Методы интеллектуального анализа бизнес-процессов позволяют извлекать информацию о бизнес-процессах компании из журналов событий ее информационных систем, в том числе и социальный граф ресурсов. Такой социальный граф отображает взаимодействие исполнителей различных этапов бизнес-процесса. Работа сфокусирована на извлечении социального графа ресурсов из истории обработки заявок в системе поддержки клиентов, которая хранит однотипные действия ресурсов, выполняющих разные функции с точки зрения бизнес-процесса. В работе представлены методика и библиотека для извлечения социального графа ресурсов из истории клиентских заявок и анализа характера и качества взаимодействия ресурсов в процессе обработки заявок. Разработанные методика и библиотека включают в себя функции фильтрации истории клиентских заявок, извлечения социального графа ресурсов, поиска лидера в нем и выделения социальных сообществ в извлеченном графе на основе введенной метрики расстояния между узлами социального графа ресурсов. В работе представлены три сценария использования разработанных методики и библиотеки на примере истории обработки клиентских заявок крупного европейского ритейлера. Разработанный инструмент может быть использован менеджерами компании для принятия решений об открытии новой вакансии, увольнении сотрудника, оценки успешности прохождения испытательного срока, оценки целесообразности использования дополнительных возможностей системы поддержки клиентов и оценки необходимого количества сотрудников в команде, опираясь на опыт работы в системе.

Process mining allows extracting information about the company’s business processes from the event logs of its information systems, including the social resource graph. Such a social graph represents the communication of subjects (human resources) of various business process stages. The paper is focused on extracting a social resource graph from the ticket history of the customer support system, which stores the same actions of resources that have different business process functions. The paper presents a methodology and a package for extracting a social resource graph from the ticket history and analyzing the nature and quality of the communication between resources during the ticket solution. The methodology and the package implements the functions of filtering the ticket history, extracting a social resource graph, social resource graph leader identification, and social communities detection in the extracted graph based on the structural similarity of the nodes using a new distance metric between the nodes of social resource graph. Three usage scenarios for the developed methodology and package are demonstrated on the example of the ticket history of a large retailer. The developed tool helps managers of the company to decide on opening a new vacancy, employee dismissal, evaluation of the success of an employee probationary period, evaluation of the feasibility of using customer support system additional features and estimation of the required number of team employees based on experience in the system.

• Разработка библиотеки для анализа социального графа журнала обработки заявки, извлеченного из системы поддержки клиентов
  • Введение
  • 1. Подходы к анализу работы пользователей в системах поддержки клиентов
  • 2. Разработка методики извлечения и анализа социального графа ресурсов
  • 3. Разработка библиотеки «PM_SN»
  • 4. Апробация методики и библиотеки «PM_SN»
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Код библиотеки «PM_SN»
  • Приложение 2. Графический материал к сценарию 3: распределение действий журналов событий для очередей по дням
  • Приложение 3. Сертификат участника конференции FRUCT