетворенности клиентов с телефоном ремонт диспетчерских функций, технического и человеческого взаимодействия навыков ремонта лицо (лица) при установлении телефонного обслуживания, а иногда, как хорошо автоматизации проблема решена, телефон ремонт после ремонта, человек был в помещении заказчика. Он представляет собой резюме оценки, заказчиком. Источником статистики RRR представляет собой ежемесячный опрос клиентов в ведении независимого агентства. Случайную выборку из жилых клиентов, которые приступили к ремонту телефонных проблемы доклада являются источником этих данных. Функция ремонт резолюции внутреннего обслуживания и оперативной деятельности. Это второй крупный точки взаимодействия с клиентами в процессе общего ремонта телефонных услуг. RRR непосредственно взаимодействует с клиентом через телефонную линию, чтобы создать назначение времени для ремонта лица посетить помещения заказчика. И, когда человек входит ремонт помещений заказчика, ряд услуг столкновения происходят, которые позволяют клиенту судьи общей эффективности услуг ремонта.

Жилище Ремонт Call Center (Y3): Этот клиент Статистика меры удовлетворение в плане того, насколько хорошо потребители воспринимают их лечили, когда они назвали Жилище телефонной компании Ремонт Call Center (RRCC). Когда клиенты вызвать у них есть возможность отчетности ремонт проблему с помощью автоматизированной системы или говорить непосредственно сопутствующих услуг на ремонт RRCC. RRCC проблемы собирает отчеты от клиентов и сообщает о них в соответствующие функциональные подразделения, такие как ремонт Жилище Резолюция (РРР) и клиента счетов. RRCC является первой точкой контакта клиента, когда телефон отключении. Источником статистики RRCC ежемесячный опрос клиентов в ведении независимого агентства. Случайную выборку из жилых клиентов, которые приступили к ремонту телефонных проблемы доклада являются источником этих данных. Независимый корреспондент агентства эти данные о производительности в телефонной компании и соответствующие регулирующие органы. Здесь, на удовлетворение клиента резюме оценка измеряет RRCC процесса и эффективности услуг столкнуться.

Это наблюдается (измерения) переменных были проверены на нормальность с помощью обычного участка вероятности. Прямолинейности сюжета была измерена с помощью коэффициента корреляции, что эквивалентно тест Шапиро-Вилка. Для всех переменных, нулевая гипотеза о нормальности не была отвергнута на альфа-

*** Формуле текст опущен ***

*** Формуле текст опущен ***

После маркетинговых исследований электронно завершена в неделю или ежедневно, эти данные о производительности может быть связан с еженедельной или ежедневной оперативной информации. Затем, моделирование подход, используемый здесь, не будут ограничены малым объемом выборки. Но сейчас мы зависим от малых размеров выборки из ежемесячных частот обследования маркетинга. В идеале, мы хотели бы выборки находится в 100 на 200 дальность наблюдения (Боллен, 1989, p. 267-68; волос и др.., 1995, p. 637) для моделирования структурными уравнениями.

Структурные модели УРАВНЕНИЕ

В ситуации, ремонт телефонных здесь учился, многоаспектный характер qualityrelated показатели как технической системы (оборудование, сети, телефонной линии, автоматизированного тестирования и т.д.) и услуги компонентов системы (телефон центра обработки вызовов и ремонт человек навыков взаимодействия с клиентами, встреча клиентов назначения раз и т. д.). Эта ситуация требует подход многокритериальной моделирования, что выходит за рамки простого одно-и двусторонней критерии сравнения (Колье, 1994, с. 235-247). Общий вид структурной модели уравнения, используемые здесь, могут быть записаны (Боллен, 1989, с. 80-81) следующим образом:

Предположений, сделанных этими общими структурными уравнениями, хорошо известны и не будут обсуждаться здесь. Эти предположения были определены Боллен (1989, с. 10-20) и Ramanathan (1989, с. 81-87). Причинной системы также предполагается, что добавка и линейной формы.

Рисунок 1 определяет оригинальный предположить причинно-следственной модели от 3 внутренних (например, x1, x2, и Y1) и 2 удовлетворенности клиентов (например, Y2 и Y3) показатели. Есть 8 путь коэффициентами и три члена уравнения ошибка была оценена в исходной модели. Эта модель является рекурсивной так как ошибка срок (дзета) одного уравнения предполагается, что коррелирует с точки зрения ошибки других уравнений и Есть нет обратной связи или взаимной причинности (Боллен, 1989, с. 81-85). Первый вопрос, исследования, формулируется следующим образом: Есть ли фактические внутренние и внешние данные производительности поддержки причинной модели, показанной на рисунке 1?

Причинно-следственных связей производительность определена на рисунке 1 и (1) основаны на один основной теории (помещение), в котором говорится, что производительность результаты в прямой зависимости от процесса дизайна, структуры и потока. То есть, структура и последовательный характер процесса самого течения предопределяет внутренние отношения производительности и только связь (так называемый взаимосвязанных) между внутренними и внешними показатели деятельности предположение. С ведома технологическая схема и последовательность того, как выполняется работа, большая часть предположить характер этих структурных уравнения (причинных) моделей устранена.

Эта теория основывается на операции (Hammer

Малколм Болдриджа National Quality Award (MBNQA) (1994) предлагает семь категорий производительности, которые причинно связаны определенным образом. Эти совокупные связи каузальные предположить. Основы теории MBNQA в том, что руководство (категория 1) диски системы (категории от 2 до 5), что порождает многочисленные результаты (Категории 6 и 7). Система состоит из четырех компонентов следующим образом: процесс управления, развитие человеческих ресурсов и управления, стратегического планирования качества, а также информацию и анализ. MBNQA уделяет большое значение (и вес) по проектированию и совершенствованию процессов, присущих всем семи категориям деятельности.

На уровне процесса, однако, в духе nonprescriptive MBNQA, критерии принятия решения не указывать направление причинности или рекомендовать метод анализа данных. На этом более детальном уровне анализа, направление причинности основывается на структуру процессов и рабочих потоков. При этом процесс порождает многочисленные результаты деятельности путем множество комплексных прямых и косвенных путей. Для того чтобы процесс ремонта телефон, последовательность процесса диктует порядок трудовой деятельности, который создает стоимость для своих клиентов, и поэтому некоторые показатели деятельности происходят и фиксируются в заданном порядке. Это предопределило последовательность трудовой деятельности, является основой для определения причинной пути в структурной модели уравнения.

Кроме того, руководители предпочитают использовать наблюдаемых величин и не видит никаких преимуществ в процессе их использования скрытых переменных. Например, они хотели сохранить удовлетворенности клиентов результаты опроса разделенных на жительство ремонт центров обработки вызовов (у ^ ^ к югу 3) в зависимости от проживания ремонт резолюции (у ^ 2 ^ к югу) - процесс менеджеров оценивается на основе удовлетворения потребностей клиентов мер Y ^ подпункт 2 ^ и у ^ ^ 3 к югу, и они не хотят, чтобы объединить результаты в 1 скрытая переменная (фактор). С учетом цели использования этих структурных моделей уравнения как часть системы поддержки процесса принятия решений на уровне латентных переменных не были использованы в данном исследовании. Эти структурные модели уравнения согласуются с тем, как процесс менеджеры оценку. Однако, как дополнительные меры производительности включены в модель, и менеджеры принимают эти модели, латентных переменных обеспечить мощный инструмент моделирования.

Структурных уравнений для предположили отношения показано на рисунке 1 записываются в общем виде (1) следующим образом:

*** Формуле текст опущен ***

Поскольку никаких статистически значимых автокорреляционной был найден в этих данных телефон ремонтный набор, моделирование ковариационная структура была выбрана в качестве лучших подхода к моделированию. Рамона (Brown

Максимального правдоподобия процедуры решения были использованы Рамона оценить параметры модели. При включенной опции максимального правдоподобия используется обычный метод наименьших квадратов используется для получения первоначальных оценок параметров. Затем программа переходит на максимальную процедуры решения вероятность получения окончательных оценок.

Следующее краткое обсуждение описывает общую модель подходит статистики, используемой Рамона. Браун и Cudeck (как сообщалось в Боллен

*** Формуле текст опущен ***

Средняя квадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA) вероятностью указывает на общие модели, пригодной на одну степень свободы. Браун и Cudeck (как сообщалось в Боллен

Модель не является правдоподобной модели, основанной на статистике, представленные в таблице 1. Некоторые общие статистические модели, пригодной указать подходящими то время как другие этого не делают. Пример функции, несоответствие значения 0,076 за модель является мерой разности ковариационной матрицы порожденных предположили модели и фактической ковариационной матрицы пробы. Значение. OS или менее считается хорошо подходят. Если эта величина равна нулю нет никакой разницы между этими двумя матрицами, и мы отлично подходят. Пример функции, несоответствие оценивает, насколько хорошо модель соответствует выборочных данных. Соответствующие функции несоответствие населения (F ^ о ^ к югу) значение 0,033 указывает разумный нужным. Тем не менее, средняя квадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA) вероятность плотное прилегание является 0,168 и показывает плохой подходит на одну степень свободы. Р-значение интервала проверки гипотезы, что нулевой RMSEA меньше. OS равна 0,203. Это позволяет предположить, что это 20,3% вероятности того, что RMSEA меньше или равна 0,05. Хи-квадрат 3,57 с двумя степенями свободы и р-значение 0,17 показывает, хорошо подходят. Мы ищем несущественной разницы между фактическими и предсказал корреляционных матриц, и поэтому предложил р-значения должны превышать 0,1 или 0,2 (волосы и др.., 1995, p.

683). Кроме того, для модели, предположили пути х ^ 1 ^ к югу до Y ^ югу 2 ^ (Y ^ ^ 21 к югу) и х2 в Y3 (Y32) не являются статистически значимыми ..

Мы также можем проверить действительность любого из этих структурных уравнений. Например, что делает модель уравнения в (3) управление рассказать о своих телефонных услуг процессе ремонта? Любой из структурных уравнений сообщили в настоящей статье, могут быть обсуждены на основании его предметной области и практическое значение. Например, уравнение (3) для модели это отражается следующим образом:

*** Формуле текст опущен ***

Наконец, если мы рассмотрим (4) для модели, мы видим что путь коэффициент для 731 х очень важно удовлетворение клиента рейтинги RRCC с пути коэффициент 0,41 и Т-значение = 3,8 (см. таблицу 1 и на рис 1). Таким образом, статистические результаты этих структурных уравнений точно отражать технологических процессов и логики, и являются значимыми для менеджеров, участвующих в процессе.

Как спецификации поиск продолжается, как показано в таблице 1, модели В и С улучшить нужным. Для моделей B путь от X2 до Y3 (у ^ ^ 32 к югу) был исключен и для модели C второй путь от x1 до Y2 (Y21) также был удален. Модель С правдоподобной модели с коэффициентами весь путь статистически достоверны т значения> 2 и

Модель D в таблице 1 и на рисунке 2 добавляет путь от x1 до Y1 (Y11) коэффициенты были пересмотрены, чтобы отразить один экзогенных переменных (x1) и четыре эндогенные переменные (y1 до Y4), как показано на рисунке 2 и в таблице 1. Т-значения всех коэффициентов пути являются статистически значимыми, правильной знак, и существенно значимого толкования. Здесь, автоматизированного тестирования и ремонта дисков относительной эффективности всего процесса ремонта телефона. Как видно из таблицы 1 показывает, модель D является статистически и управленческой модели твердого. Например, функция образца несоответствие 0,012 является наименьшей модели оцениваются и вероятность того, что RMSEA меньше. OS является самой высокой на 91,6%. Модель D является статистически достаточно для того чтобы помочь менеджерам телефонных процесс восстановления получить новые идеи о том, как их процесс действует и влияет на удовлетворенность клиентов.

УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ INSIGHTS на основе "ЧТО ДЕЛАТЬ, ЕСЛИ" АНАЛИЗ

Телекоммуникационные менеджеры признают, услуг и ценовые преимущества автоматизированного тестирования и ремонта (например, показатели деятельности x1). Они также понимают важность соблюдения назначенного времени согласованы по ремонту и клиентом (например, показатели деятельности x2). Учитывая, что автоматическое тестирование и ремонт обходится гораздо дешевле ресурсов в докладе проблемы, чем ремонт труда человека и диспетчеризация, уделять больше внимания управлению была первой по улучшению автоматического тестирования и ремонта возможностей, а вторая на снижение процентов пропустил назначения, ремонт лица. Мы представляем два кратких примеров, иллюстрирующих, каким образом эти взаимосвязи модели могут помочь менеджерам лучше понять, связанных с процессами водителей внешней деятельности. 4 структурных уравнений для модели D на рисунке 2 в следующем:

В последнем столбце таблицы 1 показывает, подогнать цифру и коэффициент параметры для модели D. Эти четыре уравнения были размещены в электронных таблиц, в которых переход на стандартизированные и наблюдаемой (фактической) производительности оценки и модели предсказания были сделаны быстро. Первый "что если" мы рассматриваем вопрос формулируется следующим образом:

Какая средняя процентов неприятностей отчетов установленного автоматизации (х) является необходимым для достижения 98 и 100% удовлетворенности клиентов уровнях Жилище Ремонт Call Center (RRCC или показатели деятельности Y4)?

Ответ на 98 (100)% уровень удовлетворенности клиента x1 = 57,0 (76,0)% по сравнению с нынешним средним уровнем выполнения 53,7%. На практике мы никогда не может достичь совершенства, но важно знать, что внутренние стандарты производительности процесса (задачи) должны быть в какой-либо цели совершенствования процесса настройки деятельности. На практике, лучше всего перезапустить это "что если" сценарий 90 до 100% удовлетворенности клиентов уровнях RRCC (Y4) с шагом в 1%. Эти целевые показатели могут быть основой для непрерывного улучшения инициативу.

В качестве второго примера рассматриваются следующие "что если" вопрос: "Что это прогнозируемое изменение в наблюдаемом эндогенных показатели деятельности Yl, Y2, Y3, Y4 и, как процент от неприятностей докладов установленного автоматизации (х) изменяется?

Ответы на второй вопрос приведены в таблице 2. Например, если процент проблемы отчетов установленного автоматизации (х) возрастает от 53,7 до 64,4% (20% роста), уровень удовлетворенности клиентов прогнозам, возрастет до 93,5 (Y3) и 98,7 (Y4)%, соответственно.

Таким образом, главное преимущество взаимосвязанных исследование разобраться показатели, которые делают отличие от тех, которые этого не делают. Очевидно, что процент проблемы отчетов установленного автоматизации (х) является ключевым фактором общей эффективности процесса. Если вам в достижении этой цели только, ваше исследование взаимосвязи окупилась с точки зрения процесса и эффективность идеи. Другие структурные модели уравнения могут быть разработаны, если соответствующие данные об исполнении имеются. Например, если доходы и расходы информацию можно найти много интересных экономических компромиссов может быть оценена между стоимостью инициатив процесс совершенствования и предсказал внешних экономических выгод.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Структурные модели уравнения показывают большие перспективы в продвижении из академических арене и в повседневной моделирования реальных процессов и эффективности взаимоотношений. Мы показываем, как структурные уравнения моделирования могут быть применены к ссылке внутренней производительности на удовлетворение потребностей клиентов в количественном отношении. В блок-схемы процесса и последовательности, как выполняется работа четко определены, большая часть предположить характер этих причинных сетей ликвидированы. Только связь между внутренними и внешними показатели деятельности действительно предположить. Это исследование пытается выделить и продемонстрировать природные соединения между структурой процесса и моделирования структурными уравнениями.

Недостаточное число исследований сосредоточена на отношениях моделирования деятельности на уровне процессов. Ценность создается для клиентов и выполнение происходит на уровне процессов. Руководители среднего звена, особенно руководителей службы процессы, нужна помощь в понимании этих отношений процесс на уровне предприятий. Кроме того, структурные уравнения модели, используемые здесь, просто объяснить, легко для процесса владельцев понять, вписываются в упор на блок-схем и совершенствованию процессов, и может быть наглядно представлена для всех.

Мы показали, как причинная системы определяется здесь является статистически в соответствии с фактической производительности процесса данных и в соответствии с каким образом работа может быть сделано. Для этого ремонта и обслуживания телефонных процесс моделируется на рисунке 2 (модель D в таблице 1), некоторые ключевые моменты заключаются в следующем:

1. Автоматизированное тестирование и ремонт (х) является основной движущей силой процесса работы и непосредственно влияет на удовлетворенность клиентов жилого центра обработки вызовов в ремонт (Y4) уровнях.

2. Ремонт лица клиента отсутствует назначение раз (Y1) не так важно, как автоматизированное тестирование и ремонт, но имеет прямое влияние на жилой удовлетворением резолюцию клиентов ремонт (Y3) уровнях.

3. Руководители выразили решительное предпочтение для использования наблюдается (фактическое) исполнение переменных, а не скрытых переменных.

4. Модель D используется для внутренних стандартов обслуживания при заданном внешнем уровне удовлетворенности клиентов цели. Такие модели могут быть использованы для объективного установления целей и стандартов для постоянного совершенствования процесса.

5. Модель D определяет целый комплекс прямых и косвенных отношений производительности. Несколько природе критерии Модель D превосходит опыт, приобретенный опираясь только на 1 и 2-способ сравнения показателей деятельности.

6. Статистических и предметной области требованиях, что модель коэффициентов всех правильный знак, общая модель является статистически зачетными, коэффициент относительного веса логических и причинных связей являются разумными от технологического процесса и управления перспектива-очень требовательны к модели требованиям. Структурная модель процесса уравнения (так называемый процесс качество обслуживания карты в Кольер, 1988) справедливо, если и только если оно отвечает всем эти статистические и иные существенные требования области.

Эти данные говорят в пользу теории, что на уровне процесса, процесса и структуры потоков обеспечить хорошую основу для моделирования с использованием методов структурного уравнения, определяющие направление причинно-следственной связи и прогнозирования внутренней и внешней деятельности. Мы по-прежнему, чтобы узнать больше о том, как организовывать и собирать эти данные о производительности, как модель сложного процесса и эффективности отношений с использованием существующих программных и структурных методов моделирования уравнения, как менеджеры могут включать эти взаимосвязанных моделей в свои циклы решения. [В редакцию: 28 октября 1994. Принято редколлегией: Декабрь 11,1996.]

Ссылки

Андерсон, J. C., Rungtusanatham, М.,

Боллен, К. А. (1989). Структурные уравнения со скрытыми переменными. Нью-Йорк: John Wiley.

Боллен, К. А.,

Боуэн, Д. Е., Чейз, Р. Б.,

Баззелл, Р. Д.,