CN108780531A - 联络中心系统中的行为配对模型评估技术 - Google Patents

联络中心系统中的行为配对模型评估技术 Download PDF

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Abstract

公开了联络中心系统中的行为配对模型评估技术。在一个特定实施例中，可以将这些技术实现为联络中心系统中的行为配对模型评估方法，包括确定多个座席的排序，确定多个联系类型的排序；根据多个座席和联系类型的排序，分析历史联系‑座席结果数据以构建配对模型；以及使用配对模型，确定联络中心系统的预期性能。

Description

联络中心系统中的行为配对模型评估技术
技术领域
本公开通常涉及用于在联络中心中配对联系和座席的模型评估，更具体地说，涉及用于联络中心系统中的行为配对模型评估技术。
背景技术
常见的联络中心在算法上将到达联络中心的联系分配给可用于处理这些联系的座席。有时，联络中心可能具有可用并且等待分配呼入或呼出联系(例如，电话呼叫、互联网聊天会话、电子邮件)的座席。在其他时间，联络中心可能具有在一个或多个队列中等待座席变为可用于分配的联系。
在一些常见的联络中心中，将联系分配给基于到达时间排序的座席，并且座席接收基于当这些座席变得可用时的时间排序的联系。这种策略可以被称为“先进先出”、“FIFO”或“轮询”策略。在其他常见的联络中心中，可以使用其他策略，诸如“基于性能的路由”或“PBR”策略。
在其他更先进的联络中心中，使用“行为配对”或“BP”策略，使联系与座席配对，在此情况下，可以以允许分配后续联系-座席对，使得当总和BP策略下的所有分配的好处时，超出了FIFO和其他策略，诸如基于性能的路由(“PBR”)策略的好处的方式，有意(优先)配对联系和座席。BP被设计成在仍然同时提高超出FIFO或PBR方法所允许的整体联络中心性能的同时，鼓励平衡利用技能队列内的座席。这是显著的成就，因为BP采用与FIFO或PBR方法相同的呼叫和相同的座席，利用与FIFO提供的大致相同的座席，而且提高了整体联络中心性能。在例如U.S.专利No.9,300,802中描述了BP，在此通过引用并入本文。在例如U.S.专利No.8,879,715中描述了关于配对或匹配模块(有时也被称为“SATMAP”、“路由系统”、“路由引擎”等)的这些和其他特征的附加信息，在此通过引用并入本文。
BP策略可以开发座席模型，或者座席组和联系类型，由此可以确定对其他配对策略的预期增益。然而，目前还没有改进模型生成和验证以优化预期增益的技术。
鉴于上文，可以理解，需要一种能够改进行为配对模型选择以提高被设计成在多个可能配对之间进行选择的配对策略的效率和性能的系统。
发明内容
公开了联络中心系统中的行为配对模型评估技术。在一个特定的实施例中，可以将这些技术实现为联络中心系统中的行为配对模型评估方法，该方法包括：确定多个座席的排序，确定多个联系类型的排序；根据所述多个座席和联系类型的排序，分析历史联系-座席结果数据以构建配对模型；以及使用配对模型来确定联络中心系统的预期性能。
根据该特定实施例的其他方面，可以在确定预期性能之前，将行为配对校正因子应用于配对模型。
根据该特定实施例的其他方面，配对模型可以是行为配对模型和/或基于对角线配对策略。
根据该特定实施例的其他方面，可以使用FIFO配对策略来确定联络中心系统的第二预期性能，并且可以使用配对模型而不是FIFO配对策略来确定联络中心系统的预期增益。
根据该特定实施例的其他方面，可以至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型，可以使用第二配对模型来确定联络中心系统的第二预期性能，可以将基于第二配对模型的第二预期性能与基于配对模型的预期性能比较，并且可以基于预期性能和第二预期性能的比较，选择至少配对模型和第二配对模型中的一个。
根据该特定实施例的其他方面，可以确定新的联系-座席结果数据，可以基于新的联系-座席结果数据更新配对模型，并且可以使用更新的配对模型，确定联络中心系统的更新的预期性能。
在另一特定实施例中，这些技术可以被实现为用于联络中心系统中的行为配对模型评估的系统，该系统包括被配置为在联络中心系统中操作的至少一个计算机处理器，其中，所述至少一个计算机处理器被配置为执行上述方法中的步骤。
在另一特定实施例中，可以将这些技术实现为用于联络中心系统中的行为配对模型评估的制品，所述联络中心系统包括非瞬时处理器可读介质和存储在所述介质上的指令，其中，所述指令被配置为可以由至少一个计算机处理器从介质读取，所述至少一个计算机处理器被配置为在所述联络中心系统中工作，由此使得至少一个计算机处理器工作以执行上述方法中的步骤。
现在将参考如附图中所示的其特定实施例来更详细地描述本公开。尽管在下文中参考特定实施例描述了本公开，但应当理解本公开不限于此。有权访问本文的教导的本领域的普通技术人员将认识到在本文中所述的本公开的范围内的另外的实施方式、修改和实施例以及其他使用领域，并且关于此，本公开可以具有重要的实用性。
附图说明
为了便于更全面地理解本公开，现在参考附图，其中，相同的元件用相同的附图标记表示。这些附图不应当被解释为限制本公开，而旨在仅是示例性的。
图1示出了根据本公开的实施例的联络中心的框图。
图2图示根据本公开的实施例的BP模型的示意性表示。
图3图示根据本公开的实施例的BP模型的示意性表示。
图4示出根据本公开的实施例的BP模型评估方法的流程图。
具体实施方式
常见的联络中心算法上将到达联络中心的联系分配给可用于处理这些联系的座席。有时，联络中心会具有可用并且等待分配呼入或呼出联系(例如电话呼叫、Internet聊天会话、电子邮件)的座席。在其他时间，联络中心可能具有在一个或多个队列中等待座席变为可用于分配的联系。
在一些常见的联络中心中，将联系分配给基于到达时间排序的座席，并且座席接收基于当这些座席变得可用时的时间排序的联系。该策略可以被称为“先进先出”、“FIFO”或“循环”策略。在其他常见的联络中心中，可以使用其他策略，诸如“基于性能的路由”或“PBR”策略。
在其他更先进的联络中心中，使用“行为配对”或“BP”策略，使联系与座席配对，在此情况下，可以以允许分配后续联系-座席对，使得当总和BP策略下的所有分配的好处时，超出了FIFO和其他策略，诸如基于性能的路由(“PBR”)策略的好处的方式，有意(优先)配对联系和座席。BP被设计成在仍然同时提高超出FIFO或PBR方法所允许的整体联络中心性能的同时，鼓励平衡利用技能队列内的座席。这是显著的成就，因为BP采用与FIFO或PBR方法相同的呼叫和相同的座席，利用与FIFO提供的大致相同的座席，而且提高了整体联络中心性能。在例如U.S.专利No.9,300,802中描述了BP，在此通过引用并入本文。在例如U.S.专利No.8,879,715中描述了关于配对或匹配模块(有时也被称为“SATMAP”、“路由系统”、“路由引擎”等)的这些和其他特征的附加信息，在此通过引入并入本文。
在一些实施例中，联络中心可以在至少两种不同的配对策略之间(例如，在FIFO和BP策略之间)周期性地切换(或“循环”)。另外，可以记录每个联系-座席交互的结果，同时识别已经使用哪一配对策略(例如FIFO、PBR或BP)来分配该特定联系座席对。通过跟踪哪些交互产生哪些结果，联络中心可以测量归因于第一策略(例如，FIFO)的性能和归因于第二策略(例如BP)的性能。以这种方式，一种策略的相对性能可以以另一种策略为基准。联络中心可以在不同配对策略之间切换的多个时段上，将性能增益更可靠地归因于一种策略或另一种策略。在例如2016年4月18日提交的U.S.专利申请No.15/131,915中描述了基准配对策略，在此通过引入并入本文。
BP策略可以开发座席模型或者座席组和联系类型，由此可以确定对其他配对策略的预期增益。因此，期望用于改进的模型生成和验证以优化预期增益的技术。
鉴于前述内容，可以理解，需要一种能够改进行为配对模型选择的系统，以提高设计用于在多个可能配对之间进行选择的配对策略的效率和性能。
图1示出根据本公开的实施例的联络中心系统100的框图。本文的说明书描述了用于模拟可以包括一个或多个模块的联络中心系统的网元、计算机和/或系统组件以及方法。如本文所使用的，术语“模块”可以被理解为指代计算软件、固件、硬件和/或其各种组合。然而，模块不应当被解释为不在硬件上实现的软件、固件或被记录在处理器可读可记录存储介质上(即，模块本身不是软件)。注意到这些模块是示例性的。模块可以被组合、集成、分离和/或复制以支持各种应用。而且，不在特定模块处执行或除了在特定模块处执行，本文描述为在特定模块处执行的功能可以在一个或多个其他模块处和/或由一个或多个其他设备执行。此外，模块可以跨多个设备和/或彼此本地或远程的其他组件来实现。另外，模块可以被从一个设备移动并且被添加到另一个设备，并且/或者可以被包括在两个设备中。
如图1所示，联络中心系统100可以包括中央交换机110。中央交换机110可以经由电信网络(未示出)，接收呼入联系(例如呼叫者)或支持到联系的呼出连接。中央交换机110可以包括联系路由硬件和软件，用于帮助在一个或多个联络中心之间路由联系，或者将联系路由到一个或多个PBX/ACD或其他排队或交换组件，其包括其他基于互联网的、基于云的或者以其他方式联网的联系-座席硬件或基于软件的联络中心解决方案。
中央交换机110可以不是必需的，诸如如果在联络中心系统100中仅存在一个联络中心，或者如果仅存在一个PBX/ACD路由组件。如果一个以上联络中心是联络中心系统100的一部分，则每个联络中心可以包括至少一个联络中心交换机(例如，联络中心交换机120A和120B)。联络中心交换机120A和120B可以可通信地耦合到中央交换机110。在实施例中，路由和网络组件的各种拓扑结构可以被配置为实现联络中心系统。
每个联络中心的每个联络中心交换机可以可通信地耦合到多个座席(或“座席库”)。每个联络中心交换机可以支持一次登录一定数量的座席(或“席位”)。在任何给定的时间，登录的座席可用并且正在等待连接到联系，或者登录的座席由于多种原因中的任何一个，诸如被连接到另一个联系、执行某些呼叫后功能，诸如有关呼叫的登录信息，或休息一下而不可用。
在图1的示例中，中央交换机110分别经由联络中心交换机120A和联络中心交换机120B，将联系路由到两个联络中心中的一个。联络中心交换机120A和120B中的每一个分别示为具有两个座席。座席130A和130B可以登录到联络中心交换机120A，并且座席130C和130D可以登录到联络中心交换机120B。
联络中心系统100还可以可通信地耦合到例如来自第三方供应商的综合服务。在图1的示例中，配对模型评估模块140可以可通信地耦合到联络中心系统100的交换机系统中的一个或多个交换机，例如中央交换机110、联络中心交换机120A或联络中心交换机120B。在一些实施例中，联络中心系统100的交换机可以可通信地耦合到多个配对模型评估模块(例如，BP模型评估模块)。在一些实施例中，配对模型评估模块140可以嵌入到联络中心系统的组件内(例如嵌入到交换机中或者与交换机集成)。配对模型评估模块140可以从交换机(例如，联络中心交换机120A)接收关于登录到该交换机的座席(例如，座席130A和130B)的信息和关于经由另一交换机(例如，中央交换机110)的呼入联系的信息，或者在一些实施例中，从网络(例如，互联网或电信网络)(未示出)接收信息。
联络中心可以包括多个配对模块(例如，BP模块和FIFO模块)(未示出)，并且一个或多个配对模块可以由一个或多个不同的供应商提供。在一些实施例中，一个或多个配对模块可以是配对模型评估模块140的组件或诸如中央交换机110或联络中心交换机120A和120B的一个或多个交换机。在一些实施例中，配对模型评估模块可以确定哪一配对模块可以处理用于特定联系的配对。例如，配对模型评估模块可以在经由BP模块启用配对与通过FIFO模块启用配对之间交替。在其他实施例中，一个配对模块(例如，BP模块)可以被配置为模拟其他配对策略。例如，配对模型评估模块或BP模块中与BP组件集成的配对模型评估组件可以确定BP模块是否可以将BP配对或模拟FIFO配对用于特定联系。在这种情况下，“BP开”可以是指当BP模块应用BP配对策略时的时间，以及“BP关”可以是指当BP模块应用不同配对策略(例如，FIFO)时的其他时间。
在一些实施例中，不管配对策略是由单独的模块处理，还是如果在单个配对模块内仿真一些配对策略，单一配对模块可以被配置为监视和存储关于在任一或所有配对策略下进行的配对的信息。例如，BP模块可以观察和记录关于由FIFO模块做出的FIFO配对的数据，或者BP模块可以观察和记录关于由在FIFO仿真模式下操作的BP模块进行的仿真的FIFO配对的数据。
图2图示了根据本公开的实施例的BP模型200的示意性表示。BP模型200是简单的2x2模型，具有两组座席(座席组A和座席组B)的排序以及两种联系类型(联系类型A和联系类型B)的排序。在现实世界的联络中心中，可以存在在模型中排序的数十、数百或更多的座席或组，并且还可以存在在模型中排序的更多类型的联系。
在BP模型200中，存在四种配对可能性：联系类型A的联系与座席组A的座席配对(配对201)；联系类型A的联系与座席组B的座席配对(配对202)；联系类型B的联系与座席组A的座席配对(配对203)；以及联系类型B的联系与座席组B的座席配对(配对204)。
在BP模型200的假设中，历史联系结果数据的回顾显示如下：配对201示出10个联系的数量和每个联系平均收入5美元；配对202示出10个联系的数量以及每个联系平均收入25美元；配对203示出25个联系的数量以及每个联系的平均收入10美元；以及配对204示出40个联系的数量以及每个联系的平均收入20美元。
计算所有联系-座席对之间每个联系的预期平均收入的一种方法是计算所有可能配对的加权平均值，如下公式1所示：
(25·10+40·20+25·10+10·5)/(25+40+25+10)＝13.5(等式1)
因此，常见的FIFO配对中的每个联系的预期收入为每个联系13.50美元。
在BP策略的一些实施例中，联络中心系统(经由例如嵌入或可通信地耦合到联络中心系统的BP组件或模块)可以沿着模型的对角线(例如，对角线210)优选地配对联系和座席。在BP模型200的示例中，考虑到最佳的选择的可用性，可以将联系类型A优选地与座席组A配对，从及可以将联系类型B优选地与座席组B配对。
BP战略下用于估算每个联系的预期收入的一种技术是计算所有优选配对的加权平均值，如下公式2所示：
(40·20+10·5)/(40+10)＝17 (等式2)
因此，每个联系的预期收入为每个联系17美元，并且FIFO配对策略的预期增益或提升是每个联系3.50美元，或者比FIFO高出近26％的增益。
等式2中所示的计算隐含地假定使用BP策略配对的呼叫将被均匀地分布在整个配对201和204中，并且计算均匀地落在具有配对201的区域10的方形网格中的配对的加权比例与均匀在落在配对204的区域40的方形网格中的配对的比例。
然而，在实践中，就距离或Z-得分而言，BP策略可能更接近对角线，使得排序的联系和排序的座席的特定配对将低于该对角线。对于BP超过FIFO的期望增益的更精确的估计可以考虑沿着对角线的更窄的联系-座席配对集，计算沿着或接近通过每一配对的对角线均匀下降的配对的比例。在一些实施例中，可以计算在BP策略下根据通过每个优选配对的对角线的比例长度的加权平均值。由此，在一些实施例中，每个联系的调整的预期收入仅为每个联系15美元，并且FIFO配对策略的调整的预期增益或提升仅为每个联系1.50美元，或者约11％的增益。
在实践中，使用BP模型200测量的实际增益更可能是11％，而不是26％。因此，确定“调整对角线”而不是等式2的“未调整对角线”可能是有利的。评估BP模型的预期值和增益的能力具有许多益处，包括更准确的收入/成本节省预测，以及被提升的选择最佳模型的能力。例如，给定排序联系类型和座席的两种可能模型(例如，“模型A”和“模型B”)之间的选择，使用未调整的对角线计算，模型A可以显示出比模型B更高的增益，而使用调整的对角线计算，模型B可以显示出比模型A更高的增益。在这种情况下，优选在联络中心系统中将模型B应用于BP，以最大化现实世界的预期增益。
在一些情况下，使用未调整的对角线计算，模型可能看起来具有正期望增益，但使用调整的对角线计算，实际上具有负期望增益(即，损耗)。在下文中，参考图3，描述这种模型的示例。
图3图示了根据本公开的实施例的BP模型300的示意性表示。类似于BP模型200(图2)，BP模型300是简单的假设2×2模型，具有两组座席(座席组A和座席组B)的排序和两种联系类型(联系类型A和触点类型B)的排序。
在BP模型300中，同样存在四种成对可能性：联系类型A的联系与座席组A的座席配对(配对301)；联系类型A的联系与座席组B的座席配对(配对302)；联系类型B的联系与座席商组A的座席配对(配对303)；以及联系类型B的联系与座席组B的座席配对(配对304)。
在BP策略的一些实施例中，联络中心系统(经由例如嵌入或可通信地耦合到联络中心系统的BP组件或模块)可以优选地沿着模型的对角线(例如，对角线310)，将联系与座席配对。在BP模型300的示例中，考虑到最佳的选择的可用性，可以优选地将联系类型A与座席组A配对，以及可以优选地将联系类型B与座席组B配对。
在BP模型300的假设中，历史联系结果数据的回顾显示如下：配对301显示21,000个联系的数量和每个联系900秒的平均处理时间(“AHT”)；配对302显示23,000个联系的数量和每个联系850秒的AHT；配对303显示25,000个联系的数量和每个联系700秒的AHT；以及配对304显示26,000个联系的数量以及每个联系650秒的平均收入。值得注意的是，AHT的有效行为配对模型应当导致AHT减少(即更低的预期AHT指示正预期增益)。
下面的等式3和4分别计算基线FIFO/随机预期性能、未调整的BP预期性能和调整的对角线BP预期性能：
(21,000·900+23,000·850+25,000·700+26,000·650)/(21,000+23,000+25,000+26,000)≈767 (等式3)
(21,000·900+26,000·650)/(21,000+26,000)≈762 (等式4)
因此，BP模型300的明显的、未调整的预期性能为每个联系的AHT减少约5秒(来自等式3的每个联系767秒减去来自等式4的每个联系762秒)，或者比FIFO配对高0.7％增益。然而，根据一些实施例的BP模型300的现实世界的调整的预期性能为每个联系的AHT增加约1秒(来自等式3的每个联系的767秒减去来自调整的对角线计算的每个联系的768秒)，或者与FIFO配对相比-0.1％增益。
在假设的BP模型300的示例中，联络中心系统可能自然地将BP模型300选择为可行模型以获得0.7％的增益。然而，基于调整，联络中心系统可以避免使用BP模型300，因为预期降低联络中心系统的整体性能。
图4示出了根据本公开的实施例的BP模型评估方法400的流程图。在框410处，BP模型评估方法400开始。
在框410，可以确定座席(或座席组)的排序，并且在框420，可以确定联系类型的排序。BP模块或类似组件可以基于各种变量(例如，人口统计学、心理学)来协助定义联系类型和/或座席组。联系类型和座席或座席组的排序可以基于各种性能指标或其他指标(销售额、AHT、影响力等)。
在框430，可以根据在框410和420确定的座席和联系类型排序来分析历史联系-座席结果数据。例如，考虑座席Alice和联系Bob之间的历史配对。座席Alice的座席数据的分析确定座席Alice将被视为在框410和420处确定的BP模型下的座席组A的成员，并且联系Bob的联系数据的分析确定联系Bob将被视为BP模型下的联系类型B的成员。该联系-座席配对的相关结果将被归于座席组A和联系类型B的成对配对组。例如，如果联络中心寻求优化销售，则配对模型评估模块可以注意到该配对组中的联系中的一个产生了一定的收入(例如，$0,$10,$100)。
历史结果数据可以包括少量结果数据、大量结果数据、被确定为统计学显著的阈值量结果数据等。在一些实施例中，结果数据可以被限定到滚动历史窗口(例如，10天、30天、90天、1年等)。在一些实施例中，结果数据可以被限定到当FIFO配对在使用中时在“关闭”周期期间收集的结果。在其它实施例中，结果数据可以包括“开”(例如，BP)和/或“关”(例如，FIFO)配对的随机分组。
在分析了历史结果数据之后，所得到的BP模型可以与BP模型200(图2)或BP模型300(图3)类似，只要用于有序座席或座席组以及联系类型的成对配对组的网格可以指示用于每个配对组的联系数量和平均结果。
在框440，可以将BP校正因子应用于模型。例如，如参考BP模型200和300(图2和3)所示，可以应用行为配对调整来计算沿通过BP优选配对的对角线的比例长度的联系的加权平均，而不是BP优选配对的区域内的联系的加权比例。对于其他形式的BP，可以应用其他可比技术来将增益计算调整至现实世界预期。
在框450，可以基于在框440应用的BP校正因子来确定模型的预期增益。以此方式，可以比其他模型更偏爱或放弃一种模型以关于关闭周期配对策略(例如，FIFO，PBR)优化预期增益。
在框450之后，BP模型评估方法400可以结束。在一些实施例中，BP模型评估方法400可以返回到框410以开始确定替代BP模型以评估并且与其他可能BP模型比较，从而寻找具有更高或最佳增益的模型。
此时，应注意到，如上所述的根据本公开的联络中心系统中的行为配对模型评估会在一定程度上涉及输入数据的处理和输出数据的产生。该输入数据处理和输出数据生成可以用硬件或软件来实现。例如，可以在行为配对模型评估模块或类似或相关的电路中采用特定电子组件，以在如上所述的根据本公开的联络中心系统中，实现与配对模型评估相关的功能。替选地，根据指令操作的一个或多个处理器可以实现如上所述的根据本公开的联络中心系统中的与BP相关的功能。如果是这种情况，则在本公开的范围内，这些指令可以被存储在一个或多个非瞬时处理器可读存储介质(例如，磁盘或其他存储介质)上，或者经由嵌入一个或多个载波中的一个或多个信号，被传送到一个或多个处理器。
本公开的范围不限于本文所述的特定实施例。事实上，除了本文所述的那些实施例之外，本公开的其他各种实施例和改进对本领域的普通技术人员来说，从上述描述和附图将是显而易见的。因此，这些其他的实施例和改进旨在落入本公开的范围内。此外，尽管本文为至少一个特定目的，在至少一个特定环境中的至少一个特定实施方式的背景下，已经描述了本公开，但本领域普通技术人员将认识到其有用性不限于此，并且出于许多目的，可以在多个环境中有利地实现本公开。因此，应该根据本文所述的本公开的完整的宽度和精神来解释下文阐述的权利要求。

Claims (84)

1.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的方法，包括：
由被配置成在所述联络中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定多个座席的排序；
由所述至少一个计算机处理器确定多个联系类型的排序；
由所述至少一个计算机处理器根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器并且在确定所述预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述配对模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述配对模型是行为配对模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器使用FIFO配对策略，确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略，确定所述联络中心系统的预期增益。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第二预期性能；
由所述至少一个计算机处理器将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述配对模型的所述预期性能比较；以及
由所述至少一个计算机处理器基于所述预期性能与所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器确定新的联系-座席结果数据；
由所述至少一个计算机处理器基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
8.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的系统，包括：
至少一个计算机处理器，所述至少一个计算机处理器被配置为在所述联络中心系统中操作，其中，所述至少一个计算机处理器被配置为：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序，分析历史联系-座席结果数据来构建配对模型；以及
使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
在确定所述预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述配对模型。
10.根据权利要求8所述的系统，其中，所述配对模型是行为配对模型。
11.根据权利要求8所述的系统，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
12.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
13.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型，确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的第二预期性能与基于所述配对模型的预期性能比较；以及
基于所述预期性能和所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
14.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
15.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的制品，包括：
非瞬时处理器可读介质；以及
存储在所述介质上的指令；
其中，所述指令被配置为可由至少一个计算机处理器从所述介质读取，所述至少一个计算机处理器被配置为在所述联络中心系统中操作并且由此使得所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序，分析历史联系-座席结果数据来构建配对模型；以及
使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
16.根据权利要求15所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
在确定所述预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述配对模型。
17.根据权利要求15所述的制品，其中，所述配对模型是行为配对模型。
18.根据权利要求15所述的制品，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
19.根据权利要求15所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
20.根据权利要求15所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型，确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的第二预期性能与基于所述配对模型的预期性能比较；以及
基于所述预期性能和所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
21.根据权利要求15所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
22.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的方法，包括：
由通信地耦合到联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定多个座席的排序；
由所述至少一个计算机处理器确定多个联系类型的排序；
由所述至少一个计算机处理器根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
由所述至少一个计算机处理器使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
23.根据权利要求22所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器并且在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
24.根据权利要求22所述的方法，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
25.根据权利要求22所述的方法，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
26.根据权利要求22所述的方法，进一步包括：
根据所述第一配对模型，由所述至少一个计算机处理器选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
27.根据权利要求22所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能；
由所述至少一个计算机处理器将基于所述第二配对模型的所述第三预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能比较；以及
由所述至少一个计算机处理器基于所述第一预期性能与所述第三预期性能的比较来选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
28.根据权利要求22所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器确定新的联系-座席结果数据；
由所述至少一个计算机处理器基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
29.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的系统，包括：
至少一个计算机处理器，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且在所述联络中心系统中操作，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
30.根据权利要求29所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
31.根据权利要求29所述的系统，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
32.根据权利要求29所述的系统，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
33.根据权利要求29所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
根据所述第一配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
34.根据权利要求29所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第三预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能进行比较；以及
基于所述第一预期性能与所述第三预期性能的比较来选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
35.根据权利要求29所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
36.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的制品，包括：
非瞬时处理器可读介质；以及
存储在所述介质上的指令；
其中，所述指令被配置为可由至少一个计算机处理器从所述介质读取，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作，由此使得所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
37.根据权利要求36所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
38.根据权利要求36所述的制品，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
39.根据权利要求36所述的制品，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
40.根据权利要求36所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
根据所述第一配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
41.根据权利要求36所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第三预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能进行比较；以及
基于所述第一预期性能与所述第三预期性能的比较来选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
42.根据权利要求36所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
43.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的方法，包括：
由通信地耦合到联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定多个座席的排序；
由所述至少一个计算机处理器确定多个联系类型的排序；
由所述至少一个计算机处理器根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
由所述至少一个计算机处理器至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序，构建第二配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第二配对模型，确定所述联络中心系统的第二预期性能；
由所述至少一个计算机处理器将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能进行比较；以及
由所述至少一个计算机处理器基于所述第一预期性能与所述第二预期性能的比较，选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
44.根据权利要求43所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器并且在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
45.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
46.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
47.根据权利要求43所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第三预期性能；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
48.根据权利要求43所述的方法，进一步包括：
根据所述第一配对模型，由所述至少一个计算机处理器选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
49.根据权利要求43所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器确定新的联系-座席结果数据；
由所述至少一个计算机处理器基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
50.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的系统，包括：
至少一个计算机处理器，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且被配置成在所述联络中心系统中操作，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
至少部分地基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序，构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型，确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能进行比较；以及
基于所述第一预期性能与所述第二预期性能的比较，选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
51.根据权利要求50所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器被进一步配置为：
在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
52.根据权利要求50所述的系统，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
53.根据权利要求50所述的系统，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
54.根据权利要求50所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器被进一步配置为：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第三预期性能；以及
使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
55.根据权利要求50所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器被进一步配置为：
根据所述第一配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
56.根据权利要求50所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器被进一步配置为：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
57.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的制品，包括：
非瞬时处理器可读介质；以及
存储在所述介质上的指令；
其中，所述指令被配置为可由至少一个计算机处理器从所述介质读取，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作，由此使得所述至少一个计算机处理器进一步操作以便：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建第一配对模型；
使用所述第一配对模型来确定所述联络中心系统的第一预期性能；
至少部分地基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序，构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型，确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述第一配对模型的所述第一预期性能进行比较；以及
基于所述第一预期性能与所述第二预期性能的比较，选择至少所述第一配对模型和所述第二配对模型中的一个。
58.根据权利要求57所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
在确定所述第一预期性能之前，将行为配对校正因子应用于所述第一配对模型。
59.根据权利要求57所述的制品，其中，所述第一配对模型是行为配对模型。
60.根据权利要求57所述的制品，其中，所述第一配对模型基于对角线配对策略。
61.根据权利要求57所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第三预期性能；以及
使用所述第一配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
62.根据权利要求57所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
根据所述第一配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述第一配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
63.根据权利要求57所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述第一配对模型；以及
使用更新的第一配对模型来确定所述联络中心系统的第三预期性能。
64.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的方法，包括：
由通信地耦合到联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定多个座席的排序；
由所述至少一个计算机处理器确定多个联系类型的排序；
由所述至少一个计算机处理器根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建配对模型；
由所述至少一个计算机处理器将行为配对校正因子应用于所述配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
65.根据权利要求64所述的方法，进一步包括：
根据所述配对模型，由所述至少一个计算机处理器选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
66.根据权利要求64所述的方法，其中，所述配对模型是行为配对模型。
67.根据权利要求64所述的方法，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
68.根据权利要求64所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
由所述至少一个计算机处理器使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
69.根据权利要求64所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
由所述至少一个计算机处理器使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第二预期性能；
由所述至少一个计算机处理器将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述配对模型的所述预期性能进行比较；以及
由所述至少一个计算机处理器基于所述预期性能和所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
70.根据权利要求64所述的方法，进一步包括：
由所述至少一个计算机处理器确定新的联系-座席结果数据；
由所述至少一个计算机处理器基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
由所述至少一个计算机处理器使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
71.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的系统，包括：
至少一个计算机处理器，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作，其中，所述至少一个计算机处理器被配置为：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建配对模型；
将行为配对校正因子应用于所述配对模型；以及
使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
72.根据权利要求71所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
根据所述配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
73.根据权利要求71所述的系统，其中，所述配对模型是行为配对模型。
74.根据权利要求71所述的系统，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
75.根据权利要求71所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
76.根据权利要求71所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述配对模型的所述预期性能进行比较；以及
基于所述预期性能和所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
77.根据权利要求71所述的系统，其中，所述至少一个计算机处理器进一步被配置为：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
78.一种用于联络中心系统中的行为配对模型评估的制品，包括：
非瞬时处理器可读介质；以及
存储在所述介质上的指令；
其中，所述指令被配置为可由至少一个计算机处理器从所述介质读取，所述至少一个计算机处理器可通信地耦合到所述联络中心系统并且被配置为在所述联络中心系统中操作，由此使得所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定多个座席的排序；
确定多个联系类型的排序；
根据所述多个座席和联系类型的排序来分析历史联系-座席结果数据以构建配对模型；
将行为配对校正因子应用于所述配对模型；以及
使用所述配对模型来确定所述联络中心系统的预期性能。
79.根据权利要求78所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
根据所述配对模型，选择用于所述联络中心系统中的连接的至少一个座席-联系类型配对，以由于所述配对模型而优化所述联络中心系统的性能。
80.根据权利要求78所述的制品，其中，所述配对模型是行为配对模型。
81.根据权利要求78所述的制品，其中，所述配对模型基于对角线配对策略。
82.根据权利要求78所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
使用FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的第二预期性能；以及
使用所述配对模型而不是所述FIFO配对策略来确定所述联络中心系统的预期增益。
83.根据权利要求78所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
至少基于与第一多个联系类型不同的第二多个联系类型的第二排序来构建第二配对模型；
使用所述第二配对模型来确定所述联络中心系统的第二预期性能；
将基于所述第二配对模型的所述第二预期性能与基于所述配对模型的所述预期性能进行比较；以及
基于所述预期性能和所述第二预期性能的比较来选择至少所述配对模型和所述第二配对模型中的一个。
84.根据权利要求78所述的制品，其中，进一步使所述至少一个计算机处理器操作以便：
确定新的联系-座席结果数据；
基于所述新的联系-座席结果数据来更新所述配对模型；以及
使用更新的配对模型来确定所述联络中心系统的更新的预期性能。
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