CN114205468A - 一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备 - Google Patents

一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备。所述方法包括：在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据；根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像；每隔一定时间，根据所述用户画像生成客户挂断概率；根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。所述装置包括：数据获取模块、画像生成模块、挂断概率生成模块和坐席接通模块。所述计算设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请所述的方法。

Description

一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备
技术领域
本申请涉及呼叫中心的话务分配技术，特别涉及一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备。
背景技术
呼叫中心指在一个相对集中的场所，由一批服务人员组成的服务机构.通常利用计算机通信技术，处理来自企业、顾客的电话垂询，尤其具备同时处理大量来话的能力，还具备主叫号码显示，可将客户来电自动分配给具备相应技能的人员处理，并能记录和储存所有来话信息。自动呼叫分配(Automatic Call Distribution，ACD)指呼叫中心采用的电话呼叫设备或软件，它按先后顺序将来电均匀地分配给座席。
ACD属于呼叫中心的主要包括两个硬件功能单元，即排队单元和呼叫分配单元，如图1所示。话务分配流程如下：
1、客户接入呼叫中心，访问呼叫接入单元；
2、呼叫接入单元访问ACD中的呼叫分配单元，呼叫分配单元根据客户类型、等级等信息，访问ACD中的排队单元；
3、ACD中的排队单元根据客户类型、等级等信息，返回就绪的坐席信息；
4、如果排队单元将合适的坐席返回给呼叫分配单元，则呼叫分配单元将所述坐席返回给呼叫接入单元，呼叫接入单元接通客户与坐席；
5、呼叫分配单元如果在排队单元中没有找到合适的坐席，面积将客户信息发送给排队单元，排队单元将客户加入相应的排队队列中保存起来；
6、当有坐席空闲时，呼叫分配单元会为此坐席从排队单元寻找客户，寻找规则是：优选寻找排队时间最长的客户。
话务分配流程的主要缺点如下：
1、选取排队时间最长的客户，但是客户已经挂断，再选取下一个排队时间最长的客户，该客户等待时间长又挂断了，造成恶性循环，导致呼叫损失大；
2、排队时间最长的客户不一定是最可能挂断的客户，没有精细化控制，造成呼叫损失。
发明内容
本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于智能预测的话务分配方法，包括：
在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据；
根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像，所述用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间；
每隔一定时间，根据所述用户画像生成客户挂断概率；
根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。
可选地，所述的从数据仓库获取的所述用户的数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为信息。
可选地，所述的根据所述用户画像生成客户挂断概率包括：
根据所述用户画像的信息，利用机器学习方法生成挂断概率。
可选地，所述根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席包括：
每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；
当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
根据本申请的另一个方面，提供了一种基于智能预测的话务分配装置，包括：
数据获取模块，其配置成在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据；
画像生成模块，其配置成根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像，所述用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间；
挂断概率生成模块，其配置成每隔一定时间，根据所述用户画像生成客户挂断概率；和
坐席接通模块，其配置成根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。
可选地，所述的从数据仓库获取的所述用户的数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为信息。
可选地，所述的根据所述用户画像生成客户挂断概率包括：
根据所述用户画像的信息，利用机器学习方法生成挂断概率。
可选地，所述坐席接通模块包括：
排序子模块，其配置成每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；
接通子模块，其配置成当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
根据本申请的第三个方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请的方法。
本申请的一种基于智能预测的话务分配方法、装置及计算设备，由于使用了智能预测技术，因此能够尽最大可能接通客户电话，减少呼叫损失，大幅提高了呼叫中心的效率和客户的满意度。
根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本申请背景技术的呼叫中心的示意性功能单元框图；
图2是根据本申请一个实施例的呼叫中心的示意性功能单元框图；
图3是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配方法的示意性流程图；
图4是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配方法的原理示意图；
图5是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配装置的结构示意图；
图6是根据本申请一个实施例的一种计算设备的结构示意图；
图7是根据本申请一个实施例的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
本申请一个实施例提供了一种基于智能预测的话务分配方法，该方法是基于改进的呼叫中心实现的，所述改进的呼叫中心的功能单元框图如图2所示，所述改进的呼叫中心在常规的呼叫中心的基础上增加了智能预测单元、人物画像单元、以及数据仓库单元三个硬件功能单元。
数据仓库单元主要用于大数据的数据存储，保存了客户、坐席相关的所有原始数据；
人物画像单元主要用于大数据处理，应用于人物画像生产，由于输入数据巨大、实时性要求很高，需要使用弹性的、高吞吐的、容错的实时数据流的处理方式；
智能预测单元，主要用于客户电话结束概率的智能预测，根据人物画像单元返回的客户信息，计算客户电话结束概率；
排队单元，在存储需要服务的客户时，根据客户挂断概率进行排序，优先选择挂断概率最大的客户；
呼叫分配单元，在遇到坐席空闲时，会根据客户等级与坐席技能水平的对应关系，去排队单元中寻找处于排队中的客户，找到客户后通知呼叫接入单元接通客户与坐席。
图3是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配方法的示意性流程图。所述基于智能预测的话务分配方法一般性地可包括：
步骤S1、在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据，所述数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息；
步骤S2、根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像，所述用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型，用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间等信息；
步骤S3、根据所述用户画像的信息，利用机器学习方法生成挂断概率；
步骤S4、根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席，具体包括：
每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；
当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
图4是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配方法的原理示意图。如图4所示，按照数据流的流向，上述基于智能预测的话务分配方法的原理如下：
1、客户接入呼叫中心，访问呼叫接入单元，此时开始进入ACD自动呼叫分配；
2、呼叫接入单元访问ACD中的呼叫分配单元，目的是要获取与客户匹配的坐席；
3、呼叫分配单元访问ACD中的排队单元,目的是获取所有就绪的坐席；
4、在没有就绪坐席时，排队单元访问智能预测单元，目的是要查询客户的挂断概率；
5、智能预测单元访问用户画像单元，目的是要获得客户的用户画像。
6、用户画像单元访问数据仓库单元，获取客户、坐席的数据；
7、数据仓库单元存有与客户相关的所有数据，如以往通话记录、客户籍贯、客户年龄等，将这些数据异步返回给用户画像单元；
8、用户画像单元根据数据仓库单元返回的数据，采用大数据Spark弹性的、高吞吐的、容错的实时数据流的处理方式，生成客户用户画像，并将生成的用户画像返回给智能预测单元；
9、智能预测单元根据用户画像，每秒生成一次客户挂断概率，并停止排队单元；
10、排队单元根据智能预测单元生成的客户挂断概率，对所有排队客户进行重新排序，并将挂断概率最大的客户反馈给呼叫分配单元；
11、呼叫分配单元根据排队单元返回的客户信息，为客户匹配空闲坐席，并将客户信息与坐席信息返回给呼叫接入单元；
12、呼叫接入单元根据呼叫分配单元返回的坐席、客户信息，将坐席与客户接通；
13、客户与坐席进行通话。
图5是根据本申请一个实施例的一种基于智能预测的话务分配装置的结构示意图。
本申请一个实施例提供了一种基于智能预测的话务分配装置，包括：
数据获取模块1，其配置成在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据，所述数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为信息；
画像生成模块2，其配置成根据从数据仓库获取的所述用户的数据，生成用户画像，所述用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间；
挂断概率生成模块3，其配置成根据所述用户画像利用机器学习方法生成客户挂断概率；和
坐席接通模块4，其配置成根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。
所述坐席接通模块具体可以包括：
排序子模块41，其配置成每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；和
接通子模块42，其配置成当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
本申请实施例的基于智能预测的话务分配装置是基于上述改进的呼叫中心实现的，所述装置能够执行本申请实施例的基于智能预测的话务分配方法的步骤，其原理及效果在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算设备，参照图6，该计算设备包括存储器1120、处理器1110和存储在所述存储器1120内并能由所述处理器1110运行的计算机程序，该计算机程序存储于存储器1120中的用于程序代码的空间1130，该计算机程序在由处理器1110执行时实现用于执行任一项根据本发明的方法步骤1131。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。参照图7，该计算机可读存储介质包括用于程序代码的存储单元，该存储单元设置有用于执行根据本发明的方法步骤的程序1131′，该程序被处理器执行。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行根据本发明的方法步骤。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、获取其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令处理器完成，所述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质是非短暂性(英文：non-transitory)介质，例如随机存取存储器，只读存储器，快闪存储器，硬盘，固态硬盘，磁带(英文：magnetic tape)，软盘(英文：floppy disk)，光盘(英文：optical disc)及其任意组合。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于智能预测的话务分配方法，包括：
在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据；
根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像，所述用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间；
每隔一定时间，根据所述用户画像生成客户挂断概率；
根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的从数据仓库获取的所述用户的数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户画像生成客户挂断概率包括：
根据所述用户画像的信息，利用机器学习方法生成挂断概率。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，
所述根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席包括：
每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；
当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
5.一种基于智能预测的话务分配装置，包括：
数据获取模块，其配置成在用户接入呼叫中心后，从数据仓库获取所述用户的数据；
画像生成模块，其配置成根据从数据仓库获取的所述用户的数据生成用户画像，所述用户画像包括但不限于用户的年龄、地域、用户行为、手机类型以及等待时间；
挂断概率生成模块，其配置成每隔一定时间，根据所述用户画像生成客户挂断概率；和
坐席接通模块，其配置成根据所述客户挂断概率对所有排队客户进行重新排序，并优先为挂断概率最高的客户匹配空闲坐席。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述的从数据仓库获取的所述用户的数据包括但不限于用户的用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为信息。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述的根据所述用户画像生成客户挂断概率包括：
根据所述用户画像的信息，利用机器学习方法生成挂断概率。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的装置，其特征在于，
所述坐席接通模块包括：
排序子模块，其配置成每隔一定时间，对所有排队客户按照挂断概念进行排序；
接通子模块，其配置成当遇到坐席空闲时，从与所述坐席技能水平相匹配的所有客户中寻找挂断概率最高的客户，并为所述挂断概率最高的客户接通所述坐席。
9.一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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