От расходов к инвестициям: как WFM-система влияет на все ключевые метрики контакт-центра

Персонал — основная статья затрат контакт-центра: на оплату труда операторов, по оценкам исследователей, приходится 60-80 % операционного бюджета [1]. Поэтому контакт-центр традиционно рассматривают как центр затрат, а бюджет оптимизируют прямолинейно — сокращением численности. Такая экономия быстро упирается в доступность: растут время ожидания и доля потерянных обращений, а вслед за ними — повторные звонки, жалобы и отток клиентов.

Существует альтернативная логика. ФОТ можно рассматривать как инвестицию, доходность которой определяется не только его размером, но и тем, насколько точно оплаченные часы совпадают с моментами, когда клиент обращается в компанию. Час оператора в пиковый интервал приносит сервис и выручку; тот же час в «провале» нагрузки — простой. По расчету Naumen, ошибка прогноза в 1000 обращений в сутки эквивалентна примерно 20 операторам, или около 10,2 млн рублей ФОТ в год [2]. WFM-система — это инструмент управления именно этой доходностью: она прогнозирует нагрузку, строит расписание под ее профиль, корректирует план в течение дня и дает операторам управлять своим графиком.

Руководитель направления Naumen WFM Роман Беляев
Источник: Naumen

Актуальность вопроса подтверждает динамика российского рынка. По данным исследования N4A, число рабочих мест под управлением WFM в России выросло с 100 тыс. в 2021 году почти до 600 тыс. к концу 2023 года, однако значимых экономических результатов этот рост пока не принес; одна из главных причин — отсутствие механизмов исполнения построенных расписаний [3]. Иными словами, само наличие системы не гарантирует эффекта: важно, как она встроена в управление.

Цель этой статьи — показать механизм, посредством которого WFM превращает операционные расходы в инвестицию в клиентский сервис, систематизировать влияние WFM на метрики контакт-центра, привести эмпирические данные внедрений и предложить модель оценки окупаемости.

Теоретическая рамка: цепочка «сервис — прибыль»

Методологической основой анализа служит модель цепочки «сервис — прибыль» (service-profit chain), предложенная Дж. Хескеттом и соавторами [4]. Модель связывает внутреннее качество условий труда с удовлетворенностью и удержанием сотрудников, их производительностью, ценностью сервиса для клиента, лояльностью клиентов и, в конечном счете, ростом выручки и прибыли. Финансовую значимость последнего звена количественно оценили С. Гупта и соавторы: повышение удержания клиентов на 1 % увеличивает стоимость клиентской базы компании на 3-7 %, тогда как такое же улучшение маржи — примерно на 1 % [5].

WFM воздействует на эту цепочку одновременно с двух сторон. Внешняя сторона — доступность: клиент получает ответ тогда, когда он нужен, без долгого ожидания. Внутренняя сторона — условия труда: предсказуемый график, возможность учитывать предпочтения и обмениваться сменами, равномерная нагрузка без хронических перегрузок. Обе стороны в итоге конвертируются в финансовый результат: первая — через удержание клиентов и продажи, вторая — через снижение текучести и затрат на найм и обучение.

На рис. 1 эта логика представлена в виде дерева драйверов: рычаги WFM влияют на операционные метрики, те — на клиентские и кадровые показатели, а через них — на финансы.

Рис. 1. Дерево драйверов: как рычаги WFM влияют на метрики контакт-центра (составлено автором)
Источник: Naumen

Важное следствие модели: метрики связаны не только последовательно, но и конкурируют между собой. Предельно высокая загрузка операторов снижает затраты на контакт, но ухудшает уровень сервиса и ведет к выгоранию; предельно высокий уровень сервиса требует избыточного персонала. Задача WFM — не максимизировать одну метрику, а находить баланс между ними для каждого интервала.

Механизм: почему тот же ФОТ дает больше сервиса

Ключ к пониманию экономики WFM — нелинейность систем массового обслуживания. Уровень сервиса зависит от числа операторов не пропорционально: вблизи предельной загрузки добавление одного оператора резко сокращает очередь, а в периоды низкой нагрузки лишний оператор почти ничего не добавляет к качеству обслуживания [6, 7]. Следовательно, одинаковое число оплаченных часов, распределенных по дню по-разному, дает разный результат.

Для количественной оценки эффекта автор выполнил имитационное моделирование типового дня контакт-центра. Исходные параметры: режим работы с 9:00 до 21:00, 6000 входящих вызовов в сутки с двумя пиками (около полудня и в 17:00), среднее время обработки 5 минут, среднее время терпения клиента 2 минуты. Потребность в операторах по каждому часу рассчитана по модели Эрланга C для цели «80 % вызовов принято за 20 секунд». Сравнивались два плана с практически одинаковым фондом рабочего времени: «ровный» график с 48 операторами на линии в течение всего дня (576 ч) и график, повторяющий профиль нагрузки (575 ч). Каждый план оценивался моделью M/M/N+M, учитывающей уход клиентов из очереди.

Таблица 1. Результаты моделирования одного дня работы контакт-центра (расчет автора)
Источник: Naumen

При одинаковом фонде часов график под профиль нагрузки повышает уровень сервиса почти на 10 процентных пунктов и снижает долю потерянных вызовов в 2,5 раза (табл. 1, рис. 2). «Ровный» график проваливается в пиковые часы — в 12:00 уровень сервиса падает до 54 % — и одновременно держит избыточный персонал в утренние и вечерние часы, где уровень сервиса близок к 100 %. Чтобы получить тот же суточный уровень сервиса без перераспределения часов, «ровному» графику требуется 54 оператора вместо 48, то есть на 12,5 % больше оплачиваемого времени.

Рис. 2. Численность на линии и уровень сервиса по часам
при «ровном» графике и графике под профиль нагрузки (расчет автора)
Источник: Naumen

Этот результат иллюстрирует двойственную природу эффекта WFM. Одну и ту же «экономию» можно забрать деньгами — сократить фонд оплачиваемых часов на 12,5 % при прежнем уровне сервиса — или реинвестировать в качество, повысив уровень сервиса при прежнем бюджете. Порядок величины согласуется с опубликованными результатами внедрений: по данным Naumen, клиенты экономят на ФОТ от 8 до 15 % [8]. Модель идеализирована: реальное расписание ограничено длительностью смен, перерывами и нормами трудового законодательства и лишь приближается к профилю нагрузки. Качество такого приближения можно контролировать коэффициентом вариации абсолютной разницы между потребностью и плановой численностью по интервалам: чем он ниже, тем точнее смены повторяют профиль [9].

Карта влияния WFM на метрики контакт-центра

Влияние WFM не ограничивается уровнем сервиса. В табл. 2 систематизированы основные метрики контакт-центра, механизмы воздействия на них и ожидаемое направление эффекта.

Таблица 2. Влияние WFM на метрики контакт-центра (составлено автором)
Источник: Naumen

Две метрики требуют особой оговорки. Загрузка операторов — не та величина, которую следует максимизировать: при загрузке, близкой к 100 %, время ожидания растет нелинейно, а операторы работают без пауз, что ведет к выгоранию и текучести. Эмпирические исследования подтверждают, что нагрузка влияет на производительность сотрудников нелинейно: и избыточная, и недостаточная загрузка снижают результат [10]. Корректная цель — коридор загрузки, согласованный с целевым уровнем сервиса. Среднее время обработки WFM напрямую не сокращает, но стабилизирует его: перегруженный оператор торопит клиента, что снижает долю решенных с первого раза обращений и порождает повторные звонки.

Особого внимания заслуживает доля потерянных обращений. В исследовании Р. Файнберга и соавторов из множества операционных метрик колл-центра значимую связь с удовлетворенностью клиентов показали только две — доля обращений, решенных с первого контакта, и доля потерянных вызовов [11]. На линии продаж каждый потерянный вызов — прямая потеря выручки, на сервисной линии — повторное обращение, увеличивающее нагрузку, и риск ухода клиента. При этом чувствительность к ожиданию различается между клиентами: решение покинуть очередь они принимают, соизмеряя цену ожидания с ценностью услуги [12]. Поэтому одинаковые секунды ожидания имеют для бизнеса разную цену, и приоритеты очередей в WFM следует задавать исходя из ценности обращений.

Эмпирические данные: результаты внедрений Naumen WFM

Опубликованные результаты внедрений Naumen WFM позволяют оценить эффекты на всех уровнях дерева драйверов (табл. 3).

Таблица 3. Результаты внедрений Naumen WFM по опубликованным данным
Источник: Naumen

Результаты группируются в четыре класса эффектов. Первый — производительность самого планирования: трудозатраты на прогноз и расписание сокращаются в 2-10 раз, а построение месячного графика занимает минуты вместо часов. Высвобожденное время супервизоров переходит в работу с операторами и качеством. Второй — операционные эффекты: рост уровня сервиса, загрузки и соблюдения расписания. Показателен случай Газпромбанка, где уровень сервиса вырос на 15 п. п. одновременно с ростом загрузки на 7 %, — это переход на более высокую кривую эффективности, а не перераспределение между метриками. Третий — финансовые эффекты: экономия около 20 млн рублей в год в «Ситимобил», снижение стоимости обработки контакта на 13 % в OZON; в целом, по данным Naumen, клиенты экономят на ФОТ от 8 до 15 % и до 90 % рабочего времени на построении прогноза и расписания [8]. Четвертый — клиентские эффекты: вдвое меньше необслуженных клиентов в офисах Газпромбанка, снижение стоимости заказа на 6 % в OZON.

При интерпретации этих данных следует учитывать ограничения: это сравнения «до и после» без контрольной группы, опубликованные вендором и заказчиками; часть эффекта может быть связана с параллельными изменениями процессов. Тем не менее порядок величин согласуется с результатами моделирования (разд. 3), что повышает доверие к оценкам.

Человеческий капитал: расписание, абсентеизм и текучесть

Второе — внутреннее — звено цепочки «сервис — прибыль» часто недооценивается при обосновании WFM. Между тем текучесть персонала остается одной из ключевых проблем отрасли. По данным глобального исследования около 2500 контакт-центров в 17 странах, медианная годовая текучесть составляет 20 %, а в центрах с низким качеством рабочих мест (мало самостоятельности, жесткий мониторинг) — 36 % против 9 % в центрах с высоким качеством. Замена одного оператора обходится в 16 % его годового заработка, а с учетом потерь производительности в период адаптации — в 3-4 месячных оклада [19].

Связь практик управления персоналом с финансовым результатом подтверждена эмпирически. Р. Батт на данных колл-центров показала, что практики, повышающие вовлеченность операторов, связаны с более низкой текучестью и более высоким ростом продаж [20]. Рандомизированный эксперимент в розничной сети Gap продемонстрировал, что переход к стабильному и предсказуемому расписанию с большим контролем сотрудников над графиком повысил производительность магазинов на 5,1 %: продажи выросли на 3,3 % при сокращении рабочих часов на 1,8 % [21]. Еще один рандомизированный эксперимент показал, что сочетание гибкости рабочего времени с поддержкой руководителя снижает намерение уволиться и фактические увольнения [22]. Для контакт-центров эти результаты особенно важны: расписание здесь — основной фактор, определяющий баланс работы и личной жизни оператора.

WFM влияет на этот фактор через инструменты самообслуживания: учет предпочтений по сменам и выходным, обмен сменами по заданным правилам, планирование отпусков, доступ к графику и табелю в мобильном приложении. Важно, что гибкость здесь управляемая: система проверяет навыки заменяющего, нормы рабочего времени и влияние обмена на покрытие нагрузки. Обмен сменами повышает лояльность сотрудников и привлекательность работодателя на рынке труда, тогда как неконтролируемый обмен несет риски невыходов и неравноценных замен [23].

Отдельный рычаг — управление абсентеизмом, то есть незапланированным отсутствием сотрудников. Уровень абсентеизма рассчитывается как отношение часов незапланированного отсутствия к запланированным часам за вычетом отсутствий по уважительной причине [24]. Хранение истории отсутствий с учетом дня недели и сезона позволяет прогнозировать абсентеизм так же, как нагрузку, и закладывать его в потери рабочего времени при планировании. В результате снижается потребность в экстренных подменах и сверхурочной работе — наиболее дорогих способах закрыть дефицит персонала.

Баланс контроля и гибкости критичен. Онлайн-мониторинг соблюдения расписания повышает доступность, но, применяемый без гибких инструментов, воспринимается операторами как давление. Опыт внедрений показывает, что лучшие результаты достигаются сочетанием прозрачной дисциплины и самостоятельности операторов: так, в «Спортмастере» соблюдение расписания выросло на 5 % при одновременном переходе к обмену сменами через мобильное приложение [18].

Как оценить окупаемость WFM: модель эффектов

Для обоснования инвестиций в WFM предлагается модель, суммирующая четыре группы эффектов:

Э = Э_ФОТ + Э_план + Э_перс + Э_выр;   ROI = (Э − TCO) / TCO

где Э_ФОТ — сокращение избыточных оплачиваемых часов, сверхурочных и экстренных подмен; Э_план — высвобожденное время супервизоров и аналитиков на прогноз, расписание и табель; Э_перс — снижение затрат на замену персонала (изменение текучести, умноженное на численность и стоимость замены одного оператора); Э_выр — сохраненная выручка (сокращение потерянных обращений на линиях продаж, умноженное на конверсию и средний чек, плюс снижение оттока на сервисных линиях, умноженное на пожизненную ценность клиента); TCO — совокупная стоимость владения системой.

Условный пример. Контакт-центр на 300 операторов с ФОТ 42,5 тыс. рублей в месяц на оператора тратит на оплату труда линии около 153 млн рублей в год. Экономия в диапазоне 8-15 %, наблюдаемом во внедрениях [8], соответствует 12-23 млн рублей в год только по первой составляющей. Если за счет более предсказуемого графика текучесть снизится на 5 п. п., центр будет ежегодно заменять на 15 операторов меньше; при стоимости замены в 3-4 месячных оклада [19] это еще 1,9-2,6 млн рублей в год. Принципиальный управленческий выбор состоит в том, какую часть эффекта забрать деньгами, а какую реинвестировать в уровень сервиса и, через него, в удержание клиентов и выручку.

Методически важны три правила. Во-первых, базовая линия фиксируется до внедрения: без нее эффект невозможно отделить от сезонных колебаний и параллельных изменений. Во-вторых, эффекты Э_перс и Э_выр оцениваются консервативно и отдельно от Э_ФОТ, поскольку их измерение требует данных CRM и HR-систем. В-третьих, оценка ведется не по отдельной метрике, а по сбалансированному набору: рост загрузки при падении уровня сервиса — не эффект, а перераспределение.

Ограничения и условия успеха

Эффект WFM не возникает автоматически. Первое условие — данные: система должна получать статистику из телефонии, чат-платформы и кадровых систем; опыт внедрений показывает, что именно интеграции определяют точность прогноза и актуальность расписания. Второе — исполнение: как показывает исследование N4A, главный барьер российского рынка — разрыв между построенным расписанием и его фактическим исполнением [3]; поэтому мониторинг, внутридневное управление и инструменты для операторов не менее важны, чем алгоритмы планирования. Третье — компетенции: WFM-аналитик становится ключевой ролью, отвечающей за методологию прогноза, разметку нетипичных периодов и настройку правил. Четвертое — согласованность KPI: если руководитель линии оценивается только по загрузке, а планировщик — только по уровню сервиса, система будет использоваться для перетягивания каната, а не для поиска баланса.

Существуют и объективные границы. WFM оптимизирует предложение — рабочее время операторов, — но не спрос: число обращений сокращают продуктовые изменения, самообслуживание и боты. Операционные метрики не гарантируют удовлетворенности автоматически: в исследовании банковских колл-центров ни один из операционных показателей, значимых для других отраслей, не показал значимой связи с удовлетворенностью клиентов [25], поэтому эффекты WFM следует проверять клиентскими метриками, а не только операционными. Наконец, кадровые эффекты проявляются с задержкой в несколько месяцев, что следует учитывать при оценке окупаемости.

Заключение

Фонд оплаты труда — не только главная статья затрат контакт-центра, но и главный актив, доходность которого определяется качеством управления рабочим временем. Нелинейность систем массового обслуживания делает размещение часов не менее важным, чем их количество: в модельном примере график под профиль нагрузки при том же бюджете повысил уровень сервиса с 84 до 94 %, а «ровному» графику для того же результата понадобилось бы на 12,5 % больше часов.

WFM влияет на все уровни метрик контакт-центра — от уровня сервиса и доли потерянных обращений до вовлеченности операторов, удержания клиентов и выручки. Опубликованные результаты внедрений Naumen WFM подтверждают эффекты на каждом уровне: рост уровня сервиса на 15 п. п., двукратное сокращение числа необслуженных клиентов, снижение стоимости контакта на 13 %, экономию ФОТ 8-15 % и многократное снижение трудозатрат на планирование.

Переход от логики затрат к логике инвестиций означает смену управленческого вопроса: не «как сократить ФОТ», а «как получить максимальную отдачу от каждого оплаченного часа». Ответ на этот вопрос дает сочетание точного прогноза, расписания под профиль нагрузки, внутридневного управления и инструментов, которые делают график удобным для самих операторов.

Автор: Роман Беляев, руководитель направления Naumen WFM

Список литературы

1. Aksin Z., Armony M., Mehrotra V. The modern call center: A multi-disciplinary perspective on operations management research // Production and Operations Management. 2007. Vol. 16, No. 6. P. 665–688. DOI: 10.1111/j.1937-5956.2007.tb00288.x.
    
2. Парамонова А. AI-прогнозирование в WFM: материалы вебинара Академии Naumen WFM, 10 декабря 2025 г. М.: Naumen, 2025.
    
3. Бурный рост использования WFM в России пока не привел к значимым экономическим результатам // ComNews. 28.07.2025. URL: https://www.comnews.ru/content/240371/2025-07-28/2025-w31/1008/burnyy-rost-ispolzovaniya-wfm-rossii-poka-ne-privel-k-znachimym-ekonomicheskim-rezultatam (дата обращения: 30.10.2026).
    
4. Heskett J.L., Jones T.O., Loveman G.W., Sasser W.E., Schlesinger L.A. Putting the service-profit chain to work // Harvard Business Review. 1994. Vol. 72, No. 2. P. 164-174.
    
5. Gupta S., Lehmann D.R., Stuart J.A. Valuing customers // Journal of Marketing Research. 2004. Vol. 41, No. 1. P. 7-18.
    
6. Gans N., Koole G., Mandelbaum A. Telephone call centers: Tutorial, review, and research prospects // Manufacturing & Service Operations Management. 2003. Vol. 5, No. 2. P. 79-141. DOI: 10.1287/msom.5.2.79.16071.
    
7. Halfin S., Whitt W. Heavy-traffic limits for queues with many exponential servers // Operations Research. 1981. Vol. 29, No. 3. P. 567–588. DOI: 10.1287/opre.29.3.567.
    
8. Naumen WFM эффективно замещает WFM-решения иностранных вендоров в короткие сроки // ComNews. 26.12.2022. URL: https://www.comnews.ru/projects/import-substitution/solutions/223709/naumen-wfm-effektivno-zameschaet-wfm-resheniya-inostrannykh-vendorov-korotkie-sroki (дата обращения: 30.10.2026).
    
9. Оцениваем точность прогноза и качество расписания с инструментами Naumen WFM: материалы вебинара Академии Naumen WFM, январь 2024 г. М.: Naumen, 2024.
    
10. Tan T.F., Netessine S. When does the devil make work? An empirical study of the impact of workload on worker productivity // Management Science. 2014. Vol. 60, No. 6. P. 1574-1593. DOI: 10.1287/mnsc.2014.1950.
     
11. Feinberg R.A., Kim I., Hokama L., de Ruyter K., Keen C. Operational determinants of caller satisfaction in the call center // International Journal of Service Industry Management. 2000. Vol. 11, No. 2. P. 131-141. DOI: 10.1108/09564230010323633.
     
12. Akşin Z., Ata B., Emadi S.M., Su C.-L. Structural estimation of callers’ delay sensitivity in call centers // Management Science. 2013. Vol. 59, No. 12. P. 2727-2746. DOI: 10.1287/mnsc.2013.1730.
     
13. Газпромбанк строит оптимальное расписание операторов за счет точного прогнозирования нагрузки на Naumen WFM: пресс-релиз Naumen. М.: Naumen.
     
14. Газпромбанк внедрил решение Naumen WFM для планирования работы розничных офисов банка // ComNews. 16.09.2021. URL: https://www.comnews.ru/content/216461/2021-09-16/2021-w37/gazprombank-vnedril-reshenie-naumen-wfm-dlya-planirovaniya-raboty-roznichnykh-ofisov-banka (дата обращения: 30.10.2026).
     
15. «Ситимобил» прогнозирует потребность в аутсорсинговых операторах с помощью Naumen WFM // ComNews. 26.07.2022. URL: https://www.comnews.ru/content/221359/2022-07-26/2022-w30/sitimobil-prognoziruet-potrebnost-autsorsingovykh-operatorakh-pomoschyu-naumen-wfm (дата обращения: 30.10.2026).
     
16. Naumen Workforce Management: customer results [Электронный ресурс] // Naumen. URL: https://www.naumen.com/en/wfm/ (дата обращения: 30.10.2026).
     
17. Быстробанк в четыре раза сократил трудозатраты на построение рабочих графиков операторов с помощью облачного решения Naumen WFM // ComNews. 15.11.2022. URL: https://www.comnews.ru/content/223047/2022-11-15/2022-w46/bystrobank-chetyre-raza-sokratil-trudozatraty-postroenie-rabochikh-grafikov-operatorov-pomoschyu-oblachnogo-resheniya-naumen-wfm (дата обращения: 30.10.2026).
     
18. «Спортмастер» автоматизировал построение рабочих графиков для 400 операторов службы клиентского сервиса с помощью Naumen WFM: пресс-релиз Naumen. 14.09.2023.
     
19. Holman D., Batt R., Holtgrewe U. The Global Call Center Report: International perspectives on management and employment. Ithaca, NY: Cornell University ILR School, 2007.
     
20. Batt R. Managing customer services: Human resource practices, quit rates, and sales growth // Academy of Management Journal. 2002. Vol. 45, No. 3. P. 587-597. DOI: 10.5465/3069383.
     
21. Kesavan S., Lambert S.J., Williams J.C., Pendem P.K. Doing well by doing good: Improving retail store performance with responsible scheduling practices at the Gap, Inc. // Management Science. 2022. Vol. 68, No. 11. P. 7818-7836. DOI: 10.1287/mnsc.2021.4291.
     
22. Moen P., Kelly E.L., Lee S.R., Oakes J.M., Fan W. et al. Can a flexibility/support initiative reduce turnover intentions and exits? Results from the Work, Family, and Health Network // Social Problems. 2017. Vol. 64, No. 1. P. 53-85. DOI: 10.1093/socpro/spw033.
     
23. Скрябина О. Автоматизируем обмен рабочими часами между сотрудниками с помощью инструментов Naumen WFM: материалы вебинара Академии Naumen WFM, 25 февраля 2021 г. М.: Naumen, 2021.
     
24. Прогнозируем абсентеизм для построения эффективных графиков операторов на основе Naumen WFM: материалы вебинара Академии Naumen WFM, ноябрь 2023 г. М.: Naumen, 2023.
     
25. Feinberg R.A., Hokama L., Kadam R., Kim I. Operational determinants of caller satisfaction in the banking/financial services call center // International Journal of Bank Marketing. 2002. Vol. 20, No. 4. P. 174-180. DOI: 10.1108/02652320210432954.