Обслуживание клиентов

Клиенты_в_обслуживании(t) = Клиенты_в_обслуживании(t – dt) +

+(Pост_клиентуpы – Падение_клиентуы) * dt

INIT Клиенты_в_обслуживании = 100

INFLOWS:

Pост_клиентуpы = Клиенты_в_обслуживании*Фактоp_pоста

OUTFLOWS:

Падение_клиентуы = Клиенты_в_обслуживании*Фактоp_падения

Фактоp_падения = 0.02

Фактоp_pоста = .2

Not in a sector

С помощью средства «анализа чувствительности» на серии эмуляций (имитационных экспериментов) можно исследовать чувствительность значимой характеристики модели (Клиенты в обслуживании) к вариации значений выбранного параметра (Фактор падения) (рис. 10).

Рис. 10. Диалог настройки режима анализа чувствительности

Для этого выберите Sensi Specs из меню Run, чтобы вызвать диалоговое окно. Внутри диалога переместите Фактор падения из списка «допустимых» в список «выбранных». Затем замените 3 на 4 (в поле, помеченном «# of Runs») и в списке «выбранных» выберите Фактор падения. Обратите внимание, что тип Incremental (приращение) выбран по умолчанию.

Опция Incremental означает, что Фактор_падения будет изменяться в интервале, задаваемым полем Start и End. Тогда, если в поле Start мы введем значение «0.02», а в поле End ­ значение «0.1», четыре значения (о чем говорит содержимое поля # of Run) равномерно распределятся и зафиксируются в окне поля Run# Value. После вышеприведенных настроек можно кнопкой Graph вызвать окно диалога с графиком и выбрать Клиенты в обслуживании в список выбранных. После запуска программы можно будет увидеть четыре варианта графика.

По построенным графикам видно, что падение числа клиентов в обслуживании отобразить не получилось. То есть проблема отображения падения числа клиентов связана не только с фактором падения клиентуры.

Следует рассмотреть степень зависимости прироста фактора падения от текущего уровня фонда Клиенты в обслуживании. Следует добавить еще одну связь как показано на рис. 11.

Рис. 11. Фрагмент модели, учитывающей нетривиальное воздействие текущего уровня фонда на темп падения клиентуры

Зададим фактор падения клиентуры уже не константой, а некоторой достаточно нетривиальной зависимостью от текущего уровня фонда. Для этого будем использовать средство, называемое «графической функцией».

Дважды щелкните на конверторе Фактор падения, выберите из списка Required Inputs объект Клиенты в обслуживании и нажмите кнопку с надписью Become Graph. Появится бланк координатной сетки, на которой можно будет задавать мышью или клавиатурой закономерность зависимости изменения Y от X. Затем поместите курсор внутрь бланка координатной сетки и, удерживая кнопку, проведите мышью по сетке. Попытайтесь нарисовать кривую, изображенную на рис.  12. Того же можно добиться, набирая соответствующие значения в столбце Output.

Рис. 12. График зависимости текущих значений, вырабатываемых конвертором Фактор падения от значений текущего уровня фонда Клиенты в обслуживании

После того, как ввели в модель кривую фактора падения (отображающую коэффициент потери клиентов), подтвердите это нажатием кнопки OK. Далее, в меню Run выберите Sensi Specs, удалите предыдущие установки удалением строки Клиенты в обслуживании из списка «выбранных» и подтвердите это нажатием кнопки OK. Запустив модель на текущую эмуляцию, убедитесь в том, что значение уровня фонда Клиенты в обслуживании уже не растет бесконечно.

Моделирования бизнес ­ ситуации краха пока не добились. Тем не менее, нам удалось смоделировать ситуацию роста, известную в бизнесе как S – shaped («стремительный») рост. Чтобы воспроизвести ситуацию краха, фактор падения должен расти столь же стремительно, как растет и количество клиентов в обслуживании. Поэкспериментируйте с этим простейшим фрагментом модели, изменяя форму соответствующего графического элемента ввода для того, чтобы посмотреть, когда же и при каких условиях бизнес ­ ситуация стремительного роста будет близка к краху.

Отметим, что именно подобным образом графические элементы ввода позволяют отображать нелинейные связи без использования утонченного математического аппарата. Открываются привлекательные возможности использования подобного аппарата представителями широкого круга бизнес ­ аналитиков и экономистов ­ практиков.

Итак, анализируя поведение фрагмента, можно убедиться, что падение уровня фонда Клиенты в обслуживании обуславливается преобладанием темпа исчерпывания (через поток Падение клиентуры) над темпом пополнения (через поток Рост клиентуры). если уровень фонда становится слишком большим, консалтинговая компания не в состоянии удержать необходимое качество услуг и клиенты начинают покидать ее, предпочитая искать те же услуги в другом месте. Добавим в модели соответствующие конструкции, отображающие приведенные рассуждения.

Модифицируйте действующий фрагмент модели и приведите его к виду, изображенному на рис. 13.

Рис. 13. Фрагмент модели, учитывающей воздействие фактора качества обслуживания на интенсивность исчерпывания фонда Клиенты_в_обслуживании

Зависимость фактора Реальное качество от фонда Клиенты в обслуживании зададим графиком (рис. 14), а зависимость коэффициента Фактор падения от фонда Ожидаемое качество (рис. 15).

Рис. 14. График зависимости фактора Реальное качество от текущего уровня фонда Клиенты в обслуживании

Рис. 15. График зависимости коэффициента Фактор падения от текущего уровня фонда Ожидаемое качество

Текущее значение конвертора t восстановления определяет величину задержки в регулировании ожидаемого (воспринимаемого клиентом) качества.

Щелкните дважды по конвертору t восстановления и установите величину задержки, равную 5. Это означает, что потребуется 5 месяцев, чтобы ожидаемый клиентами уровень качества восстановился до уровня качества реального. Теперь, после соответствующего щелчка, задайте начальное значение уровня ожидаемого клиентами качества (Ожидаемое качество) равным 90. Затем дважды щелкните на входном потоке Изменение ожидаемого и, используя список требуемых входов, задайте темп пополнения фонда следующим алгебраическим выражением:

Изменение ожидаемого =(Pеальное качество – Ожидаемое качество)/t восстановления

Обратите внимание, что входной поток Изменение ожидаемого специфицирован как BIFLOW («бипоток»), что позволяет потоку работать двусторонним клапаном ­ добавлять или забирать из фонда модельные единицы ожидаемого качества.

Опуститесь на уровень спецификаций и проанализируйте записанные соотношения.

После запуска модели на выполнение, на графике можно увидель негативную картину развития бизнес ­ ситуации, которая ведет к краху (рис. 16).

Рис. 16. Графическое отображение результатов эмуляции модифицированного фрагмента модели