CN111064849B - 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，包括：针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。

Description

一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域，更具体地，涉及一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法。
背景技术
呼叫中心从被动的接收客户服务,到主动的精准营销服务全面发展，期间呼叫中心发挥着至关重要的作用，但随之而来的是骚扰电话和线路投诉问题，面对众多的线路投诉问题，企业会被封停，封停的结果会造成企业业务停滞，又从主动营销变成了被动接收。现有的呼叫中心系统对线路和码号的投诉预防方案还是欠缺的，企业客服对外呼影响不是很清楚，可能会导致同一条线路、同一个服务号码进行外呼，会给企业带来码号投诉、线路封停的风险。
发明内容
本发明采用一种方法针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。
本发明提供一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，包括：
步骤一、针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；
步骤二、数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；
步骤三、服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；
步骤四、模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；
步骤五、形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。
在本公开的一实施例中，所述步骤一中，指标维度包括：外呼线路；外呼服务号；通话录音；通话录音文本；历史投诉次数；是否重复外呼拨打；客户未接次数；通话时长；坐席登记；非坐席本人；非客户所属人；无历史来电记录；线路关停次数；评价是否满意；客户数据；系统通讯录信息；固定号码。
在本公开的一实施例中，所述步骤二中，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。
在本公开的一实施例中，所述步骤三中，使用HanLP法对样本数据进行文本分词，利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。
在本公开的一实施例中，根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
在本公开的一实施例中，所述步骤四中，建模规则配置包括：选择生效PBX；非外呼时间规则；是否重复外呼；短呼限制规则；非所属人规则；非本人通话规则；无来电记录规则；外呼服务号比例规则；外呼白名单规则；文本关键词检查。
在本公开的一实施例中，重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或2次以上则为高频重复外呼。
在本公开的一实施例中，“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
在本公开的一实施例中，“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
在本公开的一实施例中，“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
本发明提供的基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，具有的技术效果为，针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1是基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法流程图；
图2是文本关键词检查流程图；
图3是规则匹配流程图；
图4是被拦截通话数据分析流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实现思路：选取关键特征指标后，1、针对企业外呼线路数据进行收集、数据清洗后进行建模，模型上线后预测出无风险线路；2、将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；3、综合线路外呼频次数据与对话检测结果，形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。
图1所示为本发明提供的基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法流程图。本实施方案的分析目标是企业呼叫中心系统线路资源。为了防骚扰和线路投诉，首先选取相关性强的特征指标进行分析，并采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。企业呼叫中心的指标维度通常包括以下17项维度：指标维度：1.外呼线路；2.外呼服务号；3.通话录音；4.通话录音文本；5.历史投诉次数；6.是否重复外呼拨打；7.客户未接次数；8.通话时长(短呼)；9.坐席登记；10.非坐席本人；11.非客户所属人；12.无历史来电记录；13.线路关停次数；14.评价是否满意(满意度)(未参评、满意、不满意)；15.客户数据；16.系统通讯录信息(姓名、电话、手机号)；17.固定号码(区域、号码位数)。
然后，对选取的指标相关的数据进行收集，将外呼时段清洗数据留存利用，并对服务过程进行规范检查。外呼防骚扰系统对外呼时段数据进行收集、清洗，对数据词条量化，量化后的数据进行建模搭建。结合关键词归纳法对已转译的客户-客服交互文本数据进行文本分类流程，关键词提取计算服务过程规范检查的分值，同时结合客户参评满意度评价指标权重叠加，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果，形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。模型上线后预测出未受限线路和受限线路数据，根据外呼防骚扰规则形成并输出预防骚扰拦截程序。
本发明实施方式的外呼防骚扰系统形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。搭建模型时数据指标维度选取规则定义示例如下：
Figure BDA0002335070910000041
规则设置
防骚扰规则开启、关闭
关闭----1
开启------0
1.选择生效PBX(Private Branch Exchange)：
选择指定服务器下的线路数据、通话数据等。
2.非外呼时间规则
指标限制客服外呼时段，一般客服工作时间范围内外呼通话数据说明这通录音存在线路封停的隐患的概率比较大，所以选取该指标进入模型。
3.是否重复外呼：
重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或2次以上则为高频重复外呼。
4.短呼限制规则：
“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
5.非所属人规则：
“非所属人”规则：系统客户数据所属客服，当客户所属人不是对应的客服时，相关客户电话禁止外呼。
6.非本人通话规则
“非本人”通话规则：根据通话记录进行限制，固定10天内只能由上一次已接听的通话坐席外呼。
7.无来电记录规则
“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
8.外呼服务号比例规则
“外呼服务号比例”规则:平台线路相关服务号通过全量分析设定合适比例，全量分析：通话记录数据、历史投诉记录、客户未接次数等数据。
9.外呼白名单规则：
“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
10、文本关键词检查规则
如图2所示，本发明实施方式文本关键词检查规则。样本数据包括客户-客服交互文本数据和外呼数据样本。首先使用HanLP法对样本数据进行文本分词，然后利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
上述规则使用于外呼防骚扰模型搭建的不同阶段。如图3所示，规则匹配流程如下。首先对外呼时段数据清洗，使用相应数据选取规则时段数据留存利用。同时，利用文本关键词检查规则对文本数据进行文本关键词检查，检查结果：关键词验证准确率>95％。然后，利用外呼防骚扰规则对上述选取的数据进行过滤，并进行规则校验。通过外呼防骚扰规则校验的线路及号码不受规则限制，可进行无规则外呼，不通过外呼防骚扰规则校验的线路及号码受规则限制，需根据匹配规则进行受限外呼。
本发明实施方式的外呼防骚扰系统上线运行，将对企业呼叫中心的外呼通话进行拦截分析。如图4所示，外呼防骚扰系统拦截外呼通话的分析流程。首先，外呼通话出发了防骚扰系统的外呼限制规则，该线路及号码被加入禁止外呼列表。此时，管理员可以根据权限将该号码从列表中手动移除。否则，由系统进行数据分析和处理。外呼防骚扰系统对该线路的相关数据进行收集、清洗，建模。然后，模型上线预测数据，对预测数据触及的规则进行勾选。最后，外呼防骚扰系统对该线路自动拦截，根据匹配规则进行限制性外呼。
本发明实施方式通过特征选取相关性强的指标维度，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。结合关键词归纳法对已转译的客户-客服交互文本数据进行文本分类流程，关键词提取计算服务过程规范检查分值，同时结合客户参评满意度评价指标权重叠加，根据外呼防骚扰规则形成并输出预防骚扰拦截。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，为方便本领域的技术人员更容易理解而设计，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，其特征在于，包括：
步骤一、针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；
步骤二、数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；
步骤三、服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，关键词提取计算服务过程规范检查的分值，同时结合客户参评满意度评价指标权重叠加，输出坐席用语与客户对话结果数据；
步骤四、模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；
步骤五、形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中，指标维度包括：外呼线路；外呼服务号；通话录音；通话录音文本；历史投诉次数；是否重复外呼拨打；客户未接次数；通话时长；坐席登记；非坐席本人；非客户所属人；无历史来电记录；线路关停次数；评价是否满意；客户数据；系统通讯录信息；固定号码。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二和三中，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三中，使用HanLP法对样本数据进行文本分词，利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，建模规则配置包括：选择生效PBX；非外呼时间规则；是否重复外呼；短呼限制规则；非所属人规则；非本人通话规则；无来电记录规则；外呼服务号比例规则；外呼白名单规则；文本关键词检查。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或2次以上则为高频重复外呼。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
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