淺談銀行服務係統評價(doc 24頁)
淺談銀行服務係統評價(doc 24頁)內容簡介
淺談銀行服務係統評價內容提要:
針對目前銀行服務係統中顧客等待時間、排隊過長的問題,在考慮銀行成本
的情況下,對如何減短隊列長,提高客服滿意率有必要進行分析並建立更加有效的服務係統。
根據實際情況分析得出各個工作日不同時段服務不同參數值的分布,並結合排隊理論知識,根據服務窗口開設個數、不同的排隊形式、不同業務辦理的時間建立相關聯的數學模型,即計算出顧客的平均等待時間、平均等待隊列長等主要指標來對不同服務係統的效率進行評比。
目前銀行服務係統采用的是叫號或排隊兩形式,而在不考慮“飛號”情況下,叫號的服務效率同等於排成一大隊對k個窗口的排隊情形。所以根據排隊形式的不同可以建立排成一大隊對k個窗口的數學模型和排成k小隊對k個窗口的數學模型構建出兩種模型下開設不同窗口時的顧客平均等待時間、平均等待隊列長的數學表達式,並對數學表達式進行編程以方便對實際數據的檢驗計算。
根據題目提供的實際數據和自行采集、假設數據進行分析、加權,將相應處理過的數據代入到數學表達式中計算得出實際數值。得出在排成一大隊對k個窗口的模型下,開設4個窗口時服務效率最優。同樣,對於排成k小隊對k個窗口的模型下,開設4個窗口時服務效率最優。因此對比窗口數都為4個是的兩種模型,比兩者之間的顧客平均等待時間、平均等待隊列長,得出排成一大隊對k個窗口的模型優於排成k小隊對k個窗口的模型。
對於排成一大隊對k個窗口的模型,可以選擇排隊或叫號。但根據統計個人因素出現“飛號”的概率和出現因排隊太長而放棄加入隊列的顧客數的概率,在結合相關文獻提供的計算方法,計算得出叫號流失人數比排隊時流失人數少,因此采用叫號係統。
模型的進一步優化,由於各個時間段的到顧客達率不同導致在各個時間段安排的最優窗口數也不相同,根據周一至周五和周六周日每日各時間段顧客的到達人數分布情況(周一至周五的顧客數一般多餘周六周日顧客數),計算出了各個時間段安排的最優窗口數。但是考慮實際情況,銀行不可能在每個時間段都對窗口數量進行調整,因此可將最優窗口數量相同或相近的相鄰幾個時間段保持其窗口不變,這樣即不會造成頻繁窗口的調動,又不會因有些時間段平均到達率差異很大造成窗口設置的浪費或排隊的擁擠,有一定的合理性和可行性。通過計算結果,綜合考慮,周一至周五開設6窗口,周六周日開設3個窗口。
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針對目前銀行服務係統中顧客等待時間、排隊過長的問題,在考慮銀行成本
的情況下,對如何減短隊列長,提高客服滿意率有必要進行分析並建立更加有效的服務係統。
根據實際情況分析得出各個工作日不同時段服務不同參數值的分布,並結合排隊理論知識,根據服務窗口開設個數、不同的排隊形式、不同業務辦理的時間建立相關聯的數學模型,即計算出顧客的平均等待時間、平均等待隊列長等主要指標來對不同服務係統的效率進行評比。
目前銀行服務係統采用的是叫號或排隊兩形式,而在不考慮“飛號”情況下,叫號的服務效率同等於排成一大隊對k個窗口的排隊情形。所以根據排隊形式的不同可以建立排成一大隊對k個窗口的數學模型和排成k小隊對k個窗口的數學模型構建出兩種模型下開設不同窗口時的顧客平均等待時間、平均等待隊列長的數學表達式,並對數學表達式進行編程以方便對實際數據的檢驗計算。
根據題目提供的實際數據和自行采集、假設數據進行分析、加權,將相應處理過的數據代入到數學表達式中計算得出實際數值。得出在排成一大隊對k個窗口的模型下,開設4個窗口時服務效率最優。同樣,對於排成k小隊對k個窗口的模型下,開設4個窗口時服務效率最優。因此對比窗口數都為4個是的兩種模型,比兩者之間的顧客平均等待時間、平均等待隊列長,得出排成一大隊對k個窗口的模型優於排成k小隊對k個窗口的模型。
對於排成一大隊對k個窗口的模型,可以選擇排隊或叫號。但根據統計個人因素出現“飛號”的概率和出現因排隊太長而放棄加入隊列的顧客數的概率,在結合相關文獻提供的計算方法,計算得出叫號流失人數比排隊時流失人數少,因此采用叫號係統。
模型的進一步優化,由於各個時間段的到顧客達率不同導致在各個時間段安排的最優窗口數也不相同,根據周一至周五和周六周日每日各時間段顧客的到達人數分布情況(周一至周五的顧客數一般多餘周六周日顧客數),計算出了各個時間段安排的最優窗口數。但是考慮實際情況,銀行不可能在每個時間段都對窗口數量進行調整,因此可將最優窗口數量相同或相近的相鄰幾個時間段保持其窗口不變,這樣即不會造成頻繁窗口的調動,又不會因有些時間段平均到達率差異很大造成窗口設置的浪費或排隊的擁擠,有一定的合理性和可行性。通過計算結果,綜合考慮,周一至周五開設6窗口,周六周日開設3個窗口。
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