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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Erstellung von
Vorhersagen des Normalanrufvolumens bei Telefondienstleistern, wie
z.B. Call Centern, Telefonberatungsstellen, etc.
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Insbesondere
bei Telefondienstleistern werden sogenannte CTI-Systeme (CTI: Abkürzung für Computer
Telephone Integration) verwendet. Die CTI-Technik sorgt dafür, dass
Telefonanlage und Datenbanken sinnvoll zusammenarbeiten. So ist
beispielsweise in einem Call Center die Telefonanlage direkt mit
der Kundendatenbank des Unternehmens verbunden. Jeder Call Center
Agent (Kundenbetreuer) erhält
so direkt an seinem Bildschirm alle relevanten Daten zur Verfügung, um
zum Beispiel Bestellungen aufzunehmen und direkt weiterzuleiten.
Wenn alle Kundenbetreuer beschäftigt
sind, speichert die Anlage eingehende Anrufe oder leitet sie je
nach Bedarf an ein anderes Call Center weiter. Generell werden die
Anzahl, die Uhrzeit und die Dauer der eingehenden Anrufe erfasst.
Diese statistischen Daten werden gespeichert und dienen als Berechnungsgrundlage
für die
Erstellung von Vorhersagen für
das Normalanrufvolumen innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Anhand
dieser Vorhersagen können
die zu erwartende Arbeitslast und die zu ihrer Erledigung benötigten Ressourcen
abgeschätzt
werden.
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Bisher
gab es keine Möglichkeit,
das sogenannte bereinigte Anrufvolumen zu erfassen. Unter einem
bereinigten Anrufvolumen versteht man die tatsächliche Anzahl der eingehenden
Anrufe ohne Berücksichtigung
der Wiederanrufer, der Aufleger, der Verbindungsabbrüche, etc.
Es gab bisher keine Möglichkeit
auf automatischem Wege bereinigte Anrufverläufe zu erzeugen. Somit konnte
keine bereinigte Datenbasis zur Erstellung von Anrufvorhersagen
generiert werden. Je exakter aber die historische Datenbasis ist,
desto exaktere Vorhersagen werden möglich.
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Wenn
eine Vorhersage erstellt werden musste, aber die Anrufdatendaten
der letzten Monate (Forecastsbasis) durch massive Störungen oder hohe
Abbruchquoten verfälscht
waren, standen keinerlei Daten über
das tatsächliche
Anrufvolumen ohne die massive Wiederanrufquote zur Verfügung. Beispiel:
Es gehen in einer Woche 130000 Anrufe mit Beraterwunsch ein, von
denen allerdings 30000 Wiederanrufer waren. Die Personalplanung
für die
Folgewoche muss sich also nur auf 100000 Anrufe, und nicht auf 130000
Anrufe ausrichten.
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Alle
benötigten
Verlaufsdiagramme von Anrufdaten wurden manuell nach Erfahrung und
Gefühl des
Operators bereinigt und erstellt. Das Ergebnis war von der Erfahrung
des erstellenden Operators abhängig
und prinzipiell immer sehr ungenau und fehlerbehaftet. Eine Bereinigung
und Beurteilung der anrufbezogenen Verläufe für verschiedene Zeiträume der
Vergangenheit war nicht möglich.
Die Ungenauigkeit summierte sich bei jeder aus den historischen
Verläufen
erstellten Vorhersage.
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Die
automatische Ermittlung von Anrufverläufen die nicht nur den Verlauf
eines Tages, einer Woche oder eines Monats wiedergaben (prozentuale Verteilung),
sondern auch die absolut erwarteten Zahlen für den gewünschten Zeitraum war nicht
möglich.
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Bisher
wurden die Rohdaten über
eingegangene Anrufe in eine handelsübliche Vorhersagesoftware (z.B.
Forecast Pro©)
importiert. Eine rechnerische Bereinigung von Daten findet in den
bekannten Vorhersageprogrammen nicht statt. Die Rohdaten können gesichtet
werden und vom Operator optisch manuell an den einen gedachten typischen
Tagesverlauf angepasst werden. Die Qualität der Eingangsdaten hängt stark
von der Erfahrung des Operators ab. Die manuell angepassten Daten
werden in der Vorhersagesoftware als typische Hüllkurven gespeichert. Es werden
Hüllkurven
für verschiedene Wochentage
und Sondertage hinterlegt. Sondertage können mit Hilfe eines Kalenders
organisiert und auch verkettet werden. Es werden manuell zusammenhängende,
unbereinigte historische Wochen selektiert, die den aktuellen Anrufmengen
entsprechen können
und die einen eventuellen Trend abbilden können.
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Die
Vorhersagesoftware errechnet anhand der vorgegebenen Wochen die
Anrufmenge für
den Vorhersagezeitraum. Die Einbeziehung von Wochen die einen Trend
abbilden könnten
und die notwendige, anschließende,
manuelle Anpassung des Vorhersageergebnisses erfolgt ausschließlich auf
Basis der Erfahrung des Operators oder nach vorheriger, eingehender,
manueller Analyse der Daten.
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Die
Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Verfahren zur automatischen
Erstellung von Vorhersagen für
die Anzahl von eingehenden Anrufen bei Telefondienstleistern anzugeben,
um permanent möglichst
exakte Vorhersagen der Anruferzahlen (Callforecasts) zur Personalplanung
und Dienstleisteranforderung zu erstellen.
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Diese
Aufgabe wird durch die Merkmale des Patentanspruchs 1 gelöst.
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Vorteilhafte
Ausgestaltungen und weitere Merkmale der Erfindung sind Gegenstand
der abhängigen
Ansprüche.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
ermöglicht
es, dass alle zu erwartenden Anrufverläufe (Hüllkurven) und die absoluten
erwarteten Zahlen automatisch im Hintergrund ständig für verschiedene Zeiträume ermittelt
werden und tagaktuell zur Verfügung
stehen, ohne dass eine manuelle Beurteilung, Bereinigung oder Beeinflussung
notwendig ist.
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Der
Lösungsweg
entstand aus der ständigen Verbesserung
der eigenständig
entwickelten Servicelevelberichte und dem Gedanken/der Notwendigkeit,
dass es möglich
sein muss, z.B. bei einem Anrufvolumen von 1000 Anrufe/30Min. und
einer Bearbeitung von nur 500 Anrufe/30 Min. rechnerisch die Anzahl
der Wiederanrufer zu ermitteln, um die tatsächliche Anzahl der Anrufe mit
Beraterwunsch zu erhalten (historische Datenbereinigung).
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Im
folgenden wird die Erfindung anhand eines Beispiels erläutert.
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Die
Rohdaten eingegangener Anrufe werden mit Hilfe einer Importdatei
halbautomatisch aus dem Anruferfassungssystem in den täglichen
Service Level-Bericht
(SL-Bericht) importiert. Die Daten werden hier gesichtet und automatisch
auf Intervallbasis (z.B. in einem 30 Min, Raster) um Wiederanrufer,
harte Verbindungsabbrüche
(Warteschleife > 75
s) und Aufleger (Auflegen nach < 4
Sekunden) bereinigt. Eventuelle Reportingfehler, Routingstörungen,
etc. werden sofort erkannt und falls notwendig korrigiert.
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Die
Bereinigung des Anrufvolumens, das heißt die Ermittlung der tatsächlichen
Anzahl der Anrufe mit Beraterwunsch, erfolgt anhand einer mathematischen
Gleichung aus der Gesamtanzahl der Anrufe.
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Hierzu
sind folgende Angaben der Anrufdaten notwendig, um die angenommenen
Wiederanrufer, etc., bereinigen zu können:
- – Ai Anzahl
der Anrufe innerhalb Servicelevel
- – Aa
Anzahl der Anrufe außerhalb
Servicelevel
- – DC
Anzahl der Aufleger/Verbindungsunterbrechungen
- – AL
Anzahl der Aufleger < 4
Sekunden
- – DCow
Anzahl der Verbindungsunterbrechungen ohne Wartefeld
- – Tivr
Kundenzeit im IVR bei direktem Beraterwunsch
- – Tw
maximale mögliche
Verweildauer im Wartefeld
- – Var
linespezifische Anpassungsvariable (muss durch Versuche angepasst
werden)
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Das
bereinigte Anrufvolumen ergibt sich dann zu: Avol
= Ai + Aa + (DC – AL)/((Ai
+ Aa + DC – AL)/(Tivr·DCow/DC
+ Tw + Tivr ·(1 – (DCow/DC)))/((Ai
+ Aa + DC – AL)/Var)) ·(1 – (Ai + (Aa/((Ai
+ Aa + DC – AL)/Ai)))/(Ai
+ Aa + DC – AL))und
mit Z = Ai + Aa + DC – AL
zu: Avol = Ai + Aa + (DC – AL)/Z/(Tivr·DCow/DC
+ Tw + Tivr ·(1 – (DCow/DC)))/(Z/Var))·(1 – (Ai + (Aa/Z/Ai))/Z),
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Der
Begriff IVR steht für "Interactive Voice Response". IVRs sorgen dafür, dass
Anrufer per interaktiver Sprachsteuerung, Tonwahl-Telefon, Fax oder
Internet Informationen selbständig
abrufen können.
Anrufer oder Online-Nutzer können
beispielsweise ihren Kontostand selbständig abfragen. Den menschlichen
Call Center-Mitarbeitern bleibt für aufwändigere Beratungsgespräche mehr
Zeit. IVR kann auch zur Vorselektion von Kunden eingesetzt werden.
Kombinierte CTI-IVR-Anwendungen
geben Daten des Anrufers, zum Beispiel über bisherige Transaktionen,
an den Call Center Agenten weiter.
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Mit
Hilfe der oben angegebenen Formel wird anhand des Servicelevels,
der Erreichbarkeit und der maximal möglichen Verweildauer der Kunden
im Wartefeld das wahrscheinliche, tatsächliche Volumen der Anrufe
mit Beraterwunsch ermittelt. Die Berechnung findet ausschließlich mit
Hilfe der vier Grundrechenarten statt und kann daher problemlos
in Datenverarbeitungssystemen implementiert werden.
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Für die Berechnungen
werden ferner folgende Annahmen getroffen:
- – Je kürzer die
maximal mögliche
Verweildauer eines Anrufs im Wartefeld ist, desto höher ist
Wiederanrufquote.
- – je
schlechter die Erreichbarkeit und der Servicelevel sind, desto höher ist
die Wiederanrufquote
- – Verschiedene
Lines weisen spezifische Kundenverhalten auf. Z.B. hat eine Secondlevel
Line im allgemeinen ein anderes Wiederanrufverhalten, als eine Firstlevel
Line oder eine gebührenpflichtige
Hotline mit großem
Wartefeld und langem IVR-Weg hat ein anderes Wiederanrufverhalten als
eine gebührenfreie
Hotline mit kleinem Wartefeld und kurzem IVR-Weg
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In
einem nächsten
Verfahrensschritt werden die bereinigten Daten automatisch in eine
Datenbasisdatei importiert. Hier sind schnelle Vergleiche bereinigter
Daten verschiedener Zeiträume
auf einfache Weise möglich.
Zum Beispiel kann ein historischer Wochentagsvergleich der letzten
10 Wochen aus dieser Datei automatisch in den SL-Bericht importiert
werden.
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Aus
der Datenbasis werden die bereinigten Daten automatisch in mehrere,
zum Beispiel in drei Bewertungsdateien importiert. Hier werden mit
der Erstellung jedes neuen SL-Berichtes automatisch die aktuellen
Normalhüllkurven
(Anrufanzahl und Anrufbearbeitungszeit (CHT: Call Handling Time))
der verschiedenen Tagestypen mit den Anrufzahl-Intervalldaten und
den CHT-Intervalldaten des jeweiligen Tagestyps beispielsweise der
letzten 180, 90 und 30 Tage abgeglichen.
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Das
heißt,
dass z. B. die bereinigten Daten des Zeitintervalls von 10:30h–11:00h
jedes Dienstags der vergangenen 180, 90 und 30 Tage in Bezug auf Anrufmenge
und Bearbeitungszeit (CHT) mit dem 10:30h–11.00h Intervall der jeweiligen,
aktuellen Normalhüllkurve
verglichen werden.
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Jedes
Intervall, das eine vorgegebene Abweichung (linespezifisch) von
den Normalhüllkurven aufweist,
wird täglich
neu, automatisch in die jeweiligen, aktuellen Normalhüllkurven
eingerechnet und an benachbarte Intervalle, auch tagesübergreifend, angeglichen
(geglättet).
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Der
im SL-Bericht darstellbare typische Tagesverlauf der Anrufhüllkurve,
die typische Tagesanrufmenge und die typische Tages-CHT werden z.B. aus
dieser Datei automatisch in den SL-Bericht importiert.
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Die
Hüllkurvendateien
beziehen Daten automatisch aus der Bewertungsdatei. Hier stehen
alle bereinigten Daten und Hüllkurven
beispielweise der letzten 180, 90 und 30 Tage in Form von typischen Tagesverläufe, Wochenverläufen, Tagesgesamtdaten,
Wochengesamtdaten von vielen verschiedenen Tagestypen, wie z.B.
Mo-Fr + diverse Feier- und Sondertage jederzeit und tagaktuell,
graphisch aufbereitet oder für
den Export, bzw. den automatischen Import in andere Dateien zur
Verfügung.
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Aus
den generierten Hüllkurvendaten
der verschiedenen Tagestypen wird die Vorhersage generiert. Die
Normhüllkurven
der verschiedenen Tagestypen entsprechen Bausteinen, die das typische
Anrufvolumen und die typische CHT auf Intervall- und Tagesbasis
enthalten. Aus einer Kombination der Bausteine lässt sich nahezu jede beliebige
Vorhersage zusammensetzen.
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Beispiel:
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Eine
Vorhersage für
das Anrufvolumen im November 2002 setzt sich aus folgenden Bausteinen zusammen
4·Hüllkurvendaten
typischer Montag +
4·Hüllkurvendaten
typischer Dienstag +
4·Hüllkurvendaten
typischer Mittwoch +
4·Hüllkurvendaten
typischer Donnerstag +
4·Hüllkurvendaten
typischer Freitag +
5·Hüllkurvendaten
typischer Samstag +
4·Hüllkurvendaten
typischer Sonntag +
1·Hüllkurvendaten
nicht bundeseinheitlicher Feiertag an einem Freitag
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Zur
Verbesserung der Genauigkeit können Trends
einbezogen werden. In einer Trendanalysedatei, die Ihre Daten aus
den Hüllkurvendateien
der o.g. drei Zeiträume
bezieht, können
im Vergleich der Zeiträume
auf einfache Weise Trends erkannt und berücksichtigt werden.
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An
die Hüllkurvendateien
und die Datenbasisdatei sind diverse Dateien angebunden, z. B. eine Datei
zur komfortablen, automatischen Erstellung von Feiertagsdienstplänen oder
eine Datei zur halbautomatischen Erstellung von neuen standortübergreifenden
Schichtplänen.