CN115103075A - 用于联系中心系统中的行为配对的技术 - Google Patents

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CN115103075A CN202210528701.7A CN202210528701A CN115103075A CN 115103075 A CN115103075 A CN 115103075A CN 202210528701 A CN202210528701 A CN 202210528701A CN 115103075 A CN115103075 A CN 115103075A
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Abstract

公开了用于联系中心系统中的行为配对的技术。在一个特定实施例中，这些技术可以被实现为用于联系中心系统中的行为配对的方法，包括：由可通信地耦合并且被配置为在联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定可用于连接到联系的多个坐席；由至少一个计算机处理器确定联系和多个坐席之间的可能配对中的多个优选的联系‑坐席配对；根据概率模型，由至少一个计算机处理器选择多个优选的联系‑坐席配对中的一个；以及由至少一个计算机处理器输出所选择的用于在联系中心系统中联系的多个优选的联系‑坐席配对中的一个。

Description

用于联系中心系统中的行为配对的技术
本申请的原案申请是申请日为2018年4月5日、申请号为“201880001943.2”、申请人为“欧洲阿菲尼帝科技有限责任公司”、发明名称为“用于联系中心系统中的行为配对的技术”的发明专利申请。同时，本案针对以下分案申请，其申请日为2018年4月5日，申请号为202010735874.7，申请人为“阿菲尼帝有限公司”，发明名称为“用于联系中心系统中的行为配对的技术”。
相关申请的交叉引用
该国际专利申请要求2017年4月28日提交的美国专利申请No.15/582,223的优先权，并且要求2017年8月30日提交的美国专利申请No.15/691,106的优先权，该申请是2017年4月28日提交的美国专利申请No.15/582,223的连续申请，其全部内容在此通过引用的方式并入本文，如同本文完全阐述一样。
技术领域
本公开通常涉及配对联系和联系中心中的坐席，更具体地说，涉及用于联系中心系统中的行为配对的技术。
背景技术
典型的联系中心在算法上将到达联系中心的联系分配给可用于处理这些联系的坐席。有时，联系中心可能具有可用的坐席并且等待分配给入站或出站的联系(例如，电话呼叫、互联网聊天会话、电子邮件)。在其他时间，联系中心可以具有在一个或多个队列中等待坐席以变为可用于分配的联系。
在一些典型的联系中心中，联系被分配给基于到达时间排序的坐席，并且当这些坐席变为可用时，坐席接收基于该时间排序的联系。该策略可以被称为“先进先出”、“FIFO”或“轮询”策略。在其他典型的联系中心中，可以使用其他策略，例如“基于绩效的路由”或“PBR”策略。
在其他更高级的联系中心中，使用“行为配对”或“BP”策略来使联系与坐席配对，在该策略下，可以以能够分配后续联系坐席对的方式有意地(优选地)配对联系和坐席，使得当合计BP策略下所有分配的好处时，可能超过FIFO和诸如基于绩效的路由(“PBR”)策略的其他策略的好处。BP被设计成鼓励在熟练队列内的坐席的平衡利用率(或利用率偏斜度(a degree of utilization skew))，同时仍然提高整体联系中心绩效，超越FIFO或PBR方法允许的绩效。这是一项了不起的成就，因为BP作用于与FIFO或PBR方法相同的呼叫和相同的坐席，如FIFO那样提供而大致均匀地利用坐席，仍然提高整体联系中心绩效。在例如美国专利No.9,300,802中描述了BP，其全部内容在此引入以供参考。在例如美国专利No.8,879,715中描述了关于有关配对或匹配模块(有时也称为“SATMAP”、“路由系统”、“路由引擎”等)的这些和其他特征的附加信息，其全部内容在此引入以供参考。
BP策略可以结合用于确定优选配对的对角线策略，使用坐席和联系类型的一维排序。然而，该策略会限制或以其他方式限定BP策略可以优化的变量的类型和数量，或者在给定更多自由度的情况下可以优化一个或多个变量的量。
鉴于上文，可以理解到，需要一种能够提高配对策略的效率和绩效的系统，配对策略被设计为在诸如BP策略的多种可能的配对之中选择。
发明内容
公开了用于联系中心系统中的行为配对的技术。在一个特定实施例中，这些技术可以被实现为一种用于联系中心系统中的行为配对的方法，包括：由可通信地耦合并且被配置成在所述联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器确定可用于连接到联系的多个坐席；由所述至少一个计算机处理器确定所述联系和所述多个坐席之间的可能配对中的多个优选的联系-坐席配对；根据概率模型，由所述至少一个计算机处理器选择所述多个优选的联系-坐席配对中的一个；以及由所述至少一个计算机处理器输出所选择的所述多个优选的联系-坐席配对中的一个，以在所述联系中心系统中联系。
根据该特定实施例的其他方面，所述概率模型可以是用于平衡坐席利用率的网络流模型、用于应用坐席利用率偏斜的网络流模型、用于优化至少一个联系中心指标的总预期值的网络流模型。同时，所述至少一个联系中心指标可以是收入产生、客户满意度和平均处理时间中的至少一个。
根据该特定实施例的其他方面，所述概率模型可以是受坐席技能和联系技能需求约束的网络流模型。同时，可以调整所述网络流模型以根据所述坐席技能和所述联系技能需求的约束来最小化坐席利用率不平衡。
根据该特定实施例的其他方面，所述概率模型可以基于历史联系-坐席结果数据和联系属性数据中的至少一个的分析来合并预期回报值。
在另一特定实施例中，这些技术可以实现为一种用于联系中心系统中的行为配对的系统，包括被配置为在所述联系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，这些技术可以被实现为一种用于联系中心系统中的行为配对的制品，包括非瞬时计算机处理器可读介质；以及存储在所述介质上的指令；其中，所述指令被配置为由被配置为在所述联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器从所述介质读取，由此使得所述至少一个计算机处理器操作来执行上述方法中的步骤。
现在将参考如在附图中所示的特定实施例，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，但是应当理解到本公开不限于此。有权访问本文的教导的本领域普通技术人员将认识到在本文所述的本公开的范围内的另外的实施方式、改进和实施例、以及其他使用领域，并且就另外的实施方式、改进和实施例而言，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数字表示。这些附图不应当被解释为限制本公开，而旨在仅用于示例。
图1示出了根据本公开的实施例的联系中心的框图。
图2示出了根据本公开的实施例的BP支出矩阵的示例。
图3图示了根据本公开的实施例的朴素BP利用率矩(
Figure BDA0003645663150000041
BP utilizationmatrix)阵的示例。
图4A示出了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵的示例。
图4B示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图4C示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图4D示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图4E示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图4F示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图4G示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5A图示了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵的示例。
图5B示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5C示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5D示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5E示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5F示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5G示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5H示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图5I示出了根据本公开的实施例的BP网络流的示例。
图6图示了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵方法的流程图。
图7A示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法的流程图。
图7B示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法的流程图。
图8示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法的流程图。
图9示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法的流程图。
具体实施方式
典型的联系中心在算法上将到达联系中心的联系分配给可用于处理这些联系的坐席。有时，联系中心可能具有可用的坐席并且等待分配给入站或出站的联系(例如，电话呼叫、互联网聊天会话、电子邮件)。在其他时间，联系中心可以具有在一个或多个队列中等待坐席变为可用于分配的联系。
在一些典型的联系中心中，联系被分配给基于到达时间排序的坐席，并且当这些坐席变为可用时，坐席接收基于该时间排序的联系。该策略可以被称为“先进先出”、“FIFO”或“轮询”策略。在其他典型的联系中心中，可以使用其他策略，例如“基于绩效的路由”或“PBR”策略。
在其他更先进的联系中心中，使用“行为配对”或“BP”策略来使联系与坐席配对，在该策略下，可以以能够分配后续联系坐席对的方式有意地(优选地)配对联系和坐席，使得当合计BP策略下所有分配的好处时，可能超过FIFO和其他策略，诸如基于绩效的路由(“PBR”)策略的好处。BP被设计成鼓励在技能队列内的坐席的平衡利用率(或利用率偏斜度)，同时仍然提高整体联系中心绩效，超越FIFO或PBR方法允许的绩效。这是一项了不起的成就，因为BP作用于与FIFO或PBR方法相同的呼叫和相同的坐席，如FIFO那样提供而大致均匀地利用坐席，仍然提高整体联系中心绩效。在例如美国专利No.9,300,802中描述了BP，其全部内容在此引入以供参考。在例如美国专利No.8,879,715中描述了关于有关配对或匹配模块(有时也称为“SATMAP”、“路由系统”、“路由引擎”等)的这些和其他特征的附加信息，其全部内容在此引入以供参考。
BP策略可以结合用于确定优选配对的对角线策略，使用坐席和联系类型的一维排序。然而，该策略会限制或以其他方式限制BP策略可以优化的变量的类型和数量，或者在给定更多自由度的情况下可以优化一个或多个变量的量。
鉴于上文，可以理解到，需要一种能够提高配对策略的效率和绩效的系统，配对策略被设计为在诸如BP策略的的多种可能的配对中选择。这样的系统可以提供无数的好处，包括在一些实施例中，基于运行时的比较优势的优化；维持坐席的均匀或近似均匀的利用率；将跨技能的模型合并为单个相干模型或更少量的相干模型；创建更综合、更复杂、更有能力的模型等。如下文详细所述，这些技术本质上可以是多维的(例如，多变量的)，并且可以将线性编程、二次编程或其他优化技术用于确定优选的联系-坐席配对。在例如Cormen等人，Introduction to Algorithms,3rd ed.,在708–68和843–897(Ch.26.“Maximum Flow”and Ch.29“Linear Programming”)(2009),以及Nocedal和Wright,NumericalOptimization,在448–96(2006)中描述了这些技术的示例，其全部内容在此引入以供参考。
图1示出了根据本公开的实施例的联系中心系统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系中心系统的系统和方法的网络元件、计算机和/或部件。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、固件上实现或记录在处理器可读可记录存储介质上的软件(即，模块不是软件本身)。注意，模块是示例性的。可以组合、集成、分离和/或复制模块以支持各种应用。此外，代替在特定模块处执行的功能或者除了在特定模块处执行的功能之外，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部件来实现。另外，模块可以从一个设备移出并且添加到另一个设备，和/或可以被包括在两个设备中。
如图1所示，联系中心系统100可以包括中心交换机110。中心交换机110可以经由电信网络(未示出)接收呼入的联系(例如，呼叫者)或支持到联系的呼出连接。中心交换机110可以包括联系路由硬件和软件，用于有助于在一个或多个联系中心之中路由联系，或者有助于一个或多个PBX/ACD或其他排队或交换部件，包括其他基于互联网、基于云、或以其他方式联网的联系-坐席硬件或基于软件的联系中心解决方案。
诸如如果仅有一个联系中心，或者在联系中心系统100中仅有一个PBX/ACD路由部件，则可能中心交换机110是不必要的。如果一个以上联系中心是联系中心系统100的一部分，则每个联系中心可以包括至少一个联系中心交换机(例如，联系中心交换机120A和120B)。联系中心交换机120A和120B可以可通信地耦合到中心交换机110。在实施例中，路由和网络部件的各种拓扑可以被配置为实现联系中心系统。
每个联系中心的每个联系中心交换机可以可通信地耦合到多个坐席(或“池”)。每个联系中心交换机可以在同一时间支持一定数量的坐席(或“席位”)登录。在任何给定时间，登录的坐席可能可用并且等待连接到联系，或者登录的坐席可能由于多种原因——诸如连接到另一个联系、执行诸如记录有关呼叫的信息或休息的呼叫后功能——而不可用。
在图1的示例中，中心交换机110分别经由联系中心交换机120A和联系中心交换机120B，将联系路由到两个联系中心之一。每个联系中心交换机120A和120B示为分别具有两个坐席。坐席130A和130B可以登录到联系中心交换机120A，而坐席130C和130D可以登录到联系中心交换机120B。
联系中心系统100还可以可通信地耦合到来自例如第三方供给商的集成服务。在图1的示例中，BP模块140可以可通信地耦合到联系中心系统100的交换机系统中的一个或多个交换机，诸如中心交换机110、联系中心交换机120A、或联系中心交换机120B。在一些实施例中，联系中心系统100的交换机可以可通信地耦合到多个BP模块。在一些实施例中，BP模块140可以被嵌入在联系中心系统的部件内(例如，被嵌入在交换机中或以其他方式与交换机集成，或“BP交换机”)。BP模块140可以从交换机(例如，联系中心交换机120A)，或者，在一些实施例中，从网络(例如，因特网或电信网络)(未示出)接收关于登录到交换机的坐席(例如，坐席130A和130B)的信息以及有关经由另一交换机(例如，中心交换机110)的呼入联系的信息。
联系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给商提供。在一些实施例中，一个或多个配对模块可以是BP模块140的部件或一个或多个交换机，诸如中心交换机110或联系中心交换机120A和120B。在一些实施例中，BP模块可以确定哪个配对模块可以处理特定联系的配对。例如，BP模块可以在经由BP模块启用配对和通过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)可以被配置为仿真其他配对策略。例如，BP模块或者与BP模块中的BP部件集成的BP部件可以确定BP模块是否可以将BP配对或仿真FIFO配对用于特定联系。在这种情况下，“BP on”可以指BP模块正应用BP配对策略时的时间，而“BP off”可以指BP模块正应用不同配对策略(例如，FIFO)时的其他时间。
在一些实施例中，无论配对策略是否由单独的模块处理，还是如果在单个配对模块内仿真一些配对策略，单个配对模块可以被配置为监视和存储关于在任何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由FIFO模块进行的FIFO配对的数据，或者BP模块可以观察和记录由在FIFO仿真模式下操作的BP模块做出的仿真FIFO配对的数据。
图2示出了根据本公开的实施例的BP支出矩阵200的示例。在联系中心系统的该简化的、假设的计算机生成的模型中，存在三个坐席(坐席201,202和203)，并且存在三种联系类型(联系类型211,212和213)。矩阵的每个单元指示特定坐席与所指示的联系类型的联系之间的联系-坐席交互的“支出(payout)”或预期结果或预期值。在现实世界的联系中心系统中，可能有数十个坐席、数百个坐席或更多，并且可能有数十种联系类型、数百种联系类型或更多。
在BP支出矩阵200中，坐席201与联系类型211的联系之间的交互的支出是.30或30％。对坐席201来说，对联系类型212的支出为.28，以及对联系类型213为.15。对坐席202，对联系类型211的支出为.30，对联系类型212为.24，以及对联系类型213为.10。对坐席203来说，对联系类型211的支出为.25，对联系类型212为.20，对联系类型213为.09。
支出可以表示各种不同指标或优化变量的任何一个的预期值。优化变量的示例包括销售转化率、客户留存率、客户满意率、平均处理时间度量等，或两个或以上指标的组合。例如，如果BP支出矩阵200模拟联系中心系统中的保留队列，则每个支出可以表示坐席将“保存”或保留特定联系类型的客户的可能性，例如，存在.30(或者30％)的机会坐席201将保存被确定为联系类型211的联系。
在一些实施例中，可以使用历史联系-坐席交互数据来生成联系中心系统的BP支出矩阵200或其他类似的计算机生成的模型。例如，BP支出矩阵200可以合并历史数据的滚动窗数周、数月、数年等，以预测或以其他方式估计坐席和联系类型之间的给定交互的支出。随着坐席人员的变化，可以更新模型以反映坐席人员的变化，包括雇用新坐席、解雇现有坐席，或培训现有坐席的新技能。可以基于关于预期联系和现有客户的信息——诸如客户关系管理(CRM)数据、客户属性数据、第三方客户数据、联系中心数据等——来生成联系类型，其可以包括各种类型的数据，诸如人口统计和心理数据，以及诸如过去购买的行为数据或其他历史客户信息。BP支出矩阵200可以实时地或周期性地，诸如每小时、每晚、每周等更新，以当新的联系-坐席交互数据变得可用时合并新的联系-坐席交互数据。
图3图示了根据本公开的实施例的朴素BP利用率矩阵300的示例。对于BP支出矩阵200(图2)，联系中心系统的该简化的、假设的计算机生成的模型，存在三个坐席(坐席201,202和203)，并且存在三种联系类型(联系类型)211,212和213)。在现实世界的联系中心系统中，可能有数十个坐席、数百个坐席或更多，并且可能有数十种联系类型、数百种联系类型或更多。
在BP策略下，根据计算机生成的BP模型，坐席优先地与特定联系类型的联系配对。在L1环境中，联系队列为空，并且多个坐席可用、空闲或以其他方式准备好并且等待与联系联系。例如，在聊天场景中，坐席可能具有同时与多个联系聊天的能力。在这些环境中，坐席可以准备好连接到一个或多个另外的联系，同时在诸如电子邮件和聊天的一个或多个其他通道中进行多任务处理。
在一些实施例中，当联系到达联系中心系统的队列或其他部件时，BP策略分析关于联系的信息以确定联系的类型(例如，联系类型211,212或213的联系)。BP策略确定哪些坐席可用于连接到联系，并且选择、推荐、或以其他方式输出用于最优选的可用坐席的配对指令。
在L2环境中，多个联系在队列中等待以连接到坐席，并且没有任何坐席可用、空闲或以其他方式准备好连接到联系。BP策略分析关于每个联系的信息以确定每个联系的类型(例如，联系类型211,212或213中的一个或多个联系)。在一些实施例中，当坐席变得可用时，BP策略确定哪些联系可用于连接到该坐席，并且选择、推荐、或以其他方式输出用于最优选的可用联系的配对指令。
如在朴素BP利用率矩阵300的标题行中所示，每个坐席具有预期可用性或目标利用率。在该示例中，对三个坐席201,202和203中的每一个，BP策略以1/3(“.33”)的平衡坐席利用率为目标。因此，随着时间的推移，期望每个坐席被均等地，或近似均等地利用。BP的该配置类似于FIFO，因为BP和FIFO都以无偏斜或平衡的坐席利用率为目标。
BP的该配置与基于绩效的路由(PBR)不同，因为PBR以偏斜或不平衡的坐席利用率为目标，有意将不成比例的联系分配给相对较高绩效的坐席。BP的其他配置可以类似于PBR，因为其他BP配置也可以对偏斜的坐席利用率为目标。在例如美国专利申请No.14/956,086和14/956,074中描述有关关于偏斜坐席或联系利用率的这些和其他特征的附加信息(例如，“kappa”和“rho”功能)，其全部内容在此引入以供参考。
如在朴素BP利用率矩阵300的标题栏中所示，每种联系类型具有预期可用性(例如，到达频率)或目标利用率。在该示例中，预期联系类型211的联系得到50％(“.50”)的时间，预期联系类型212的联系得到30％(“.30”)的时间，以及预期类型联系类型212的联系得到剩余20％(“.20”)的时间。
矩阵的每个单元指示特定坐席与所指示的联系类型的联系之间的联系-坐席交互的目标利用率或预期频率。在朴素BP利用率矩阵300的示例中，期望根据每个联系类型的频率，将坐席均等地分配给每个联系类型。预期联系类型211的联系得到队列中的50％的时间，其中，约1/3的联系被分配给坐席201,202和203中的每一个。总体而言，预期联系类型211与坐席201之间的联系-坐席交互发生约16％(“.16”)的时间，联系类型211和坐席202之间发生约16％的时间，以及联系类型211和坐席203之间发生约16％的时间。类似地，预期联系类型212的联系(30％频率)与每个坐席201-203之间的交互分别发生约10％(“.01”)的时间，以及预期联系类型213的联系(20％频率)与每个坐席201-203之间的交互发生约7％(“.07”)的时间。
朴素BP利用率矩阵300还表示在FIFO配对策略下将发生的联系-坐席交互的大致相同的分布，在该分配策略下，每个联系-坐席交互将均等地可能(对每种联系类型的频率归一化)。在朴素BP和FIFO下，每个坐席的目标(和预期)利用率相等：对于三个坐席201-203中的每一个，联系-坐席交互的1/3。
总之，BP支出矩阵200(图2)和朴素BP利用率矩阵300使得能够通过计算根据在朴素BP利用率矩阵300所示的每个联系-坐席交互的频率分布来加权的平均支出，确定联系中心系统的预期总绩效：(.30+.30+.25)(.50)(1/3)+(.28+.24+.20)(.30)(1/3)+(.15+.10+.09)(.20)(1/3)≈0.24。因此，在朴素BP或FIFO下的联系中心系统的预期绩效约为0.24或24％。如果支出表示例如留存率，则预期总绩效将是24％的保存率。
图4A-4G示出了更复杂的BP支出矩阵和网络流的示例。在该简化的假设联系中心中，坐席或联系类型可以具有一种或多种技能的不同组合(即技能集合)，并且可以应用基于线性编程的网络流优化技术来提高总联系中心绩效，同时保持坐席和联系的平衡利用率。
图4A示出了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵400A的示例。在基于BP技能的支出矩阵400A中表示的假设联系中心系统类似于在BP支出矩阵200(图2)中表示的联系中心系统，只要存在均具有约1/3或.33的预期可用性/利用率的三个坐席(坐席401,402和403)，以及存在分别具有约25％(.15+.10)、45％(.15+.30)和30％(.20+.10)的预期频率/利用率的三个联系类型(联系类型411,412和413)。
然而，在本示例中，每个坐席已经被分配、训练或以其他方式使得可获得特定技能(或者在其他示例性联系中心系统中，多个技能的集合)。技能示例包括诸如技术支持、计费支持、销售、保留等广泛技能；诸如英语、西班牙语、法语等的语言技能；诸如“2级高级技术支持”、Apple iPhone用户的技术支持、谷歌Android用户的技术支持等的较窄技能；以及各种其他技能。
坐席401可用于至少需要技能421的联系，坐席402可用于至少需要技能422的联系，以及坐席403可用于至少需要技能423的联系。
同样在本示例中，每种类型的联系可能需要技能421-423中的一个或多个。例如，呼叫中心的呼叫者可以与交互式语音响应(IVR)系统、按键式菜单、或现场操作员交互以确定特定呼叫者/联系对即将进行的交互要求哪些技能。考虑联系类型的“技能”的另一种方式是联系的特定需求，诸如从具有销售技能的坐席购买某物，或者使由有技术支持技能的坐席解决技术问题。
在本示例中，预期.15或15％的联系是联系类型411并且需求技能421或技能422；预期.15或15％的联系是联系类型412并且需求技能421或422；预期.20或20％的联系是联系类型413并且需求技能421或422；预期.10或10％的联系是联系类型411并且需求技能422或技能423；预期.30或30％的联系是联系类型412，并且需求技能422或技能423；预期.10或10％的联系是联系类型413，并且需求技能422或技能423。
在一些实施例中，可能要求坐席具有被确定为特定联系所需的所有技能的联合(例如，西班牙语技能和iPhone技术支持技能)。在一些实施例中，一些技能可能是优选的但不是必需的(即，如果没有具有iPhone技术支持技能的坐席立即或在阈值时间内可用，则联系可以与可用的Android技术支持坐席配对)。
矩阵的每个单元指示具有特定技能或技能集合的特定坐席与具有特定类型和需要(技能)或需要集合(技能集合)的联系之间的联系-坐席交互的支出。在本示例中，具有技能421的坐席401可以在当联系至少要求技能421时与任何联系类型411,412或413的联系配对(分别具有支出.30,.28和.15)。具有技能422的坐席402可以在当联系至少要求技能422时与任何联系类型411,412或413的联系配对(分别具有支出.30,.24,.10,.30,.24,和.10)。具有技能423的坐席403可以在当联系至少要求技能423时与任何联系类型411,412或413的联系配对(分别支出.25,.20和.09)。
空单元表示在该BP配对策略下不会配对的联系和坐席的组合。例如，具有技能421的坐席401将不与不要求至少技能421的联系配对。在本示例中，18个单元支出矩阵包括6个空单元，以及12个非空单元表示12种可能的配对。
图4B示出了根据本公开的实施例的BP网络流400B的示例。BP网络流400B将坐席401-403示为网络(或图)的左侧的“源”，以及将每个技能集合的联系类型411-413示为网络的右侧的“接收方(sink)”。BP网络流400B中的每个边表示坐席和具有特定类型和需求集合(技能)的联系之间的可能配对。例如，边401A表示坐席401与要求技能421或技能422的联系类型411的联系之间的联系-坐席交互。边401B、401C、402A-F和403A-C表示用于如所示的其各个坐席和联系/技能的其他可能联系-坐席配对。
图4C示出了根据本公开的实施例的BP网络流400C的示例。BP网络流400C是BP支出矩阵400A(图4A)的网络/图形表示。BP网络流400C与BP网络流400B(图4B)相同，除了为了清楚起见，未示出每个边的标识符，而是示出对坐席401的每个边的支出，例如边401A上的.30、边401B上的.28、以及边401C上的.15，以及对坐席402和403的每个边的对应支出。
图4D示出了根据本公开的实施例的BP网络流400D的示例。BP网络流400D与BP网络流400C(图4C)相同，除了为了清楚起见，未示出每个坐席401-403的技能，而是示出由每个坐席提供的相关“供给”和每个联系/技能组合要求的“需求”。每个坐席提供相当于每个坐席的预期可用性或目标利用率的“供给”(对1或100％的总供给，分别1/3)。每种联系类型/技能需求相当于每种联系类型/技能的预期频率或目标利用率的坐席供给量(对1或100％的总需求，分别为.15,.15,.20,.10,.30,.10)。在该示例中，总供给和需求被归一化或以其他方式配置为彼此相等，并且认为沿着每个边的容量或带宽无限或以其他方式不受限制(即，边可以描述“谁可以与谁配对”，而不是“多少”或“多少次”)。在其他实施例中，可能存在供给/需求不平衡，或者可能存在对一些或所有边设置的配额或以其他方式限制的容量。
图4E示出了根据本公开的实施例的BP网络流400E的示例。BP网络流400E与BP网络流400D(图4D)相同，除了为了便于表示，供给和需求已经缩放了3000倍。这样做，每个坐席的供给显示为1000而不是1/3，总供给量显示为3000。类似地，缩放每种联系类型/技能集合的相对需求，总计也是3000。在一些实施例中，不进行缩放。在其他实施例中，缩放量可以变化并且大于或小于3000。
图4F示出了根据本公开实施例的BP网络流400F的示例。BP网络流400F与BP网络流400E(图4E)相同，除了为了清楚起见，未示出沿每个边的支出，而是示出了BP网络流400F的一个解决方案。在一些实施例中，可以将“最大(maximum)流量”或“最大(max)流量”算法或其他线性编程算法应用于BP网络流400F，以确定用于优化供给(源)的“流量”或“分配”的一个或多个解决方案来满足需求(接收方)，这可以平衡坐席和联系的利用率。
在一些实施例中，目标还可以是最大化待优化的指标的总预期值。例如，在销售队列中，待优化的指标可以是转化率，以及最大流量目标是最大化总预期转化率。在多个最大流量解决方案可用的环境中，用于选择解决方案的一种技术可以是选择“最大(maximum)成本”或“最大(max)成本”解决方案，即，导致在最大流量下的最高总回报的解决方案。
在该示例中，坐席401-403表示源，而具有各种技能集合组合的联系类型411-413表示接收方。在一些联系中心环境中，诸如L2(联系过剩)环境中，网络流可能被逆转，使得在队列中等待的联系是提供供给的源，并且可能变得可用的可能坐席是提供需求的接收方。
BP网络流400F示出了由BP模块或类似部件确定的最佳流量解决方案。根据该解决方案，其中，可以有几个选择，或者随机选择：边401A(从坐席401到具有技能421和422的联系类型411)具有最佳流量0；边401B(从坐席401到具有技能421和422的联系类型412)具有最佳流量400；以及边401C(从坐席401到具有技能421和422的联系类型413)具有最佳流量600。类似地，坐席402的边402A-F的最佳流量分别是450,50,0,300,200和0；而坐席403的边403A-C的最佳流量分别为0,700和300。如下文详细所述，该最优流量解决方案描述了联系-坐席交互的相对比例(或选择特定联系-坐席交互的相对可能性)，其将根据每对坐席和联系类型/技能集合的支出，实现坐席和联系的目标利用率，同时还最大化联系中心系统的预期的总绩效。
图4G示出了根据本公开的实施例的BP网络流400G的示例。BP网络流400G与BP网络流400F(图4F)相同，除了为了清楚起见，已经去除了最佳流动解决方案被确定为0的边。在BP策略下，尽管具有互补技能和非零支出，但坐席将不优选地与最佳流动解决方案被确定为0的联系类型配对。
在该示例中，已经移除边401A、402C、402F和403A。剩下的边表示优选的配对。因此，在L1(坐席过剩)环境中，当联系到来时，可以优选地与存在可用优选配对的坐席之一配对。例如，具有技能421和422的联系类型411的联系可以总是优选地与坐席402配对，要求450个单位的坐席402的总供给(可用性)。又例如，具有技能421和422的联系类型412的联系可以优选地在某些时间与坐席401配对并且在某些时间与坐席402配对。该联系的总需求为450(基于该类联系/技能到来的预期频率)，并且要求400个单位的来自坐席401的供给，以及剩余50个单位的来自坐席402的供给。
在一些实施例中，当该类型/技能的联系到来时，BP模块或类似部件可以根据每个坐席所做的相对需求(400和50)来选择坐席401或402。例如，伪随机数发生器可被用来随机地选择坐席401或402，根据相对需求加权该随机选择。因此，对于该类型/技能的每个联系，有400/450(≈89％)概率将坐席401选择为优选配对，并且有50/450(≈11％)概率将坐席402选择为优选配对。随着时间的推移，该类型/技能的许多联系已经使用BP策略配对，其中，它们中的约89％被优选地与坐席401配对，并且剩余的11％被优选地与坐席402配对。在一些实施例中，坐席的总目标利用率或每个联系类型/技能的目标利用率可以是用于接收联系的比例百分比的坐席的“带宽”。
对于具有该解决方案的BP网络流400G，预期来自所有坐席的总供给满足所有联系的总需求。因此，可以实现所有坐席的目标利用率(本文为平衡利用率)，同时还根据支出和沿着具有这些支出的边的坐席到联系的相对分配来实现联系中心系统中的更高的预期总绩效。
图5A-I示出了另一BP支出矩阵和网络流的示例。对于具有各种技能组合的坐席和联系类型的某些配置，给定BP网络流的最佳或最大流量可能不会完全平衡供需。本示例类似于图4A-4G的示例，除了该配置的坐席和联系类型最初导致不平衡供需。在该简化的假设联系中心中，可以结合基于线性编程的网络流优化技术应用用于调整目标利用率的基于二次规划的技术，以提高总联系中心绩效，同时保持坐席和联系之间的最佳偏斜利用率，以适应坐席和联系类型的不平衡配置。
图5A描绘了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵500A的示例。在基于BP技能的支出矩阵500A中表示的假设联系中心系统类似于在基于BP技能的支出矩阵400A(图4)中表示的联系中心系统，因为存在分别具有约1/3或.33的初始预期可用性/利用率的三个坐席(坐席501,502和503)。存在分别具有约40％(.30+.10)和60％(.30+.30)的预期频率/利用率的两个联系类型(联系类型511和512)。
在本示例中，坐席501已被分配、训练或以其他方式可用于技能521和522，以及坐席502和503仅可用于技能522。例如，如果技能521代表法语技能，而技能522代表德语技能，则坐席501可以被分配给要求法语或德语的联系，而坐席502和503可以仅被分配给要求德语的联系并且不分配给要求法语的联系。
在本示例中，预期.30或30％的联系为联系类型511，并且要求技能521；预期.30或30％的联系为联系类型512，并且要求技能521；预期.10或10％的联系为联系类型511并且要求技能522；以及预期.30或30％的联系为联系类型512，并且要求技能522。
在本示例中，坐席501可以与任何联系配对(具有支出.30、.28、.30和.28，如基于BP技能的支出矩阵500A中所示)。仅具有技能522的坐席502和503可以与至少要求技能522的联系类型511和512的联系配对(具有支出.30、.24、.25和.20，如基于BP技术的支出矩阵500A所示)。如由基于BP技能的支出矩阵500A中的空单元所示，坐席502和503将不与仅要求技能521的联系配对。12单元支出矩阵包括4个空单元，并且8个非空单元表示8个可能的配对。
图5B示出了根据本公开的实施例的BP网络流500B的示例。类似于BP网络流400B(图4B)，BP网络流500B将坐席501-503示为网络的左侧的源，而将每个技能集合的联系类型512和5123示为网络的右侧的接收方。BP网络流500B中的每个边表示坐席和具有特定类型和需求集合(技能)的联系之间的可能配对。边501A-D、502A-B和503A-B表示如所示的它们各自的坐席和联系类型/技能的可能的联系-坐席配对。
图5C示出了根据本公开的实施例的BP网络流500C的示例。BP网络流500C是BP支出矩阵500A(图5A)的网络表示。为清楚起见，未示出每个边的标识符，而是示出每个边的支出，例如，边501A和501D上的.30，以及边501B和501C上的.28，以及对坐席502和503的每个边的相应支出。
图5D示出了根据本公开的实施例的BP网络流500D的示例。BP网络流500D示出了由每个坐席提供的相对初始供给以及由每个联系类型/技能组合所需的需求。总供给1等于总需求1。
图5E示出了根据本公开的实施例的BP网络流500E的示例。为了便于表示，供给和需求已按比例缩放3000倍，并且对每个边，示出初始供给的最大流量解决方案。根据该解决方案，边501A(从坐席501到具有技能521的联系类型511)具有900的最佳流量；边501B(从坐席501到具有技能521的联系类型512)具有100的最佳流量；以及边501C和501D具有0的最佳流量。类似地，坐席502的最佳流量分别为300和700；以及坐席503的最佳流量分别是0和200。
根据该解决方案，相对于坐席501和502，基本上未充分利用坐席503。而对分别1000单位的全部供给优化坐席501和502，预期坐席503使用200个单元，或坐席503的供给的1/5。在联系中心环境中，相对于坐席501和502，坐席503可能被分配给更少的联系以及更多的时间空闲，或者坐席可以被分配给非优选的联系，导致联系中心绩效低于按最大流量解决方案预测的绩效。
类似地，根据该解决方案，相对于其他联系类型/技能组合，基本上未充分利用要求技能521的联系类型512的联系(或“服务不足”)。而对分别900,300和900单位的全部需求优化其他联系类型/技能组合，预期要求技能521的联系类型512仅接收100个单位，或该联系类型/技能需求的1/9。在联系中心环境中，该未充分利用的联系类型/技能组合相对于其他联系类型/技能组合可能经历更长的等待时间，或者可能将联系分配给非优选的坐席，导致联系中心绩效低于按最大流量解决方案预测的绩效。
BP网络流500E中所示的解决方案仍然平衡总供给和需求，但是与其他对等方相比，不太经常选择坐席503，和/或为优选坐席，一些联系可能需要等待更长的时间，和/或总联系中心绩效可能无法达到由最大流量解决方案预期的总支出。
图5F和5G示出了如在BP网络流500E(图5E)中，在最大流量解决方案不平衡的联系中心系统中，调整相对坐席供给以改善坐席与联系利用率的平衡的一些实施例的技术。
图5F示出了根据本公开的实施例的BP网络流500F的示例。在BP网络流500F中，享有相同技能集合的坐席已经被“折叠(collapsed)”为单个网络节点。在该示例中，坐席502和坐席503已被组合成技能522的单个节点，其总供给为2000。
类似地，享有相同技能集合的联系类型已被折叠为单个网络节点。在该示例中，需要技能521的联系类型511和512已经被组合到技能521的单个节点中，总需求为1800，并且要求技能522的联系类型511和512已经被组合到技能522的单个节点中，总需求为1200。
此外，已经折叠边。例如，从坐席502和503发出的四个边(如图5B中标记的边502A、502B、503A和503B)已经被折叠成从用于具有技能522的坐席的“超级节点”向用于要求技能522的联系类型的“超级节点”发出的单个边。
此时，在一些实施例中，可以将二次规划算法或类似技术应用于折叠网络以调整坐席的相对供给。
图5G示出了根据本公开的实施例的BP网络流500G的示例。BP网络流500G示出了根据二次规划算法或类似技术的解决方案的调整的坐席供给。在该示例中，将用于技能521和522的坐席超级节点的供给从BP网络流500F(图5F)中的1000调整到1800，以及将用于技能522的坐席超级节点的供给从BP网络流500F中的2000调整到1200。
总供给可以保持不变(例如，在该示例中为3000)，但是已经调整了各种技能组合的坐席的相对供给。在一些实施例中，单个超级节点的总供给可以均匀地分布在超级节点内的坐席之中。在该示例中，可以在坐席之中均匀地划分用于技能522的坐席超节点的1200个单位的供给，向坐席502和503中的每一个分配600个单位。
图5H示出了根据本公开的实施例的BP网络流500H的示例。BP网络流500H示出了使用在BP网络流500G(图5G)中所示的调整的供给计算的最大流量解决方案。坐席501具有1800的调整供给，坐席502具有600的调整供给，以及坐席503具有600的调整供给。根据该解决方案，边501A(从坐席501到具有技能521的联系类型511)仍然具有900的最佳流量；边501B(从坐席501到具有技能521的联系类型512)现在具有900的最佳流量；以及边501C和501D仍然具有0的最佳流量。类似地，坐席502的最佳流量现在各自为300和300；以及坐席503的最佳流量现在分别为0和600。
图5I示出了根据本公开的实施例的BP网络流500I的示例。BP网络流500I与BP网络流500H相同，除了为了清楚起见，已经去除了最佳流量解决方案被确定为0的边。在该示例中，已经去除边501C、501D和503A。
使用BP网络流500H和500I中所示的解决方案，现在可以充分地利用(完全服务)所有联系类型/技能组合。
此外，总坐席利用率会变得更平衡。在BP网络流500E(图5E)下，坐席503可能仅被使用了坐席501和502的1/5。因此，坐席501和502分别被分配约45％的联系，而坐席503仅被分配剩余约10％的联系。在BP网络流500H下，可以为坐席501分配约60％的联系，而为坐席502和503分别分配约20％的剩余联系。在该示例中，最忙的坐席(坐席501)仅接收与最不忙的坐席(坐席502和503)的联系的三倍，而不是接收五倍的联系。
图6图示了根据本公开的实施例的基于BP技能的支出矩阵方法600的流程图。基于BP技能的支出矩阵方法600可以在框610开始。
在框610，可以分析历史联系-坐席结果数据。在一些实施例中，可以分析历史联系-坐席结果数据的滚动窗口，例如一周、一个月、九十天或一年窗口。历史联系-坐席结果数据可以包括关于联系和坐席之间的各个交互的信息，包括哪个坐席与哪个联系通信的标识符、通信何时发生、通信的持续时间、以及通信的结果。例如，在电话销售呼叫中心，结果可以指示销售是否发生或销售的金额——如果有的话。在客户保留队列中，结果可以指示客户是否被保留(或“保存”)还是保留客户所提供的任何激励的金额。在客户服务队列中，结果可以指示是否满足客户的需求或问题是否得到解决，或表示对联系-坐席交互的客户满意度的得分(例如，净推荐得分或NPS)或代表评级。在分析历史联系-坐席结果数据之后或同时，基于BP技能的支出矩阵方法600可以进行到框620。
在框620，可以分析联系属性数据。联系属性数据可以包括存储在一个或多个客户关系管理(CRM)数据库中的数据。例如，无线电信提供商的CRM数据库可以包括关于客户使用的手机类型、客户签约的合同类型、客户合同的持续时间、客户合同的每月价格、以及客户与公司的关系的任期的信息。再例如，银行的CRM数据库可以包括关于客户持有的账户的类型和数量、客户账户的平均每月余额、以及客户与公司的关系的任期的信息。在一些实施例中，联系属性数据还可以包括存储在从第三方获得的一个或多个数据库中的第三方数据。在分析联系属性数据之后或同时，基于BP技能的支出矩阵方法600可以进行到框630。
在框630，可以对每个坐席和每个联系类型确定技能组。技能的示例包括诸如技术支持、计费支持、销售、保留等广泛技能；诸如英语、西班牙语、法语等的语言技能；诸如“2级高级技术支持”、Apple iPhone用户的技术支持、谷歌Android用户的技术支持等的较窄技能；以及各种其他技能。在一些实施例中，可能不存在任何独特技能，或者可以跨所有坐席或所有联系类型仅识别一种技能。在这些实施例中，可以存在仅单个“技能组”。
在一些实施例中，给定的联系类型可能在不同时间要求不同的技能集合。例如，在对呼叫中心的首次呼叫期间，一个类型的联系可能具有技术问题并且要求具有技术支持技能的坐席，但在第二次呼叫期间，相同类型的同一联系可能具有计费问题并且要求具有客户支持技能的坐席。在这些实施例中，根据每种联系类型/技能组合，可以包括不止一次的相同联系类型。在确定技能组之后，基于BP技能的支出矩阵方法600可以进行到框640。
在框640，可以对每个坐席确定目标利用率，并且可以对每个联系类型(或联系类型/技能组合)确定预期速率。在一些L1环境中，可以以平衡坐席利用率为目标，使得预期随时间每个坐席被分配大致相等数量的联系。例如，如果联系中心环境具有四个坐席，则每个坐席可以具有1/4(或25％)的目标利用率。作为另一示例，如果联系中心环境具有n个坐席，则每个坐席可以具有1/n(或等效的联系百分比)的目标利用率。
类似地，可以基于例如在框610分析的历史联系-坐席结果数据中观察到的实际速率，确定每种联系类型/技能的预期速率。在确定目标利用率和预期速率之后，基于BP技能的支出矩阵方法600可以进行到框650。
在框650，可以确定具有用于每个可行的联系-坐席配对的预期支出的支出矩阵。在一些实施例中，如果坐席和联系类型具有至少一个共同的技能，则联系-坐席配对可能是可行的。在其他实施例中，如果坐席具有联系类型所需的至少所有技能，则联系-坐席配对可能是可行的。在其他实施例中，可以使用用于可行性的其他试探法。
支出矩阵的示例是上文参考图4A详细所述的基于BP技能的支出矩阵400A。基于BP技能的支出矩阵400A包括具有相关技能和目标利用率的坐席集合、(与各种技能集合组合的)具有基于历史联系-坐席结果数据和/或联系属性数据确定的预期频率的联系类型集合、以及每个可行的联系-坐席配对的非零预期支出的集合。在确定支出矩阵之后，基于BP技能的支出矩阵方法600可以进行到框660。
在框660，可以输出根据支出矩阵的计算机处理器生成的模型。例如，嵌入在联系中心系统或其中的部件(例如BP模块)内或者通信地耦合到联系中心系统或其中的部件的计算机处理器可以输出将由计算机处理器的另一部件或联系中心系统接收的支出矩阵模型。在一些实施例中，可以为联系中心系统的其他部件或人类管理员记录、打印、显示、传送或以其他方式存储支出矩阵模型。在输出支出矩阵模型之后，基于BP技能的支出矩阵方法600可以结束。
图7A示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法700A的流程图。BP网络流方法700A可以在框710开始。
在框710，可以确定BP支出矩阵。在一些实施例中，可以使用BP支出矩阵方法600或类似方法来确定BP支出矩阵。在其他实施例中，可以从另一部件或模块接收BP支出矩阵。在确定BP支出矩阵之后，BP网络流方法700A可以进行到框720。
在框720，可以对每个坐席确定目标利用率，并且可以对每种联系类型确定预期速率。在其他实施例中，在框710所确定的支出矩阵可以合并或以其他方式包括目标利用率和/或预期速率，诸如由BP支出矩阵方法600输出的支出矩阵，或者基于BP技能的支出矩阵400A(图4A)。在确定目标利用率和预期速率之后，如果必要，BP网络流方法700A可以进行到框730。
在框730，可以确定坐席供给和联系类型需求。如上文参考图4D和4E详细所述，每个坐席可以提供相当于每个坐席的预期可用性或目标利用率的“供给”(例如，在具有三个坐席的环境中，对总供给1或100％，各自1/3)。另外，对于总需求1或100％，每种联系类型/技能可能要求相当于每种联系类型/技能的预期频率或目标利用率的坐席供给量。总供给和需求可以被归一化或以其他方式配置为彼此相等，并且认为沿着每个边的容量或带宽可以是无限的或者以其他方式不受限制的。在其他实施例中，可能存在供给/需求不平衡，或者可能存在对一些或所有边设置的配额或以其他方式限制的容量。
在一些实施例中，供给和需求可以按某些因子，例如1000,3000等缩放。在这样做时，三个坐席中的每一个的供给可以被示为1000而不是1/3，并且总供给可以被示为3000。类似地，可以缩放每种联系类型/技能集合的相对需求。在一些实施例中，不发生缩放。在确定了坐席供给和联系类型需求之后，BP网络流方法700A可以进行到框740。
在框740，可以确定优选的联系-坐席配对。如上文参考例如图4F和4G详细所述，可以确定用于BP网络流的一个或多个解决方案。在一些实施例中，可以将“最大(maximum)流量”或“最大(max)流量”算法或其他线性编程算法应用于BP网络流以确定用于优化供给(源)的“流量”或“分配”的一个或多个解决方案来满足需求(接收方)。在一些实施例中，可以应用“最大(max)成本”算法来选择最佳最大流量解决方案。
在一些联系中心环境，诸如L2(联系过剩)环境中，可以逆转网络流，使得在队列中等待的联系是提供供给的源，以及可能变得可用的可能坐席是提供需求的接收方。
BP网络流可以包括由BP模块或类似部件确定的最佳流量解决方案。根据该解决方案，其中可以存在若干选择，或者随机选择，一些(可行的)边可以具有0的最佳流量，表明这种可行的配对不是优选的配对。在一些实施例中，如果配对被确定为不是优选配对，则BP网络流可以去除表示可行配对的边。
其他边可以具有非零的最佳流量，表明至少在一些时间，这种可行的配对是优选的。如上文详细所述，该最优流程解决方案描述了联系-坐席交互的相对比例(或选择特定联系-坐席交互的相对可能性)——其将实现坐席和联系的目标利用率，同时还根据每对坐席和联系类型/技能集合的支出，最大化联系中心系统的预期总绩效。
对于某些BP网络流的一些解决方案，单个联系类型/技能可以具有从多个坐席流入其中的多个边。在这些环境中，联系类型/技能可以具有多个优选配对。给定多个坐席之中的选择，BP网络流指示每当该联系类型/技能的联系到达联系中心时，可以选择用于若干坐席之一的相对比例或加权。在确定优选的联系-坐席配对之后，BP网络流方法700A可以进行到框750。
在框750，可以输出根据优选的联系-坐席配对的计算机处理器生成的模型。例如，嵌入在联系中心系统或其中的部件(例如BP模块)内或通信地耦合到联系中心系统或其中的部件的计算机处理器可以输出将由计算机处理器或联系中心系统的另一部件接收的优选配对模型。在一些实施例中，可以为联系中心系统的其他部件或人类管理员记录、打印、显示、传送或以其他方式存储优选配对模型。在输出优选配对模型之后，BP网络流方法700A可以结束。
图7B示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法700B的流程图。BP网络流700B类似于上文参考图7A所述的BP网络流700A。BP网络流方法700B可以在框710开始。在框710处、，可以确定BP支出矩阵。在确定了BP支出矩阵之后，BP支出矩阵方法700B可以进行到框720。在框720，可以对每个坐席确定目标利用率，并且可以对每种联系类型确定预期速率。在确定了目标利用率和预期速率之后，如果必要，BP网络流方法700B可以进行到框730。在框730，可以确定坐席供给和联系类型需求。在确定了坐席供给和联系类型需求之后，BP网络流方法700B可以进行到框735。
在框735，可以调整坐席供给和/或联系需求以平衡坐席利用率，或者改善坐席利用率平衡。如上文参考例如图5F和5G详细所述，享有相同技能集合的坐席可以被“折叠”成单个网络节点(或“超级节点”)。类似地，享有相同技能集合的联系类型可以被折叠成单个网络节点。此外，边根据其相应的超级节点来折叠。此时，在一些实施例中，可以将二次规划算法或类似技术应用于折叠网络，以调整坐席的相对供给和/或联系的相对需求。在调整坐席供给和/或联系需求以平衡坐席利用率之后，BP网络流方法700B可以进行到框740。
在框740，可以确定优选的联系-坐席配对。在确定优选的联系-坐席配对之后，BP网络流方法700A可以进行到框750。在框750，可以输出根据优选的联系-坐席配对的计算机处理器生成的模型。在输出优选的配对模型之后，BP网络流方法700B可以结束。
图8示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法800的流程图。BP网络流方法800可以在框810开始。
在框810，可以确定可用坐席。在联系中心系统的现实世界队列中，可能有雇佣的数十、数百或数千个坐席或更多坐席。在任何给定时间，这些雇佣的坐席中的一部分可以登录到系统中或以其他方式积极地轮班工作。同样在任何给定时间，登录的坐席的一小部分可以参与联系交互(例如，呼叫中心的呼叫)、记录最近的联系交互的结果、休息、或者以其他方式不可用于呼入联系。登录的坐席的剩余部分可能是空闲的或者以其他方式可用于被分配。在确定可用坐席的集合之后，BP网络流方法800可以进行到框820。
在框820，可以确定优选的联系-坐席配对的BP模型。在一些实施例中，可以使用BP网络流方法700A(图7A)或700B(图7B)或类似方法来确定优选配对模型。在其他实施例中，可以从另一部件或模块接收优选配对模型。
在一些实施例中，优选配对模型可以包括为联系中心队列雇佣的所有坐席。在其他实施例中，优选配对模型可以仅包括在给定时间登录到队列中的那些坐席。在其他实施例中，优选配对模型可以仅包括在框810确定为可用的那些坐席。例如，参考图4B，如果坐席403不可用，则一些实施例可以使用忽略用于坐席403的节点，并且仅包括用于可用坐席的坐席401和坐席402的节点的不同的优选配对模型。在其他实施例中，优选配对模型可以包括用于坐席403的节点，但可以被修改以避免产生将联系分配给坐席403的非零概率。例如，可以将从坐席403到每个兼容联系类型的流的容量设置为零。
当坐席变得可用或不可用时，和/或当具有各种技能需求的各种类型的联系到达联系中心时，可以实时或近实时地预先计算(例如从高速缓存或其他存储器检索)或计算优选配对模型。在确定了优选配对模型之后，BP网络流方法800可以进行到框830。
在框830，可以确定可用联系。例如，在L1环境中，多个坐席可用并且等待分配给联系，以及联系队列为空。当联系到达联系中心时，可以将联系分配给其中一个可用坐席而无需保持等待。在一些实施例中，在框820确定的优选配对模型可以是首次确定的，或者在框830确定可用联系之后更新。例如，参考图4A-4G，坐席401-403可以是正好在给定时刻可用的数十个或更多个中的三个坐席。此时，可以对该三个即时可用坐席确定基于BP技能的支出矩阵400A(图4A)，以及可以基于BP技能的支出矩阵400A，对三个即时可用坐席确定BP网络流400G(图4G)。因此，对那三个可用坐席，可以在那时确定优选的配对模型。
在一些实施例中，优选配对模型可以考量一些或所有预期联系类型/技能组合，如在例如BP网络流400G中，即使待配对的特定联系已经为BP网络流方法800所知，因为已经在框830确定了联系。在框830确定了可用联系(并且在一些实施例中，已经生成或更新了优选配对模型)之后，BP网络流方法800可以进行到框840。
在框840，可以确定可用坐席和可用联系之间的至少一个优选联系-坐席配对。例如，如在BP网络流400G(图4G)中所示，如果可用联系是联系类型411并且要求技能421或422，则优选配对是坐席402。类似地，如果可用联系是联系类型412并且要求技能421或422，则优选的配对将是坐席401(最佳流400)或坐席402(最佳流50)。在确定了至少一个优选的联系-坐席配对之后，BP网络流方法800可以进行到框850。
在框850，可以选择至少一个优选的联系-坐席配对中的一个。在一些实施例中，该选择可以是随机的，诸如通过使用伪随机数发生器。选择至少一个优选的联系-坐席配对中的给定的一个的可能性(或概率)可以基于由BP模型描述的统计可能性。例如，如在BP网络流400G(图4G)中所示，如果可用联系是联系类型412并且要求技能421或422，则选择坐席401的概率是400/450≈89％，选择坐席402的概率为50/450≈11％。
如果仅存在一个优选的联系-坐席配对，则在一些实施例中，可能不需要随机选择，因为选择可能是微不足道的。例如，如在BP网络流400G(图4G)中所示，如果可用联系是联系类型411并且要求技能421或422，则优选配对总是坐席402，并且选择坐席402的概率是450/450＝100％。在选择至少一个优选的联系-坐席配对中的一个之后，BP网络流方法800可以前进到框860。
在框860，可以输出所选择的配对以在联系中心系统中连接。例如，诸如BP模块的嵌入在联系中心系统或其中的部件内或可通信地耦合到联系中心系统或其中的部件的计算机处理器可以输出将由计算机处理器或联系中心系统的另一部件接收的优选配对选择(或推荐配对或配对指令)。在一些实施例中，可以为联系中心系统的其他部件或人类管理员记录，打印，显示，传输，或以其他方式存储优选配对选择。接收部件可以使用优选配对选择来使所选择的坐席连接到请求或以其他方式确定配对的联系。在输出优选配对指令之后，BP网络流方法800可以结束。
图9示出了根据本公开的实施例的BP网络流方法900的流程图。在一些实施例中，BP网络流方法900类似于BP网络流方法800。而BP网络流方法800示出了L1环境(坐席过剩)，BP网络流方法900示出了L2环境(队列中的联系)。BP网络流方法900可以在框910开始。
在框910，可以确定可用联系。在联系中心系统的现实世界队列中，可能存在所雇佣的数十、数百等坐席。在L2环境中，所有登录的坐席都参与了联系交互或以其他方式不可用。当联系到达联系中心时，可以要求联系在保留队列中等待。在给定时间，可能存在数十个或更多保持等待的联系。在一些实施例中，可以按到达时间的顺序排序队列，最长等待的联系位于队列的头部。在其他实施例中，可以至少部分地基于各个联系的优先级评级或状态排序队列。例如，指定为“高优先级”的联系可以位于队列的头部处或附近，领先于已经等待更长时间的其他“正常优先级”联系。在确定在队列中等待的可用联系的集合之后，BP网络流方法900可以进行到框920。
在框920，可以确定优选的联系-坐席配对的BP模型。在一些实施例中，可以使用类似于BP网络流方法700A(图7A)或700B(图7B)的方法来确定优选配对模型，只要等待联系提供供给源，并且变为可用的坐席提供需求的接收方。在其他实施例中，可以从另一部件或模块接收优选配对模型。
在一些实施例中，优选配对模型可以包括预期到达联系中心队列的所有联系类型。在其他实施例中，优选配对模型可以仅包括在请求模型时在队列中存在并且等待的那些联系类型/技能组合。例如，考虑预期三种类型的联系X,Y和Z的联系中心系统，但仅类型X和Y的联系目前正在队列中等待。一些实施例可以使用忽略用于联系类型Z的节点、包括仅用于等待类型X和Y的联系的节点的不同的优选配对模型。在其他实施例中，优选配对模型可以包括用于联系类型Z的节点，但是修改该模型以避免产生将坐席分配给联系类型Z的联系的非零概率。例如，从联系类型Z到每个兼容坐席的流的容量可以被设置为零。
当坐席变得可用或不可用时，和/或当具有各种技能需求的各种类型的联系到达联系中心时，可以实时或近实时地预先计算(例如从高速缓存或其他存储器检索)或计算优选配对模型。在确定了优选配对模型之后，BP网络流方法900可以进行到框930。
在框930，可以确定可用坐席。例如，在L2环境中，多个联系正在等待并且可用于分配给坐席，以及所有坐席均被占用。当坐席变得可用时，可以将坐席分配给等待的联系中的一个而不保持空闲。在一些实施例中，在框920确定的优选配对模型可以是首次确定的，或者在框830确定可用坐席之后更新。例如，可能有三个联系在队列中等待，每个联系具有不同的技能和类型。可以为三个即时等待联系确定基于BP技能的支出矩阵，并且可以基于BP技能的支出矩阵，为三个即时等待联系确定BP网络流。因此，对那三个等待的联系，可以在那时确定优选的配对模型。
在一些实施例中，优选配对模型可以考虑一些或所有潜在可用坐席，即使待配对的特定坐席已经为BP网络流方法900所知，因为已经在框930确定了坐席。在框930已经确定了可用坐席(并且在一些实施例中，已经生成或更新了优选配对模型)之后，BP网络流方法900可以进行到框940。
在框940，可以确定可用坐席和可用联系之中的至少一个优选联系-坐席配对。在确定了至少一个优选的联系-坐席配对之后，BP网络流方法900可以进行到框950。
在框950，可以选择至少一个优选的联系-坐席配对中的一个。在一些实施例中，该选择可以是随机的，诸如通过使用伪随机数发生器。选择至少一个优选的联系-坐席配对中的给定的一个的可能性(或概率)可以基于由BP模型描述的统计可能性。如果仅存在一个优选的联系-坐席配对，则在一些实施例中可能不需要随机选择，因为选择可能是微不足道的。在选择至少一个优选的联系-坐席配对中的一个之后，BP网络流方法900可以进行到框960。
在框960，可以输出所选择的配对以在联系中心系统中连接。例如，诸如BP模块的嵌入在联系中心系统或其中的部件内或可通信地耦合到联系中心系统或其中的部件的计算机处理器可以输出将由计算机处理器或联系中心系统的另一部件接收的优选配对选择(或推荐配对或配对指令)。在一些实施例中，可以为联系中心系统的其他部件或人类管理员记录，打印，显示，传输，或以其他方式存储优选配对选择。接收部件可以使用优选配对选择来使所选择的坐席连接到请求或以其他方式确定配对的联系。在输出优选配对指令之后，BP网络流方法900可以结束。
在一些实施例中，BP支出矩阵和网络流模型可以被用在L3环境(即，多个坐席可用并且多个联系在队列中等待)中。在一些实施例中，网络流模型可以被用来同时批量配对多个联系-坐席配对。在例如美国专利申请No.15/395,469中详细地描述了L3环境下的BP配对，其全部内容在此引入以供参考。在其他实施例中，当联系中心系统在L1和/或L2环境中操作时，可以使用BP网络流模型，而当联系中心系统在L3(或L0)环境中操作时，可以使用替代的BP配对策略。
在上述示例中，BP网络流模型以平衡的坐席利用率为目标(或者对特定的联系中心环境，尽可能接近平衡)。在其他实施例中，可以以偏斜或以其他方式不平衡的坐席利用率为目标(例如，“Kappa”技术)，和/或可以以偏斜或以其他方式不平衡的联系利用率为目标(例如，“Rho”技术)。在例如上述美国专利申请14/956,086和14/956,074中详细地描述这些技术的示例，包括Kappa和Rho技术，其全部内容在此引入以供参考。
在一些实施例中，诸如BP模块(例如，BP模块140)完全嵌入或以其他方式集成在联系中心交换机(例如，中心交换机110、联系中心交换机120A等)内的那些实施例中，交换机可以执行BP技术，在交换机和BP模块之间没有单独的配对请求和响应。例如，当需求产生时，交换机可以确定应用于每个可能配对的其自身的成本函数或函数，并且交换机可以相应地自动地最小化(或者，在一些配置中，最大化)成本函数。交换机可以减少或消除坐席或联系的技能队列或其他层次设置的需要；相反，交换机可以跨一个或多个虚拟坐席组或联系中心系统内的更大的坐席池中的坐席集合操作。BP配对方法的部分或全部方面可以根据需要由交换机实现，包括数据收集、数据分析、模型生成、网络流优化等。
在一些实施例中，诸如优化虚拟坐席组的那些实施例中，网络流中的坐席节点的模型可以表示对在联系中心系统内的任何地方找到的坐席，具有一个或多个坐席技能/类型组合的坐席集合，而不管联系中心系统是否将坐席分配给一个或多个技能队列。例如，用于图4B-4G中的坐席401,402和403的节点可以表示虚拟坐席组，而不是单个坐席，并且随后可以将分配给虚拟坐席组的联系分配给虚拟坐席组内的单个坐席(例如，随机分配、循环分配、基于模型的行为配对等)。在这些实施例中，在联系被过滤或以其他方式分配给单个技能队列和/或坐席组之前(例如，图1中的联系中心交换机120A或联系中心交换机120B)，BP可以被应用于处于联系中心系统(例如，图1中的中心交换机101)内的更高级的联系。
在该过程中较早地应用BP可能是有利的，因为它避免了传统中央交换机用来决定应该将联系分配给哪个队列/交换机/VDN的脚本和其他规范技术。就优化总体联系中心绩效和实现期望的目标坐席利用率(例如，平衡坐席利用率、最小坐席利用率不平衡、指定量坐席利用率偏斜)而言，这些脚本和其他规范技术可能是低效且不理想的。
此时，应注意到，如上所述的根据本公开的联系中心系统中的行为配对可能某种程度上涉及处理输入数据并且生成输出数据。该输入数据处理和输出数据生成可以用硬件或软件实现。例如，特定电子部件可以用在行为配对模块或类似或相关电路中，用于根据如上所述的本公开实现与联系中心系统中的行为配对相关联的功能。替选地，指令操作的一个或多个处理器可以实现如上所述根据本公开的与联系中心系统中的行为配对相关联的功能。如果是这种情况，则这些指令可以被存储在一个或多个非瞬时性处理器可读存储介质(例如，磁盘或其他存储介质)上，或者经由嵌入在一个或多个载波中的一个或多个信号传送到一个或多个处理器也在本公开的范围内。
本公开不限于本文所述的具体实施方案的范围。实际上，除了本文所述的那些之外，本公开的其他各种实施例及其改进对于本领域普通技术人员而言从上文描述和附图将是显而易见的。因此，这些其他实施例和改进旨在落入本公开的范围内。此外，尽管为了至少一个特定目的，本文在至少一个特定环境中的至少一个特定实施方式的上下文中描述了本公开，但是本领域普通技术人员将认识到其有用性不限于此，并且出于各种目的，本公开可以有利地在多种环境中实施。因此，应当鉴于如本文所述的本公开的全部范围和精神来解释下述权利要求。

Claims (21)

1.一种方法，包括：
通过通信地耦合到联系中心系统并且被配置成在所述联系中心系统中进行操作的至少一个计算机处理器，确定用于所述联系中心系统的坐席的集合，其中，所述坐席的集合中的每个坐席被关联于多个坐席技能中的至少一个坐席技能以及坐席可用性；
通过所述至少一个计算机处理器，确定所述联系中心系统的联系类型的集合，其中，每个联系类型被关联于预期可用性以及至少一个技能需求，其中，所述至少一个技能需求中的每一个对应于所述多个坐席技能中的至少一个坐席技能；
通过所述至少一个计算机处理器，生成多个可行的联系-坐席配对，以在所述联系中心系统的交换模块中，在所述坐席的集合以及所述联系类型的集合之间建立通信连接；
通过所述至少一个计算机处理器，基于所述多个可行的联系-坐席配对，生成第一网络流模型；并且
通过所述至少一个计算机处理器，对所述第一网络流模型应用优化功能以提供第二网络流模型，其中，所述优化功能基于每个坐席的所述坐席可用性来提供坐席的阈值利用率，并且基于每个联系类型的所述预期可用性来提供联系类型的阈值利用率。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述优化功能包括最大流量算法和线性编程算法中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述第二网络流模型识别在所述坐席的集合中的坐席与所述联系类型的集合中的联系类型之间的联系-坐席配对的比例。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述优化功能还将至少一个呼叫中心指标的预期值最大化，其中，所述至少一个呼叫中心指标包括收入产生、呼叫处理时间以及客户满意度中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述多个可行的联系-坐席配对包括：
基于历史的联系-坐席结果数据来确定支出矩阵。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述优化功能还包括：
归一化所述第一网络流模型的供给节点以及归一化所述第一网络流模型的要求节点。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述优化功能还确定所述多个可行的联系-坐席配对中的至少一个可行的联系-坐席配对，以具有最佳的零流量的解决方案。
8.一种系统，包括：
通过通信地耦合到联系中心系统并且被配置成在所述联系中心系统中进行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还被配置为：
确定用于所述联系中心系统的坐席的集合，其中，所述坐席的集合中的每个坐席被关联于多个坐席技能中的至少一个坐席技能以及坐席可用性；
确定所述联系中心系统的联系类型的集合，其中，每个联系类型被关联于预期可用性以及至少一个技能需求，其中，所述至少一个技能需求中的每一个对应于所述多个坐席技能中的至少一个坐席技能；
生成多个可行的联系-坐席配对，以在所述联系中心系统的交换模块中，在所述坐席的集合以及所述联系类型的集合之间建立通信连接；
基于所述多个可行的联系-坐席配对，生成第一网络流模型；并且
对所述第一网络流模型应用优化功能以提供第二网络流模型，其中，所述优化功能基于每个坐席的所述坐席可用性来提供坐席的阈值利用率，并且基于每个联系类型的所述预期可用性来提供联系类型的阈值利用率。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，
所述优化功能包括最大流量算法和线性编程算法中的至少一个。
10.根据权利要求8所述的系统，其中，
所述第二网络流模型识别在所述坐席的集合中的坐席与所述联系类型的集合中的联系类型之间的联系-坐席配对的比例。
11.根据权利要求8所述的系统，其中，
所述优化功能还将至少一个呼叫中心指标的预期值最大化，其中，所述至少一个呼叫中心指标包括收入产生、呼叫处理时间以及客户满意度中的至少一个。
12.根据权利要求8所述的系统，其中，确定所述多个可行的联系-坐席配对包括：
基于历史的联系-坐席结果数据来确定支出矩阵。
13.根据权利要求8所述的系统，其中，所述优化功能还包括：
归一化所述第一网络流模型的供给节点以及归一化所述第一网络流模型的要求节点。
14.根据权利要求8所述的系统，其中，
所述优化功能还确定所述多个可行的联系-坐席配对中的至少一个可行的联系-坐席配对，以具有最佳的零流量的解决方案。
15.一种制品，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，所述指令被构造成能够通过被通信地耦合到联系中心系统并且被配置成在所述联系中心系统中进行操作的至少一个计算机处理器来从所述介质读取，并且从而使得所述至少一个计算机处理器进行操作以使得：
确定用于所述联系中心系统的坐席的集合，其中，所述坐席的集合中的每个坐席被关联于多个坐席技能中的至少一个坐席技能以及坐席可用性；
确定所述联系中心系统的联系类型的集合，其中，每个联系类型被关联于预期可用性以及至少一个技能需求，其中，所述至少一个技能需求中的每一个对应于所述多个坐席技能中的至少一个坐席技能；
生成多个可行的联系-坐席配对，以在所述联系中心系统的交换模块中，在所述坐席的集合以及所述联系类型的集合之间建立通信连接；
基于所述多个可行的联系-坐席配对，生成第一网络流模型；并且
对所述第一网络流模型应用优化功能以提供第二网络流模型，其中，所述优化功能基于每个坐席的所述坐席可用性来提供坐席的阈值利用率，并且基于每个联系类型的所述预期可用性来提供联系类型的阈值利用率。
16.根据权利要求15所述的制品，其中，
所述优化功能包括最大流量算法和线性编程算法中的至少一个。
17.根据权利要求15所述的制品，其中，
所述第二网络流模型识别在所述坐席的集合中的坐席与所述联系类型的集合中的联系类型之间的联系-坐席配对的比例。
18.根据权利要求15所述的制品，其中，
所述优化功能还将至少一个呼叫中心指标的预期值最大化，其中，所述至少一个呼叫中心指标包括收入产生、呼叫处理时间以及客户满意度中的至少一个。
19.根据权利要求15所述的制品，其中，确定所述多个可行的联系-坐席配对包括：
基于历史的联系-坐席结果数据来确定支出矩阵。
20.根据权利要求15所述的制品，其中，所述优化功能还包括：
归一化所述第一网络流模型的供给节点以及归一化所述第一网络流模型的要求节点。
21.根据权利要求15所述的制品，其中，
所述优化功能还确定所述多个可行的联系-坐席配对中的至少一个可行的联系-坐席配对，以具有最佳的零流量的解决方案。
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