Обобщенный алгоритм имитационного моделирования бизнес-процесса управления взаимоотношениями с клиентами телекоммуникационной компании

Имитационная модель предназначена для моделирования функционирования бизнес-процес-са управления взаимоотношениями с клиентами Самарского филиала ОАО «ВолгаТелеком». Схема исследуемого процесса приведена в работе 2.

При имитационном моделировании бизнес-про-цесса на ЭВМ вместо аналитической модели процесса используется его алгоритмическое описание. То есть математическая модель системы реализует специальный моделирующий алгоритм, который представляет собой последовательность некоторых операций, выполняемых ЭВМ. Таким образом, имитационная модель отображает стохастический процесс изменения дискретных состояний системы массового обслуживания в беспрерывном времени в форме моделирующего алгоритма. При его реализации на ЭВМ вырабатываются накопления статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики которых являются предметом исследований, с учетом их связей и взаимных влияний. По мере реализации моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования выводятся в виде статистических показателей работы, графиков и числовых значений, отображающих состояние системы.

Представим моделирующий алгоритм в графической форме. Графической формой представления моделирующих алгоритмов являются структурные схемы.

Описание моделирующего алгоритма

На первом этапе моделирования составим укрупненную структурную схему алгоритма, а затем детальные. Укрупненная схема моделирующего алгоритма (рис. 1) задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей, показывает, что необходимо выполнить на очередном шаге моделирования. Блок 1 предназначен для задания количества групп клиентов (group), выявленных с помощью базы знаний интеллектуальной системы управления взаимоотношениями с клиентами.

Затем начинает выполняться цикл моделирования, счетчиком которого выступает номер группы клиентов i . В блоке 2 происходит присвоение счетчику цикла, значения, равного 1.

Процесс моделирования состоит из нескольких итераций. На каждой итерации, начиная с начальной, должно выполняться моделирование процесса управления взаимоотношениями с клиентами выбранной группы. Таким образом, в блоке 2а начинается циклический перебор случайных реализаций: проверяется условие i < group, так как моделирование производится для заданного числа групп клиентов. В случае обнаружения ошибок при моделировании, перед переходом к следующей итерации происходит их исправление, до тех пор, пока не будет реализован весь проект.

Если проверяемое условие выполняется, то происходит переход к блоку 3. Здесь выполняется инициализация модели: ввод исходных данных и установка начальных значений переменных для соответствующей группы клиентов, определение типов данных, оценка параметров блоков, а также определяется порядок выполнения блоков и выполняется выделение памяти для проведения расчета.

В блоке 4 производится ввод параметра « a » потоков случайных величин, распределенных по закону Пуассона, для i -ой группы клиентов:

• -    annewcl – для случайной величины N _newcl (количество новых клиентов);

• -    andelcl – для случайной величины N _{del cl} (количество клиентов, отключенных от сети);

• -    anp – для случайной величины N _p (количество подключений);

• -    annewmod – для случайной величины N _{new mod} (количество оборудования, сданного в аренду);

• -    andelmod – для случайной величины N _{del mod} (количество оборудования, возвращенного из аренды).

В блоках 5 и 6 производится ввод параметров потоков случайных величин, распределенных по нормальному закону, для соответствующей группы клиентов. А именно, математического ожида- ния и среднеквадратического отклонения соответственно:

• -    mdcd, skodcd – для случайной величины D _cd (выручка от предоставления доступа по ком-му-тируемому каналу);

• -    mdp, skodp – для случайной величины D _p (выручка от услуги организации выделенного доступа к сети передачи данных);

• -    mddsl, skodds – для случайной величины D _DSL (выручка от услуг выделенного доступа к сети Интернет по технологии xDSL);

• -    mdctv, skosctv – для случайной величины D _CTV (выручка от услуг выделенного доступа по сети кабельного телевидения);

• -    mvintr, skovintr – для случайной величины V _{in tr} (объем входящего IP-трафика абонента);

• -    mdvpn, skodvpn – для случайной величины D _VPN (выручка от услуг по организации виртуальной сети передачи данных VPN);

• -    mdvd, skodvd – для случайной величины D _vd (выручка от пакета услуг, включающих выделенный доступ к Интернет);

  

  Рис. 1. Обобщенная схема моделирующего алгоритма бизнес-процесса управления взаимоотношениями с клиентами

  
  

• -    mdarenda, skodarenda – для случайной величины D _arenda (выручка от услуг предоставления в аренду оборудования);

• -    mcp, skocp – для случайной величины C _p (затраты на подключение абонента к сети);

• -    mcdz, skocdz – для случайной величины C _dz (дебиторская задолженность).

Далее в блоке 7 осуществляется проверка исходных данных на корректность, соответствие нормам и т.п.

После этого запускается цикл, счетчиком которого выступает месяц моделирования. Алгоритм построен по принципу моделирования, управляемого временем. Для управления модельным временем в программе создается соответствующая переменная – счетчик модельного времени month (модельные часы), который считает количество выполненных тактов. В начале цикла в блоке 8 этот счетчик сбрасывается в единичное состояние (month=1), а затем его содержимое увеличивается на «1» с каждым циклом работы: month:=month+1 (блок 16). Таким образом, переменная month показывает текущее модельное время, которое дви-

Рис. 1 (продолжение)

Рис.1 (окончание)

жется скачками одинаковой длины Dt от «0» до monthmax. Величина monthmax задается пользователем и определяет конечное время моделирования. В данном случае задано значение monthmax=12, так как моделирование производится на период – 1 год. Для каждого интервала модельного времени (1 месяц) определяются значения случайных величин, распределенных по пуассоновскому и нормальному законам через обращение к автономным процедурам блоков 9 и 10 соответственно, а также выполняется подсчет оценок искомых характеристик по накопленным статистикам -расчет прогнозируемых результатов деятельности компании по предоставлению услуг заданной группе клиентов в течение года:

• -    коэффициент удержания клиентов (блок 11);

• -    финансовые результаты: выручка от реализации услуг связи (блок 12), себестоимость услуг (блок 13), затраты на реализацию (блок 15);

• -    приростная ценность клиентов (блок 16).

Данные рассчитанные значения сохраняются в переменных, которые будут использоваться на следующем шаге модельного времени в качестве старых состояний системы.

По окончании цикла, счетчиком которого выступает месяц моделирования, производится расчет итоговых результатов деятельности компании за год (блоки 17-21).

Далее имитационная модель осуществляет оценку эффективности вложений в маркетинг путем анализа значения рентабельности инвестиций (блок 25) на основе следующих данных:

• -    прогнозируемое число клиентов данной группы, полученное в блоке 9;

• -    величина затрат на привлечение клиентов данной группы, введенная в блоке 22;

• -    ожидаемая прибыль от 1 клиента в результате проведения маркетинговых кампаний (блок 23).

В блоке 24 осуществляется проверка исходных данных. В том случае, когда результаты проведения компьютерного эксперимента не удовлетворяют лицо, принимающее решение (блок 26), «имитируется» новая ситуация с учетом предлагаемых управленческих решений.

После получения удовлетворительного результата в блоке 27 к счетчику групп клиентов прибавляется единица (если он не превысил своей верхней границы), и вновь запускается цикл моделирования.

По окончании моделирования производится расчет суммарных прогнозируемых результатов деятельности компании по предоставлению услуг всем группам клиентов в течение календарного года (блоки 28-32).

Далее по полученным результатам моделирования строятся диаграммы:

• -    динамики результатов функционирования бизнес-процесса по месяцам по отдельным группам клиентов (блок 33) и по всем группам клиентов в целом (блок 34);

• -    итоговых результатов исследуемого бизнес-процесса за год по отдельным группам клиентов (блок 35) и по всем группам в целом (блок 36);

• -    соотношения количества клиентов каждой группы, а также соотношения статей доходов и расходов по группам клиентов (блок 37).

Последний этап позволяет сформировать отчеты о результатах моделирования процесса (блок 38) и вывести их на печать (блок 39).

Выводы

Моделирующий алгоритм функционирования исследуемого бизнес-процесса как системы массового обслуживания построен по принципу последовательной имитации основных состояний, управляемых временем. Разделение структуры алгоритма на отдельные блоки позволило:

• -    определить единую структуру моделирующего алгоритма процессов управления взаимоотношениями с клиентами;

• -    производить одновременно программирование и отладку программ отдельных блоков алгоритма, то есть интенсифицировать процесс создания модели;

• -    получить структуру алгоритма, удобную с точки зрения чтения и понимания различных особенностей функционирования систем данного класса.