基於模擬建模客服中心優化與投資規劃

世界上最大的公司使用數據分析來跟上不斷變化的商業世界。但是，數據科學如何與模擬建模相關，以及實現這種互動的案例有哪些，主要涉及業務價值？財富500強企業聯合服務汽車協會（USAA）通過現實解決方案回答了這些問題，改善了投資政策和呼叫中心績效。

透過建模獲得商業價值

為了做出正確的決定並從中受益，管理人員需要回答以下針對其業務的問題：

• 在資金投入方面，公司有哪些選擇？
• 業務的突破點/容量限制在哪裡？
• 如果考慮某些行動/決定，可能產生的結果/業務影響是什麼？
• 業務敏捷到足以應對突然轉變嗎？

數據挖掘或機器學習等方法不能回答這些問題。USAA分析師在AnyLogic仿真建模中找到了答案。它超越了分析建模，並將業務流程與分析師所做的假設相結合。仿真建模用於可視化系統行為，系統內部的過程及其後果，並規定解決方案。這種方法解釋了為什麼系統將以某種方式行動並探索廣泛的結果。

問題挑戰

案例＃1：客服中心優化

USAA擁有大型客服中心，擁有高度複雜的基礎設施和復雜的流程管理。USAA的代表希望建立一個客服中心模擬模型，以便通過使用聚合數據來優化人數以及呼叫的調度和路由。這些措施旨在提高呼叫中心的整體表現和客戶滿意度，以及降低放棄率。

呼叫中心仿真模型非常普遍。但是，由於使用方法的不足，這些模型被忽略了。下面列出了一些不足之處：

• 在時間和人群方面的粒度低
• 遺棄行為和多技能呼叫中心代表的遺漏效應
• 非常簡單的路由策略
• 無法考慮呼叫和銷售代表屬性以及基於屬性的路由

案例＃2：投資規劃

公司正在努力規劃投資，同時面臨優先排序問題並將其置於年度路線圖中。USAA使用AnyLogic模擬工具對這些問題提出了挑戰，並建立了一個關於如何優先考慮投資的模型。

改善後

使用AnyLogic軟體進行AnyLogic仿真建模和投資規劃有助於降低運營風險並找出這些風險可能出現的位置。它還使USAA能夠看到每個投資計劃的好處，並在12到15年的時間內看到每個計劃的前景。該戰略為公司提供了遵循的路線圖，並促進了主動緩解策略的實施。