ES2709213T3 - Sistemas y procedimientos para dirigir llamadas a un agente en un centro de contacto - Google Patents
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Abstract
Un procedimiento implementado por ordenador para operar un centro de contacto, comprendiendo el procedimiento: a. obtener (502) datos de agente para cada uno de al menos dos agentes, en el que los datos de agente comprenden uno o más elementos de datos demográficos y/o datos psicográficos asociados con los agentes; b. obtener (501) datos del interlocutor para un interlocutor, en el que los datos del interlocutor comprenden uno o más elementos de datos demográficos y/o datos psicográficos asociados con el interlocutor; c. crear (503, 504), utilizando un algoritmo de coincidencia de patrones, un modelo informático que refleje las posibilidades previstas de una interacción óptima para agentes e interlocutores emparejados, basado al menos en parte en los datos del agente y los datos del interlocutor, en el que la interacción óptima comprende uno seleccionado del grupo de generación de ingresos mejorada y menor duración de contacto entre los interlocutores y agentes emparejados, y en el que el algoritmo de coincidencia de patrones es un algoritmo de correlación; d. conectar (505) al interlocutor con uno de los agentes basándose al menos en parte en los resultados del algoritmo de coincidencia de patrones, para aumentar la posibilidad de interacción óptima; e. medir los resultados de contacto reales entre el interlocutor conectado y el agente, en el que los resultados de contacto reales son los medidos para la interacción óptima; y f. entrenar o refinar el algoritmo de coincidencia de patrones comparando los resultados reales del contacto con los datos del agente y los datos del interlocutor.
Description
DESCRIPCION
Sistemas y procedimientos para dirigir llamadas a un agente en un centro de contacto
Referencia a solicitudes relacionadas
Esta solicitud reivindica el beneficio sobre el documento de EE.UU. n° de serie 12/021.251, presentada el 28 de enero de 2008 y el documento de EE.UU. n.° de serie 12/180.382 presentada el 25 de julio de 2008, que se incorporan en el presente documento por referencia en su totalidad para todos los fines.
Antecedentes de la invencion
La presente invencion se refiere al campo del enrutamiento de llamadas telefonicas y otras telecomunicaciones en un sistema de centro de contacto.
El centro de contacto tfpico consiste en un numero de agentes humanos, cada uno asignado a un dispositivo de telecomunicacion, como un telefono o un ordenador, para dirigir correos electronicos o sesiones de chat de internet, que esta conectado a un conmutador central. Usando estos dispositivos, los agentes se utilizan generalmente para proporcionar ventas, servicio al cliente o soporte tecnico a los clientes o posibles clientes de un centro de contacto o clientes de un centro de contacto.
Por lo general, un centro de contacto o cliente anunciara a sus clientes, clientes potenciales u otros terceros una cantidad de numeros o direcciones de contacto diferentes para un servicio en particular, como por ejemplo, para preguntas sobre facturacion o para soporte tecnico. Los clientes, clientes potenciales o terceros que buscan un servicio en particular utilizaran esta informacion de contacto, y el interlocutor entrara en uno o mas puntos de enrutamiento a un agente humano en un centro de contacto que puede proporcionar el servicio adecuado. Los centros de contacto que responden a dichos contactos entrantes se denominan "centros de contacto entrantes". De manera similar, un centro de contacto puede establecer contactos salientes con clientes actuales o potenciales o terceros. Dichos contactos se pueden hacer para fomentar la venta de un producto, proporcionar soporte tecnico o informacion de facturacion, encuestar las preferencias de los consumidores o ayudar a cobrar las deudas. Los centros de contacto que realizan dichos contactos salientes se denominan "centros de contacto salientes".
Tanto en los centros de contacto entrantes como en los centros de contacto salientes, las personas (como clientes, clientes potenciales, participates de la encuesta u otros terceros) que interactuan con los agentes del centro de contacto por telefono se denominan en esta solicitud "interlocutor". Los individuos adquiridos por el centro de contacto para interactuar con los interlocutores se mencionan en la presente solicitud como un "agente".
Una pieza esencial de hardware para cualquier operacion del centro de contacto es el sistema de conmutacion que conecta a los interlocutores con los agentes. En un centro de contacto entrante, estos conmutadores enrutan a los interlocutores entrantes a un agente en particular en un centro de contacto o, si se implementan multiples centros de contacto, a un centro de contacto particular para una ruta adicional. En un centro de contacto saliente que emplea dispositivos telefonicos, los marcadores suelen emplearse ademas de un sistema de conmutacion. El marcador se usa para marcar automaticamente un numero de telefono de una lista de numeros de telefono, y para determinar si se ha contactado a un interlocutor en vivo desde el numero de telefono llamado (a diferencia de no obtener respuesta, una senal de ocupado, un mensaje de error o un contestador automatico). Cuando el marcador obtiene una llamada en vivo, el sistema de conmutacion encamina a el interlocutor a un agente en particular en el centro de contacto.
En consecuencia, se han desarrollado tecnologfas de enrutamiento para optimizar la experiencia del interlocutor. Por ejemplo, la patente de Estados Unidos numero 7.236.584 describe un sistema telefonico para igualar los tiempos de espera de los interlocutores en multiples conmutadores telefonicos, independientemente de las variaciones generales en el rendimiento que puedan existir entre esos conmutadores. Sin embargo, el enrutamiento de contactos en un centro de contacto entrante es un proceso que generalmente esta estructurado para conectar a los interlocutores con agentes que han estado inactivos durante el mayor penodo de tiempo. En el caso de un interlocutor entrante donde solo un agente puede estar disponible, ese agente generalmente se selecciona para el interlocutor sin mas analisis. En otro ejemplo, si hay ocho agentes en un centro de contacto, y siete estan ocupados con contactos, el conmutador generalmente dirigira la llamada entrante al agente que esta disponible. Si los ocho agentes estan ocupados con contactos, el interruptor generalmente pondra el contacto en espera y luego lo dirigira al siguiente agente que este disponible. De manera mas general, el centro de contacto creara una cola de llamadas entrantes y, de manera preferencial, dirigira a las personas que esperan con mayor espera a los agentes que estaran disponibles con el tiempo. Este patron de enrutamiento de contactos hacia el primer agente disponible o el agente con mayor espera se denomina enrutamiento de contactos "round-robin". En el enrutamiento de los contactos round robin, las coincidencias y conexiones eventuales entre un interlocutor y un agente son esencialmente aleatorias.
En un entorno de centro de contacto saliente que utiliza dispositivos telefonicos, el centro de contacto o sus agentes suelen recibir una "lista de clientes potenciales" que incluye una lista de numeros de telefono con los que se puede contactar para intentar realizar un esfuerzo de solicitud, como intentar vender un producto o realizar una encuesta . La lista de clientes potenciales puede ser una lista completa para todos los centros de contacto, un centro de contacto, todos los agentes o una sublista para un agente o grupo de agentes en particular (en cualquier caso, la lista se menciona generalmente en esta solicitud como una "lista de clientes potenciales"). Despues de recibir una lista de clientes potenciales, un marcador o los propios agentes generalmente llamaran a traves de la lista de clientes potenciales en orden numerico, obtendran una llamada en vivo y realizaran el esfuerzo de solicitud. Al utilizar este proceso estandar, las coincidencias y conexiones eventuales entre un interlocutor y un agente son esencialmente aleatorias.
Se han realizado algunos intentos para mejorar estos procesos estandar pero esencialmente aleatorios para conectar a un interlocutor con un agente. Por ejemplo, la patente de Estados Unidos n.° 7.209.549 describe un sistema de enrutamiento telefonico en el que se recopila una preferencia de idioma del interlocutor y se utiliza para dirigir su llamada telefonica a un centro de contacto o agente en particular que puede brindar servicio en ese idioma. De esta manera, la preferencia de idioma es el principal impulsor de hacer coincidir y conectar a un interlocutor con un agente, aunque una vez que se ha hecho tal preferencia, los interlocutores se enrutan casi siempre en forma de "turnos completos".
Se han hecho otros intentos para alterar el sistema general de round-robin. Por ejemplo, la patente de Estados Unidos n.° 7.231.032 describe un sistema telefonico en el que los propios agentes crean reglas de enrutamiento personal para los interlocutores entrantes, lo que permite a cada agente personalizar los tipos de interlocutores que se enrutan a ellos. Estas reglas pueden incluir una lista de interlocutores particulares que el agente quiere que se les envfe, como los interlocutores con los que el agente ha interactuado anteriormente. Sin embargo, este sistema esta sesgado hacia las preferencias del agente y no tiene en cuenta las capacidades relativas de los agentes ni las caractensticas individuales de los interlocutores y los agentes mismos.
El documento EP0949793 desvela un procedimiento para optimizar el rendimiento del centro de llamadas al dirigir una llamada a un agente segun las habilidades del agente y el tipo de llamada. El documento WO2006/124113 desvela un procedimiento de enrutamiento de agente/interlocutor basado en la satisfaccion del cliente o la capacidad/desempeno del agente. El documento US 2002/0046030 desvela un centro de llamadas que brinda un servicio personalizado a el interlocutor basandose en su informacion demografica.
Por lo tanto, existe la necesidad de mejorar los mecanismos disponibles para hacer coincidir y conectar a un interlocutor con un agente. La presente invencion logra esto.
Breve sumario de la invencion
La presente invencion proporciona un procedimiento implementado por ordenador para operar un centro de contacto, un medio de almacenamiento legible por ordenador y un sistema como se reivindica a continuacion. Los sistemas y procedimientos de la presente invencion se pueden utilizar para optimizar el enrutamiento de los interlocutores a los agentes en un centro de contacto. En general, los enrutamientos de los contactos se optimizan al dirigir los contactos, de manera que los interlocutores se asocian y se conectan a agentes particulares de manera que aumentan las posibilidades de una interaccion que se considera beneficiosa para un centro de contacto (en la presente solicitud se hace referencia como una "interaccion optima"). "). Los ejemplos de interacciones optimas tipicas incluyen aumentar las ventas, disminuir la duracion del contacto (y por lo tanto, el costo para el centro de contacto),
proporcionar un nivel aceptable de satisfaccion del cliente, o cualquier otra interaccion que un centro de contacto pueda tratar de controlar u optimizar. Los sistemas y procedimientos de la presente invencion pueden mejorar la posibilidad de una interaccion optima mediante, en general, la clasificacion de los agentes en una interaccion optima, y hacer coincidir un agente calificado con un interlocutor para aumentar la posibilidad de la interaccion optima. Una vez que coincida, el interlocutor puede conectarse al agente calificado. En una realizacion mas avanzada, los sistemas y procedimientos de la presente invencion tambien se pueden usar para aumentar la posibilidad de una interaccion optima al hacer coincidir a el interlocutor con un agente que usa un modelo informatico derivado de datos que describen el comportamiento demografico, psicografico, de compras pasadas u otra informacion relevante para el negocio sobre un interlocutor, junto con datos que describen el desempeno demografico, psicografico o historico de un agente.
En una realizacion relativamente basica de la presente invencion, el rendimiento de los agentes de un centro de contacto se recopila durante un penodo de tiempo para calificar a cada agente en su capacidad para lograr una interaccion optima. El penodo de tiempo puede ser tan corto como el contacto inmediatamente anterior a un penodo que se extiende hasta la primera interaccion del agente con el interlocutor. La calificacion determinada para cada agente se usa como factor para hacer coincidir y conectar a el interlocutor con un agente en particular. Por ejemplo, se puede demostrar que ciertos agentes tienen una mayor capacidad para generar ventas que otros agentes involucrados en el mismo centro de contacto. La presente invencion, al dirigir preferentemente a los interlocutores a
aquellos agentes que muestran tener mayor capacidad para generar ventas, puede aumentar las posibilidades de lograr mayores ventas durante los contactos. De manera similar, se puede demostrar que otros agentes generan interacciones mas cortas con los interlocutores que las de otros agentes en el mismo centro de contacto. Al dirigir de manera preferencial los contactos a los agentes que generan interacciones mas cortas con los interlocutores, un centro de contacto o cliente del centro de contacto puede disminuir su necesidad general de agentes y ancho de banda de comunicacion y, por lo tanto, reducir sus costos.
En general, al calificar a los agentes en un centro de contacto segun su capacidad para lograr una interaccion optima, el centro de contacto puede relacionar y conectar a los interlocutores con los agentes para aumentar la posibilidad de lograr cualquier interaccion optima que se pueda elegir. El procedimiento de clasificacion del agente puede ser tan simple como clasificar a cada agente en una escala de 1 a N para una interaccion optima particular, siendo N el numero total de agentes. El procedimiento de clasificacion tambien puede incluir determinar el tiempo promedio de contacto de cada agente para calificar a los agentes en funcion del costo, determinar el ingreso de ventas total o la cantidad de ventas generadas por cada agente para calificar a los agentes en ventas o realizar encuestas a los clientes al final de contactos con interlocutores para calificar a los agentes segun la satisfaccion del cliente. Lo anterior, sin embargo, son solo ejemplos de como se pueden calificar los agentes; existen muchos otros procedimientos.
Si los agentes se califican en mas de una interaccion optima, la presente invencion puede configurarse para ponderar las interacciones optimas para determinar que interlocutores deben dirigirse a que agente. Por ejemplo, si hubiera dos agentes disponibles actualmente para un interlocutor individual, y la presente invencion estimo que dirigir al interlocutor a un agente dana lugar a una mayor probabilidad de que se produjera una venta, mientras que dirigir al interlocutor al otro agente dana lugar a una contacto de menor duracion, dependiendo de la interaccion optima que la presente invencion pesaba mas, el interlocutor puede ser enviada al primer o al segundo agente. En otro ejemplo, si la presente invencion estimara que dirigir a el interlocutor a un agente resultana en una alta probabilidad de una venta, una duracion de contacto corta, pero un bajo nivel de satisfaccion del cliente, mientras que dirigir el interlocutor a otro agente resultana en una alta probabilidad de una venta, una mayor duracion de contacto, pero un mayor nivel de satisfaccion del cliente, dependiendo de la combinacion de interacciones optimas que la presente invencion pesaba mas, el interlocutor puede ser enviada al primer o segundo agente.
Las ponderaciones colocadas en las diversas interacciones optimas pueden tener lugar en tiempo real de una manera controlada por el centro de contacto, sus clientes o en lmea con las reglas predeterminadas. Opcionalmente, el centro de contacto o sus clientes pueden controlar la ponderacion en Internet o algun otro sistema de transferencia de datos. Como ejemplo, un cliente del centro de contacto podna acceder a las ponderaciones actualmente en uso en un navegador de Internet y modificarlas de forma remota. Una modificacion de este tipo puede configurarse para que tenga efecto inmediato e, inmediatamente despues de dicha modificacion, se realizan los enrutamientos subsiguientes del interlocutor en lmea con las ponderaciones recien establecidas. Un ejemplo de un ejemplo de este tipo puede surgir en un caso en el que un cliente del centro de contacto decide que la prioridad estrategica mas importante en su negocio en este momento es la maximizacion de los ingresos. En tal caso, el cliente establecena de forma remota las ponderaciones para favorecer la seleccion de agentes que generana la mayor probabilidad de una venta en un contacto determinado. Posteriormente, el cliente puede considerar que la maximizacion de la satisfaccion del cliente es mas importante para su negocio. En este caso, pueden establecer de forma remota las ponderaciones de la presente invencion de tal manera que los interlocutores se dirijan a los agentes con mayor probabilidad de maximizar su nivel de satisfaccion. Alternativamente, el cambio en la ponderacion se puede configurar para que surta efecto en un momento posterior, por ejemplo, a partir de la manana siguiente.
Con los datos de agentes calificados y una interaccion optima elegida, la presente invencion se puede usar para hacer coincidir un agente calificado con un interlocutor para aumentar la posibilidad de una interaccion optima o una combinacion ponderada de interacciones optimas. La coincidencia puede producirse entre un interlocutory todos los agentes registrados en el centro de contacto, todos los agentes actualmente disponibles para un contacto en el centro de contacto, o cualquier combinacion o subgrupo del mismo. Las reglas de coincidencia se pueden establecer de modo que los agentes con una calificacion minima sean los unicos adecuados para coincidir con un interlocutor. Las reglas de coincidencia tambien se pueden establecer de manera que un agente disponible con la calificacion mas alta para una interaccion optima o una combinacion de las mismas coincida con el interlocutor. Para proporcionar el caso en el que un agente puede haber dejado de estar disponible en el tiempo transcurrido desde el momento en que se inicio un contacto hasta el momento en que el conmutador fue dirigido a conectar al interlocutor con un agente espedfico, en lugar de dirigir el conmutador para conectar al interlocutor a En un solo agente, las reglas coincidentes pueden definir un orden de idoneidad del agente para un interlocutor en particular y hacer coincidir el interlocutor con el agente de mayor calificacion en esa orden.
En un entorno de centro de contacto saliente que emplea dispositivos telefonicos, la coincidencia que tiene lugar puede reflejarse en forma de una lista de clientes potenciales. La lista de clientes potenciales puede ser para un agente en particular o un grupo de agentes, que luego pueden llamar a traves de la lista de clientes potenciales para realizar sus esfuerzos de solicitud. Cuando se usa un marcador para llamar a traves de una lista de clientes potenciales, al obtener un interlocutor en vivo, la presente invencion puede determinar los agentes disponibles,
hacer coincidir al interlocutor en vivo con uno o mas de los agentes disponibles y conectar al interlocutor con uno de esos agentes. Preferentemente, la presente invencion hara coincidir el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, definira un orden de idoneidad del agente para el interlocutor, emparejara a el interlocutor en vivo con el agente de mayor calificacion actualmente disponible en esa ordenacion, y conectara a el interlocutor con la mas alta agente calificado De esta manera, el uso de un marcador se vuelve mas eficiente en la presente invencion, ya que el marcador debena poder llamar continuamente a traves de una lista de clientes potenciales y obtener llamadas en vivo lo mas rapido posible, que la presente invencion puede igualar y conectar al maximo. agente calificado actualmente disponible.
En una realizacion mas avanzada, el sistema y los procedimientos de la presente invencion se pueden usar para aumentar las posibilidades de una interaccion optima mediante la combinacion de grados de agente, datos demograficos del agente, datos psicograficos del agente y otros datos relevantes para el negocio sobre el agente (individualmente o denominados colectivamente en esta solicitud como "datos del agente"), junto con datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para la empresa sobre los interlocutores (referidos individual o colectivamente en la presente solicitud como "datos del interlocutor"). Los datos demograficos del agente y el interlocutor pueden incluir cualquiera de: genero, raza, edad, educacion, acento, ingreso, nacionalidad, etnia, codigo de area, codigo postal, estado civil, estado laboral y puntaje de credito. Los datos psicograficos de agentes e interlocutores pueden comprender cualquier introversion, sociabilidad, deseo de exito financiero y preferencias de cine y television.
Los datos demograficos y psicograficos del interlocutor se pueden recuperar de las bases de datos disponibles utilizando la informacion de contacto del interlocutor como un mdice. Las bases de datos disponibles incluyen, entre otras, aquellas que estan disponibles publicamente, aquellas que estan disponibles comercialmente o aquellas creadas por un centro de contacto o un cliente del centro de contacto. En un entorno de centro de contacto saliente, la informacion de contacto del interlocutor es conocida de antemano. En un entorno de centro de contacto entrante, la informacion de contacto del interlocutor puede recuperarse examinando la informacion de identificacion del interlocutor o solicitando esta informacion del interlocutor al comienzo del contacto, como al ingresar un numero de cuenta del interlocutor u otra informacion que lo identifique. . Otros datos relevantes para el negocio, como el comportamiento de compra historico, el nivel actual de satisfaccion como cliente o el nivel de interes voluntario en un producto tambien se pueden recuperar de las bases de datos disponibles.
Los datos demograficos y psicograficos de los agentes se pueden establecer mediante encuestas a los agentes en el momento de su empleo o periodicamente a lo largo de su empleo. Dicho proceso de encuesta puede ser manual, por ejemplo, a traves de una encuesta oral o en papel, o automatizado con la encuesta que se realiza a traves de un sistema informatico, como la implementacion a traves de un navegador web.
Una vez que se han recopilado los datos del agente y los datos del interlocutor, estos datos se pasan a un sistema computacional. El sistema computacional luego, a su vez, utiliza estos datos en un algoritmo de coincidencia de patrones para crear un modelo informatico que coincida con cada agente con cada persona que llama y estima el resultado probable de cada coincidencia a lo largo de una serie de interacciones optimas, como la generacion de una venta. , la duracion del contacto o la probabilidad de generar una interaccion que un cliente encuentre satisfactoria. Como ejemplo, la presente invencion puede indicar que, al hacer coincidir un interlocutor con una agente femenina, la comparacion aumentara la probabilidad de una venta en un 4 por ciento, reducira la duracion de un contacto en un 6 por ciento y aumentara la satisfaccion del interlocutor. Con la interaccion en un 12 por ciento. En general, la presente invencion generara predicciones mas complejas que abarcaran multiples aspectos demograficos y psicograficos de agentes e interlocutores. La presente invencion podna concluir, por ejemplo, que un interlocutor, si esta conectada a un agente unico, blanco, masculino, de 25 anos, que tiene Internet de alta velocidad en su casa y disfruta de pelfculas comicas, dara como resultado un aumento del 12 por ciento en la probabilidad de una venta, un aumento del 7 por ciento en la duracion del contacto y una disminucion del 2 por ciento en la satisfaccion del interlocutor con el contacto. En paralelo, la presente invencion tambien puede determinar que el interlocutor, si esta conectada a un agente casado, negro, mujer, de 55 anos, resultara en un aumento del 4 por ciento en la probabilidad de una venta, una disminucion del 6 por ciento en la duracion de un contacto y un aumento del 9 por ciento en la satisfaccion del interlocutor con el contacto.
Aunque esta forma de realizacion avanzada utiliza, preferentemente, grados de agente, datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para el negocio, junto con datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para la empresa, otras formas de realizacion de la presente invencion pueden eliminar uno o mas tipos o categonas de usuarios. o datos del agente para minimizar la potencia de calculo o el almacenamiento necesario para emplear la presente invencion.
El algoritmo de coincidencia de patrones que se utilizara en la presente invencion puede comprender cualquier algoritmo de correlacion, tal como un algoritmo de red neuronal o un algoritmo genetico. En general, para entrenar o refinar el algoritmo, los resultados reales del contacto (medidos para una interaccion optima) se comparan con los datos reales del agente y el interlocutor para cada contacto que ocurrio. El algoritmo de coincidencia de patrones puede entonces aprender, o mejorar su aprendizaje, de como hacer coincidir ciertos interlocutores con ciertos agentes cambiara la posibilidad de una interaccion optima. De esta manera, el algoritmo de coincidencia de patrones
se puede usar para predecir la posibilidad de una interaccion optima en el contexto de hacer coincidir a un interlocutor con un conjunto particular de datos del interlocutor, con un agente de un conjunto particular de datos de agente. Preferentemente, el algoritmo de coincidencia de patrones se refina periodicamente a medida que se dispone de mas datos reales sobre las interacciones de los interlocutores, como entrenar periodicamente el algoritmo cada noche despues de que un centro de contacto haya terminado de operar durante el dfa.
El algoritmo de coincidencia de patrones se puede utilizar para crear un modelo de ordenador que refleje las posibilidades pronosticadas de una interaccion optima para cada coincidencia de agente y persona que llama. Preferentemente, el modelo de ordenador comprendera las posibilidades pronosticadas para un conjunto de interacciones optimas para cada agente que haya iniciado sesion en el centro de contacto como coincidente con cada persona que llama disponible. Alternativamente, el modelo de ordenador puede comprender subconjuntos de estos, o conjuntos que contienen los conjuntos mencionados anteriormente. Por ejemplo, en lugar de hacer coincidir a todos los agentes registrados en el centro de contacto con cada persona que llama disponible, la presente invencion puede relacionar a cada agente disponible con cada persona que llama, o incluso un subconjunto mas estrecho de agentes o interlocutores. Del mismo modo, la presente invencion puede relacionar a cada agente que haya trabajado en una campana en particular, ya sea que este disponible o que haya iniciado sesion o no, con cada interlocutor disponible. De manera similar, el modelo informatico puede comprender las posibilidades previstas para una interaccion optima o una serie de interacciones optimas.
El modelo de ordenador tambien puede ser refinado para incluir un puntaje de idoneidad para cada coincidencia de un agente y un interlocutor. El puntaje de idoneidad puede determinarse tomando las posibilidades de un conjunto de interacciones optimas segun lo predice el algoritmo de coincidencia de patrones, y ponderando esas posibilidades de poner mas o menos enfasis en una interaccion optima particular relacionada con otra interaccion optima. La puntuacion de idoneidad se puede usar en la presente invencion para determinar que agentes deben conectarse a que interlocutores.
Por ejemplo, puede ser que el modelo de ordenador indique que un interlocutor con el agente uno dara como resultado una alta probabilidad de venta, pero una probabilidad alta de un contacto prolongado, mientras que un interlocutor con el agente dos tendra una probabilidad baja. de una venta, pero una alta probabilidad de un corto contacto. Si una interaccion optima para una venta esta mas ponderada que una interaccion optima de bajo costo, entonces las calificaciones de idoneidad para el agente uno en comparacion con el agente dos indicaran que el interlocutor debe estar conectada al agente uno. Por otro lado, si una interaccion optima para una venta es menos ponderada que una interaccion optima para un contacto de bajo costo, el puntaje de idoneidad para el agente dos en comparacion con el agente uno indicara que el interlocutor debe estar conectada al agente dos.
En un entorno de centro de contacto saliente que emplea dispositivos telefonicos, la coincidencia que se produce mediante el uso de datos del agente y el interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones se puede reflejar en forma de una lista de clientes potenciales. La lista de clientes potenciales puede ser para un agente en particular o un grupo de agentes, que luego pueden llamar a traves de la lista de clientes potenciales para realizar sus esfuerzos de solicitud. Cuando se usa un marcador para llamar a traves de una lista de clientes potenciales, al obtener un interlocutor en vivo, el sistema puede determinar los agentes disponibles, usar los datos del interlocutor y el agente con un algoritmo de coincidencia de patrones para hacer coincidir a el interlocutor en vivo con uno o mas de los agentes disponibles. y conecte a el interlocutor con uno de esos agentes. Preferentemente, el sistema hara coincidir a el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, definira un orden de idoneidad del agente para el interlocutor dentro de ese grupo, hara coincidir a el interlocutor en vivo con el agente de mayor calificacion disponible en esa ordenacion, y conectara a el interlocutor a ese agente de mayor graduacion. Al hacer coincidir el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, la presente invencion se puede usar para determinar un grupo de agentes con datos de agentes similares, como datos demograficos o datos psicograficos similares, y ademas determinar dentro de ese grupo una orden de idoneidad del agente. De esta manera, la presente invencion puede aumentar la eficiencia del marcador y evitar tener que detener el marcador hasta que un agente con datos espedficos del agente este disponible.
Un aspecto de la presente invencion es que puede desarrollar bases de datos de afinidad almacenando datos, las bases de datos que comprenden datos sobre los resultados de contacto de un interlocutor (referidos en esta solicitud como "datos de afinidad del interlocutor"), independientemente de sus caractensticas demograficas, psicograficas u otras. informacion relevante para el negocio. Dichos datos de afinidad del interlocutor pueden incluir el historial de compras, el tiempo de contacto o el historial de satisfaccion del cliente. Estas historias pueden ser generales, como la historia general del interlocutor para comprar productos, el tiempo promedio de contacto con un agente o las calificaciones promedio de satisfaccion del cliente. Estas historias tambien pueden ser espedficas del agente, como la compra del interlocutor, el tiempo de contacto o el historial de satisfaccion del cliente cuando se conecta a un agente en particular.
Los datos de afinidad del interlocutor se pueden usar para refinar las coincidencias que se pueden hacer usando la presente invencion. Como ejemplo, una determinada persona que llama puede ser identificada por los datos de afinidad del interlocutor como una persona con muchas probabilidades de realizar una compra, porque en las ultimas instancias en las que se contacto a el interlocutor, el interlocutor eligio comprar un producto o servicio. Este historial
de compras se puede usar para refinar apropiadamente las coincidencias, de modo que el interlocutor tenga una correspondencia preferencial con un agente que se considere adecuado para que el interlocutor aumente las posibilidades de una interaccion optima. Usando esta realizacion, un centro de contacto podd coincidir preferentemente con el interlocutor con un agente que no tiene una calificacion alta para generar ingresos o que de otro modo no s e d una coincidencia aceptable, ya que la probabilidad de una venta aun es probable dado el comportamiento de compra anterior del interlocutor. Esta estrategia de emparejamiento de jad disponibles a otros agentes que de otro modo poddn haber estado ocupados con una interaccion de contacto con el interlocutor. De manera alternativa, el centro de contacto puede buscar garantizar que el interlocutor coincida con un agente con un alto grado para generar ingresos, independientemente de lo que puedan indicar las coincidencias generadas con los datos del interlocutory los datos demograficos o psicograficos del agente.
Una base de datos de afinidad mas avanzada desarrollada por la presente invencion es aquella en la que los resultados de contacto del interlocutor se rastrean a traves de los diversos datos del agente. Tal analisis podna indicar, por ejemplo, que es mas probable que el interlocutor este satisfecho con un contacto si se compara con un agente del mismo genero, raza, edad o incluso con un agente espedfico. Usando esta realizacion, la presente invencion podna hacer coincidir preferentemente a un interlocutor con un agente espedfico o tipo de agente que se sabe a partir de los datos de afinidad del interlocutor que han generado una interaccion optima aceptable.
Las bases de datos de afinidad pueden proporcionar informacion particularmente util acerca de un interlocutor cuando las fuentes de datos comerciales, de clientes o de bases de datos disponibles publicamente pueden carecer de informacion sobre el interlocutor. Este desarrollo de la base de datos tambien se puede usar para mejorar aun mas el enrutamiento de contactos y la coincidencia entre el agente y el interlocutor, incluso en el caso de que haya informacion disponible sobre el interlocutor, ya que puede llevar a la conclusion de que los resultados de contacto del interlocutor pueden variar de lo que el comercial Las bases de datos podnan implicar. Como ejemplo, si la presente invencion se basara unicamente en bases de datos comerciales para hacer coincidir un interlocutor y un agente, puede predecir que el interlocutor se corresponded mejor con un agente del mismo sexo para lograr la satisfaccion optima del cliente. Sin embargo, al incluir informacion de la base de datos de afinidad desarrollada a partir de interacciones anteriores con el interlocutor, la presente invencion podna predecir con mayor precision que el interlocutor se corresponded mejor con un agente del sexo opuesto para lograr la satisfaccion optima del cliente.
Otro aspecto de la presente invencion es que puede desarrollar bases de datos de afinidad que comprenden datos de rendimiento de generacion de ingresos, costo y satisfaccion del cliente de agentes individuales que se corresponden con caractedticas demograficas, psicograficas u otras caractedticas relevantes para el cliente espedficas de los interlocutores (referidas en esta solicitud como "datos de afinidad del agente"). Una base de datos de afinidad como esta puede, por ejemplo, resultar en que la presente invencion predice que un agente espedfico se comporta mejor en las interacciones con interlocutores de una edad similar, y menos bien en las interacciones con un interlocutor de una edad significativamente mayor o menor. De manera similar, este tipo de base de datos de afinidad puede dar como resultado que la presente invencion predice que un agente con ciertos datos de afinidad del agente maneja a los interlocutores que se originan en una geograffa particular mucho mejor que el agente que maneja a los interlocutores de otras geograffas. Como otro ejemplo, la presente invencion puede predecir que un agente particular se desempena bien en circunstancias en las que ese agente esta conectado a un interlocutor furioso.
Aunque las bases de datos de afinidad se usan preferentemente en combinacion con los datos del agente y los datos del interlocutor que pasan a traves de un algoritmo de coincidencia de patrones para generar coincidencias, la informacion almacenada en las bases de datos de afinidad tambien se puede usar independientemente de los datos del agente y del interlocutor, de modo que la informacion de afinidad es la unica informacion. Se utiliza para generar coincidencias.
La presente invencion tambien puede comprender reglas de conexion para definir cuando o como conectar agentes que coincidan con un interlocutor. Las reglas de conexion pueden ser tan simples como indicar a la presente invencion que conecte a un interlocutor de acuerdo con la mejor coincidencia entre todos los agentes disponibles con esa persona en particular. De esta manera, se puede minimizar el tiempo de espera del interlocutor. Las reglas de conexion tambien pueden ser mas complicadas, como ordenar a la presente invencion que conecte a un interlocutor solo cuando existe una coincidencia de umbral minima entre un agente disponible y un interlocutor, o permitir un peddo de tiempo definido para buscar una coincidencia minima o mejor coincidencia disponible en ese momento. Las reglas de conexion tambien pueden mantener determinados agentes disponibles mientras se realiza una busqueda para una mejor coincidencia.
Es tfpico que se forme una cola de llamadas en espera en un centro de contacto. Cuando se forma una cola, es deseable minimizar el tiempo de espera de cada persona que llama para aumentar las posibilidades de obtener la satisfaccion del cliente y disminuir el costo del contacto, cuyo costo puede ser, no solo una funcion de la duracion del contacto, sino tambien una funcion de la posibilidad de que un interlocutor deje el contacto si la espera es demasiado larga. Despues de hacer coincidir a el interlocutor con los agentes, las reglas de conexion pueden configurarse para que incluyan un algoritmo para el salto de cola, por lo que una coincidencia favorable de un interlocutor en espera y un agente disponible hara que esa persona "salte" la cola al aumentar la conexion del
interlocutor. prioridad para que el interlocutor se transfiera a ese agente antes que a otros en la cola de la lista cronologica. El algoritmo de salto de cola puede configurarse aun mas para implementar automaticamente una compensacion entre el costo asociado con mantener a los interlocutores en espera contra el beneficio en terminos de la posibilidad de que se produzca una interaccion optima si el interlocutor se salta de la cola y los que llaman saltan en la cola para aumentar la posibilidad general de que se produzca una interaccion optima a lo largo del tiempo a un nivel aceptable o mmimo de costo o posibilidad de satisfaccion del cliente. Los interlocutores tambien pueden saltar a la cola si una base de datos de afinidad indica que una interaccion optima es particularmente probable si el interlocutor se compara con un agente espedfico que ya esta disponible.
Idealmente, las reglas de conexion deben configurarse para evitar situaciones en las que las coincidencias entre un interlocutor en una cola y todos los agentes registrados resulten en una pequena posibilidad de venta, pero el costo del contacto es largo y las posibilidades del cliente satisfaccion porque el interlocutor se mantiene en espera durante mucho tiempo mientras la presente invencion espera que el agente mas optimo este disponible. Al identificar a el interlocutor y hacer que el interlocutor salga de la cola, el centro de contacto puede evitar la situacion en la que las posibilidades generales de una interaccion optima (por ejemplo, una venta) son pequenas, pero el costo monetario y de satisfaccion del contacto es alto.
Una realizacion de la presente invencion comprende la inyeccion de un grado de aleatoriedad en el proceso de enrutamiento de contacto, de manera tal que el agente espedfico identificado por la presente invencion como optimo o el ordenamiento de los agentes producidos se invalide aleatoriamente, y el interlocutor este conectada a un agente que no es Se identifica necesariamente como optimo para el interlocutor. Una inyeccion de este tipo de aleatoriedad parcial puede ser util en el caso en que la presente invencion quisiera que ciertos agentes estuvieran conectados a los interlocutores a los que normalmente no estanan conectados en el funcionamiento normal para que los agentes puedan aprender de tales interacciones y mejorar sus habilidades en el manejo de tales interlocutores. El grado de aleatoriedad se puede establecer en 0,1 por ciento, en cuyo caso no se inyecta aleatoriedad en el proceso de enrutamiento de contacto, en 99,9 por ciento, en cuyo caso la presente invencion no funciona en absoluto, en 50 por ciento, en cuyo caso la mitad de todos los interlocutores se enrutan al azar a los agentes, o cualquier otro valor entre 0.1 por ciento y 99.9 por ciento. Opcionalmente, este grado de aleatoriedad puede ser establecido por el centro de contacto, un agente o por los clientes del centro de contacto. Dicha configuracion se puede realizar de forma remota a traves de un sistema de transferencia y recuperacion de datos como Internet, y se puede configurar para que tenga efecto inmediato o se puede configurar para que surta efecto en un momento posterior.
La presente invencion puede almacenar datos espedficos de cada interlocutor enrutado para su posterior analisis. Por ejemplo, la presente invencion puede almacenar datos generados en cualquier modelo informatico, incluidas las posibilidades de una interaccion optima segun lo predice el modelo informatico, como las posibilidades de ventas, duraciones de contacto, satisfaccion del cliente u otros parametros. Dicha tienda puede incluir datos reales para la conexion de la persona que realizo la llamada, incluidos los datos del agente y el interlocutor, si se produjo una venta, la duracion del contacto y el nivel de satisfaccion del cliente. Dicha tienda tambien puede incluir datos reales para las coincidencias de agente a interlocutor que se realizaron, asf como como, que y cuando se consideraron coincidencias de acuerdo con las reglas de conexion y antes de la conexion con un agente en particular.
Esta informacion almacenada puede ser analizada de varias maneras. Una forma posible es analizar el efecto acumulativo de la presente invencion en una interaccion optima en diferentes intervalos de tiempo e informar ese efecto al centro de contacto o al cliente del centro de contacto. Por ejemplo, la presente invencion puede informar sobre el impacto acumulativo de la presente invencion al aumentar los ingresos, reducir los costos, aumentar la satisfaccion del cliente, durante cinco minutos, una hora, un mes, un ano y otros intervalos de tiempo, como desde El inicio de una campana particular de solicitacion de clientes. De manera similar, la presente invencion puede analizar el efecto acumulativo de la presente invencion para mejorar los ingresos, reducir los costos y aumentar la satisfaccion sobre un numero espedfico de interlocutores, por ejemplo, 10 interlocutores, 100 interlocutores, 1000 interlocutores, el numero total de interlocutores procesadas, u otros numeros totales de interlocutores.
Un procedimiento para informar el efecto acumulativo de emplear la presente invencion comprende hacer coincidir un interlocutor con cada agente registrado en el centro de contacto, promediando las posibilidades de una interaccion optima sobre cada agente, determinando que agente se conecto a el interlocutor, dividiendo la posibilidad de una interaccion optima para el agente conectado por la probabilidad promedio, y generar un informe del resultado. De esta manera, el efecto de la presente invencion puede informarse como el aumento predicho asociado con el enrutamiento de un interlocutor a un agente espedfico en lugar de dirigir al azar a el interlocutor a cualquier agente registrado. Este procedimiento de informe tambien se puede modificar para comparar la posibilidad de interaccion optima de un enrutamiento de agente espedfico contra la posibilidad de una interaccion optima como promedio de todos los agentes disponibles o de todos los agentes registrados desde el inicio de una campana en particular. De hecho, al dividir la probabilidad promedio de una interaccion optima entre todos los agentes no disponibles en un penodo espedfico de tiempo por la probabilidad promedio de una interaccion optima entre todos los agentes disponibles al mismo tiempo, se puede generar un informe que indique el impulso general creado. por la presente invencion a la posibilidad de una interaccion optima en ese momento. Alternativamente, la presente invencion se puede monitorear y generar informes, activando y desactivando la presente invencion para un solo agente o grupo de agentes durante un penodo de tiempo, y midiendo los resultados reales de contacto. De esta
manera, se puede determinar cuales son los beneficios medidos reales que se crean al emplear la presente invencion.
Las realizaciones de la presente invencion pueden incluir una interfaz de ordenador visual e informes imprimibles proporcionados al centro de contacto o a sus clientes para permitirles, en tiempo real o en una base de rendimiento anterior, monitorear las estadfsticas de coincidencia de agente a persona que llama, medir el optimo Las interacciones que se estan logrando en comparacion con las interacciones predichas por el modelo informatico, asf como cualquier otra medida de rendimiento en tiempo real o en el pasado utilizando los procedimientos descritos en este documento. Tambien se puede proporcionar una interfaz de ordenador visual para cambiar la ponderacion en una interaccion optima al centro de contacto o al cliente del centro de contacto, de manera que puedan, como se explica en este documento, monitorear o cambiar las ponderaciones en tiempo real o en un momento predeterminado en el futuro.
Las realizaciones de la presente invencion se pueden usar para crear un sistema de enrutamiento inteligente, el sistema que comprende medios para calificar dos o mas agentes en una interaccion optima, y medios para hacer coincidir a un interlocutor con al menos uno de los dos o mas agentes calificados para aumentar la Posibilidad de la interaccion optima. Los medios para calificar a un agente pueden comprender, como se explica en este documento, el uso de encuestas manuales o automaticas, el uso de un dispositivo computacional y una base de datos para registrar el rendimiento de la generacion de ingresos de un agente por llamada, el tiempo de contacto del agente por persona que llama o cualquier otro criterio de rendimiento. Eso puede ser registrado electronicamente. Los medios para hacer coincidir a el interlocutor con al menos uno de los dos o mas agentes calificados pueden comprender cualquier dispositivo computacional. El sistema de enrutamiento inteligente puede comprender ademas medios para conectar a el interlocutor con uno de los dos o mas agentes, como un sistema de conmutacion. El sistema puede comprender ademas un marcador, un dispositivo de identificacion de llamadas y otros equipos de telefoma o telecomunicaciones disponibles en el mercado, asf como una memoria que contiene una base de datos, como una base de datos disponible en el mercado, una base de datos de acceso publico, una base de datos de clientes o una base de datos de centros de contacto.
En una realizacion mas avanzada, la presente invencion se puede usar para crear un sistema de enrutamiento inteligente, el sistema que comprende medios para determinar al menos un agente de datos para cada uno de dos o mas agentes, determinar al menos un dato de llamada para un interlocutor, medios para usar los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones, y medios para hacer coincidir a el interlocutor con uno de los dos o mas agentes para aumentar la posibilidad de una interaccion optima. Los medios para determinar los datos del agente pueden comprender el uso de encuestas manuales o automaticas, que se pueden registrar en forma impresa o electronica, como a traves del uso de memoria de ordenador que contiene bases de datos para almacenar dicha informacion. Los medios para determinar los datos del interlocutor pueden comprender el uso de la memoria del ordenador que contiene una base de datos con informacion del interlocutor, como una base de datos disponible comercialmente, una base de datos de clientes o una base de datos del centro de contacto. Los medios para determinar los datos del interlocutor tambien pueden comprender el uso de un dispositivo De identificacion de llamadas, asf como tambien telefoma u otro equipo de telecomunicaciones para recibir un numero de cuenta del interlocutor u otra informacion que lo identifique. Los medios para utilizar los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones pueden comprender un dispositivo computacional. Los medios para hacer coincidir el interlocutor con uno de los dos o mas agentes tambien pueden comprender el uso de un dispositivo computacional. Esta realizacion del sistema de enrutamiento inteligente tambien puede comprender medios para conectar a el interlocutor con uno de los dos o mas agentes, como un sistema de conmutacion o enrutamiento. El sistema tambien puede comprender medios para comunicarse con un interlocutor, como un marcador o un equipo de telefoma que un agente puede usar para comunicarse con el interlocutor.
Las realizaciones de la presente invencion pueden incluir ademas un procedimiento para identificar un grupo de agentes para aumentar las posibilidades de una interaccion optima para el centro de contacto en general, o para clientes espedficos del centro de contacto. Al identificar un grupo de agentes con este procedimiento, el centro de contacto puede configurar un grupo de agentes que aumenta las posibilidades generales del centro de contacto para obtener una venta, operar a bajo costo, obtener un nivel aceptable de satisfaccion del cliente o alguna otra interaccion optima. El grupo de agentes tambien puede identificarse y configurarse para aumentar estas posibilidades generales de una interaccion optima elegida para un cliente o grupo de clientes del centro de contacto espedfico.
El procedimiento para identificar un grupo de agentes ideal puede comprender determinar una interaccion optima, determinar un conjunto de datos del interlocutor para una muestra de interlocutores, determinar un conjunto de datos del agente, generar un modelo informatico para la interaccion optima con el conjunto de datos del interlocutor y el conjunto de datos del agente e identificacion de los datos del agente que aumentan las posibilidades generales de la interaccion optima. La etapa de determinar un conjunto de datos del interlocutor puede comprender determinar el conjunto a partir de los datos del interlocutor real, los datos del interlocutor predichos o teoricos, o una mezcla de ellos. La etapa de determinar un conjunto de datos de agente puede comprender determinar el conjunto a partir de datos de agente reales, datos de agente previstos o teoricos, o una mezcla de los mismos. Al pasar estos datos a traves de un algoritmo de coincidencia de patrones, se puede generar un modelo de ordenador que refleje las
posibilidades pronosticadas de que se produzca una interaccion optima cuando los interlocutores con el conjunto de datos del interlocutor se comparan con los agentes con los datos del agente. Luego se puede analizar el modelo de ordenador para determinar que datos de agente son mas efectivos para una interaccion optima.
Por ejemplo, puede ser que, para una cierta muestra de interlocutores, las mujeres latinas entre las edades de 21 y 25 anos con un interes en programas de television son mejores para generar ingresos con esas personas que los agentes de otros datos de agentes. Al utilizar la presente invencion, un centro de contacto puede identificar que los agentes con dichos datos de agentes son ideales para maximizar las posibilidades de una interaccion optima para ciertas interlocutores. El centro de contacto puede configurar sus operaciones para tener un grupo de agentes ideal, ya sea para un cliente en particular, un grupo de clientes o para el centro de contacto en general. El grupo de agentes ideal puede configurarse agrupando a los agentes que el centro de contacto ya ha adquirido, determinando que tipos de agentes debena contratar el centro de contacto o una mezcla de ellos. Por lo tanto, esta realizacion puede ser particularmente util para identificar que agentes contratar, transferir o terminar.
Muchas de las tecnicas descritas en el presente documento pueden implementarse en hardware o software, o una combinacion de las dos. Preferentemente, las tecnicas se implementan en programas de ordenador que se ejecutan en ordenadores programables que incluyen cada una un procesador, un medio de almacenamiento legible por el procesador (que incluye elementos de memoria y/o almacenamiento volatiles y no volatiles), y dispositivos de entrada y salida adecuados. El codigo de programa se aplica a los datos introducidos usando un dispositivo de entrada para realizar las funciones descritas y para generar informacion de salida. La informacion de salida se aplica a uno o mas dispositivos de salida. Ademas, cada programa se implementa preferentemente en un lenguaje de programacion orientado a objetos o de alto nivel para comunicarse con un sistema informatico. Sin embargo, los programas se pueden implementar en ensamblador o en lenguaje de maquina, si se desea. En cualquier caso, el idioma puede ser un lenguaje compilado o interpretado.
Cada uno de dichos programas informaticos se almacena preferentemente en un medio o dispositivo de almacenamiento (por ejemplo, CD-ROM, disco duro o disquete magnetico) que sea legible por un ordenador programable de proposito general o especial para configurar y operar el ordenador cuando el medio o dispositivo de almacenamiento es Lefdo por el ordenador para realizar los procedimientos descritos. El sistema tambien puede implementarse como un medio de almacenamiento legible por ordenador, configurado con un programa de ordenador, donde el medio de almacenamiento asf configurado hace que un ordenador funcione de una manera espedfica y predefinida.
BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS
La Figura 1 es un diagrama que refleja la configuracion general de una operacion del centro de contacto.
La Figura 2 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion de la invencion que implica un procedimiento para operar un centro de contacto entrante.
La Figura 3 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion de la invencion que involucra un procedimiento para operar un centro de contacto entrante con interacciones optimas ponderadas.
La Figura 4 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion de la invencion que refleja un procedimiento para operar un centro de contacto saliente.
La Figura 5 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion mas avanzada de la presente invencion que usa datos del agente y datos del interlocutor en un centro de contacto entrante.
La Figura 6 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion mas avanzada de la presente invencion que usa datos del agente y datos del interlocutor en un centro de contacto saliente.
La Figura 7 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion de la presente invencion para configurar un grupo de agentes ideal.
DESCRIPCION DETALLADA del INVENTO
La Fig. 1 es un diagrama que refleja la configuracion general de una operacion 100 del centro de contacto. La nube de red 101 refleja una red de telecomunicaciones regional o espedfica disenada para recibir llamadas entrantes o para dar soporte a contactos hechos a interlocutores salientes. La nube de red 101 puede comprender una sola direccion de contacto, como un numero de telefono o direccion de correo electronico, o varias direcciones de contrato. El enrutador central 102 refleja el hardware y el software de enrutamiento de contactos disenados para ayudar a dirigir los contactos entre los centros de llamadas 103. Es posible que el enrutador central 102 no sea necesario donde solo hay un centro de contacto desplegado. Donde se implementan multiples centros de contacto,
se pueden necesitar mas enrutadores para dirigir los contactos a otro enrutador para un centro de contacto espedfico 103. En el nivel de centro de contacto 103, un enrutador de centro de contacto dirigira un contacto a un agente 105 con un telefono individual u otro equipo de telecomunicaciones 105. Por lo general, hay multiples agentes 105 en un centro de contacto 103, aunque ciertamente existen realizaciones en las que solo un agente 105 esta en el centro de contacto 103, en cuyo caso un enrutador del centro de contacto 104 puede resultar innecesario.
La Figura 2 es un diagrama de flujo de una realizacion de la invencion que involucra un procedimiento para operar un centro de contacto entrante, comprendiendo el procedimiento clasificar a dos agentes en una interaccion optima y hacer coincidir un interlocutor con al menos uno de los dos agentes calificados para aumentar la posibilidad de La interaccion optima. En la etapa inicial 201, los agentes se califican en una interaccion optima, como aumentar los ingresos, disminuir los costos o aumentar la satisfaccion del cliente. La calificacion se logra mediante la recopilacion del desempeno de un agente del centro de contacto durante un penodo de tiempo en su capacidad para lograr una interaccion optima, como un penodo de al menos 10 dfas. Sin embargo, el penodo de tiempo puede ser tan corto como el contacto inmediatamente anterior a un penodo que se extiende hasta la primera interaccion del agente con el interlocutor. Ademas, el procedimiento de clasificacion del agente puede ser tan simple como clasificar a cada agente en una escala de 1 a N para una interaccion optima particular, siendo N el numero total de agentes. El procedimiento de clasificacion tambien puede incluir determinar el tiempo promedio de contacto de cada agente para calificar a los agentes en funcion del costo, determinar el ingreso de ventas total o la cantidad de ventas generadas por cada agente para calificar a los agentes en ventas o realizar encuestas a los clientes al final de contactos con interlocutores para calificar a los agentes segun la satisfaccion del cliente. Lo anterior, sin embargo, son solo ejemplos de como se pueden calificar los agentes; Existen muchos otros procedimientos.
En la etapa 202, el interlocutor usa informacion de contacto, como un numero de telefono o una direccion de correo electronico, para iniciar un contacto con el centro de contacto. En la etapa 203, el interlocutor se relaciona con un agente o grupo de agentes, de manera que aumenta la posibilidad de una interaccion optima, en lugar de utilizar los procedimientos de emparejamiento de turnos rotatorios de la tecnica anterior. La coincidencia puede ocurrir entre un interlocutor y todos los agentes registrados en el centro de contacto, todos los agentes actualmente disponibles para un contacto en el centro de contacto, o cualquier combinacion o subgrupo del mismo. Las reglas de coincidencia se pueden establecer de modo que los agentes con una calificacion minima sean los unicos adecuados para coincidir con un interlocutor. Las reglas de coincidencia tambien se pueden establecer de manera que un agente disponible con la calificacion mas alta para una interaccion optima o una combinacion de las mismas coincida con el interlocutor. Para proporcionar el caso en el que un agente puede haber dejado de estar disponible en el tiempo transcurrido desde el momento en que se inicio un contacto hasta el momento en que el conmutador fue dirigido a conectar al interlocutor con un agente espedfico, en lugar de dirigir el conmutador para conectar al interlocutor a En un solo agente, las reglas coincidentes pueden definir un orden de idoneidad del agente para un interlocutor en particular y hacer coincidir el interlocutor con el agente de mayor calificacion en esa orden. En la etapa 204, el interlocutor se conecta a un agente calificado para aumentar la posibilidad de una interaccion optima, y luego se produce la interaccion de contacto entre el agente y el interlocutor.
La Figura 3 es un diagrama de flujo de una realizacion de la invencion que involucra un procedimiento para operar un centro de contacto entrante, el procedimiento comprende la clasificacion de un grupo de al menos agentes en dos interacciones optimas, ponderando una interaccion optima contra otra interaccion opcional y conectando el interlocutor con uno de los dos agentes calificados para aumentar la posibilidad de una interaccion optima mas ponderada. En la etapa 301, los agentes se califican en dos o mas interacciones optimas, como aumentar los ingresos, disminuir los costos o aumentar la satisfaccion del cliente. En la etapa 302, las interacciones optimas se comparan entre sf. La ponderacion puede ser tan simple como asignar a cada interaccion optima un factor de peso porcentual, con todos estos factores en un total del 100 por ciento. Sin embargo, se puede utilizar cualquier procedimiento de ponderacion comparativa. Las ponderaciones colocadas en las diversas interacciones optimas pueden tener lugar en tiempo real de una manera controlada por el centro de contacto, sus clientes o en lmea con las reglas predeterminadas. Opcionalmente, el centro de contacto o sus clientes pueden controlar la ponderacion en Internet o algun otro sistema de transferencia de datos. Como ejemplo, un cliente del centro de contacto podna acceder a las ponderaciones actualmente en uso en un navegador de Internet y modificarlas de forma remota. Una modificacion de este tipo puede configurarse para que tenga efecto inmediato e, inmediatamente despues de dicha modificacion, se realizan los enrutamientos subsiguientes del interlocutor en lmea con las ponderaciones recien establecidas. Un ejemplo de un ejemplo de este tipo puede surgir en un caso en el que un cliente del centro de contacto decide que la prioridad estrategica mas importante en su negocio en este momento es la maximizacion de los ingresos. En tal caso, el cliente establecena de forma remota las ponderaciones para favorecer la seleccion de agentes que generana la mayor probabilidad de una venta en un contacto determinado. Posteriormente, el cliente puede considerar que la maximizacion de la satisfaccion del cliente es mas importante para su negocio. En este caso, pueden establecer de forma remota las ponderaciones de la presente invencion de tal manera que los interlocutores se dirijan a los agentes con mayor probabilidad de maximizar su nivel de satisfaccion.
Alternativamente, el cambio en la ponderacion se puede configurar para que surta efecto en un momento posterior, por ejemplo, a partir de la manana siguiente.
En la etapa 303, el interlocutor usa informacion de contacto, como un numero de telefono o una direccion de correo electronico, para iniciar un contacto con el centro de contacto. En la etapa 304, los grados de interaccion optimos
para los agentes calificados se utilizan con los pesos colocados en esas interacciones optimas para obtener grados ponderados para esos agentes calificados. En la etapa 305, el interlocutor se compara con un agente disponible con la calificacion ponderada mas alta para la interaccion optima. En la etapa 306, el interlocutor se conecta al agente con la calificacion ponderada mas alta para aumentar la posibilidad de una interaccion optima mas ponderada. Esta realizacion tambien puede modificarse de tal manera que el interlocutor este conectada al agente con la combinacion de calificaciones mas ponderada para aumentar la posibilidad de que la combinacion de interacciones optimas tenga una mayor ponderacion. Se apreciara que los pasos descritos en el diagrama de flujo de la figura 3 no tienen que ocurrir en ese orden exacto.
La Figura 4 es un diagrama de flujo de una realizacion de la invencion que refleja un procedimiento para operar un centro de contacto saliente, comprendiendo el procedimiento, identificando un grupo de al menos dos interlocutores, calificando a dos agentes en una interaccion optima; y hacer coincidir al menos uno de los dos agentes calificados con al menos un interlocutor del grupo. En la etapa 40l, se identifica un grupo de al menos dos interlocutores. Esto se logra normalmente mediante el uso de la lista de clientes potenciales que el cliente del centro de contacto proporciona al centro de contacto. En la etapa 402, un grupo de al menos dos agentes se califican en una interaccion optima. En la etapa 403, las calificaciones de los agentes se utilizan para hacer coincidir una o mas de los interlocutores del grupo con uno o mas de los agentes calificados para aumentar la posibilidad de una interaccion optima. Este emparejamiento puede realizarse en forma de listas de clientes potenciales generadas para uno o mas agentes, que los agentes pueden usar para realizar sus esfuerzos de solicitud.
En un centro de contacto saliente que emplea dispositivos telefonicos, es mas comun tener una llamada de marcador a traves de una lista de clientes potenciales. Una vez que un marcador obtiene una llamada en vivo, la presente invencion puede determinar los agentes disponibles y sus respectivos grados para la interaccion optima, hacer coincidir la llamada en vivo con uno o mas de los agentes disponibles para aumentar la posibilidad de una interaccion optima y conectar a el interlocutor con uno de esos agentes que luego pueden realizar su esfuerzo de solicitud. Preferentemente, la presente invencion hara coincidir el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, definira un orden de idoneidad del agente para el interlocutor, emparejara a el interlocutor en vivo con el agente de mayor calificacion actualmente disponible en esa ordenacion, y conectara a el interlocutor con la mas alta agente calificado De esta manera, el uso de un marcador se vuelve mas eficiente en la presente invencion, ya que el marcador debena poder llamar continuamente a traves de una lista de clientes potenciales y obtener llamadas en vivo lo mas rapido posible, que la presente invencion puede igualar y conectar al maximo. agente calificado actualmente disponible. Se apreciara que los pasos descritos en el diagrama de flujo de la figura 4 no tienen que ocurrir en ese orden exacto.
La Figura 5 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion mas avanzada de la presente invencion que se puede usar para aumentar las posibilidades de una interaccion optima mediante la combinacion de grados de agente, datos demograficos del agente, datos psicograficos del agente y otros datos relevantes para el negocio sobre el agente (individualmente o referido colectivamente en esta solicitud como "datos del agente"), junto con datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para el negocio sobre los interlocutores (referidos individual o colectivamente en la presente solicitud como "datos del interlocutor"). Los datos demograficos del agente y el interlocutor pueden incluir cualquiera de: genero, raza, edad, educacion, acento, ingreso, nacionalidad, etnia, codigo de area, codigo postal, estado civil, estado laboral y puntaje de credito. Los datos psicograficos de agentes e interlocutores pueden comprender cualquier introversion, sociabilidad, deseo de exito financiero y preferencias de cine y television. Se apreciara que los pasos descritos en el diagrama de flujo de la figura 5 no tienen que ocurrir en ese orden exacto.
En consecuencia, una realizacion de un procedimiento para operar un centro de contacto entrante comprende determinar al menos un dato del interlocutor para un interlocutor, determinar al menos un agente para cada uno de los dos agentes, utilizando los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones, y hacer coincidir el interlocutor con uno de los dos agentes para aumentar la posibilidad de una interaccion optima. En la etapa 501, se determinan al menos los datos de un interlocutor (como los datos demograficos o psicograficos del interlocutor). Una forma de lograr esto es recuperandolo de las bases de datos disponibles utilizando la informacion de contacto del interlocutor como un mdice. Las bases de datos disponibles incluyen, entre otras, aquellas que estan disponibles publicamente, aquellas que estan disponibles comercialmente o aquellas creadas por un centro de contacto o un cliente del centro de contacto. En un entorno de centro de contacto saliente, la informacion de contacto del interlocutor es conocida de antemano. En un entorno de centro de contacto entrante, la informacion de contacto del interlocutor puede recuperarse examinando la informacion de identificacion de llamadas del interlocutor o solicitando esta informacion del interlocutor al comienzo del contacto, como al ingresar un numero de cuenta del interlocutor u otra informacion que lo identifique. . Otros datos relevantes para el negocio, como el comportamiento de compra historico, el nivel actual de satisfaccion como cliente o el nivel de interes voluntario en un producto tambien se pueden recuperar de las bases de datos disponibles.
En la etapa 502, se determina al menos un dato de agente para cada uno de los dos agentes. Un procedimiento para determinar los datos demograficos o psicograficos de un agente puede involucrar a los agentes topograficos en el momento de su empleo o periodicamente a lo largo de su empleo. Dicho proceso de encuesta puede ser manual, por ejemplo, a traves de una encuesta oral o en papel, o automatizado con la encuesta que se realiza a traves de un sistema informatico, como la implementacion a traves de un navegador web.
Aunque esta forma de realizacion avanzada utiliza, preferentemente, grados de agente, datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para el negocio, junto con datos demograficos, psicograficos y otros datos relevantes para la empresa, otras formas de realizacion de la presente invencion pueden eliminar uno o mas tipos o categonas de usuarios. o datos del agente para minimizar la potencia de calculo o el almacenamiento necesario para emplear la presente invencion.
Una vez que se han recopilado los datos del agente y los datos del interlocutor, estos datos se pasan a un sistema computacional. El sistema computacional luego, a su vez, utiliza estos datos en un algoritmo de coincidencia de patrones en la etapa 503 para crear un modelo informatico que coincida con cada agente con el interlocutory estima el resultado probable de cada coincidencia a lo largo de una serie de interacciones optimas, como la generacion de una venta, la duracion del contacto o la probabilidad de generar una interaccion que un cliente encuentre satisfactoria.
El algoritmo de coincidencia de patrones que se utilizara en la presente invencion puede comprender cualquier algoritmo de correlacion, tal como un algoritmo de red neuronal o un algoritmo genetico. En general, para entrenar o refinar el algoritmo, los resultados reales del contacto (medidos para una interaccion optima) se comparan con los datos reales del agente y el interlocutor para cada contacto que ocurrio. El algoritmo de coincidencia de patrones puede entonces aprender, o mejorar su aprendizaje, de como hacer coincidir ciertos interlocutores con ciertos agentes cambiara la posibilidad de una interaccion optima. De esta manera, el algoritmo de coincidencia de patrones se puede usar para predecir la posibilidad de una interaccion optima en el contexto de hacer coincidir a un interlocutor con un conjunto particular de datos del interlocutor, con un agente de un conjunto particular de datos de agente. Preferentemente, el algoritmo de coincidencia de patrones se refina periodicamente a medida que se dispone de mas datos reales sobre las interacciones de los interlocutores, como entrenar periodicamente el algoritmo cada noche despues de que un centro de contacto haya terminado de operar durante el dfa.
En la etapa 504, el algoritmo de coincidencia de patrones se utiliza para crear un modelo de ordenador que refleje las posibilidades previstas de una interaccion optima para cada coincidencia de agente y persona que llama. Preferentemente, el modelo de ordenador comprendera las posibilidades pronosticadas para un conjunto de interacciones optimas para cada agente que haya iniciado sesion en el centro de contacto como coincidente con cada persona que llama disponible. Alternativamente, el modelo de ordenador puede comprender subconjuntos de estos, o conjuntos que contienen los conjuntos mencionados anteriormente. Por ejemplo, en lugar de hacer coincidir a todos los agentes registrados en el centro de contacto con cada persona que llama disponible, la presente invencion puede relacionar a cada agente disponible con cada persona que llama, o incluso un subconjunto mas estrecho de agentes o interlocutores. Del mismo modo, la presente invencion puede relacionar a cada agente que haya trabajado en una campana en particular, ya sea que este disponible o que haya iniciado sesion o no, con cada interlocutor disponible. De manera similar, el modelo informatico puede comprender las posibilidades previstas para una interaccion optima o una serie de interacciones optimas.
El modelo de ordenador tambien puede ser refinado para incluir un puntaje de idoneidad para cada coincidencia de un agente y un interlocutor. El puntaje de idoneidad puede determinarse tomando las posibilidades de un conjunto de interacciones optimas segun lo predice el algoritmo de coincidencia de patrones, y ponderando esas posibilidades de poner mas o menos enfasis en una interaccion optima particular relacionada con otra interaccion optima. La puntuacion de idoneidad se puede usar en la presente invencion para determinar que agentes deben conectarse a que interlocutores.
En la etapa 505, las reglas de conexion se aplican para definir cuando o como conectar agentes que coincidan con un interlocutor, y el interlocutor esta conectada con un agente. Las reglas de conexion pueden ser tan simples como indicar a la presente invencion que conecte a un interlocutor de acuerdo con la mejor coincidencia entre todos los agentes disponibles con esa persona en particular. De esta manera, se puede minimizar el tiempo de espera del interlocutor. Las reglas de conexion tambien pueden involucrarse mas, por ejemplo, al indicar a la presente invencion que conecte a un interlocutor solo cuando existe una coincidencia de umbral minima entre un agente disponible y un interlocutor, para permitir un penodo de tiempo definido para buscar una coincidencia minima o la mejor coincidencia disponible en ese momento, o para definir un orden de adecuacion del agente para un interlocutor en particular y conectar a el interlocutor con un agente actualmente disponible en ese orden con las mejores posibilidades de lograr una interaccion optima. Las reglas de conexion tambien pueden mantener determinados agentes disponibles mientras se realiza una busqueda para una mejor coincidencia.
Es tfpico que se forme una cola de llamadas en espera en un centro de contacto. Cuando se forma una cola, es deseable minimizar el tiempo de espera de cada persona que llama para aumentar las posibilidades de obtener la satisfaccion del cliente y disminuir el costo del contacto, cuyo costo puede ser, no solo una funcion de la duracion del contacto, sino tambien una funcion de la posibilidad de que un interlocutor deje el contacto si la espera es demasiado larga. Despues de hacer coincidir a el interlocutor con los agentes, las reglas de conexion pueden configurarse para que incluyan un algoritmo para el salto de cola, por lo que una coincidencia favorable de un interlocutor en espera y un agente disponible hara que esa persona "salte" la cola al aumentar la conexion del interlocutor. prioridad para que el interlocutor se transfiera a ese agente antes que a otros en la cola de la lista
cronologica. El algoritmo de salto de cola puede configurarse aun mas para implementar automaticamente una compensacion entre el costo asociado con mantener a los interlocutores en espera contra el beneficio en terminos de la posibilidad de que se produzca una interaccion optima si el interlocutor se salta de la cola y los que llaman saltan en la cola para aumentar la posibilidad general de que se produzca una interaccion optima a lo largo del tiempo a un nivel aceptable o mmimo de costo o posibilidad de satisfaccion del cliente. Los interlocutores tambien pueden saltar a la cola si una base de datos de afinidad indica que una interaccion optima es particularmente probable si el interlocutor se compara con un agente espedfico que ya esta disponible.
Idealmente, las reglas de conexion deben configurarse para evitar situaciones en las que las coincidencias entre un interlocutor en una cola y todos los agentes registrados resulten en una pequena posibilidad de venta, pero el costo del contacto es largo y las posibilidades del cliente satisfaccion porque el interlocutor se mantiene en espera durante mucho tiempo mientras la presente invencion espera que el agente mas optimo este disponible. Al identificar a el interlocutor y hacer que el interlocutor salga de la cola, el centro de contacto puede evitar la situacion en la que las posibilidades generales de una interaccion optima (por ejemplo, una venta) son pequenas, pero el costo monetario y de satisfaccion del contacto es alto.
Una realizacion de la presente invencion tambien puede comprender la inyeccion de un grado de aleatoriedad en el proceso de enrutamiento de contacto de tal manera que el agente espedfico identificado por la presente invencion como optimo o la ordenacion de los agentes producidos se invalide aleatoriamente, y el interlocutor este conectada a un agente no necesariamente identificado como optimo para el interlocutor. Una inyeccion de este tipo de aleatoriedad parcial puede ser util en el caso en que la presente invencion quisiera que ciertos agentes estuvieran conectados a los interlocutores a los que normalmente no estanan conectados en el funcionamiento normal para que los agentes puedan aprender de tales interacciones y mejorar sus habilidades en el manejo de tales interlocutores. El grado de aleatoriedad se puede establecer en 0,1 por ciento, en cuyo caso no se inyecta aleatoriedad en el proceso de enrutamiento de contacto, en 99,9 por ciento, en cuyo caso la presente invencion no funciona en absoluto, en 50 por ciento, en cuyo caso la mitad de todos los interlocutores se enrutan al azar a los agentes, o cualquier otro valor entre 0.1 por ciento y 99.9 por ciento. Opcionalmente, este grado de aleatoriedad puede ser establecido por el centro de contacto, un agente o por los clientes del centro de contacto. Dicha configuracion se puede realizar de forma remota a traves de un sistema de transferencia y recuperacion de datos como Internet, y se puede configurar para que tenga efecto inmediato o se puede configurar para que surta efecto en un momento posterior.
Las realizaciones de la presente invencion tambien pueden comprender bases de datos de afinidad, las bases de datos que comprenden datos sobre los resultados de contacto de un interlocutor (referidos en esta solicitud como "datos de afinidad del interlocutor"), independientemente de su informacion demografica, psicografica u otra informacion relevante para el negocio. Dichos datos de afinidad del interlocutor pueden incluir el historial de compras, el tiempo de contacto o el historial de satisfaccion del cliente. Estas historias pueden ser generales, como la historia general del interlocutor para comprar productos, el tiempo promedio de contacto con un agente o las calificaciones promedio de satisfaccion del cliente. Estas historias tambien pueden ser espedficas del agente, como la compra del interlocutor, el tiempo de contacto o el historial de satisfaccion del cliente cuando se conecta a un agente en particular.
Los datos de afinidad del interlocutor se pueden usar para refinar las coincidencias que se pueden hacer usando la presente invencion. Como ejemplo, una determinada persona que llama puede ser identificada por los datos de afinidad del interlocutor como una persona con muchas probabilidades de realizar una compra, porque en las ultimas instancias en las que se contacto a el interlocutor, el interlocutor eligio comprar un producto o servicio. Este historial de compras se puede usar para refinar apropiadamente las coincidencias, de modo que el interlocutor tenga una correspondencia preferencial con un agente que se considere adecuado para que el interlocutor aumente las posibilidades de una interaccion optima. Usando esta realizacion, un centro de contacto podna coincidir preferentemente con el interlocutor con un agente que no tiene una calificacion alta para generar ingresos o que de otro modo no sena una coincidencia aceptable, ya que la probabilidad de una venta aun es probable dado el comportamiento de compra anterior del interlocutor. Esta estrategia de emparejamiento dejana disponibles a otros agentes que de otro modo podnan haber estado ocupados con una interaccion de contacto con el interlocutor. De manera alternativa, el centro de contacto puede buscar garantizar que el interlocutor coincida con un agente con un alto grado para generar ingresos, independientemente de lo que puedan indicar las coincidencias generadas con los datos del interlocutor y los datos demograficos o psicograficos del agente.
Una base de datos de afinidad mas avanzada desarrollada por la presente invencion es aquella en la que los resultados de contacto del interlocutor se rastrean a traves de los diversos datos del agente. Tal analisis podna indicar, por ejemplo, que es mas probable que el interlocutor este satisfecho con un contacto si se compara con un agente del mismo genero, raza, edad o incluso con un agente espedfico. Usando esta realizacion, la presente invencion podna hacer coincidir preferentemente a un interlocutor con un agente espedfico o tipo de agente que se sabe a partir de los datos de afinidad del interlocutor que han generado una interaccion optima aceptable.
Las bases de datos de afinidad pueden proporcionar informacion particularmente util acerca de un interlocutor cuando las fuentes de datos comerciales, de clientes o de bases de datos disponibles publicamente pueden carecer
de informacion sobre el interlocutor. Este desarrollo de la base de datos tambien se puede usar para mejorar aun mas el enrutamiento de contactos y la coincidencia entre el agente y el interlocutor, incluso en el caso de que haya informacion disponible sobre el interlocutor, ya que puede llevar a la conclusion de que los resultados de contacto del interlocutor pueden variar de lo que el comercial Las bases de datos poddn implicar. Como ejemplo, si la presente invencion se basara unicamente en bases de datos comerciales para hacer coincidir un interlocutor y un agente, puede predecir que el interlocutor se corresponded mejor con un agente del mismo sexo para lograr la satisfaccion optima del cliente. Sin embargo, al incluir informacion de la base de datos de afinidad desarrollada a partir de interacciones anteriores con el interlocutor, la presente invencion podd predecir con mayor precision que el interlocutor se corresponded mejor con un agente del sexo opuesto para lograr la satisfaccion optima del cliente.
Otro aspecto de la presente invencion es que puede desarrollar bases de datos de afinidad que comprenden datos de rendimiento de generacion de ingresos, costo y satisfaccion del cliente de agentes individuales que se corresponden con caractedticas demograficas, psicograficas u otras caractedticas relevantes para el cliente espedficas de los interlocutores (referidas en esta solicitud como "datos de afinidad del agente"). Una base de datos de afinidad como esta puede, por ejemplo, resultar en que la presente invencion predice que un agente espedfico se comporta mejor en las interacciones con interlocutores de una edad similar, y menos bien en las interacciones con un interlocutor de una edad significativamente mayor o menor. De manera similar, este tipo de base de datos de afinidad puede dar como resultado que la presente invencion predice que un agente con ciertos datos de afinidad del agente maneja a los interlocutores que se originan en una geograffa particular mucho mejor que el agente que maneja a los interlocutores de otras geograffas. Como otro ejemplo, la presente invencion puede predecir que un agente particular se desempena bien en circunstancias en las que ese agente esta conectado a un interlocutor furioso.
Aunque las bases de datos de afinidad se usan preferentemente en combinacion con los datos del agente y los datos del interlocutor que pasan a traves de un algoritmo de coincidencia de patrones para generar coincidencias, la informacion almacenada en las bases de datos de afinidad tambien se puede usar independientemente de los datos del agente y del interlocutor, de modo que la informacion de afinidad es la unica informacion. Se utiliza para generar coincidencias.
La Figura 6 refleja un procedimiento para operar un centro de contacto saliente, el procedimiento comprende, determinar al menos un dato de agente para cada uno de los dos agentes, identificar un grupo de al menos dos interlocutores, determinar al menos un dato de persona que llama para al menos un usuario que llama grupo, utilizando los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones; y hacer coincidir al menos un interlocutor del grupo con uno de los dos agentes para aumentar la posibilidad de una interaccion optima. En la etapa 601, al menos un dato de agente se determina para un grupo de al menos dos agentes. En la etapa 602, se identifica un grupo al menos dos interlocutores. Esto se logra normalmente mediante el uso de la lista de clientes potenciales que el cliente del centro de contacto proporciona al centro de contacto. En la etapa 603, se identifican al menos un dato del interlocutor para al menos un interlocutor del grupo.
Una vez que se han recopilado los datos del agente y los datos del interlocutor, estos datos se pasan a un sistema computacional. El sistema computacional luego, a su vez, utiliza estos datos en un algoritmo de coincidencia de patrones en la etapa 604 para crear un modelo informatico que coincida con cada agente con un interlocutor del grupo y estima el resultado probable de cada coincidencia a lo largo de una serie de interacciones optimas, como la generacion de una venta, la duracion del contacto o la probabilidad de generar una interaccion que un cliente encuentre satisfactoria. En la etapa 605, el algoritmo de coincidencia de patrones se utiliza para crear un modelo de ordenador que refleje las posibilidades previstas de una interaccion optima para cada coincidencia de agente y persona que llama.
En la etapa 606, los interlocutores se comparan con un agente o un grupo de agentes. Este emparejamiento puede realizarse en forma de listas de clientes potenciales generadas para uno o mas agentes, que los agentes pueden usar para realizar sus esfuerzos de solicitud. En la etapa 607, el interlocutor esta conectada al agente y el agente realiza su esfuerzo de solicitud. Se apreciara que los pasos descritos en el diagrama de flujo de la figura 6 no tienen que ocurrir en ese orden exacto.
Cuando se usa un marcador para llamar a traves de una lista de clientes potenciales, al obtener un interlocutor en vivo, el sistema puede determinar los agentes disponibles, usar los datos del interlocutor y el agente con un algoritmo de coincidencia de patrones para hacer coincidir a el interlocutor en vivo con uno o mas de los agentes disponibles. y conecte a el interlocutor con uno de esos agentes. Preferentemente, el sistema hara coincidir a el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, definira un orden de idoneidad del agente para el interlocutor dentro de ese grupo, hara coincidir a el interlocutor en vivo con el agente de mayor calificacion disponible en esa ordenacion, y conectara a el interlocutor a ese agente de mayor graduacion. Al hacer coincidir el interlocutor en vivo con un grupo de agentes, la presente invencion se puede usar para determinar un grupo de agentes con datos de agentes similares, como datos demograficos o datos psicograficos similares, y ademas determinar dentro de ese grupo una orden de idoneidad del agente. De esta manera, la presente invencion puede aumentar la eficiencia del marcador y evitar tener que detener el marcador hasta que un agente con datos espedficos del agente este disponible.
La presente invencion puede almacenar datos espedficos de cada interlocutor enrutado para su posterior analisis. Por ejemplo, la presente invencion puede almacenar datos generados en cualquier modelo informatico, incluidas las posibilidades de una interaccion optima segun lo predice el modelo informatico, como las posibilidades de ventas, duraciones de contacto, satisfaccion del cliente u otros parametros. Dicha tienda puede incluir datos reales para la conexion de la persona que realizo la llamada, incluidos los datos del agente y el interlocutor, si se produjo una venta, la duracion del contacto y el nivel de satisfaccion del cliente. Dicha tienda tambien puede incluir datos reales para las coincidencias de agente a interlocutor que se realizaron, asf como como, que y cuando se consideraron coincidencias de acuerdo con las reglas de conexion y antes de la conexion con un agente en particular.
Esta informacion almacenada puede ser analizada de varias maneras. Una forma posible es analizar el efecto acumulativo de la presente invencion en una interaccion optima en diferentes intervalos de tiempo e informar ese efecto al centro de contacto o al cliente del centro de contacto. Por ejemplo, la presente invencion puede informar sobre el impacto acumulativo de la presente invencion al aumentar los ingresos, reducir los costos, aumentar la satisfaccion del cliente, durante cinco minutos, una hora, un mes, un ano y otros intervalos de tiempo, como desde El inicio de una campana particular de solicitacion de clientes. De manera similar, la presente invencion puede analizar el efecto acumulativo de la presente invencion para mejorar los ingresos, reducir los costos y aumentar la satisfaccion sobre un numero espedfico de interlocutores, por ejemplo, 10 interlocutores, 100 interlocutores, 1000 interlocutores, el numero total de interlocutores procesadas, u otros numeros totales de interlocutores.
Un procedimiento para informar el efecto acumulativo de emplear la presente invencion comprende hacer coincidir un interlocutor con cada agente registrado en el centro de contacto, promediando las posibilidades de una interaccion optima sobre cada agente, determinando que agente se conecto a el interlocutor, dividiendo la posibilidad de una interaccion optima para el agente conectado por la probabilidad promedio, y generar un informe del resultado. De esta manera, el efecto de la presente invencion puede informarse como el aumento predicho asociado con el enrutamiento de un interlocutor a un agente espedfico en lugar de dirigir al azar a el interlocutor a cualquier agente registrado. Este procedimiento de informe tambien se puede modificar para comparar la posibilidad de interaccion optima de un enrutamiento de agente espedfico contra la posibilidad de una interaccion optima como promedio de todos los agentes disponibles o de todos los agentes registrados desde el inicio de una campana en particular. De hecho, al dividir la probabilidad promedio de una interaccion optima entre todos los agentes no disponibles en un penodo espedfico de tiempo por la probabilidad promedio de una interaccion optima entre todos los agentes disponibles al mismo tiempo, se puede generar un informe que indique el impulso general creado. por la presente invencion a la posibilidad de una interaccion optima en ese momento. Alternativamente, la presente invencion se puede monitorear y generar informes, activando y desactivando la presente invencion para un solo agente o grupo de agentes durante un penodo de tiempo, y midiendo los resultados reales de contacto. De esta manera, se puede determinar cuales son los beneficios medidos reales que se crean al emplear la presente invencion.
Las realizaciones de la presente invencion pueden incluir una interfaz de ordenador visual e informes imprimibles proporcionados al centro de contacto o a sus clientes para permitirles, en tiempo real o en una base de rendimiento anterior, monitorear las estadfsticas de coincidencia de agente a persona que llama, medir el optimo Las interacciones que se estan logrando en comparacion con las interacciones predichas por el modelo informatico, asf como cualquier otra medida de rendimiento en tiempo real o en el pasado utilizando los procedimientos descritos en este documento. Tambien se puede proporcionar una interfaz de ordenador visual para cambiar la ponderacion en una interaccion optima al centro de contacto o al cliente del centro de contacto, de manera que puedan, como se explica en este documento, monitorear o cambiar las ponderaciones en tiempo real o en un momento predeterminado en el futuro.
Una realizacion de la presente invencion tambien puede comprender un sistema de enrutamiento inteligente, comprendiendo el sistema medios para clasificar dos o mas agentes en una interaccion optima, y medios para hacer coincidir a un interlocutor con al menos uno de los dos o mas agentes calificados para aumentar la posibilidad de la interaccion optima. Los medios para calificar a un agente pueden comprender, como se explica en este documento, el uso de encuestas manuales o automaticas, el uso de un dispositivo computacional y una base de datos para registrar el rendimiento de la generacion de ingresos de un agente por llamada, el tiempo de contacto del agente por persona que llama o cualquier otro criterio de rendimiento. Eso puede ser registrado electronicamente. Los medios para hacer coincidir a el interlocutor con al menos uno de los dos o mas agentes calificados pueden comprender cualquier dispositivo computacional. El sistema de enrutamiento inteligente puede comprender ademas medios para conectar a el interlocutor con uno de los dos o mas agentes, como un sistema de conmutacion. El sistema puede comprender ademas un marcador, un dispositivo de identificacion de llamadas y otros equipos de telefoma o telecomunicaciones disponibles en el mercado, asf como una memoria que contiene una base de datos, como una base de datos disponible en el mercado, una base de datos de acceso publico, una base de datos de clientes o una base de datos de centros de contacto.
En una realizacion mas avanzada, la presente invencion se puede usar para crear un sistema de enrutamiento inteligente, el sistema que comprende medios para determinar al menos un agente de datos para cada uno de dos o mas agentes, determinar al menos un dato de llamada para un interlocutor, medios para usar los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones, y medios para hacer coincidir a el interlocutor
con uno de los dos o mas agentes para aumentar la posibilidad de una interaccion optima. Los medios para determinar los datos del agente pueden comprender el uso de encuestas manuales o automaticas, que se pueden registrar en forma impresa o electronica, como a traves del uso de memoria de ordenador que contiene bases de datos para almacenar dicha informacion. Los medios para determinar los datos del interlocutor pueden comprender el uso de la memoria del ordenador que contiene una base de datos con informacion del interlocutor, como una base de datos disponible comercialmente, una base de datos de clientes o una base de datos del centro de contacto. Los medios para determinar los datos del interlocutor tambien pueden comprender el uso de un dispositivo De identificacion de llamadas, asf como tambien telefoma u otro equipo de telecomunicaciones para recibir un numero de cuenta del interlocutor u otra informacion que lo identifique. Los medios para utilizar los datos del agente y los datos del interlocutor en un algoritmo de coincidencia de patrones pueden comprender un dispositivo computacional. Los medios para hacer coincidir el interlocutor con uno de los dos o mas agentes tambien pueden comprender el uso de un dispositivo computacional. Esta realizacion del sistema de enrutamiento inteligente tambien puede comprender medios para conectar a el interlocutor con uno de los dos o mas agentes, como un sistema de conmutacion o enrutamiento. El sistema tambien puede comprender medios para comunicarse con un interlocutor, como un marcador o un equipo de telefoma que un agente puede usar para comunicarse con el interlocutor.
La Figura 7 es un diagrama de flujo que refleja una realizacion de la presente invencion que comprende un procedimiento de identificacion de un grupo de agentes para aumentar las posibilidades de una interaccion optima para el centro de contacto en general, o para clientes espedficos del centro de contacto. Al identificar un grupo de agentes con este procedimiento, el centro de contacto puede configurar un grupo de agentes que aumenta las posibilidades generales del centro de contacto para obtener una venta, operar a bajo costo, obtener un nivel aceptable de satisfaccion del cliente o alguna otra interaccion optima. El grupo de agentes tambien puede identificarse y configurarse para aumentar estas posibilidades generales de una interaccion optima elegida para un cliente o grupo de clientes del centro de contacto espedfico.
El procedimiento para identificar un grupo de agentes ideal puede comprender determinar una interaccion optima, determinar un conjunto de datos del interlocutor para una muestra de interlocutores, determinar un conjunto de datos del agente, generar un modelo informatico para la interaccion optima con el conjunto de datos del interlocutor y el conjunto de datos del agente e identificacion de los datos del agente que aumentan las posibilidades generales de la interaccion optima. En la etapa 701, un conjunto de datos del interlocutor se determina a partir de los datos del interlocutor real, los datos del interlocutor predichos o teoricos, o una mezcla de ellos. En la etapa 702, se determina un conjunto de datos de agente a partir de datos de agente reales, datos de agente teoricos o previstos, o una mezcla de los mismos. En la etapa 703, el conjunto de datos del interlocutor y el conjunto de datos del agente se utilizan en un algoritmo de coincidencia de patrones. En la etapa 704, se deriva un modelo informatico que refleja las posibilidades pronosticadas de que se produzca una interaccion optima cuando los interlocutores con el conjunto de datos del interlocutor se comparan con los agentes con el conjunto de datos del agente.
En la etapa 705, el modelo de ordenador se analiza para determinar que datos de agente son mas efectivos para una interaccion optima. De esta manera, un centro de contacto puede identificar que los agentes con dichos datos de agentes son ideales para maximizar las posibilidades de una interaccion optima para ciertas interlocutores. En la etapa 706, las operaciones del centro de contacto se configuran en consecuencia para tener un grupo de agentes ideal para un cliente en particular, un grupo de clientes o para el centro de contacto en general. Esta configuracion se puede lograr agrupando espedficamente los agentes que el centro de contacto ya ha adquirido, determinando que tipos de agentes debena contratar el centro de contacto o una mezcla de ellos. Por lo tanto, esta realizacion puede ser particularmente util para identificar que agentes contratar, transferir o terminar. Se apreciara que los pasos descritos en el diagrama de flujo de la figura 7 no tienen que ocurrir en ese orden exacto.
Muchas de las tecnicas descritas en el presente documento pueden implementarse en hardware o software, o una combinacion de las dos. Preferentemente, las tecnicas se implementan en programas de ordenador que se ejecutan en ordenadores programables que incluyen cada una un procesador, un medio de almacenamiento legible por el procesador (que incluye elementos de memoria y/o almacenamiento volatiles y no volatiles), y dispositivos de entrada y salida adecuados. El codigo de programa se aplica a los datos introducidos usando un dispositivo de entrada para realizar las funciones descritas y para generar informacion de salida. La informacion de salida se aplica a uno o mas dispositivos de salida. Ademas, cada programa se implementa preferentemente en un lenguaje de programacion orientado a objetos o de alto nivel para comunicarse con un sistema informatico. Sin embargo, los programas se pueden implementar en ensamblador o en lenguaje de maquina, si se desea. En cualquier caso, el idioma puede ser un lenguaje compilado o interpretado.
Cada uno de dichos programas informaticos se almacena preferentemente en un medio o dispositivo de almacenamiento (por ejemplo, CD-ROM, disco duro o disquete magnetico) que sea legible por un ordenador programable de proposito general o especial para configurar y operar el ordenador cuando el medio o dispositivo de almacenamiento es lefdo por el ordenador para realizar los procedimientos descritos. El sistema tambien puede implementarse como un medio de almacenamiento legible por ordenador, configurado con un programa de ordenador, donde el medio de almacenamiento asf configurado hace que un ordenador funcione de una manera espedfica y predefinida.
Las realizaciones descritas anteriormente de la presente invencion pretenden ser meramente ilustrativas y no limitativas. El alcance de la invencion se define en las reivindicaciones adjuntas.
Claims (10)
1. Un procedimiento implementado por ordenador para operar un centro de contacto, comprendiendo el procedimiento:
a. obtener (502) datos de agente para cada uno de al menos dos agentes, en el que los datos de agente comprenden uno o mas elementos de datos demograficos y/o datos psicograficos asociados con los agentes; b. obtener (501) datos del interlocutor para un interlocutor, en el que los datos del interlocutor comprenden uno o mas elementos de datos demograficos y/o datos psicograficos asociados con el interlocutor;
c. crear (503, 504), utilizando un algoritmo de coincidencia de patrones, un modelo informatico que refleje las posibilidades previstas de una interaccion optima para agentes e interlocutores emparejados, basado al menos en parte en los datos del agente y los datos del interlocutor, en el que la interaccion optima comprende uno seleccionado del grupo de generacion de ingresos mejorada y menor duracion de contacto entre los interlocutores y agentes emparejados, y en el que el algoritmo de coincidencia de patrones es un algoritmo de correlacion;
d. conectar (505) al interlocutor con uno de los agentes basandose al menos en parte en los resultados del algoritmo de coincidencia de patrones, para aumentar la posibilidad de interaccion optima;
e. medir los resultados de contacto reales entre el interlocutor conectado y el agente, en el que los resultados de contacto reales son los medidos para la interaccion optima; y
f. entrenar o refinar el algoritmo de coincidencia de patrones comparando los resultados reales del contacto con los datos del agente y los datos del interlocutor.
2. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende ademas clasificar a los agentes en una interaccion optima, y en el que los datos del agente, los datos del interlocutor y las calificaciones del agente se utilizan en el algoritmo de coincidencia de patrones.
3. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende ademas conectar al interlocutor con uno de los agentes con una posibilidad pronosticada mmimamente aceptable de una interaccion optima.
4. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende ademas determinar un orden de idoneidad del agente para coincidencias entre el interlocutor y al menos dos de los agentes.
5. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende entrenar el algoritmo de coincidencia de patrones mediante la correlacion de la posibilidad de una interaccion optima contra los datos del agente y los datos del interlocutor, en el que los datos del agente y los datos del interlocutor comprenden al menos un contacto historico entre un interlocutor y un agente.
6. El procedimiento de cualquier reivindicacion precedente, que comprende ademas aleatorizar parcialmente las coincidencias entre el interlocutory los agentes, en el que las coincidencias se aleatorizan parcialmente por un factor entre 0,1 % y 99,9 %.
7. El procedimiento de la reivindicacion 6, que comprende ademas generar datos de configuracion para permitir variar el factor de aleatorizacion.
8. El procedimiento de cualquier reivindicacion precedente, en el que los datos demograficos comprenden uno o mas seleccionados del grupo de genero, raza, edad, educacion, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, codigo de area, codigo postal, estado civil, estado laboral, y puntuacion del credito.
9. Un medio de almacenamiento legible por ordenador que comprende instrucciones legibles por ordenador para llevar a cabo, cuando se ejecuta en uno o mas ordenadores, el procedimiento de cualquier reivindicacion precedente.
10. Un sistema para dirigir interlocutores a agentes en un entorno de enrutamiento del centro de llamadas, que comprende: uno o mas ordenadores configurados para realizar el procedimiento de cualquiera de las reivindicaciones 1-8.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US12/021,251 US9712679B2 (en) | 2008-01-28 | 2008-01-28 | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
US12/180,382 US8359219B2 (en) | 2008-01-28 | 2008-07-25 | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
PCT/US2008/077042 WO2009097018A1 (en) | 2008-01-28 | 2008-09-19 | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
ES2709213T3 true ES2709213T3 (es) | 2019-04-15 |
Family
ID=40899242
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
ES08871835T Active ES2709213T3 (es) | 2008-01-28 | 2008-09-19 | Sistemas y procedimientos para dirigir llamadas a un agente en un centro de contacto |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (13) | US9712679B2 (es) |
EP (3) | EP3499859A1 (es) |
JP (2) | JP5421928B2 (es) |
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AU (1) | AU2008349500C1 (es) |
CA (3) | CA2713526C (es) |
ES (1) | ES2709213T3 (es) |
HU (1) | HUE041347T2 (es) |
MX (1) | MX2010008237A (es) |
NZ (1) | NZ587101A (es) |
PT (1) | PT2235925T (es) |
WO (1) | WO2009097018A1 (es) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11252202B2 (en) | 2020-04-07 | 2022-02-15 | International Business Machines Corporation | Support request assignment using pace of conversation |
Families Citing this family (141)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8023626B2 (en) | 2005-09-13 | 2011-09-20 | Language Line Services, Inc. | System and method for providing language interpretation |
US7792276B2 (en) | 2005-09-13 | 2010-09-07 | Language Line Services, Inc. | Language interpretation call transferring in a telecommunications network |
US7894596B2 (en) * | 2005-09-13 | 2011-02-22 | Language Line Services, Inc. | Systems and methods for providing language interpretation |
US9129290B2 (en) | 2006-02-22 | 2015-09-08 | 24/7 Customer, Inc. | Apparatus and method for predicting customer behavior |
US7761321B2 (en) * | 2006-02-22 | 2010-07-20 | 24/7 Customer, Inc. | System and method for customer requests and contact management |
US8396741B2 (en) | 2006-02-22 | 2013-03-12 | 24/7 Customer, Inc. | Mining interactions to manage customer experience throughout a customer service lifecycle |
US8300798B1 (en) | 2006-04-03 | 2012-10-30 | Wai Wu | Intelligent communication routing system and method |
US9300802B1 (en) | 2008-01-28 | 2016-03-29 | Satmap International Holdings Limited | Techniques for behavioral pairing in a contact center system |
US10708431B2 (en) | 2008-01-28 | 2020-07-07 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for hybrid behavioral pairing in a contact center system |
US8670548B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-03-11 | Satmap International Holdings Limited | Jumping callers held in queue for a call center routing system |
US8781100B2 (en) * | 2008-01-28 | 2014-07-15 | Satmap International Holdings Limited | Probability multiplier process for call center routing |
US20090190750A1 (en) * | 2008-01-28 | 2009-07-30 | The Resource Group International Ltd | Routing callers out of queue order for a call center routing system |
US10567586B2 (en) | 2008-11-06 | 2020-02-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Pooling callers for matching to agents based on pattern matching algorithms |
US9787841B2 (en) | 2008-01-28 | 2017-10-10 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for hybrid behavioral pairing in a contact center system |
US8718271B2 (en) * | 2008-01-28 | 2014-05-06 | Satmap International Holdings Limited | Call routing methods and systems based on multiple variable standardized scoring |
US8903079B2 (en) * | 2008-01-28 | 2014-12-02 | Satmap International Holdings Limited | Routing callers from a set of callers based on caller data |
US9712676B1 (en) | 2008-01-28 | 2017-07-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a contact center system |
US9712679B2 (en) * | 2008-01-28 | 2017-07-18 | Afiniti International Holdings, Ltd. | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
US8824658B2 (en) | 2008-11-06 | 2014-09-02 | Satmap International Holdings Limited | Selective mapping of callers in a call center routing system |
US10708430B2 (en) | 2008-01-28 | 2020-07-07 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a contact center system |
US9781269B2 (en) | 2008-01-28 | 2017-10-03 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for hybrid behavioral pairing in a contact center system |
US9654641B1 (en) | 2008-01-28 | 2017-05-16 | Afiniti International Holdings, Ltd. | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
US8879715B2 (en) | 2012-03-26 | 2014-11-04 | Satmap International Holdings Limited | Call mapping systems and methods using variance algorithm (VA) and/or distribution compensation |
US9774740B2 (en) | 2008-01-28 | 2017-09-26 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a contact center system |
US10750023B2 (en) | 2008-01-28 | 2020-08-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for hybrid behavioral pairing in a contact center system |
US9692898B1 (en) | 2008-01-28 | 2017-06-27 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking paring strategies in a contact center system |
US20160140577A1 (en) * | 2008-02-21 | 2016-05-19 | Neil Morley | Unified marketing model based on conduit variables |
US20100020959A1 (en) * | 2008-07-28 | 2010-01-28 | The Resource Group International Ltd | Routing callers to agents based on personality data of agents |
US8781106B2 (en) * | 2008-08-29 | 2014-07-15 | Satmap International Holdings Limited | Agent satisfaction data for call routing based on pattern matching algorithm |
US8644490B2 (en) * | 2008-08-29 | 2014-02-04 | Satmap International Holdings Limited | Shadow queue for callers in a performance/pattern matching based call routing system |
US20100086120A1 (en) * | 2008-10-02 | 2010-04-08 | Compucredit Intellectual Property Holdings Corp. Ii | Systems and methods for call center routing |
USRE48412E1 (en) | 2008-11-06 | 2021-01-26 | Afiniti, Ltd. | Balancing multiple computer models in a call center routing system |
US20100111288A1 (en) * | 2008-11-06 | 2010-05-06 | Afzal Hassan | Time to answer selector and advisor for call routing center |
US8472611B2 (en) * | 2008-11-06 | 2013-06-25 | The Resource Group International Ltd. | Balancing multiple computer models in a call center routing system |
MX2011004815A (es) * | 2008-11-06 | 2011-06-16 | Resource Group International Ltd | Procedimiento de enrutamiento de dos etapas en un centro de atención telefónica. |
US8634542B2 (en) * | 2008-12-09 | 2014-01-21 | Satmap International Holdings Limited | Separate pattern matching algorithms and computer models based on available caller data |
US8295471B2 (en) * | 2009-01-16 | 2012-10-23 | The Resource Group International | Selective mapping of callers in a call-center routing system based on individual agent settings |
US8699694B2 (en) | 2010-08-26 | 2014-04-15 | Satmap International Holdings Limited | Precalculated caller-agent pairs for a call center routing system |
US8724797B2 (en) | 2010-08-26 | 2014-05-13 | Satmap International Holdings Limited | Estimating agent performance in a call routing center system |
US8750488B2 (en) | 2010-08-31 | 2014-06-10 | Satmap International Holdings Limited | Predicted call time as routing variable in a call routing center system |
US9542657B2 (en) * | 2011-02-23 | 2017-01-10 | Avaya Inc. | Method and system for optimizing contact center performance |
US20120215577A1 (en) * | 2011-02-23 | 2012-08-23 | Avaya Inc. | Method and system for optimizing contact center performance |
CN102546986A (zh) * | 2011-12-14 | 2012-07-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种呼叫中心及呼叫方法及客户端及坐席服务端 |
CN103188300B (zh) * | 2011-12-29 | 2016-03-02 | 华为技术有限公司 | 云计算环境中实现voip通话的方法、装置和系统 |
US8463939B1 (en) | 2012-01-24 | 2013-06-11 | Brian R. Galvin | System and method for optimized and distributed routing of interactions |
US8565410B2 (en) * | 2012-03-26 | 2013-10-22 | The Resource Group International, Ltd. | Call mapping systems and methods using variance algorithm (VA) and/or distribution compensation |
GB2504327A (en) * | 2012-07-26 | 2014-01-29 | Ibm | A method for providing support wherein a lowest ranked agent is used |
US8953775B2 (en) * | 2012-09-20 | 2015-02-10 | Avaya Inc. | System, method, and apparatus for determining effectiveness of advanced call center routing algorithms |
US8792630B2 (en) | 2012-09-24 | 2014-07-29 | Satmap International Holdings Limited | Use of abstracted data in pattern matching system |
WO2014078874A1 (en) * | 2012-11-19 | 2014-05-22 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System and method for contact center activity routing based on agent preferences |
US8654964B1 (en) | 2012-12-05 | 2014-02-18 | Noble Systems Corporation | Agent-centric processing of prioritized outbound contact lists |
US9137372B2 (en) | 2013-03-14 | 2015-09-15 | Mattersight Corporation | Real-time predictive routing |
US9106748B2 (en) | 2013-05-28 | 2015-08-11 | Mattersight Corporation | Optimized predictive routing and methods |
US9367428B2 (en) * | 2013-10-14 | 2016-06-14 | Nec Corporation | Transparent performance inference of whole software layers and context-sensitive performance debugging |
US11062378B1 (en) | 2013-12-23 | 2021-07-13 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Next product purchase and lapse predicting tool |
US11062337B1 (en) | 2013-12-23 | 2021-07-13 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Next product purchase and lapse predicting tool |
US11100524B1 (en) | 2013-12-23 | 2021-08-24 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Next product purchase and lapse predicting tool |
US9860380B2 (en) | 2014-01-29 | 2018-01-02 | Avaya Inc. | Agent rating prediction and routing |
US9641686B1 (en) | 2014-03-21 | 2017-05-02 | Amazon Technologies, Inc. | Method for using customer attributes to select a service representative |
JP6314579B2 (ja) * | 2014-03-24 | 2018-04-25 | 沖電気工業株式会社 | 通信装置、通信方法及びプログラム |
US9860124B2 (en) * | 2014-04-02 | 2018-01-02 | Aria Solutions, Inc. | Configurable cloud-based routing |
US9015250B1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-04-21 | Aria Solutions Inc. | Adaptive cloud-based work routing |
US9792554B2 (en) * | 2014-09-15 | 2017-10-17 | International Business Machines Corporation | Automatic case assignment based on learned expertise of prior caseload |
WO2016081372A1 (en) * | 2014-11-17 | 2016-05-26 | Dirk Beyer | Unified marketing model based on conduit variables |
US10122859B2 (en) | 2014-12-16 | 2018-11-06 | Avaya Inc. | System and method for managing resource selection in an enterprise |
US10498897B1 (en) | 2015-03-31 | 2019-12-03 | United Services Automobile Association (Usaa) | Systems and methods for simulating multiple call center balancing |
US11671535B1 (en) | 2015-03-31 | 2023-06-06 | United Services Automobile Association (Usaa) | High fidelity call center simulator |
US20160295019A1 (en) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | Avaya Inc. | System and method to select a resource in an enterprise |
US9641680B1 (en) | 2015-04-21 | 2017-05-02 | Eric Wold | Cross-linking call metadata |
US9509846B1 (en) | 2015-05-27 | 2016-11-29 | Ingenio, Llc | Systems and methods of natural language processing to rank users of real time communications connections |
US9838540B2 (en) * | 2015-05-27 | 2017-12-05 | Ingenio, Llc | Systems and methods to enroll users for real time communications connections |
US9723145B2 (en) * | 2015-05-30 | 2017-08-01 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System and method for analysis and correlation of scoring and customer satisfaction |
US10530929B2 (en) | 2015-06-01 | 2020-01-07 | AffectLayer, Inc. | Modeling voice calls to improve an outcome of a call between a representative and a customer |
US9635178B2 (en) * | 2015-06-01 | 2017-04-25 | AffectLayer, Inc. | Coordinating voice calls between representatives and customers to influence an outcome of the call |
US9900436B2 (en) * | 2015-06-01 | 2018-02-20 | AffectLayer, Inc. | Coordinating voice calls between representatives and customers to influence an outcome of the call |
US10586539B2 (en) | 2015-06-01 | 2020-03-10 | AffectLayer, Inc. | In-call virtual assistant |
US10110743B2 (en) | 2015-06-01 | 2018-10-23 | AffectLayer, Inc. | Automatic pattern recognition in conversations |
US10679013B2 (en) | 2015-06-01 | 2020-06-09 | AffectLayer, Inc. | IoT-based call assistant device |
US10324979B2 (en) | 2015-06-01 | 2019-06-18 | AffectLayer, Inc. | Automatic generation of playlists from conversations |
US10133999B2 (en) | 2015-06-01 | 2018-11-20 | AffectLayer, Inc. | Analyzing conversations to automatically identify deals at risk |
US20170024680A1 (en) * | 2015-07-21 | 2017-01-26 | Oracle International Corporation | Multi-dimensional approach to agent assignment |
US20170111503A1 (en) * | 2015-10-19 | 2017-04-20 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Optimized routing of interactions to contact center agents based on agent preferences |
CN113095652B (zh) | 2015-12-01 | 2022-06-03 | 阿菲尼帝有限公司 | 用于案例分配的技术 |
MX2018006546A (es) * | 2015-12-01 | 2018-08-01 | Afiniti Europe Tech Ltd | Tecnicas para emparejamiento hibrido de comportamiento en un sistema de centro de contactos. |
BR112018011018B1 (pt) * | 2015-12-01 | 2024-01-02 | Afiniti, Ltd | Método para emparelhamento comportamental híbrido em um sistema central de contato, sistema para emparelhamento comportamental híbrido em um sistema central de contato e artigo de fabricação para emparelhamento comportamental híbrido em um sistema central de contato |
US10182155B2 (en) | 2016-02-03 | 2019-01-15 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Directing care calls using historical call backs, demographics and real time attributes |
KR102005692B1 (ko) * | 2016-04-18 | 2019-07-30 | 아피니티 유럽 테크놀로지즈 리미티드 | 연락 센터 시스템에서 페어링 전략들을 벤치마킹하는 기술들 |
CN105976035A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-28 | 刘军 | 基于互联网的汽车零部件选配方法和系统 |
US10142473B1 (en) | 2016-06-08 | 2018-11-27 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking performance in a contact center system |
US9692899B1 (en) | 2016-08-30 | 2017-06-27 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a contact center system |
US10469664B2 (en) * | 2016-09-21 | 2019-11-05 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System and method for managing multi-channel engagements |
US10542148B1 (en) | 2016-10-12 | 2020-01-21 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for automatically assigning a customer call to an agent |
CN110249595B (zh) * | 2016-11-09 | 2023-02-28 | Cbda控股有限公司 | 用于将通信请求路由至专用代理的系统和方法 |
US10225403B2 (en) * | 2016-12-02 | 2019-03-05 | Mattersight Corporation | Outbound customer interaction pairing methods and systems |
US9888121B1 (en) | 2016-12-13 | 2018-02-06 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for behavioral pairing model evaluation in a contact center system |
CN109314740A (zh) * | 2016-12-30 | 2019-02-05 | 欧洲阿菲尼帝科技有限责任公司 | 用于l3配对的技术 |
US10320984B2 (en) | 2016-12-30 | 2019-06-11 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for L3 pairing in a contact center system |
US9955013B1 (en) | 2016-12-30 | 2018-04-24 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for L3 pairing in a contact center system |
US10257354B2 (en) * | 2016-12-30 | 2019-04-09 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for L3 pairing in a contact center system |
US10326882B2 (en) | 2016-12-30 | 2019-06-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for workforce management in a contact center system |
US11831808B2 (en) | 2016-12-30 | 2023-11-28 | Afiniti, Ltd. | Contact center system |
US10135986B1 (en) | 2017-02-21 | 2018-11-20 | Afiniti International Holdings, Ltd. | Techniques for behavioral pairing model evaluation in a contact center system |
CN106911870A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-06-30 | 深圳市彬讯科技有限公司 | 一种呼叫数据抓取与匹配方法及系统 |
US10970658B2 (en) | 2017-04-05 | 2021-04-06 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a dispatch center system |
US9930180B1 (en) | 2017-04-28 | 2018-03-27 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a contact center system |
US10038788B1 (en) * | 2017-05-09 | 2018-07-31 | Oracle International Corporation | Self-learning adaptive routing system |
CN107302639A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-10-27 | 四川新网银行股份有限公司 | 一种对排队客服发起自助语音交互的方法 |
US10762423B2 (en) * | 2017-06-27 | 2020-09-01 | Asapp, Inc. | Using a neural network to optimize processing of user requests |
US10122860B1 (en) | 2017-07-10 | 2018-11-06 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for estimating expected performance in a task assignment system |
WO2019092487A1 (en) * | 2017-11-08 | 2019-05-16 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a task assignment system |
US10509669B2 (en) | 2017-11-08 | 2019-12-17 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a task assignment system |
US10110746B1 (en) | 2017-11-08 | 2018-10-23 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a task assignment system |
US11399096B2 (en) | 2017-11-29 | 2022-07-26 | Afiniti, Ltd. | Techniques for data matching in a contact center system |
US10509671B2 (en) * | 2017-12-11 | 2019-12-17 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for behavioral pairing in a task assignment system |
CN108123949B (zh) * | 2017-12-22 | 2021-02-26 | 杭州迪普科技股份有限公司 | 一种数据包过滤的方法及装置 |
BE1025273B1 (nl) * | 2017-12-22 | 2019-01-03 | Memo Nv | Een intelligent contactcenter |
US10091361B1 (en) | 2018-01-19 | 2018-10-02 | Noble Systems Corporation | Queueing communications for a contact center |
US10623565B2 (en) | 2018-02-09 | 2020-04-14 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for behavioral pairing in a contact center system |
CN108632475B (zh) * | 2018-03-22 | 2021-08-17 | 平安科技(深圳)有限公司 | 语音留言方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US11250359B2 (en) | 2018-05-30 | 2022-02-15 | Afiniti, Ltd. | Techniques for workforce management in a task assignment system |
US10735258B2 (en) * | 2018-07-24 | 2020-08-04 | Avaya Inc. | System for self-allocating resources |
US11087019B2 (en) | 2018-08-14 | 2021-08-10 | AffectLayer, Inc. | Data compliance management in recording calls |
CN108683818B (zh) * | 2018-09-03 | 2020-10-23 | 携程旅游信息技术(上海)有限公司 | 呼叫中心分配坐席的方法、系统、设备及存储介质 |
US10496438B1 (en) | 2018-09-28 | 2019-12-03 | Afiniti, Ltd. | Techniques for adapting behavioral pairing to runtime conditions in a task assignment system |
US10867263B2 (en) | 2018-12-04 | 2020-12-15 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a multistage task assignment system |
US10348904B1 (en) | 2018-12-11 | 2019-07-09 | Noble Systems Corporation | Queueing multi-channel communications for a contact center |
US11144344B2 (en) | 2019-01-17 | 2021-10-12 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a task assignment system |
US11308429B2 (en) * | 2019-01-23 | 2022-04-19 | Servicenow, Inc. | Enterprise data mining systems |
JP7379881B2 (ja) * | 2019-06-24 | 2023-11-15 | 村田機械株式会社 | 情報管理システム、および端末装置 |
US10757261B1 (en) * | 2019-08-12 | 2020-08-25 | Afiniti, Ltd. | Techniques for pairing contacts and agents in a contact center system |
US11445062B2 (en) | 2019-08-26 | 2022-09-13 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a task assignment system |
US10616415B1 (en) | 2019-08-27 | 2020-04-07 | Noble Systems Corporation | Queueing multi-channel communications for a contact center |
US10757262B1 (en) | 2019-09-19 | 2020-08-25 | Afiniti, Ltd. | Techniques for decisioning behavioral pairing in a task assignment system |
US11803917B1 (en) | 2019-10-16 | 2023-10-31 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Dynamic valuation systems and methods |
WO2021158436A1 (en) | 2020-02-03 | 2021-08-12 | Afiniti, Ltd. | Techniques for behavioral pairing in a task assignment system |
CA3166792A1 (en) | 2020-02-04 | 2021-08-12 | Ain Chishty | Techniques for error handling in a task assignment system with an external pairing system |
WO2021158793A1 (en) | 2020-02-05 | 2021-08-12 | Afiniti, Ltd. | Techniques for sharing control of assigning tasks between an external pairing system and a task assignment system with an internal pairing system |
CN115280340A (zh) | 2020-02-05 | 2022-11-01 | 阿菲尼帝有限公司 | 用于在具有外部配对系统的任务分配系统中进行行为配对的技术 |
US11128754B1 (en) * | 2020-11-16 | 2021-09-21 | Allstate Insurance Company | Machine learning system for routing optimization based on historical performance data |
WO2024044294A1 (en) * | 2022-08-25 | 2024-02-29 | Afiniti, Ltd. | Methods for determining agent capacity for managing contact chat interactions |
JP7386590B1 (ja) | 2023-02-07 | 2023-11-27 | 株式会社RevComm | プログラム、方法、情報処理装置、システム |
Family Cites Families (222)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5155763A (en) | 1990-12-11 | 1992-10-13 | International Business Machines Corp. | Look ahead method and apparatus for predictive dialing using a neural network |
US5206903A (en) | 1990-12-26 | 1993-04-27 | At&T Bell Laboratories | Automatic call distribution based on matching required skills with agents skills |
US5327490A (en) | 1991-02-19 | 1994-07-05 | Intervoice, Inc. | System and method for controlling call placement rate for telephone communication systems |
US5537470A (en) | 1994-04-06 | 1996-07-16 | At&T Corp. | Method and apparatus for handling in-bound telemarketing calls |
US6222919B1 (en) | 1994-09-12 | 2001-04-24 | Rockwell International Corporation | Method and system for routing incoming telephone calls to available agents based on agent skills |
US5594791A (en) | 1994-10-05 | 1997-01-14 | Inventions, Inc. | Method and apparatus for providing result-oriented customer service |
US6539336B1 (en) | 1996-12-12 | 2003-03-25 | Phatrat Technologies, Inc. | Sport monitoring system for determining airtime, speed, power absorbed and other factors such as drop distance |
DE69636239T2 (de) | 1995-04-24 | 2007-05-10 | International Business Machines Corp. | Verfahren und Gerät zur auf Geschicklichkeit basierten Leitweglenkung in einer Anrufzentrale |
US5907601A (en) | 1995-05-26 | 1999-05-25 | Eis International Inc. | Call pacing method |
US5702253A (en) | 1995-07-10 | 1997-12-30 | Bryce; Nathan K. | Personality testing apparatus and method |
US5926538A (en) | 1997-02-11 | 1999-07-20 | Genesys Telecommunications Labs, Inc | Method for routing calls to call centers based on statistical modeling of call behavior |
GB9606298D0 (en) | 1996-03-26 | 1996-05-29 | British Telecomm | Call queuing and distribution |
US5903641A (en) | 1997-01-28 | 1999-05-11 | Lucent Technologies Inc. | Automatic dynamic changing of agents' call-handling assignments |
US7020264B1 (en) | 1997-02-10 | 2006-03-28 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Negotiated routing in telephony systems |
US6088444A (en) | 1997-04-11 | 2000-07-11 | Walker Asset Management Limited Partnership | Method and apparatus for value-based queuing of telephone calls |
JP3311972B2 (ja) | 1997-09-19 | 2002-08-05 | 富士通株式会社 | 電話接続装置、電話接続方法及び、その方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体 |
US5903642A (en) | 1997-09-24 | 1999-05-11 | Call-A-Guide, Inc. | Method for eliminating telephone hold time |
US6134315A (en) | 1997-09-30 | 2000-10-17 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Metadata-based network routing |
GB9723813D0 (en) | 1997-11-11 | 1998-01-07 | Mitel Corp | Call routing based on caller's mood |
US6052460A (en) | 1997-12-17 | 2000-04-18 | Lucent Technologies Inc. | Arrangement for equalizing levels of service among skills |
US6801520B2 (en) | 1998-02-17 | 2004-10-05 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Queue prioritization based on competitive user input |
US6535492B2 (en) | 1999-12-01 | 2003-03-18 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Method and apparatus for assigning agent-led chat sessions hosted by a communication center to available agents based on message load and agent skill-set |
US6173053B1 (en) * | 1998-04-09 | 2001-01-09 | Avaya Technology Corp. | Optimizing call-center performance by using predictive data to distribute calls among agents |
CA2262044C (en) | 1998-04-09 | 2001-10-30 | Lucent Technologies Inc. | Optimizing call-center performance by using predictive data to distribute agents among calls |
US6233332B1 (en) | 1998-06-03 | 2001-05-15 | Avaya Technology Corp. | System for context based media independent communications processing |
US20020087393A1 (en) * | 1998-07-31 | 2002-07-04 | Laurent Philonenko | Dynamically updated QoS parameterization according to expected business revenue |
US6389400B1 (en) * | 1998-08-20 | 2002-05-14 | Sbc Technology Resources, Inc. | System and methods for intelligent routing of customer requests using customer and agent models |
JP3313075B2 (ja) | 1998-08-24 | 2002-08-12 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | コールセンタシステム、着信端末設定方法及び記録媒体 |
US6535601B1 (en) | 1998-08-27 | 2003-03-18 | Avaya Technology Corp. | Skill-value queuing in a call center |
US6064731A (en) | 1998-10-29 | 2000-05-16 | Lucent Technologies Inc. | Arrangement for improving retention of call center's customers |
US6526135B1 (en) | 1998-11-18 | 2003-02-25 | Nortel Networks Limited | Automated competitive business call distribution (ACBCD) system |
US7068775B1 (en) | 1998-12-02 | 2006-06-27 | Concerto Software, Inc. | System and method for managing a hold queue based on customer information retrieved from a customer database |
US20020111172A1 (en) | 2001-02-14 | 2002-08-15 | Dewolf Frederik M. | Location based profiling |
US6333979B1 (en) | 1998-12-17 | 2001-12-25 | At&T Corp. | Method and apparatus for assigning incoming communications to communications processing centers |
US6798876B1 (en) * | 1998-12-29 | 2004-09-28 | At&T Corp. | Method and apparatus for intelligent routing of incoming calls to representatives in a call center |
US6434230B1 (en) | 1999-02-02 | 2002-08-13 | Avaya Technology Corp. | Rules-based queuing of calls to call-handling resources |
US6496580B1 (en) | 1999-02-22 | 2002-12-17 | Aspect Communications Corp. | Method and apparatus for servicing queued requests |
DE60025054T2 (de) | 1999-03-01 | 2006-08-24 | Rockwell Electronic Commerce Technologies, LLC, Wood Dale | Auf dem Rang basierte Acd Leitweglenkung |
US6744878B1 (en) | 1999-03-02 | 2004-06-01 | Aspect Communications Corporation | Real-time transaction routing augmented with forecast data and agent schedules |
US6424709B1 (en) | 1999-03-22 | 2002-07-23 | Rockwell Electronic Commerce Corp. | Skill-based call routing |
US6519335B1 (en) | 1999-04-08 | 2003-02-11 | Lucent Technologies Inc. | Apparatus, method and system for personal telecommunication incoming call screening and alerting for call waiting applications |
US6445788B1 (en) | 1999-06-17 | 2002-09-03 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Method and apparatus for providing fair access to agents in a communication center |
EP1195041A4 (en) | 1999-06-18 | 2004-06-23 | Shmuel Okon | METHOD AND SYSTEM FOR INITIALIZING CALLS BETWEEN CALLERS WITH COMMON INTERESTS |
US6829348B1 (en) | 1999-07-30 | 2004-12-07 | Convergys Cmg Utah, Inc. | System for customer contact information management and methods for using same |
US7092509B1 (en) | 1999-09-21 | 2006-08-15 | Microlog Corporation | Contact center system capable of handling multiple media types of contacts and method for using the same |
FR2799593B1 (fr) | 1999-10-11 | 2002-05-31 | Cit Alcatel | Procede de distribution d'appels |
US6389132B1 (en) | 1999-10-13 | 2002-05-14 | Avaya Technology Corp. | Multi-tasking, web-based call center |
US6775378B1 (en) | 1999-10-25 | 2004-08-10 | Concerto Software, Inc | Blended agent contact center |
US6832203B1 (en) | 1999-11-05 | 2004-12-14 | Cim, Ltd. | Skills based contact routing |
US20060233346A1 (en) | 1999-11-16 | 2006-10-19 | Knowlagent, Inc. | Method and system for prioritizing performance interventions |
US6535600B1 (en) | 1999-12-06 | 2003-03-18 | Avaya Technology Corp. | System for automatically routing calls to call center agents in an agent surplus condition based on service levels |
US6408066B1 (en) | 1999-12-15 | 2002-06-18 | Lucent Technologies Inc. | ACD skill-based routing |
US6661889B1 (en) | 2000-01-18 | 2003-12-09 | Avaya Technology Corp. | Methods and apparatus for multi-variable work assignment in a call center |
US7050567B1 (en) | 2000-01-27 | 2006-05-23 | Avaya Technology Corp. | Call management system using dynamic queue position |
US6724884B2 (en) | 2000-01-27 | 2004-04-20 | Avaya Technology Corp. | Call management system using fast response dynamic threshold adjustment |
US6661881B1 (en) | 2000-02-15 | 2003-12-09 | Lucent Technologies Inc. | Method and system for controlling functional capabilities of a telephonic switch employing control and status messages |
US6714643B1 (en) | 2000-02-24 | 2004-03-30 | Siemens Information & Communication Networks, Inc. | System and method for implementing wait time estimation in automatic call distribution queues |
US6763104B1 (en) | 2000-02-24 | 2004-07-13 | Teltronics, Inc. | Call center IVR and ACD scripting method and graphical user interface |
US6603854B1 (en) * | 2000-02-25 | 2003-08-05 | Teltronics, Inc. | System and method for evaluating agents in call center |
US6707904B1 (en) * | 2000-02-25 | 2004-03-16 | Teltronics, Inc. | Method and system for collecting reports for call center monitoring by supervisor |
US6587556B1 (en) * | 2000-02-25 | 2003-07-01 | Teltronics, Inc. | Skills based routing method and system for call center |
US6324282B1 (en) * | 2000-03-02 | 2001-11-27 | Knowlagent, Inc. | Method and system for delivery of individualized training to call center agents |
US20010032120A1 (en) | 2000-03-21 | 2001-10-18 | Stuart Robert Oden | Individual call agent productivity method and system |
US6956941B1 (en) | 2000-04-12 | 2005-10-18 | Austin Logistics Incorporated | Method and system for scheduling inbound inquiries |
US20020046030A1 (en) | 2000-05-18 | 2002-04-18 | Haritsa Jayant Ramaswamy | Method and apparatus for improved call handling and service based on caller's demographic information |
US7245719B2 (en) | 2000-06-30 | 2007-07-17 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Recording method and apparatus, optical disk, and computer-readable storage medium |
US6970821B1 (en) | 2000-09-26 | 2005-11-29 | Rockwell Electronic Commerce Technologies, Llc | Method of creating scripts by translating agent/customer conversations |
US6774932B1 (en) | 2000-09-26 | 2004-08-10 | Ewing Golf Associates, Llc | System for enhancing the televised broadcast of a golf game |
US6978006B1 (en) | 2000-10-12 | 2005-12-20 | Intervoice Limited Partnership | Resource management utilizing quantified resource attributes |
US6889222B1 (en) | 2000-12-26 | 2005-05-03 | Aspect Communications Corporation | Method and an apparatus for providing personalized service |
US6539271B2 (en) | 2000-12-27 | 2003-03-25 | General Electric Company | Quality management system with human-machine interface for industrial automation |
US6639976B1 (en) | 2001-01-09 | 2003-10-28 | Bellsouth Intellectual Property Corporation | Method for parity analysis and remedy calculation |
US6922466B1 (en) | 2001-03-05 | 2005-07-26 | Verizon Corporate Services Group Inc. | System and method for assessing a call center |
US7039166B1 (en) | 2001-03-05 | 2006-05-02 | Verizon Corporate Services Group Inc. | Apparatus and method for visually representing behavior of a user of an automated response system |
US20020138285A1 (en) | 2001-03-22 | 2002-09-26 | Decotiis Allen R. | System, method and article of manufacture for generating a model to analyze a propensity of customers to purchase products and services |
JP2002297900A (ja) | 2001-03-30 | 2002-10-11 | Ibm Japan Ltd | 業務別応対管理システム、顧客側端末装置、応対側端末装置、管理サーバ、待ち行列監視装置、応対側端末の割り当て方法、および記憶媒体 |
US7478051B2 (en) | 2001-04-02 | 2009-01-13 | Illah Nourbakhsh | Method and apparatus for long-range planning |
US6647390B2 (en) | 2001-04-30 | 2003-11-11 | General Electric Company | System and methods for standardizing data for design review comparisons |
US7103562B2 (en) | 2001-05-17 | 2006-09-05 | Bay Bridge Decision Technologies, Inc. | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
US6954480B2 (en) | 2001-06-13 | 2005-10-11 | Time Domain Corporation | Method and apparatus for improving received signal quality in an impulse radio system |
US7110525B1 (en) | 2001-06-25 | 2006-09-19 | Toby Heller | Agent training sensitive call routing system |
US6782093B2 (en) | 2001-06-27 | 2004-08-24 | Blue Pumpkin Software, Inc. | Graphical method and system for visualizing performance levels in time-varying environment |
US6856680B2 (en) | 2001-09-24 | 2005-02-15 | Rockwell Electronic Commerce Technologies, Llc | Contact center autopilot algorithms |
GB2383915B (en) | 2001-11-23 | 2005-09-28 | Canon Kk | Method and apparatus for generating models of individuals |
US7245716B2 (en) | 2001-12-12 | 2007-07-17 | International Business Machines Corporation | Controlling hold queue position adjustment |
US7103172B2 (en) | 2001-12-12 | 2006-09-05 | International Business Machines Corporation | Managing caller profiles across multiple hold queues according to authenticated caller identifiers |
JP2003187061A (ja) | 2001-12-19 | 2003-07-04 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | ユーザサポートシステム、ユーザサポートシステムのサーバ装置、オペレータ選出プログラム、およびユーザサポートシステムのオペレータ選出方法 |
US6925155B2 (en) | 2002-01-18 | 2005-08-02 | Sbc Properties, L.P. | Method and system for routing calls based on a language preference |
US20030169870A1 (en) | 2002-03-05 | 2003-09-11 | Michael Stanford | Automatic call distribution |
US7023979B1 (en) | 2002-03-07 | 2006-04-04 | Wai Wu | Telephony control system with intelligent call routing |
US7336779B2 (en) | 2002-03-15 | 2008-02-26 | Avaya Technology Corp. | Topical dynamic chat |
US7379922B2 (en) | 2002-04-29 | 2008-05-27 | Avanous, Inc. | Pricing model system and method |
US7052031B2 (en) * | 2002-05-13 | 2006-05-30 | Dennis Ronald Gravolin | Adjustable electrical tell tale modular unit and external monitor |
KR100642923B1 (ko) | 2002-06-18 | 2006-11-03 | 도요탄소 가부시키가이샤 | 가요성을 갖는 고순도 팽창 흑연시트와 그 제조방법, 및상기 시트를 이용한 카본 도가니의 내층 |
JP4142912B2 (ja) | 2002-07-19 | 2008-09-03 | 富士通株式会社 | トランザクション振り分けプログラム |
US7457403B2 (en) | 2002-08-08 | 2008-11-25 | Rockwell Electronic Commerce Technologies, Llc | Method and apparatus for determining a real time average speed of answer in an automatic call distribution system |
US6754331B2 (en) | 2002-09-19 | 2004-06-22 | Nortel Networks Limited | Determining statistics about the behavior of a call center at a past time instant |
US6937715B2 (en) | 2002-09-26 | 2005-08-30 | Nortel Networks Limited | Contact center management |
US20040098274A1 (en) | 2002-11-15 | 2004-05-20 | Dezonno Anthony J. | System and method for predicting customer contact outcomes |
US6847714B2 (en) | 2002-11-19 | 2005-01-25 | Avaya Technology Corp. | Accent-based matching of a communicant with a call-center agent |
US20040210475A1 (en) | 2002-11-25 | 2004-10-21 | Starnes S. Renee | Variable compensation tool and system for customer service agents |
US7184540B2 (en) | 2002-11-26 | 2007-02-27 | Rockwell Electronic Commerce Technologies, Llc | Personality based matching of callers to agents in a communication system |
GB0227946D0 (en) | 2002-11-29 | 2003-01-08 | Univ East Anglia | Signal enhancement |
US7545925B2 (en) | 2002-12-06 | 2009-06-09 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Method and system for improved routing of repair calls to a call center |
JP2004227228A (ja) | 2003-01-22 | 2004-08-12 | Kazunori Fujisawa | 携帯電話注文受付システム |
US7418095B2 (en) | 2003-03-06 | 2008-08-26 | At&T Knowledge Ventures, L.P. | System and method for providing caller activities while in queue |
US7676034B1 (en) | 2003-03-07 | 2010-03-09 | Wai Wu | Method and system for matching entities in an auction |
US8478645B2 (en) | 2003-04-07 | 2013-07-02 | Sevenecho, Llc | Method, system and software for digital media narrative personalization |
US7877265B2 (en) | 2003-05-13 | 2011-01-25 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for automated customer feedback |
US7050566B2 (en) | 2003-06-13 | 2006-05-23 | Assurant, Inc. | Call processing system |
US7725339B1 (en) | 2003-07-07 | 2010-05-25 | Ac2 Solutions, Inc. | Contact center scheduling using integer programming |
US20050013428A1 (en) | 2003-07-17 | 2005-01-20 | Walters James Frederick | Contact center optimization program |
US7158628B2 (en) | 2003-08-20 | 2007-01-02 | Knowlagent, Inc. | Method and system for selecting a preferred contact center agent based on agent proficiency and performance and contact center state |
US8010607B2 (en) | 2003-08-21 | 2011-08-30 | Nortel Networks Limited | Management of queues in contact centres |
US7315617B2 (en) | 2003-08-25 | 2008-01-01 | Cisco Technology, Inc. | Method and system for managing calls of an automatic call distributor |
US7170991B2 (en) | 2003-08-25 | 2007-01-30 | Cisco Technology, Inc. | Method and system for utilizing proxy designation in a call system |
US20050071223A1 (en) | 2003-09-30 | 2005-03-31 | Vivek Jain | Method, system and computer program product for dynamic marketing strategy development |
US7231034B1 (en) | 2003-10-21 | 2007-06-12 | Acqueon Technologies, Inc. | “Pull” architecture contact center |
US20050129212A1 (en) | 2003-12-12 | 2005-06-16 | Parker Jane S. | Workforce planning system incorporating historic call-center related data |
US7027586B2 (en) | 2003-12-18 | 2006-04-11 | Sbc Knowledge Ventures, L.P. | Intelligently routing customer communications |
US7899177B1 (en) | 2004-01-12 | 2011-03-01 | Sprint Communications Company L.P. | Call-routing system and method |
US7353388B1 (en) | 2004-02-09 | 2008-04-01 | Avaya Technology Corp. | Key server for securing IP telephony registration, control, and maintenance |
AR047800A1 (es) | 2004-02-13 | 2006-02-22 | Citibank Na | Metodo y disposicion para llevar a cabo el analisis de las necesidades de clientes, desarrollo del personal y del seguimiento de los clientes basado en sus caracteristicas personales |
US7349535B2 (en) | 2004-03-03 | 2008-03-25 | Cisco Technology, Inc. | Method and system for automatic call distribution based on location information for call center agents |
US7734032B1 (en) | 2004-03-31 | 2010-06-08 | Avaya Inc. | Contact center and method for tracking and acting on one and done customer contacts |
US8000989B1 (en) | 2004-03-31 | 2011-08-16 | Avaya Inc. | Using true value in routing work items to resources |
US8126133B1 (en) | 2004-04-01 | 2012-02-28 | Liveops, Inc. | Results-based routing of electronic communications |
US20050286709A1 (en) | 2004-06-28 | 2005-12-29 | Steve Horton | Customer service marketing |
US8234141B1 (en) | 2004-09-27 | 2012-07-31 | Avaya Inc. | Dynamic work assignment strategies based on multiple aspects of agent proficiency |
US8180043B2 (en) | 2004-12-07 | 2012-05-15 | Aspect Software, Inc. | Method and apparatus for customer key routing |
US20060184040A1 (en) | 2004-12-09 | 2006-08-17 | Keller Kurtis P | Apparatus, system and method for optically analyzing a substrate |
US20060124113A1 (en) | 2004-12-10 | 2006-06-15 | Roberts Forest G Sr | Marine engine fuel cooling system |
WO2006102270A2 (en) | 2005-03-22 | 2006-09-28 | Cooper Kim A | Performance motivation systems and methods for contact centers |
US7398224B2 (en) * | 2005-03-22 | 2008-07-08 | Kim A. Cooper | Performance motivation systems and methods for contact centers |
US20060222164A1 (en) | 2005-04-04 | 2006-10-05 | Saeed Contractor | Simultaneous usage of agent and service parameters |
US8885812B2 (en) | 2005-05-17 | 2014-11-11 | Oracle International Corporation | Dynamic customer satisfaction routing |
US8094790B2 (en) | 2005-05-18 | 2012-01-10 | Mattersight Corporation | Method and software for training a customer service representative by analysis of a telephonic interaction between a customer and a contact center |
US7995717B2 (en) | 2005-05-18 | 2011-08-09 | Mattersight Corporation | Method and system for analyzing separated voice data of a telephonic communication between a customer and a contact center by applying a psychological behavioral model thereto |
US7773736B2 (en) | 2005-05-18 | 2010-08-10 | At&T Intellectual Property I, L.P. | VPN PRI OSN independent authorization levels |
US7837851B2 (en) | 2005-05-25 | 2010-11-23 | Applied Materials, Inc. | In-situ profile measurement in an electroplating process |
JP4068629B2 (ja) | 2005-06-08 | 2008-03-26 | 富士通株式会社 | 着信振り分けプログラム |
US20070025540A1 (en) | 2005-07-07 | 2007-02-01 | Roger Travis | Call center routing based on talkativeness |
US8175253B2 (en) | 2005-07-07 | 2012-05-08 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for automated performance monitoring for a call servicing system |
US7904144B2 (en) | 2005-08-02 | 2011-03-08 | Brainscope Company, Inc. | Method for assessing brain function and portable automatic brain function assessment apparatus |
US8577015B2 (en) | 2005-09-16 | 2013-11-05 | Avaya Inc. | Method and apparatus for the automated delivery of notifications to contacts based on predicted work prioritization |
US20070219816A1 (en) | 2005-10-14 | 2007-09-20 | Leviathan Entertainment, Llc | System and Method of Prioritizing Items in a Queue |
US20070116240A1 (en) * | 2005-10-25 | 2007-05-24 | Capital One Financial Corporation | Systems and methods for qualification-based intelligent call routing |
US7907718B2 (en) | 2005-11-18 | 2011-03-15 | Cisco Technology, Inc. | VoIP call routing |
US7864944B2 (en) | 2005-11-29 | 2011-01-04 | Cisco Technology, Inc. | Optimal call speed for call center agents |
EP1955533A4 (en) | 2005-11-30 | 2013-01-09 | On Q Telecom Systems Co Inc | VIRTUAL PERSONNEL ASSISTANT FOR CALL MANAGEMENT IN A COMMUNICATION SYSTEM |
US7826597B2 (en) | 2005-12-09 | 2010-11-02 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Methods and apparatus to handle customer support requests |
US20070136342A1 (en) | 2005-12-13 | 2007-06-14 | Sap Ag | Processing a user inquiry |
DE202005021786U1 (de) | 2005-12-22 | 2010-02-25 | Epoq Gmbh | Vorrichtung zum agentenoptimierten Betrieb eines Callcenters |
US20070174111A1 (en) | 2006-01-24 | 2007-07-26 | International Business Machines Corporation | Evaluating a performance of a customer support resource in the context of a peer group |
US8112298B2 (en) | 2006-02-22 | 2012-02-07 | Verint Americas, Inc. | Systems and methods for workforce optimization |
US8108237B2 (en) | 2006-02-22 | 2012-01-31 | Verint Americas, Inc. | Systems for integrating contact center monitoring, training and scheduling |
US8300798B1 (en) | 2006-04-03 | 2012-10-30 | Wai Wu | Intelligent communication routing system and method |
US8331549B2 (en) | 2006-05-01 | 2012-12-11 | Verint Americas Inc. | System and method for integrated workforce and quality management |
US7856095B2 (en) | 2006-05-04 | 2010-12-21 | Interactive Intelligence, Inc. | System and method for providing a baseline for quality metrics in a contact center |
JP2007324708A (ja) | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Nec Corp | 電話対応方法、コールセンターシステム、コールセンター用プログラムおよびプログラム記録媒体 |
US7798876B2 (en) | 2006-06-01 | 2010-09-21 | Finis Inc. | Kickboard for swimming |
US7961866B1 (en) | 2006-06-02 | 2011-06-14 | West Corporation | Method and computer readable medium for geographic agent routing |
US20080046386A1 (en) | 2006-07-03 | 2008-02-21 | Roberto Pieraccinii | Method for making optimal decisions in automated customer care |
EP2052358A2 (en) | 2006-07-17 | 2009-04-29 | Open Pricer | Customer centric revenue management |
US20080065476A1 (en) | 2006-09-07 | 2008-03-13 | Loyalty Builders, Inc. | Online direct marketing system |
US8938063B1 (en) | 2006-09-07 | 2015-01-20 | Avaya Inc. | Contact center service monitoring and correcting |
US20090043671A1 (en) | 2006-09-14 | 2009-02-12 | Henrik Johansson | System and method for network-based purchasing |
US8223953B2 (en) | 2006-11-17 | 2012-07-17 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Methods, systems, and computer program products for rule-based direction of customer service calls |
US20080144803A1 (en) | 2006-12-15 | 2008-06-19 | Peeyush Jaiswal | Dynamic agent skill balancing |
US7577246B2 (en) | 2006-12-20 | 2009-08-18 | Nice Systems Ltd. | Method and system for automatic quality evaluation |
US7940917B2 (en) * | 2007-01-24 | 2011-05-10 | International Business Machines Corporation | Managing received calls |
US20080199000A1 (en) | 2007-02-21 | 2008-08-21 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and method for monitoring agents' performance in a call center |
US9088658B2 (en) | 2007-02-23 | 2015-07-21 | Cisco Technology, Inc. | Intelligent overload control for contact center |
JP2009081627A (ja) | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Nomura Research Institute Ltd | 顧客対応支援装置、顧客対応支援方法 |
US8270593B2 (en) | 2007-10-01 | 2012-09-18 | Cisco Technology, Inc. | Call routing using voice signature and hearing characteristics |
US8542816B2 (en) | 2007-11-13 | 2013-09-24 | Amazon Technologies, Inc. | Independent customer service agents |
US8718271B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-05-06 | Satmap International Holdings Limited | Call routing methods and systems based on multiple variable standardized scoring |
US9300802B1 (en) | 2008-01-28 | 2016-03-29 | Satmap International Holdings Limited | Techniques for behavioral pairing in a contact center system |
MX2010008238A (es) | 2008-01-28 | 2011-04-26 | Resource Group International Ltd | Encaminamiento de llamadores desde un conjunto de llamadores en secuencia desordenada. |
US8670548B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-03-11 | Satmap International Holdings Limited | Jumping callers held in queue for a call center routing system |
US8824658B2 (en) | 2008-11-06 | 2014-09-02 | Satmap International Holdings Limited | Selective mapping of callers in a call center routing system |
US8903079B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-12-02 | Satmap International Holdings Limited | Routing callers from a set of callers based on caller data |
US20090232294A1 (en) | 2008-01-28 | 2009-09-17 | Qiaobing Xie | Skipping a caller in queue for a call routing center |
US10567586B2 (en) | 2008-11-06 | 2020-02-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Pooling callers for matching to agents based on pattern matching algorithms |
US9712676B1 (en) | 2008-01-28 | 2017-07-18 | Afiniti Europe Technologies Limited | Techniques for benchmarking pairing strategies in a contact center system |
US8879715B2 (en) | 2012-03-26 | 2014-11-04 | Satmap International Holdings Limited | Call mapping systems and methods using variance algorithm (VA) and/or distribution compensation |
US20090190750A1 (en) | 2008-01-28 | 2009-07-30 | The Resource Group International Ltd | Routing callers out of queue order for a call center routing system |
US8781100B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-07-15 | Satmap International Holdings Limited | Probability multiplier process for call center routing |
US9712679B2 (en) | 2008-01-28 | 2017-07-18 | Afiniti International Holdings, Ltd. | Systems and methods for routing callers to an agent in a contact center |
US20090190745A1 (en) | 2008-01-28 | 2009-07-30 | The Resource Group International Ltd | Pooling callers for a call center routing system |
US8938059B2 (en) | 2008-03-28 | 2015-01-20 | Avaya Inc. | System and method for displaying call flows and call statistics |
US8200189B2 (en) | 2008-06-19 | 2012-06-12 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Voice portal to voice portal VoIP transfer |
US20100020959A1 (en) | 2008-07-28 | 2010-01-28 | The Resource Group International Ltd | Routing callers to agents based on personality data of agents |
HUE038623T2 (hu) | 2008-08-29 | 2018-10-29 | Afiniti Europe Tech Ltd | Többváltozós, szabványosított pontozáson alapuló hívásirányítási eljárások és rendszerek |
US8644490B2 (en) | 2008-08-29 | 2014-02-04 | Satmap International Holdings Limited | Shadow queue for callers in a performance/pattern matching based call routing system |
US8295468B2 (en) | 2008-08-29 | 2012-10-23 | International Business Machines Corporation | Optimized method to select and retrieve a contact center transaction from a set of transactions stored in a queuing mechanism |
US8781106B2 (en) | 2008-08-29 | 2014-07-15 | Satmap International Holdings Limited | Agent satisfaction data for call routing based on pattern matching algorithm |
US20100086120A1 (en) | 2008-10-02 | 2010-04-08 | Compucredit Intellectual Property Holdings Corp. Ii | Systems and methods for call center routing |
US8140441B2 (en) | 2008-10-20 | 2012-03-20 | International Business Machines Corporation | Workflow management in a global support organization |
MX2011004815A (es) | 2008-11-06 | 2011-06-16 | Resource Group International Ltd | Procedimiento de enrutamiento de dos etapas en un centro de atención telefónica. |
US20100111288A1 (en) | 2008-11-06 | 2010-05-06 | Afzal Hassan | Time to answer selector and advisor for call routing center |
US8472611B2 (en) | 2008-11-06 | 2013-06-25 | The Resource Group International Ltd. | Balancing multiple computer models in a call center routing system |
US8634542B2 (en) | 2008-12-09 | 2014-01-21 | Satmap International Holdings Limited | Separate pattern matching algorithms and computer models based on available caller data |
US8340274B2 (en) | 2008-12-22 | 2012-12-25 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System for routing interactions using bio-performance attributes of persons as dynamic input |
US8295471B2 (en) | 2009-01-16 | 2012-10-23 | The Resource Group International | Selective mapping of callers in a call-center routing system based on individual agent settings |
US8259924B2 (en) | 2009-09-21 | 2012-09-04 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System for creation and dynamic management of incoming interactions |
MY148164A (en) | 2009-12-31 | 2013-03-15 | Petroliam Nasional Berhad Petronas | Method and apparatus for monitoring performance and anticipate failures of plant instrumentation |
US8724797B2 (en) | 2010-08-26 | 2014-05-13 | Satmap International Holdings Limited | Estimating agent performance in a call routing center system |
US8699694B2 (en) | 2010-08-26 | 2014-04-15 | Satmap International Holdings Limited | Precalculated caller-agent pairs for a call center routing system |
US8750488B2 (en) | 2010-08-31 | 2014-06-10 | Satmap International Holdings Limited | Predicted call time as routing variable in a call routing center system |
US8913736B2 (en) | 2011-01-18 | 2014-12-16 | Avaya Inc. | System and method for delivering a contact to a preferred agent after a set wait period |
US8761380B2 (en) | 2012-02-28 | 2014-06-24 | Avaya Inc. | Adaptive estimated wait time predictor |
US8565410B2 (en) | 2012-03-26 | 2013-10-22 | The Resource Group International, Ltd. | Call mapping systems and methods using variance algorithm (VA) and/or distribution compensation |
US8634541B2 (en) | 2012-04-26 | 2014-01-21 | Avaya Inc. | Work assignment deferment during periods of agent surplus |
US8879697B2 (en) | 2012-08-10 | 2014-11-04 | Avaya Inc. | System and method for determining call importance using social network context |
US8718269B2 (en) | 2012-09-20 | 2014-05-06 | Avaya Inc. | Risks for waiting for well-matched |
US8792630B2 (en) | 2012-09-24 | 2014-07-29 | Satmap International Holdings Limited | Use of abstracted data in pattern matching system |
US9042540B2 (en) | 2012-10-30 | 2015-05-26 | Teletech Holdings, Inc. | Method for providing support using answer engine and dialog rules |
US8995647B2 (en) | 2013-05-20 | 2015-03-31 | Xerox Corporation | Method and apparatus for routing a call using a hybrid call routing scheme with real-time automatic adjustment |
US9106750B2 (en) | 2013-08-20 | 2015-08-11 | Avaya Inc. | Facilitating a contact center agent to select a contact in a contact center queue |
US10298756B2 (en) | 2014-03-25 | 2019-05-21 | Interactive Intelligence, Inc. | System and method for predicting contact center behavior |
US8831207B1 (en) | 2014-03-26 | 2014-09-09 | Amazon Technologies, Inc. | Targeted issue routing |
-
2008
- 2008-01-28 US US12/021,251 patent/US9712679B2/en active Active
- 2008-07-25 US US12/180,382 patent/US8359219B2/en active Active
- 2008-09-19 EP EP18210215.2A patent/EP3499859A1/en not_active Withdrawn
- 2008-09-19 CA CA2713526A patent/CA2713526C/en active Active
- 2008-09-19 PT PT08871835T patent/PT2235925T/pt unknown
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- 2008-09-19 WO PCT/US2008/077042 patent/WO2009097018A1/en active Application Filing
- 2008-09-19 HU HUE08871835A patent/HUE041347T2/hu unknown
- 2008-09-19 JP JP2010544292A patent/JP5421928B2/ja active Active
- 2008-09-19 CN CN2008801283369A patent/CN101986801A/zh active Pending
- 2008-09-19 MX MX2010008237A patent/MX2010008237A/es not_active Application Discontinuation
- 2008-09-19 NZ NZ587101A patent/NZ587101A/xx unknown
- 2008-09-19 ES ES08871835T patent/ES2709213T3/es active Active
- 2008-09-19 CA CA3050392A patent/CA3050392C/en active Active
- 2008-09-19 CA CA3050293A patent/CA3050293C/en active Active
- 2008-09-19 EP EP08871835.8A patent/EP2235925B1/en active Active
- 2008-09-19 AU AU2008349500A patent/AU2008349500C1/en active Active
- 2008-12-09 US US12/331,161 patent/US8712821B2/en active Active
- 2008-12-09 US US12/331,201 patent/US8433597B2/en active Active
-
2012
- 2012-12-14 US US13/715,765 patent/US8731178B2/en active Active
-
2013
- 2013-04-01 US US13/854,825 patent/US8737595B2/en active Active
- 2013-06-04 JP JP2013117498A patent/JP2013176163A/ja not_active Withdrawn
-
2015
- 2015-05-01 US US14/702,657 patent/US9288325B2/en active Active
- 2015-05-01 US US14/702,663 patent/US9426296B2/en active Active
- 2015-05-01 US US14/702,658 patent/US9288326B2/en active Active
- 2015-05-01 US US14/702,659 patent/US9413894B2/en active Active
- 2015-05-06 US US14/705,215 patent/US9680997B2/en active Active
-
2016
- 2016-01-29 US US15/010,319 patent/US10135987B1/en active Active
-
2018
- 2018-11-16 US US16/193,565 patent/US10511716B2/en active Active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11252202B2 (en) | 2020-04-07 | 2022-02-15 | International Business Machines Corporation | Support request assignment using pace of conversation |
Also Published As
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---|---|---|
ES2709213T3 (es) | Sistemas y procedimientos para dirigir llamadas a un agente en un centro de contacto | |
ES2676509T3 (es) | Métodos de enrutamiento de llamadas y sistemas basados en puntuaciones estandarizadas variables múltiples | |
ES2733116T3 (es) | Encaminamiento de llamadas de un juego de llamadas en una secuencia fuera de orden | |
US10567586B2 (en) | Pooling callers for matching to agents based on pattern matching algorithms | |
ES2743654T3 (es) | Procedimiento de enrutamiento de dos pasos en un centro de llamadas | |
US8670548B2 (en) | Jumping callers held in queue for a call center routing system | |
US8903079B2 (en) | Routing callers from a set of callers based on caller data | |
US8718271B2 (en) | Call routing methods and systems based on multiple variable standardized scoring | |
US20090190750A1 (en) | Routing callers out of queue order for a call center routing system | |
US20090190745A1 (en) | Pooling callers for a call center routing system | |
US20090232294A1 (en) | Skipping a caller in queue for a call routing center | |
US20100020959A1 (en) | Routing callers to agents based on personality data of agents | |
CA3037778C (en) | Routing callers from a set of callers in an out of order sequence |