CN113452849A - 一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置 - Google Patents

一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置，方法包括：获取计算本次预测呼叫量所需的参数；通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获取所述本次预测呼叫量。本发明提供的用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法，通过获取本次预测呼叫量，使得预测结果与预期值非常接近。

Description

一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置
技术领域
本发明涉及一种预测呼叫量的方法，尤其涉及一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法。
背景技术
目前外呼型呼叫中心在教育、保险、金融、电销等诸多领域的应用在快速增长，为提高系统的工作效率、降低人员成本多采用预测式外呼的方式进行客户联络。
现有技术中的呼叫中心在多任务调度、高并发架构设计等方面做得较完善，可满足客户对外呼效率上的要求，然而只能在相对稳定的环境下满足业务要求。当不同任务的客户行为，例如接听率、平均通话时长，差异较大时，没有有效的方法预测呼叫中心的呼叫量，需要操作人员时刻关注系统的相关指标，增加了管理工作量。
因此需要提供一种自动预测呼叫量的方法，过无需频繁的人工参数调整，降低了管理难度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置，通过获取本次预测呼叫量，使得预测结果与预期值非常接近，大大提高呼叫效率。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法，包括如下步骤：
获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获取所述本次预测呼叫量。
优选地，还包括：
将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。
优选地，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：
utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
其中，utilizationRate表示预期坐席利用率，outbound表示，usrConectRate 表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agtTolCnt 表示预测周期。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000021
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率， P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
本发明为解决上述技术问题还采用的技术方案是还提供一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置，包括：
入参检查模块，其用于获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
初始预测值获取模块，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
坐席利用率获取模块，其用于通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
预计呼损率获取模块，其用于通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
用户平均等待时间获取模块，其用于通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
本次呼叫量获取模块，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获得所述本次预测呼叫量。
优选地，还包括：
初始预测值调整模块，其用于将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。
优选地，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：
utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
其中，utilizationRate表示预期坐席利用率，outbound表示，usrConectRate 表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agtTolCnt 表示预测周期。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000031
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率， P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置，通过预期坐席利用率以及呼损率获取本次预测呼叫量，使得预测结果与预期值非常接近，大大提高呼叫中心的工作效率，降低人工管理成本；
进一步地，将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求，从而动态调整本次预测呼叫量，使得呼损率与平均等待时长满足呼叫中心的预设要求。
附图说明
图1为本发明实施例中用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法的流程图；
图2为本发明实施例中用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置的模块图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
在以下描述中，为了提供本发明的透彻理解，阐述了很多具体的细节。然而，本发明可以在没有这些具体的细节的情况下实践，这对本领域普通该技术人员来说将是显而易见的。因此，具体的细节阐述仅仅是示例性的，具体的细节可以由奔放的精神和范围而变化并且仍被认为是在本发明的精神和范围内。
呼叫中心在进行主动营销的外呼或问卷调查外呼等场景中为节省人力、提高工作效率通常采用预测式外呼进行客户联络。在此过程中客户对来电采用拒绝、接听、接听后5秒内挂机、完整通话等行为是随机的，且多个被叫的用户在对此类电话的行为也是完全独立的。当座席全忙时新的电话被接听后客户就只能听到系统排队等待音了，而客户在接听后没有及时得到人工服务挂机将是大概率事件，从而造成的“呼损率”也会很高。因此需要在提升座席利用率(提升企业经济效益)和最大程度降低呼损率(减少资源浪费)之间寻找平衡点。
通过设定“预期座席利用率”、“最大呼损率”这两个关键的外呼效率指标直接实现了预测外呼中高座席利用率利用率、低呼损率的精准控制，参数一旦设定，系统自动调整实现了无人化管理，大大提高了呼叫中心的管理效率，降低人工管理成本。
现在参看图1，图1本发明实施例中用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法的流程图。本发明实施例提供了一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法，包括如下步骤：
步骤101：获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
步骤102：通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
步骤103：通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
步骤104：通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
步骤105：通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
步骤106：通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获取所述本次预测呼叫量。
在步骤101中，获取计算本次预测呼叫量所需的参数包括座席总数、空闲座席数、座席平均服务时长等的准备、有效性校验等。
在步骤102中，还包括获取初始外呼数、签入座席总数、当前正在呼叫的用户数，所述预测周期和所述坐席平均服务时长的单位是秒。所述初始外呼数通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000051
utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
Figure BDA0003137157550000052
其中，outbound表示初始呼叫量，agentCnt表示座席全忙的概率，occupancyTarger表示预期坐席利用率，delta_t表示一个预测周期的时长，单位秒，avgSvcTime表示座席平均服务时长，answerRate表示客户接听率，先按照坐席平均服务时长、预期利用率计算理想的呼叫量，完成了外呼中利用率预期的设定。
在步骤104中，所述单位时间的有效呼叫量为外呼后客户接听转坐席量。电话外呼过程包括：1)发起呼叫->2)用户振铃等待接听->3)部分挂机->4)用户接听。在此过程中呼出的电话被接听的事件是随机发生的，被接听的次数概率符合泊松分布。
其中，所述单位时间的有效呼叫量通过以下公式获取：
Figure BDA0003137157550000061
其中，outboundPerTimeUnit表示单位时间的有效呼叫量，outbound表示初始呼叫量，answerRate表示客户接听率，delta_t表示一个预测周期的时长，单位秒。
在步骤105中，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长通过泊松分布下全部坐席接听的概率获取。
通过以下公式计算座席利用率：
Figure BDA0003137157550000062
其中，AgentOccupancy表示座席利用率，trafficIntensify表示交通密度，agentCnt表示座席总数。
通过以下公式计算接听数为全座席时用户等待概率：
Figure BDA0003137157550000063
其中，waitRat表示客户接听后进入排队过程中客户还愿意等待的概率， p(X＝agentcnt)表示接听数为座席总数时的概率。
通过以下公式计算用户平均等待时长：
Figure BDA0003137157550000064
其中，avgWaitTime表示等待客户的平均等待时长，avgSvcTime表示座席平均服务时长。
优选地，还包括：
将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。呼损是指座席全忙时，新客户进入后排队等待座席服务的过程中一部分客户不愿等待而挂断电话的情况。因此呼损概率是建立在接听数为座席总量的概率基础之上的。
优选地，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000071
其中，accupancyTarget表示预期坐席利用率，outbound表示，answerRate表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agentcnt 表示座席总数。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000072
其中，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席数的概率
通过以下公式计算接听数为agentcnt(座席全忙)的概率：
Figure BDA0003137157550000073
其中，P_cdf表示用户接听数从0到座席总数的概率和，X表示接听次数。
通过以下公式计算接听数1～agentcnt的概率累积。
Figure BDA0003137157550000074
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率，P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
现在参看图2，图2为本发明实施例中用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置的模块图。本发明为解决上述技术问题还采用的技术方案是还提供一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置21，包括：
入参检查模块211，其用于获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
初始预测值获取模块212，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
坐席利用率获取模块213，其用于通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
预计呼损率获取模块214，其用于通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
用户平均等待时间获取模块215，其用于通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
本次呼叫量获取模块216，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获得所述本次预测呼叫量。
优选地，还包括：
初始预测值调整模块，其用于将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。
优选地，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：
utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
其中，utilizationRate表示预期坐席利用率，outbound表示，usrConectRate 表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agtTolCnt 表示预测周期。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure BDA0003137157550000081
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率， P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
优选地，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
综上，本发明提供的用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置，通过预期坐席利用率以及呼损率获取本次预测呼叫量，使得预测结果与预期值非常接近，大大提高呼叫中心的工作效率，降低人工管理成本；
进一步地，将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求，从而动态调整本次预测呼叫量，使得呼损率与平均等待时长满足呼叫中心的预设要求；
进一步地，本发明的提供的用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法及装置摒弃了传统预测外呼的调整呼叫速率而改用设定“外呼预期”(如：座席利用率>80％，呼损率<2％)为用户提供了全新的预测式外呼调整体验，使用户可更专注于外呼业务的精准调控。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (10)

1.一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获取所述本次预测呼叫量。
2.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的方法，其特征在于，还包括：
将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。
3.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的方法，其特征在于，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
其中，utilizationRate表示预期坐席利用率，outbound表示，usrConectRate表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agtTolCnt表示预测周期。
4.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的方法，其特征在于，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure FDA0003137157540000011
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率，P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
5.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的方法，其特征在于，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
6.一种用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置，其特征在于，包括：
入参检查模块，其用于获取计算本次预测呼叫量所需的参数；
初始预测值获取模块，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期获取所述本次呼叫量；
坐席利用率获取模块，其用于通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率；
预计呼损率获取模块，其用于通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率；
用户平均等待时间获取模块，其用于通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长；
本次呼叫量获取模块，其用于通过坐席数、预期坐席利用率、坐席平均服务时长、接通率、预测周期、所述预期坐席利用率以及所述呼损率获得所述本次预测呼叫量。
7.根据权利要求6所述的用于呼叫中心的自动预测呼叫量的装置，其特征在于，还包括：
初始预测值调整模块，其用于将所述本次预测呼叫量和预期值进行比较，若所述呼损率与所述平均等待时长超过预设值，则减小所述本次预测呼叫量以满足呼损要求。
8.根据权利要求6所述的自动预测呼叫量的装置，其特征在于，通过每秒有效呼叫量、预设时间内的拥挤数获取所述预期坐席利用率包括通过以下公式计算：utilizationRate＝(outbound*usrConectRate/deltaT)*avgSvcTime/agtTolCnt
其中，utilizationRate表示预期坐席利用率，outbound表示，usrConectRate表示接通率，deltaT表示预设时间，avgSvcTime表示坐席平均服务时长，agtTolCnt表示预测周期。
9.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的装置，其特征在于，所述通过单位时间的有效呼叫量、平均通话时间以及泊松分布下全部坐席接听的概率获取呼损率包括通过以下公式计算：
Figure FDA0003137157540000031
其中，lossRate表示呼损率，P(X＝agentcnt)表示接听数为座席全忙的概率，P_cdf表示接听数从1到坐席全忙的概率总和，Pwait表示用户等待概率。
10.根据权利要求1所述的自动预测呼叫量的装置，其特征在于，所述通过单位时间的有效呼叫量以及平均通话时长获取平均等待时长包括：获取单位时间内的有效呼叫量；获取平均通话时长；泊松分布下全部坐席接听的概率；在计数周期内达到呼入的概率；获取平均等待时长。
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