JP2000078292A - 予測デ―タを用いて呼をエ―ジェント間に分配することでコ―ルセンタのパフォ―マンスを最適化する方法および装置 - Google Patents
予測デ―タを用いて呼をエ―ジェント間に分配することでコ―ルセンタのパフォ―マンスを最適化する方法および装置Info
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- JP2000078292A JP2000078292A JP11102397A JP10239799A JP2000078292A JP 2000078292 A JP2000078292 A JP 2000078292A JP 11102397 A JP11102397 A JP 11102397A JP 10239799 A JP10239799 A JP 10239799A JP 2000078292 A JP2000078292 A JP 2000078292A
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- H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
- H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
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- H04M3/5233—Operator skill based call distribution
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- Marketing (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 予測データを用いて呼をエージェント間に分
配しコールセンタのパフォーマンス最適化方法及び装
置。 【解決手段】 各エージェントそれらが扱う各タイプの
呼に対するサービスプロフィールを持つ。エージェント
が利用可能となると、エージェントで割当て可能な各呼
のタイプに対するエージェントのサービスプロフィール
を構成するサービス尺度の現在値を複数の数式の中の特
定のタイプの呼に対応する一つに従い結合しスコアが得
られ、エージェントが最良のスコアを持つタイプの呼の
中から対応するスコアに最も一致する一つが選択され
る。エージェントが呼の処理を終えた時点で、エージェ
ントのパフォーマンスがサービス尺度に基き評価され、
評価を用いサービス尺度の現在値が更新され最も最近に
扱われた呼に対する査定により大きな重みが与えられ、
エージェントのパフォーマンスの長短の両方の傾向及び
変動が反映される。
配しコールセンタのパフォーマンス最適化方法及び装
置。 【解決手段】 各エージェントそれらが扱う各タイプの
呼に対するサービスプロフィールを持つ。エージェント
が利用可能となると、エージェントで割当て可能な各呼
のタイプに対するエージェントのサービスプロフィール
を構成するサービス尺度の現在値を複数の数式の中の特
定のタイプの呼に対応する一つに従い結合しスコアが得
られ、エージェントが最良のスコアを持つタイプの呼の
中から対応するスコアに最も一致する一つが選択され
る。エージェントが呼の処理を終えた時点で、エージェ
ントのパフォーマンスがサービス尺度に基き評価され、
評価を用いサービス尺度の現在値が更新され最も最近に
扱われた呼に対する査定により大きな重みが与えられ、
エージェントのパフォーマンスの長短の両方の傾向及び
変動が反映される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動呼分配（ＡＣ
Ｄ）システム、およびコールセンタあるいはテレマーケ
ティングシステムなど様々な名称で呼ばれる類似のシス
テムに関する。
Ｄ）システム、およびコールセンタあるいはテレマーケ
ティングシステムなど様々な名称で呼ばれる類似のシス
テムに関する。
【０００２】
【従来の技術】ＡＣＤシステムは、扱いを要する呼（着
信か送信かは関係ない）を、利用可能な複数の呼ハンド
リングエージェント（呼扱い者）の中の適当な一人にあ
る所定の基準に基づいて分配する（割当てる）。Lucent
Technologies Definity（登録商標）ＡＣＤシステム等
の多くの現存のシステムにおいては、呼を扱うための基
準は、ＡＣＤシステムが呼の存在に気付いた瞬間から呼
があるエージェントに接続される時点まで、コールベク
トリングと呼ばれる能力を介して顧客によって指定する
ことが可能である（つまり、ＡＣＤシステムの運用者に
よるプログラミングムが可能である）。通常、今日のＡ
ＣＤシステムにおいては、ＡＣＤシステムのコントロー
ラがあるエージェントが利用可能となって呼を扱うこと
ができる状態になったことを検出すると、コントローラ
は、そのエージェントの全ての所定の呼ハンドリングス
キルを識別し（通常、これらスキルはある優先順に並べ
られる）、そのエージェントに、そのエージェントの最
高の優先スキルに一致する最優先の最も長く待っていた
呼が割当てられる。通常、この結果として利用可能なエ
ージェントには、唯一扱われることを待っている呼が存
在しない場合を除き、全て呼が割当てられる。
信か送信かは関係ない）を、利用可能な複数の呼ハンド
リングエージェント（呼扱い者）の中の適当な一人にあ
る所定の基準に基づいて分配する（割当てる）。Lucent
Technologies Definity（登録商標）ＡＣＤシステム等
の多くの現存のシステムにおいては、呼を扱うための基
準は、ＡＣＤシステムが呼の存在に気付いた瞬間から呼
があるエージェントに接続される時点まで、コールベク
トリングと呼ばれる能力を介して顧客によって指定する
ことが可能である（つまり、ＡＣＤシステムの運用者に
よるプログラミングムが可能である）。通常、今日のＡ
ＣＤシステムにおいては、ＡＣＤシステムのコントロー
ラがあるエージェントが利用可能となって呼を扱うこと
ができる状態になったことを検出すると、コントローラ
は、そのエージェントの全ての所定の呼ハンドリングス
キルを識別し（通常、これらスキルはある優先順に並べ
られる）、そのエージェントに、そのエージェントの最
高の優先スキルに一致する最優先の最も長く待っていた
呼が割当てられる。通常、この結果として利用可能なエ
ージェントには、唯一扱われることを待っている呼が存
在しない場合を除き、全て呼が割当てられる。
【０００３】今日の殆どの呼分配アルゴリズムでは、呼
者とエージェントに対して“公平（fair）”であること
に焦点が置かれる。この公平さを追求し、従来のアルゴ
リズムでは、最も先に到着した呼が最も長く使用されて
ないエージェントに割当てられる。スキルベースのルー
ティングアルゴリズムは、この基本アルゴリズムと比べ
て、各エージェントがそのエージェントが有するスキル
のタイプとレベルに基づいて複数のカテゴリ（スプリッ
ト）にスロット（分割）される点で優れている。
者とエージェントに対して“公平（fair）”であること
に焦点が置かれる。この公平さを追求し、従来のアルゴ
リズムでは、最も先に到着した呼が最も長く使用されて
ないエージェントに割当てられる。スキルベースのルー
ティングアルゴリズムは、この基本アルゴリズムと比べ
て、各エージェントがそのエージェントが有するスキル
のタイプとレベルに基づいて複数のカテゴリ（スプリッ
ト）にスロット（分割）される点で優れている。
【０００４】呼分配アルゴリズムの主目的は、最終的に
はコールセンタのパフォーマンスを最大化することにあ
る。これには、他にも考えられるが、とりわけ、コスト
の最小化、コールスループットの最大化、および／ある
いは収益の最大化が必要となる。例えば、新たな呼が到
着したとき、その呼は、最も高い収益を上げる能力を持
つあるいはその呼を最小の時間量で扱うことができるエ
ージェントによって扱われるべきである。さらに、ある
エージェントが利用可能となり新たな呼を扱うことがで
きる状態となったとき、そのエージェントは、最高の収
益を上げる可能性のある呼、あるいはそのエージェント
が最も効率的に扱うことができる呼を扱うべきである。
このような機能を持つ電話呼ハンドリングシステムが合
衆国特許第５，２９９，２６０号において開示されてい
る。
はコールセンタのパフォーマンスを最大化することにあ
る。これには、他にも考えられるが、とりわけ、コスト
の最小化、コールスループットの最大化、および／ある
いは収益の最大化が必要となる。例えば、新たな呼が到
着したとき、その呼は、最も高い収益を上げる能力を持
つあるいはその呼を最小の時間量で扱うことができるエ
ージェントによって扱われるべきである。さらに、ある
エージェントが利用可能となり新たな呼を扱うことがで
きる状態となったとき、そのエージェントは、最高の収
益を上げる可能性のある呼、あるいはそのエージェント
が最も効率的に扱うことができる呼を扱うべきである。
このような機能を持つ電話呼ハンドリングシステムが合
衆国特許第５，２９９，２６０号において開示されてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ただし、上述のシステ
ムは、コールセンタのパフォーマンスを真の意味で最大
化するには、能力的に限界がある。つまり、このシステ
ムではあるエージェントを特定の呼に対して選択するた
めに一度にたった１つの基準すなわち尺度しか用いるこ
とができない。ただし、実際には、コールセンタのパフ
ォーマンスは、典型的には、多くの能力によって影響さ
れ、複数の基準すなわち尺度を用いることが必要とされ
る。
ムは、コールセンタのパフォーマンスを真の意味で最大
化するには、能力的に限界がある。つまり、このシステ
ムではあるエージェントを特定の呼に対して選択するた
めに一度にたった１つの基準すなわち尺度しか用いるこ
とができない。ただし、実際には、コールセンタのパフ
ォーマンスは、典型的には、多くの能力によって影響さ
れ、複数の基準すなわち尺度を用いることが必要とされ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、従来の技術の
これらおよびその他の問題を解決することを目的とす
る。本発明の一面によると、コールハンドラ（例えば、
コールセンタのエージェント）によって扱うための呼は
以下のように選択される。つまり、複数のタイプの呼
（つまり、それを扱うために複数のエージェントスキル
の異なる一つを必要とする呼）を扱うコールハンドラが
利用可能となることに応答して、そのコールハンドラに
よって扱うために、そのコールハンドラがそれに対して
最良の現時点でのパフォーマンス特性スコアを持つ呼の
タイプが選択される。ここで、“最良”なる尺度は、絶
対的なものであっても、相対的なものであっても良い。
例えば、“最良”な特性とは、最高（得点）の特性であ
っても、あるいは、その呼の要求に最も適合する（例え
ば、ぎりぎり超える）特性であっても良い。コールハン
ドラが割当て可能などのような呼に対して最良のパフォ
ーマンス特性を持つかの決定は、以下のように行なう。
つまり、そのコールハンドラに対して、複数のサービス
尺度の現在値から構成されるサービスプロフィールが、
複数の呼のタイプに対して維持される。そして、そのコ
ールハンドラによって扱うために割当てることができる
各タイプの呼に対する複数のサービス尺度の現在値が、
そのコールハンドラのサービスプロフィールから取り出
され、これにおのおのが異なるタイプの呼に対応する複
数の数式の中の一つを適用することで、割当て可能な各
タイプの呼に対するパフォーマンス特性スコアが得られ
る。次に、複数の割当て可能な呼の中からそのコールハ
ンドラがそれに対して最良のパフォーマンス特性スコア
を持つタイプの呼がそのコールハンドラによって扱うた
めに選択される。次に、そのコールハンドラによる選択
された呼の処理が終了した時点で、そのコールハンドラ
の選択された呼の処理におけるパフォーマンスが（定量
的および／あるいは定性的に）評価される。次に、その
コールハンドラの選択されたタイプの呼に対するサービ
ス尺度値を、そのコールハンドラの選択された呼の処理
におけるパフォーマンスの評価に基づいて更新すること
で、そのコールハンドラの選択されたタイプの呼に対す
るサービス尺度の新たな現在値が得られる。好ましく
は、この更新においては、そのコールハンドラによって
最も最近扱われた呼のパフォーマンス査定に最も大きな
重みが与えられる。その後は、そのコールハンドラによ
って扱われるための呼の選択に当たっては、そのコール
ハンドラのサービス尺度のこの新たな現在値が用いられ
る。この新たな現在値が、同一タイプの呼が再び選択さ
れるまで用いられ、選択されると、上述の手続きが反復
され、この値が更新される。他のコールハンドラの場合
も、呼をそれらによって扱うための選択に際して、それ
ら自身の各タイプの呼に対するパフォーマンス特性スコ
アが用いられる。
これらおよびその他の問題を解決することを目的とす
る。本発明の一面によると、コールハンドラ（例えば、
コールセンタのエージェント）によって扱うための呼は
以下のように選択される。つまり、複数のタイプの呼
（つまり、それを扱うために複数のエージェントスキル
の異なる一つを必要とする呼）を扱うコールハンドラが
利用可能となることに応答して、そのコールハンドラに
よって扱うために、そのコールハンドラがそれに対して
最良の現時点でのパフォーマンス特性スコアを持つ呼の
タイプが選択される。ここで、“最良”なる尺度は、絶
対的なものであっても、相対的なものであっても良い。
例えば、“最良”な特性とは、最高（得点）の特性であ
っても、あるいは、その呼の要求に最も適合する（例え
ば、ぎりぎり超える）特性であっても良い。コールハン
ドラが割当て可能などのような呼に対して最良のパフォ
ーマンス特性を持つかの決定は、以下のように行なう。
つまり、そのコールハンドラに対して、複数のサービス
尺度の現在値から構成されるサービスプロフィールが、
複数の呼のタイプに対して維持される。そして、そのコ
ールハンドラによって扱うために割当てることができる
各タイプの呼に対する複数のサービス尺度の現在値が、
そのコールハンドラのサービスプロフィールから取り出
され、これにおのおのが異なるタイプの呼に対応する複
数の数式の中の一つを適用することで、割当て可能な各
タイプの呼に対するパフォーマンス特性スコアが得られ
る。次に、複数の割当て可能な呼の中からそのコールハ
ンドラがそれに対して最良のパフォーマンス特性スコア
を持つタイプの呼がそのコールハンドラによって扱うた
めに選択される。次に、そのコールハンドラによる選択
された呼の処理が終了した時点で、そのコールハンドラ
の選択された呼の処理におけるパフォーマンスが（定量
的および／あるいは定性的に）評価される。次に、その
コールハンドラの選択されたタイプの呼に対するサービ
ス尺度値を、そのコールハンドラの選択された呼の処理
におけるパフォーマンスの評価に基づいて更新すること
で、そのコールハンドラの選択されたタイプの呼に対す
るサービス尺度の新たな現在値が得られる。好ましく
は、この更新においては、そのコールハンドラによって
最も最近扱われた呼のパフォーマンス査定に最も大きな
重みが与えられる。その後は、そのコールハンドラによ
って扱われるための呼の選択に当たっては、そのコール
ハンドラのサービス尺度のこの新たな現在値が用いられ
る。この新たな現在値が、同一タイプの呼が再び選択さ
れるまで用いられ、選択されると、上述の手続きが反復
され、この値が更新される。他のコールハンドラの場合
も、呼をそれらによって扱うための選択に際して、それ
ら自身の各タイプの呼に対するパフォーマンス特性スコ
アが用いられる。
【０００７】本発明のもう一面によると、割当て可能な
タイプの呼に対してどのコールハンドラが最良の現在の
パフォーマンス特性を持つかの決定およびその呼を扱う
ためのコールハンドラの選択は、以下のように行なわれ
る。つまり、そのタイプの呼に対する複数のサービス尺
度の現在値から構成されるサービスプロフィールが、各
コールハンドラに対して維持される。そして、その割当
て可能な呼を扱うことができる利用可能な各コールハン
ドラに対して、そのコールハンドラのサービスプロフィ
ールから複数のサービス尺度の現在値が取り出される。
さらに、その割当て可能なタイプの呼に対するコールス
コアが、その呼の複数の特性の現在値を結合することで
得られる。次に、これら利用可能な複数のコールハンド
ラの中から、その特性スコアが呼のスコアと最も良く対
応する（例えば、一致する）一人が、その呼を扱うため
に選択される。同様にして、以下のように、コールハン
ドラがそれに対して最良の現在のパフォーマンス特性を
持つ呼が決定され、そのコールハンドラによって扱われ
るために選択される。つまり、複数のタイプの呼に対し
て、複数のサービス尺度の現在値から構成されるサービ
スプロフィールが、コールハンドラに対して維持され
る。次に、現在そのコールハンドラに割当てることがで
きる各タイプの呼に対する複数のサービス尺度の現在値
が、そのコールハンドラのサービスプロフィールから取
り出され、これらを結合することで、割当て可能な各タ
イプの呼に対する（そのコールハンドラの）パフォーマ
ンス特性スコアが得られる。さらに、現在割当て可能な
各タイプの呼に対するコールスコアが、それら各タイプ
の呼の複数の特性の現在値を結合することで得られる。
次に、これら複数の割当て可能な呼の中から、そのコー
ルハンドラの対応するタイプの呼に対する特性スコアと
最も良く一致するコールスコアを持つ一つが選択され
る。
タイプの呼に対してどのコールハンドラが最良の現在の
パフォーマンス特性を持つかの決定およびその呼を扱う
ためのコールハンドラの選択は、以下のように行なわれ
る。つまり、そのタイプの呼に対する複数のサービス尺
度の現在値から構成されるサービスプロフィールが、各
コールハンドラに対して維持される。そして、その割当
て可能な呼を扱うことができる利用可能な各コールハン
ドラに対して、そのコールハンドラのサービスプロフィ
ールから複数のサービス尺度の現在値が取り出される。
さらに、その割当て可能なタイプの呼に対するコールス
コアが、その呼の複数の特性の現在値を結合することで
得られる。次に、これら利用可能な複数のコールハンド
ラの中から、その特性スコアが呼のスコアと最も良く対
応する（例えば、一致する）一人が、その呼を扱うため
に選択される。同様にして、以下のように、コールハン
ドラがそれに対して最良の現在のパフォーマンス特性を
持つ呼が決定され、そのコールハンドラによって扱われ
るために選択される。つまり、複数のタイプの呼に対し
て、複数のサービス尺度の現在値から構成されるサービ
スプロフィールが、コールハンドラに対して維持され
る。次に、現在そのコールハンドラに割当てることがで
きる各タイプの呼に対する複数のサービス尺度の現在値
が、そのコールハンドラのサービスプロフィールから取
り出され、これらを結合することで、割当て可能な各タ
イプの呼に対する（そのコールハンドラの）パフォーマ
ンス特性スコアが得られる。さらに、現在割当て可能な
各タイプの呼に対するコールスコアが、それら各タイプ
の呼の複数の特性の現在値を結合することで得られる。
次に、これら複数の割当て可能な呼の中から、そのコー
ルハンドラの対応するタイプの呼に対する特性スコアと
最も良く一致するコールスコアを持つ一つが選択され
る。
【０００８】本発明の方法は上述の手続きのステップか
ら構成され、本発明の装置はこの方法のステップを実現
する。本発明の装置は、好ましくは、おのおののステッ
プを遂行するための手段ではなく、対応するステップを
実現する任意の実体、つまり、エフェクタを含む。さら
に、好ましくは、ソフトウエアを格納するコンピュータ
による読み出しが可能な媒体が提供され、このソフトウ
エアをコンピュータ内で実行すると、コンピュータが上
述の方法のステップを遂行するようにされる。
ら構成され、本発明の装置はこの方法のステップを実現
する。本発明の装置は、好ましくは、おのおののステッ
プを遂行するための手段ではなく、対応するステップを
実現する任意の実体、つまり、エフェクタを含む。さら
に、好ましくは、ソフトウエアを格納するコンピュータ
による読み出しが可能な媒体が提供され、このソフトウ
エアをコンピュータ内で実行すると、コンピュータが上
述の方法のステップを遂行するようにされる。
【０００９】本発明は、コールセンタのパフォーマンス
を最大化する。例えば、エージェントが利用可能となり
新たな呼を扱うことが可能になると、そのエージェント
には、そのエージェントが複数の尺度から測定したとき
コールセンタのパフォーマンスを最大化することができ
るタイプの呼が割当てられる。さらに、新たな呼が到着
すると、その新たな呼は、これら複数の尺度から判断し
たときコールセンタのパフォーマンスを最大化する能力
を持つエージェントに割当てられる。これら複数の尺度
を用いることで、コールセンタのパフォーマンスを、多
面的に、従って、より正確あるいは高精度に測定するこ
とが可能となる。本発明は、エージェントに呼を割当て
る際に、各々の呼に対するエージェントの過去のパフォ
ーマンスを考慮に入れ、しかも、エージェントによるあ
らゆるタイプの呼の扱いが終了する度に、エージェント
のその呼のタイプに対するパフォーマンスの尺度値を更
新することで、本発明は、自動的に、エージェントの経
験や技能の習得等の長期的傾向、並びにエージェントの
“その日の調子（a bad day ）”等の短期的傾向の両方
に適応する。
を最大化する。例えば、エージェントが利用可能となり
新たな呼を扱うことが可能になると、そのエージェント
には、そのエージェントが複数の尺度から測定したとき
コールセンタのパフォーマンスを最大化することができ
るタイプの呼が割当てられる。さらに、新たな呼が到着
すると、その新たな呼は、これら複数の尺度から判断し
たときコールセンタのパフォーマンスを最大化する能力
を持つエージェントに割当てられる。これら複数の尺度
を用いることで、コールセンタのパフォーマンスを、多
面的に、従って、より正確あるいは高精度に測定するこ
とが可能となる。本発明は、エージェントに呼を割当て
る際に、各々の呼に対するエージェントの過去のパフォ
ーマンスを考慮に入れ、しかも、エージェントによるあ
らゆるタイプの呼の扱いが終了する度に、エージェント
のその呼のタイプに対するパフォーマンスの尺度値を更
新することで、本発明は、自動的に、エージェントの経
験や技能の習得等の長期的傾向、並びにエージェントの
“その日の調子（a bad day ）”等の短期的傾向の両方
に適応する。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明のこれらおよびその他の特
徴並びに長所が、本発明の一つの実施例の以下の説明を
図面と合わせて読むことで一層明らかになるものであ
る。図１は一例としてのコールセンタを示す。従来と同
様に、コールセンタは複数の電話回線および／あるいは
トランク１００を含み、これらはＡＣＤシステム１０１
を介して複数のエージェント位置１０２〜１０４に選択
的に相互接続される。各エージェント位置１０２〜１０
４は、音声／データ端末１０５を含み、これら端末１０
５は、対応するエージェント１０６〜１０８によって呼
を扱うために用いられる。端末１０５は、音声／データ
伝送媒体１０９によってＡＣＤシステム１０１に接続さ
れる。ＡＣＤシステム１０１には、さらに従来の基本呼
管理システム（ＢＣＭＳ）が含まれ、従来の呼管理シス
テム（ＣＭＳ）１１０がＡＣＤシステム１０１に接続さ
れる。これらは、コール記録およびコールセンタ統計を
集め、これらデータはコールセンタを管理するため、お
よびコールセンタ報告を作成するために用いられる。従
来のＣＭＳ（呼管理システム）とＢＣＭＳ（基本呼管理
システム）は、ここでは、以降、合わせて、単にＣＭＳ
（呼管理システム）１１０と呼ぶ。
徴並びに長所が、本発明の一つの実施例の以下の説明を
図面と合わせて読むことで一層明らかになるものであ
る。図１は一例としてのコールセンタを示す。従来と同
様に、コールセンタは複数の電話回線および／あるいは
トランク１００を含み、これらはＡＣＤシステム１０１
を介して複数のエージェント位置１０２〜１０４に選択
的に相互接続される。各エージェント位置１０２〜１０
４は、音声／データ端末１０５を含み、これら端末１０
５は、対応するエージェント１０６〜１０８によって呼
を扱うために用いられる。端末１０５は、音声／データ
伝送媒体１０９によってＡＣＤシステム１０１に接続さ
れる。ＡＣＤシステム１０１には、さらに従来の基本呼
管理システム（ＢＣＭＳ）が含まれ、従来の呼管理シス
テム（ＣＭＳ）１１０がＡＣＤシステム１０１に接続さ
れる。これらは、コール記録およびコールセンタ統計を
集め、これらデータはコールセンタを管理するため、お
よびコールセンタ報告を作成するために用いられる。従
来のＣＭＳ（呼管理システム）とＢＣＭＳ（基本呼管理
システム）は、ここでは、以降、合わせて、単にＣＭＳ
（呼管理システム）１１０と呼ぶ。
【００１１】ＡＣＤシステム１０１は、一例として、Lu
cent Technologies Definity（登録商標）構内交換機
（ＰＢＸ）ベースのＡＣＤシステムとされる。これは、
蓄積プログラム制御システムであり、通常、外部通信リ
ンクへのインタフェース、通信交換ファブリック、サー
ビス回路（例えば、トーン発生器、アナウンスメント回
路等）、制御プログラムやデータを格納するためのメモ
リ、および格納された制御プログラムを実行することで
インタフェースや交換ファブリックを制御し、自動呼分
配機能を提供するためのプロセッサ（つまり、コンピュ
ータ）を含む。ＡＣＤシステム１０１内に格納されるデ
ータには、とりわけ、セットのコールキュー１２０とセ
ットのエージェントキュー１３０が含まれる。各コール
キュー１２１〜１２９は、エージェントの異なるスキル
１〜９に対応し、各エージェントキュー１３１〜１３９
もエージェントの異なるスキル１〜９に対応する。通
常、呼は、優先順に並べられ、コールキュー１２０の個
々の一つに優先順に入れて待たされるか、あるいは特定
のスキルに対応し、各々の一つが異なる優先度に対応す
る複数のコールキューの対応する一つに入れて待たされ
る。同様に、エージェントのスキルも、エージェントの
その特定のスキルの熟練レベルの順に並べられ、エージ
ェントは、エージェントキュー１３０の個々の一つに熟
練レベル順に入れて待たされるか、あるいは特定のスキ
ルに対応し、各々の一つが異なる熟練レベルに対応する
複数のエージェントキューの対応する一つに入れて待た
される。ＡＣＤシステム１０１に含まれる制御プログラ
ムとしては、他にもあるが、とりわけ、コールベクトル
１４０がある。回線あるいはトランク１００を通じてコ
ールセンタに到着する呼は、このコールベクトル１４０
によって、呼を適切に扱うために要求されるエージェン
トのスキルに基づいて異なるコールキュー１２１〜１２
９に割当てられる。他方、呼を扱うために利用可能であ
るエージェント１０６〜１０８も、個々のエージェント
が有するスキルに基づいてエージェントキュー１３１〜
１３９に割当てられる。このとき、あるエージェントは
複数のスキルを持ち、従って、あるエージェントを同時
に複数のエージェントキュー１３１〜１３９に割当てる
ことも、さらに、あるエージェントはスキルの異なる熟
練レベルを持ち、従って、あるエージェントを特定の熟
練レベルに対応する異なるエージェントキュー１３１〜
１３９に割当てられることも考えられる（例えば、ある
従来のシステムにおいてはスキルレベル１〜１６が想定
されており、別の従来のシステムにおいては単に主
（Ｐ）スキルと副（Ｓ）スキルが想定されている）。コ
ールベクトリングについては、DEFINITY（登録商標）Co
mmunications System Generic 3 Call Vectoring/Exper
t Agent Selection (EAS）Guide, AT&T publication n
o.555-230-520 (Issue 3,Nov.1993) において説明され
ており、スキルベースのＡＣＤについては、合衆国特許
第５，２０６，９０３号においてさらに詳細に述べられ
ているため、これらも参照されたい。
cent Technologies Definity（登録商標）構内交換機
（ＰＢＸ）ベースのＡＣＤシステムとされる。これは、
蓄積プログラム制御システムであり、通常、外部通信リ
ンクへのインタフェース、通信交換ファブリック、サー
ビス回路（例えば、トーン発生器、アナウンスメント回
路等）、制御プログラムやデータを格納するためのメモ
リ、および格納された制御プログラムを実行することで
インタフェースや交換ファブリックを制御し、自動呼分
配機能を提供するためのプロセッサ（つまり、コンピュ
ータ）を含む。ＡＣＤシステム１０１内に格納されるデ
ータには、とりわけ、セットのコールキュー１２０とセ
ットのエージェントキュー１３０が含まれる。各コール
キュー１２１〜１２９は、エージェントの異なるスキル
１〜９に対応し、各エージェントキュー１３１〜１３９
もエージェントの異なるスキル１〜９に対応する。通
常、呼は、優先順に並べられ、コールキュー１２０の個
々の一つに優先順に入れて待たされるか、あるいは特定
のスキルに対応し、各々の一つが異なる優先度に対応す
る複数のコールキューの対応する一つに入れて待たされ
る。同様に、エージェントのスキルも、エージェントの
その特定のスキルの熟練レベルの順に並べられ、エージ
ェントは、エージェントキュー１３０の個々の一つに熟
練レベル順に入れて待たされるか、あるいは特定のスキ
ルに対応し、各々の一つが異なる熟練レベルに対応する
複数のエージェントキューの対応する一つに入れて待た
される。ＡＣＤシステム１０１に含まれる制御プログラ
ムとしては、他にもあるが、とりわけ、コールベクトル
１４０がある。回線あるいはトランク１００を通じてコ
ールセンタに到着する呼は、このコールベクトル１４０
によって、呼を適切に扱うために要求されるエージェン
トのスキルに基づいて異なるコールキュー１２１〜１２
９に割当てられる。他方、呼を扱うために利用可能であ
るエージェント１０６〜１０８も、個々のエージェント
が有するスキルに基づいてエージェントキュー１３１〜
１３９に割当てられる。このとき、あるエージェントは
複数のスキルを持ち、従って、あるエージェントを同時
に複数のエージェントキュー１３１〜１３９に割当てる
ことも、さらに、あるエージェントはスキルの異なる熟
練レベルを持ち、従って、あるエージェントを特定の熟
練レベルに対応する異なるエージェントキュー１３１〜
１３９に割当てられることも考えられる（例えば、ある
従来のシステムにおいてはスキルレベル１〜１６が想定
されており、別の従来のシステムにおいては単に主
（Ｐ）スキルと副（Ｓ）スキルが想定されている）。コ
ールベクトリングについては、DEFINITY（登録商標）Co
mmunications System Generic 3 Call Vectoring/Exper
t Agent Selection (EAS）Guide, AT&T publication n
o.555-230-520 (Issue 3,Nov.1993) において説明され
ており、スキルベースのＡＣＤについては、合衆国特許
第５，２０６，９０３号においてさらに詳細に述べられ
ているため、これらも参照されたい。
【００１２】本発明によると、ＡＣＤシステム１０１上
で実行するプログラムには、他にもあるが、とりわけ、
エージェント／コールセレクタ１５０と、エージェント
サービスプロフィール発生器１５１が含まれる。セレク
タ１５０と発生器１５１は、主メモリ、周辺メモリ（例
えば、ディスク、ＣＤ ＲＯＭ、その他）、あるいはＡ
ＣＤシステム１０１の他のコンピュータによって読み出
しが可能な媒体内に格納される。セレクタ１５０と発生
器１５１は、コールセンタの効率が最大化されるよう
に、割り当て可能な呼と利用可能なエージェントとの間
の割当てを実行する。
で実行するプログラムには、他にもあるが、とりわけ、
エージェント／コールセレクタ１５０と、エージェント
サービスプロフィール発生器１５１が含まれる。セレク
タ１５０と発生器１５１は、主メモリ、周辺メモリ（例
えば、ディスク、ＣＤ ＲＯＭ、その他）、あるいはＡ
ＣＤシステム１０１の他のコンピュータによって読み出
しが可能な媒体内に格納される。セレクタ１５０と発生
器１５１は、コールセンタの効率が最大化されるよう
に、割り当て可能な呼と利用可能なエージェントとの間
の割当てを実行する。
【００１３】図２は、サービスプロフィール発生器１５
１の機能を示す。ステップ２００において各呼の扱いが
終了すると、サービスプロフィール発生器１５１は、ス
テップ２０２〜２０６において、その呼に対する効率尺
度（メトリクス）を集める。より具体的には、ステップ
２０２において、サービスプロフィール発生器１５１
は、ＡＣＤシステム１０１がそれに依存するＰＢＸか
ら、呼の扱いに関係するスキル（Ｘ）、その呼を扱った
エージェントの識別子（Ｚ）、呼の継続時間、トランザ
クションのタイプ（例えば、カタログ販売、資料の請
求、苦情処理等）、日時、呼の待時間あるいはエージェ
ントの待時間等のデータを集め、この情報をデータベー
ス、例えば、ＣＭＳ１１０に格納する。次に、ステップ
２０４において、サービスプロフィール発生器１５１
は、エージェントの端末１０５から、エージェントがそ
の呼の扱いに対してどの程度満足したかのエージェント
の自己査定（これはエージェントによってエージェント
の端末に入力される）を集め、これを格納する。サービ
スプロフィール発生器１５１は、呼の扱いがサービスオ
ブザーバによって監視されている場合は、さらにステッ
プ２０４において、サービスオブザーバによる満足度の
査定（この査定は呼の扱いをコールセンタの管理者によ
って監視するか、あるいは双方向音声応答システムによ
ってその呼の相手側に得られたサービスについての評価
を照会することで得られる）を集め、これを格納する。
次に、ステップ２０６において、サービスプロフィール
発生器１５１は、エージェントの端末１０５から（ある
いはエージェントの端末１０５がそれにトランザクショ
ンに関するデータを報告するホストコンピュータから）
トランザクションのタイプに依存するトランザクション
の結果（これは、トランザクションのタイプによって、
セールスのタイプと販売されたユニットの数、発生した
収益、サービスチケットの予約あるいはその進展状況、
その他とされる）を集め、これを格納する。次に、ステ
ップ２０８において、サービスプロフィール発生器１５
１は、エージェントＺのスキルＸに対して、この呼と以
前の呼に対して、格納されるデータに年令（古さ）に重
みを付ける。つまり、この重み付けプロセスにおいて
は、最も最近の呼から得られたデータの方が、最も遠い
過去の呼から得られたデータよりも重く評価される。こ
の重み付けは、エージェントのパフォーマンスが、エー
ジェントの熟練度、“疲ろう度”、“その日の調子の良
好度”、“その日の調子の劣悪度”により時間とともに
変化し得るので、エージェントの現在のパフォーマンス
を、より強く反映させることを可能としている。例え
ば、エージェントＺのスキルＸを要求した以前の全ての
呼からのデータには７５％の重みが与えられ、今終了し
たばかりの呼からのデータには２５％の重みが与えられ
る。サービスプロフィール発生器１５１は、次に、ステ
ップ２１０において、こうして重み付けされたデータを
用いて、エージェントＺのスキルＸに対してサービスプ
ロフィール４００を発生あるいは再発生する。このサー
ビスプロフィールは、セットの尺度に対するセットのス
コア（得点）、例えば、専門性のスコア、熟練度のスコ
ア、収益力のスコア、顧客の満足度のスコア、エージェ
ントの満足度のスコア、エージェントの占有期間のスコ
ア、エージェントの待時間、エージェントあるいはコー
ルセンタに対する特定の呼のタイプの優先度、特定の呼
のタイプがエージェントの仕事に占めるべき割合とそれ
が実際に占めた割合の比の指標等から構成される。ＡＣ
Ｄシステム１０１は、各エージェントの各スキルに対し
て、サービスプロフィールを持つ。従って、典型的に
は、各エージェントに対して複数のサービスプロフィー
ル４００〜４０２が存在する。ステップ２１０におい
て、サービスプロフィール発生器１５１は、生成された
サービスプロフィール４００を、そのエージェントの他
のサービスプロフィールとともに、データベース、例え
ば、ＣＭＳ１１０に格納し、次に、ステップ２１２にお
いて動作を終了する。
１の機能を示す。ステップ２００において各呼の扱いが
終了すると、サービスプロフィール発生器１５１は、ス
テップ２０２〜２０６において、その呼に対する効率尺
度（メトリクス）を集める。より具体的には、ステップ
２０２において、サービスプロフィール発生器１５１
は、ＡＣＤシステム１０１がそれに依存するＰＢＸか
ら、呼の扱いに関係するスキル（Ｘ）、その呼を扱った
エージェントの識別子（Ｚ）、呼の継続時間、トランザ
クションのタイプ（例えば、カタログ販売、資料の請
求、苦情処理等）、日時、呼の待時間あるいはエージェ
ントの待時間等のデータを集め、この情報をデータベー
ス、例えば、ＣＭＳ１１０に格納する。次に、ステップ
２０４において、サービスプロフィール発生器１５１
は、エージェントの端末１０５から、エージェントがそ
の呼の扱いに対してどの程度満足したかのエージェント
の自己査定（これはエージェントによってエージェント
の端末に入力される）を集め、これを格納する。サービ
スプロフィール発生器１５１は、呼の扱いがサービスオ
ブザーバによって監視されている場合は、さらにステッ
プ２０４において、サービスオブザーバによる満足度の
査定（この査定は呼の扱いをコールセンタの管理者によ
って監視するか、あるいは双方向音声応答システムによ
ってその呼の相手側に得られたサービスについての評価
を照会することで得られる）を集め、これを格納する。
次に、ステップ２０６において、サービスプロフィール
発生器１５１は、エージェントの端末１０５から（ある
いはエージェントの端末１０５がそれにトランザクショ
ンに関するデータを報告するホストコンピュータから）
トランザクションのタイプに依存するトランザクション
の結果（これは、トランザクションのタイプによって、
セールスのタイプと販売されたユニットの数、発生した
収益、サービスチケットの予約あるいはその進展状況、
その他とされる）を集め、これを格納する。次に、ステ
ップ２０８において、サービスプロフィール発生器１５
１は、エージェントＺのスキルＸに対して、この呼と以
前の呼に対して、格納されるデータに年令（古さ）に重
みを付ける。つまり、この重み付けプロセスにおいて
は、最も最近の呼から得られたデータの方が、最も遠い
過去の呼から得られたデータよりも重く評価される。こ
の重み付けは、エージェントのパフォーマンスが、エー
ジェントの熟練度、“疲ろう度”、“その日の調子の良
好度”、“その日の調子の劣悪度”により時間とともに
変化し得るので、エージェントの現在のパフォーマンス
を、より強く反映させることを可能としている。例え
ば、エージェントＺのスキルＸを要求した以前の全ての
呼からのデータには７５％の重みが与えられ、今終了し
たばかりの呼からのデータには２５％の重みが与えられ
る。サービスプロフィール発生器１５１は、次に、ステ
ップ２１０において、こうして重み付けされたデータを
用いて、エージェントＺのスキルＸに対してサービスプ
ロフィール４００を発生あるいは再発生する。このサー
ビスプロフィールは、セットの尺度に対するセットのス
コア（得点）、例えば、専門性のスコア、熟練度のスコ
ア、収益力のスコア、顧客の満足度のスコア、エージェ
ントの満足度のスコア、エージェントの占有期間のスコ
ア、エージェントの待時間、エージェントあるいはコー
ルセンタに対する特定の呼のタイプの優先度、特定の呼
のタイプがエージェントの仕事に占めるべき割合とそれ
が実際に占めた割合の比の指標等から構成される。ＡＣ
Ｄシステム１０１は、各エージェントの各スキルに対し
て、サービスプロフィールを持つ。従って、典型的に
は、各エージェントに対して複数のサービスプロフィー
ル４００〜４０２が存在する。ステップ２１０におい
て、サービスプロフィール発生器１５１は、生成された
サービスプロフィール４００を、そのエージェントの他
のサービスプロフィールとともに、データベース、例え
ば、ＣＭＳ１１０に格納し、次に、ステップ２１２にお
いて動作を終了する。
【００１４】図３は、エージェント／コールセレクタ１
５０によって呼に対してエージェントを選択する際に遂
行される機能を示す。ステップ３００においてコールキ
ュー１２０の一つ（例えば、スキルＸのコールキュー）
の先頭の所に呼が到着すると、セレクタ１５０は、ステ
ップ３０２において、その呼を扱うのに利用可能であ
り、かつ、スキルＸを持つ全てのエージェントのスキル
Ｘに対するサービスプロフィール４００〜５００を検索
する。一つの好ましい実施例においては、セレクタ１５
０は、ステップ３０２において、実際に使用されておら
ず、かつ、スキルＸのエージェントキュー内で待たされ
ているエージェントのサービスプロフィールのみでな
く、ＡＣＤシステム１０１が所定の時間量（例えば、数
秒）内に不使用となると予測するエージェントに対する
サービスプロフィールも検索する。ステップ３０２にお
いてサービスプロフィールが検索された各エージェント
に対して、セレクタ１５０は、次に、ステップ３０４に
おいて、到着した呼によって表されるトランザクション
のタイプの関数として選択される数式に従って各エージ
ェントのサービスプロフィールの個々のスコアを結合す
る。各コールタイプに対する数式は、システム内で管理
されあるいはシステム内にプログラミングされ、これら
はアルゴリズムベースの数式（手続き）あるいは規則ベ
ースの数式（エキスパートシステムエンジン）とされ
る。各数式は、到着した呼により使われるトランザクシ
ョンのタイプに基づく、エージェントの個々のサービス
プロフィールのスコアに重みを付ける。例えば、苦情ト
ランザクションの場合はサービスオブザーバの満足度の
査定に大きな重みが与えられ、それに対して、セールス
のトランザクションにおいては、収益に大きな重みが与
えられ、資料請求トランザクションの場合は熟練度に大
きな重みが与えられる。他方、ＶＩＰセールスコール
（特別に指定される顧客からのセールスコール）に対し
ては、この数式は、“通常の”セールスコールの場合と
は対照的に、収益力よりも顧客の満足度により大きな重
みを与える。一つの単純な数式においては、各スコアが
１００ポイントのスケールに正規化され、各スコアがあ
る乗算子にて重み付けされ、これら加重されたスコアが
総和され、この総和が可能な最大スコアによって割られ
る。セレクタ１５０は、次に、ステップ３０６におい
て、最良の結合スコアを持つエージェントをその呼を扱
うために選択する。この“最良”のスコアは、最高のス
コアであることも、ちょうど十分なスコアであることも
あり得る。例えば、“３１０”なるスコアを必要とする
呼に対して二人のエージェントが利用可能であり、第一
のエージェントが“３８０”なるスコアを持ち、第二の
エージェントが“３５０”なるスコアを持つと想定した
場合、前者のテストが用いられた場合は第一のエージェ
ントが“最良”のスコアを持ち、後者のテストが用いら
れた場合は、第二のエージェントが“最良”のスコアを
持つこととなる。オプションとして、セレクタ１５０
は、エージェントの結合（総）スコアのいずれも指定さ
れる最低閾値に達しない場合は、利用可能なエージェン
トのどれも選択せず、呼をキューに入れて別のエージェ
ントが利用可能になるまで待たせることもできる。セレ
クタ１５０は、次に、ステップ３０８において、動作を
終了する。
５０によって呼に対してエージェントを選択する際に遂
行される機能を示す。ステップ３００においてコールキ
ュー１２０の一つ（例えば、スキルＸのコールキュー）
の先頭の所に呼が到着すると、セレクタ１５０は、ステ
ップ３０２において、その呼を扱うのに利用可能であ
り、かつ、スキルＸを持つ全てのエージェントのスキル
Ｘに対するサービスプロフィール４００〜５００を検索
する。一つの好ましい実施例においては、セレクタ１５
０は、ステップ３０２において、実際に使用されておら
ず、かつ、スキルＸのエージェントキュー内で待たされ
ているエージェントのサービスプロフィールのみでな
く、ＡＣＤシステム１０１が所定の時間量（例えば、数
秒）内に不使用となると予測するエージェントに対する
サービスプロフィールも検索する。ステップ３０２にお
いてサービスプロフィールが検索された各エージェント
に対して、セレクタ１５０は、次に、ステップ３０４に
おいて、到着した呼によって表されるトランザクション
のタイプの関数として選択される数式に従って各エージ
ェントのサービスプロフィールの個々のスコアを結合す
る。各コールタイプに対する数式は、システム内で管理
されあるいはシステム内にプログラミングされ、これら
はアルゴリズムベースの数式（手続き）あるいは規則ベ
ースの数式（エキスパートシステムエンジン）とされ
る。各数式は、到着した呼により使われるトランザクシ
ョンのタイプに基づく、エージェントの個々のサービス
プロフィールのスコアに重みを付ける。例えば、苦情ト
ランザクションの場合はサービスオブザーバの満足度の
査定に大きな重みが与えられ、それに対して、セールス
のトランザクションにおいては、収益に大きな重みが与
えられ、資料請求トランザクションの場合は熟練度に大
きな重みが与えられる。他方、ＶＩＰセールスコール
（特別に指定される顧客からのセールスコール）に対し
ては、この数式は、“通常の”セールスコールの場合と
は対照的に、収益力よりも顧客の満足度により大きな重
みを与える。一つの単純な数式においては、各スコアが
１００ポイントのスケールに正規化され、各スコアがあ
る乗算子にて重み付けされ、これら加重されたスコアが
総和され、この総和が可能な最大スコアによって割られ
る。セレクタ１５０は、次に、ステップ３０６におい
て、最良の結合スコアを持つエージェントをその呼を扱
うために選択する。この“最良”のスコアは、最高のス
コアであることも、ちょうど十分なスコアであることも
あり得る。例えば、“３１０”なるスコアを必要とする
呼に対して二人のエージェントが利用可能であり、第一
のエージェントが“３８０”なるスコアを持ち、第二の
エージェントが“３５０”なるスコアを持つと想定した
場合、前者のテストが用いられた場合は第一のエージェ
ントが“最良”のスコアを持ち、後者のテストが用いら
れた場合は、第二のエージェントが“最良”のスコアを
持つこととなる。オプションとして、セレクタ１５０
は、エージェントの結合（総）スコアのいずれも指定さ
れる最低閾値に達しない場合は、利用可能なエージェン
トのどれも選択せず、呼をキューに入れて別のエージェ
ントが利用可能になるまで待たせることもできる。セレ
クタ１５０は、次に、ステップ３０８において、動作を
終了する。
【００１５】図４はエージェント／コールセレクタ１５
０によってエージェントに対して呼を選択する際に遂行
される機能を示す。ステップ６００においてエージェン
トが利用可能になると、あるいはエージェントがエージ
ェントキュー１３０の一つの先頭の所に到着すると、セ
レクタ１５０は、ステップ６０２において、その使用さ
れてないエージェントがどのようなスキルを持つかを決
定し（例えば、スキルＸ、Ｙ、Ｚを持つことを決定
し）、さらにそれらスキルのどれが対応するコールキュ
ー１２１〜１２９において空でないか決定する。ステッ
プ６０４において決定されるように、空でない対応する
コールキュー１２１〜１２９の数が０あるいは１である
場合は、セレクタ１５０は、ステップ６０６に進み、通
常のように処理される。つまり、空でない対応するコー
ルキューが存在しない場合（０の場合）は、その使用さ
れてないエージェントは、その使用されてないエージェ
ントのスキルに対応するエージェントキュー１３１〜１
３９に入れて待たされ、空でない対応するコールキュー
が一つ存在する場合（１の場合）は、その空でいな対応
するコールキューからの呼がその使用されてないエージ
ェントに割当てられ、その使用されてないエージェント
は全てのエージェントキュー１３０から削除される。他
方、セレクタ１５０がステップ６０４において複数の空
でない対応するコールキュー１２１〜１２９が存在する
ことを認識した場合は、セレクタ１５０は、ステップ６
０８において、その使用されていないエージェントの空
でないコールキュー１２１〜１２９に対応するスキルの
サービスプロフィール５００〜５０２を検索する。次
に、ステップ６１０において、セレクタ１５０は、その
使用されていないエージェントのそれらのスキルのサー
ビスプロフィールのおのおのについて、それらサービス
プロフィールのスコアをそのスキルを要求するタイプの
呼によって表されるトランザクションのタイプの関数と
して選択される数式に従って結合する。図３との関連で
既に説明したように、各コールタイプに対する数式は、
システム内で管理され（システム内にプログラミングさ
れ）、これらはアルゴリズムベースの数式（手続き）あ
るいは規則ベースの数式（エキスパートシステムエンジ
ン）とされる。セレクタ１５０は、次に、ステップ６１
２において、その使用されていないエージェントによっ
て扱われるべきものとして最良の（最高あるいはちょう
ど十分な）結合スコアを持つスキルを要求する呼を選択
する。オプションとして、セレクタ１５０は、エージェ
ントの結合スコアのどれも、最低の閾値に達しない場合
は、利用可能な呼のどれも選択せず、エージェントをキ
ューに入れて、利用可能となるように別のスキルのタイ
プの呼が到着するのを待たせることもできる。セレクタ
１５０は、次に、ステップ６１４において、動作を終了
する。
０によってエージェントに対して呼を選択する際に遂行
される機能を示す。ステップ６００においてエージェン
トが利用可能になると、あるいはエージェントがエージ
ェントキュー１３０の一つの先頭の所に到着すると、セ
レクタ１５０は、ステップ６０２において、その使用さ
れてないエージェントがどのようなスキルを持つかを決
定し（例えば、スキルＸ、Ｙ、Ｚを持つことを決定
し）、さらにそれらスキルのどれが対応するコールキュ
ー１２１〜１２９において空でないか決定する。ステッ
プ６０４において決定されるように、空でない対応する
コールキュー１２１〜１２９の数が０あるいは１である
場合は、セレクタ１５０は、ステップ６０６に進み、通
常のように処理される。つまり、空でない対応するコー
ルキューが存在しない場合（０の場合）は、その使用さ
れてないエージェントは、その使用されてないエージェ
ントのスキルに対応するエージェントキュー１３１〜１
３９に入れて待たされ、空でない対応するコールキュー
が一つ存在する場合（１の場合）は、その空でいな対応
するコールキューからの呼がその使用されてないエージ
ェントに割当てられ、その使用されてないエージェント
は全てのエージェントキュー１３０から削除される。他
方、セレクタ１５０がステップ６０４において複数の空
でない対応するコールキュー１２１〜１２９が存在する
ことを認識した場合は、セレクタ１５０は、ステップ６
０８において、その使用されていないエージェントの空
でないコールキュー１２１〜１２９に対応するスキルの
サービスプロフィール５００〜５０２を検索する。次
に、ステップ６１０において、セレクタ１５０は、その
使用されていないエージェントのそれらのスキルのサー
ビスプロフィールのおのおのについて、それらサービス
プロフィールのスコアをそのスキルを要求するタイプの
呼によって表されるトランザクションのタイプの関数と
して選択される数式に従って結合する。図３との関連で
既に説明したように、各コールタイプに対する数式は、
システム内で管理され（システム内にプログラミングさ
れ）、これらはアルゴリズムベースの数式（手続き）あ
るいは規則ベースの数式（エキスパートシステムエンジ
ン）とされる。セレクタ１５０は、次に、ステップ６１
２において、その使用されていないエージェントによっ
て扱われるべきものとして最良の（最高あるいはちょう
ど十分な）結合スコアを持つスキルを要求する呼を選択
する。オプションとして、セレクタ１５０は、エージェ
ントの結合スコアのどれも、最低の閾値に達しない場合
は、利用可能な呼のどれも選択せず、エージェントをキ
ューに入れて、利用可能となるように別のスキルのタイ
プの呼が到着するのを待たせることもできる。セレクタ
１５０は、次に、ステップ６１４において、動作を終了
する。
【００１６】勿論、対応するプロフィールを用意し、こ
れからスコアを計算するプロセスを、エージェントに対
してのみでなく、呼に対しても同様に行ない、エージェ
ントのスコアと呼のスコアを比較することで、どのエー
ジェントがどの呼を扱うべきかを決定することもでき
る。図５と図６は、このバリエーションを示す。
れからスコアを計算するプロセスを、エージェントに対
してのみでなく、呼に対しても同様に行ない、エージェ
ントのスコアと呼のスコアを比較することで、どのエー
ジェントがどの呼を扱うべきかを決定することもでき
る。図５と図６は、このバリエーションを示す。
【００１７】図５は、図３のバリエーションとしてのエ
ージェント／コールセレクタ１５０のエージェントを呼
に対して選択する機能を示す。ステップ７００において
このキューの先頭の所に呼が到着すると、セレクタ１５
０は、ステップ７０１において、その呼に対するコール
スコアを、その呼のタイプに対する数式に従って計算す
る。この計算は、一例として、呼の目的（これは、呼の
ベクトルダイレクトリ番号や呼の駐在するスキルキュー
１２０〜１２９から決定される）、呼のキュー内での待
時間（実際のあるいは予測される待ち時間）、呼の優先
度、発呼者のＩＤ（ＡＮＩやアカウント番号等）、発呼
者の履歴（発呼履歴や発呼者の全ビジネス履歴）等の因
子に基づいて行なわれる。必ずしもそうではないが、典
型的には、この数式は全てのタイプの呼に対して同一と
される。一つの単純な数式においては、各因子（スコ
ア）が１００ポイントのスケールに正規化され、各正規
化された因子（スコア）がある乗算子にて重み付けさ
れ、これら加重された因子（スコア）が総和され、この
総和が可能な最大スコアによって割られる。
ージェント／コールセレクタ１５０のエージェントを呼
に対して選択する機能を示す。ステップ７００において
このキューの先頭の所に呼が到着すると、セレクタ１５
０は、ステップ７０１において、その呼に対するコール
スコアを、その呼のタイプに対する数式に従って計算す
る。この計算は、一例として、呼の目的（これは、呼の
ベクトルダイレクトリ番号や呼の駐在するスキルキュー
１２０〜１２９から決定される）、呼のキュー内での待
時間（実際のあるいは予測される待ち時間）、呼の優先
度、発呼者のＩＤ（ＡＮＩやアカウント番号等）、発呼
者の履歴（発呼履歴や発呼者の全ビジネス履歴）等の因
子に基づいて行なわれる。必ずしもそうではないが、典
型的には、この数式は全てのタイプの呼に対して同一と
される。一つの単純な数式においては、各因子（スコ
ア）が１００ポイントのスケールに正規化され、各正規
化された因子（スコア）がある乗算子にて重み付けさ
れ、これら加重された因子（スコア）が総和され、この
総和が可能な最大スコアによって割られる。
【００１８】呼に対してコールスコアを得たら、エージ
ェント／コールセレクタ１５０は、ステップ７０２〜７
０４に進み、図３のステップ３０２〜３０４と同様に呼
を扱うことができる利用可能な各エージェントに対する
スコアを得る。セレクタ１５０は、次に、ステップ７０
６において、最良の結合スコアを持つエージェント、こ
のケースにおいてはコールスコアに最も近い結合スコア
を持つエージェントをその呼を扱うために選択する。一
つの好ましい実施例においては、セレクタ１５０は、コ
ールスコアに最も近い結合スコアを持つエージェント
を、エージェントの結合スコアがコールスコアの近傍の
所定のレンジ内にある場合、エージェントの結合スコア
がコールスコアより高いか低いかに関係なく選択し、こ
のレンジ内のエージェントが利用可能でない場合は、コ
ールスコアを最も少なく超える結合スコアを持つエージ
ェントを選択する。セレクタ１５０は、次に、ステップ
７０８において動作を終える。
ェント／コールセレクタ１５０は、ステップ７０２〜７
０４に進み、図３のステップ３０２〜３０４と同様に呼
を扱うことができる利用可能な各エージェントに対する
スコアを得る。セレクタ１５０は、次に、ステップ７０
６において、最良の結合スコアを持つエージェント、こ
のケースにおいてはコールスコアに最も近い結合スコア
を持つエージェントをその呼を扱うために選択する。一
つの好ましい実施例においては、セレクタ１５０は、コ
ールスコアに最も近い結合スコアを持つエージェント
を、エージェントの結合スコアがコールスコアの近傍の
所定のレンジ内にある場合、エージェントの結合スコア
がコールスコアより高いか低いかに関係なく選択し、こ
のレンジ内のエージェントが利用可能でない場合は、コ
ールスコアを最も少なく超える結合スコアを持つエージ
ェントを選択する。セレクタ１５０は、次に、ステップ
７０８において動作を終える。
【００１９】図６は、図４のバリエーションであるエー
ジェント／コールセレクタ１５０のエージェントに対し
て呼を選択する機能を示す。ステップ８００〜８０８に
おいて、エージェントが利用可能になると、セレクタ１
５０は、ステップ８０２〜８０８に進み、図４のステッ
プ６００〜６０６と類似する動作を遂行する。つまり、
複数のコールキュー１２０〜１２９内にエージェントに
対して選択すべき呼が存在する場合は、ステップ８０７
において、セレクタ１５０は、これら各キューの先頭の
所の呼に対するコールスコアを、図５のステップ７０１
との関連で説明したのと同様に、その呼のタイプに対す
る数式に従って再計算（更新）する。セレクタ１５０
は、次に、ステップ８０８〜８１０に進み、図４のステ
ップ６０８〜６１０と同様に、割り当て可能な呼に対応
するエージェントの各スキルに対するスコアを得る。セ
レクタ１５０は、次に、ステップ８１２において、最良
の結合スコアを持つスキルを必要とする呼を、つまり、
このケースにおいては、そのコールスコアがその呼のタ
イプに対するエージェントの結合スコアと最も近い呼
を、そのエージェントによって扱われるべきものとして
選択し、次に、ステップ８１４において動作を終える。
ジェント／コールセレクタ１５０のエージェントに対し
て呼を選択する機能を示す。ステップ８００〜８０８に
おいて、エージェントが利用可能になると、セレクタ１
５０は、ステップ８０２〜８０８に進み、図４のステッ
プ６００〜６０６と類似する動作を遂行する。つまり、
複数のコールキュー１２０〜１２９内にエージェントに
対して選択すべき呼が存在する場合は、ステップ８０７
において、セレクタ１５０は、これら各キューの先頭の
所の呼に対するコールスコアを、図５のステップ７０１
との関連で説明したのと同様に、その呼のタイプに対す
る数式に従って再計算（更新）する。セレクタ１５０
は、次に、ステップ８０８〜８１０に進み、図４のステ
ップ６０８〜６１０と同様に、割り当て可能な呼に対応
するエージェントの各スキルに対するスコアを得る。セ
レクタ１５０は、次に、ステップ８１２において、最良
の結合スコアを持つスキルを必要とする呼を、つまり、
このケースにおいては、そのコールスコアがその呼のタ
イプに対するエージェントの結合スコアと最も近い呼
を、そのエージェントによって扱われるべきものとして
選択し、次に、ステップ８１４において動作を終える。
【００２０】勿論、当業者においては、上に説明の実施
例に対する様々な変更および修正が明らかであると思わ
れる。例えば、様々なデータおよび機能の位置は、特に
重要ではなく、勝手に変更することが可能である。例え
ば、スキル／エージェントプロフィール、エージェント
サービスプロフィール発生器、およびエージェントセレ
クタは、補助プロセッサ内に配置することもできる。さ
らに、これらプロフィールは、必ずしもリアルタイムに
て更新する必要はなく、これら更新は定期的にのみ行な
うこともできる。さらに、コールキューとエージェント
キューは、複数のＡＣＤの網の間に分散させることもで
きる。この場合は、例えば、あるＡＣＤサイトが現在残
業ベースで勤務しており、もう一つのＡＣＤサイトは異
なる時間帯に位置し、現在、通常の時間ベースで勤務し
ているような場合、呼を他のＡＣＤのエージェントにど
の程度優先的に分配するかを個々のエージェントのプロ
フィールに反映させることも考えられる。さらに、プロ
フィールの重み付けをビジネスの現状、あるいは外部の
顧客情報等から得られる優先度に基づいて変更すること
もできる。さらに、あるセットのエージェントの全体と
しての能力が訓練を要すると判断された場合、これらエ
ージェントに補習訓練を与え、それらエージェントが実
際の勤務に戻った時点で、別の低い熟練度を有するエー
ジェントを選択し、直ちに、これらエージェントに補習
訓練を与えることもできる。さらに、全てのエージェン
トのサービスプロフィールのスコアを比較し、十分に高
いサービスプロフィールのスコアを持つエージェントが
じきに利用可能になると予測される場合、呼をキュー内
に待たせたままにすることもできる。この予測は、一例
として、現在エージェントがテレスクリプト（呼の処理
においてエージェントが従うスクリプト）のどの部分を
遂行しているかに基づいて行なわれる。さらに、システ
ムは、コールセンタの現在の運転状況に応じて、個々の
プロフィールのスコアの重み付けや、スコアを結合する
ための数式をダイナミックに変更することもできる。例
えば、低いスコアを持つ顧客（例えば、めったに購入し
ない気難しい顧客）に高いスコアを持つエージェント
（例えば、非常に我慢強く、積極的、かつ多彩なエージ
ェント）を割当て、低いスコアを持つエージェント（例
えば、経験が少ない、あるいは平均的なスキルしか持た
ないエージェント）を高いスコアの顧客（例えば、しば
しば購入する説得が簡単な顧客）に割当てることもでき
る。これら変更および修正は、本発明の精神および範囲
の範囲内で、本発明の不随する利益を減少することなく
可能である。従って、これら変更および修正も、従来の
技術によって制限される部分を除いて、特許請求の範囲
によってカバーされるものである。
例に対する様々な変更および修正が明らかであると思わ
れる。例えば、様々なデータおよび機能の位置は、特に
重要ではなく、勝手に変更することが可能である。例え
ば、スキル／エージェントプロフィール、エージェント
サービスプロフィール発生器、およびエージェントセレ
クタは、補助プロセッサ内に配置することもできる。さ
らに、これらプロフィールは、必ずしもリアルタイムに
て更新する必要はなく、これら更新は定期的にのみ行な
うこともできる。さらに、コールキューとエージェント
キューは、複数のＡＣＤの網の間に分散させることもで
きる。この場合は、例えば、あるＡＣＤサイトが現在残
業ベースで勤務しており、もう一つのＡＣＤサイトは異
なる時間帯に位置し、現在、通常の時間ベースで勤務し
ているような場合、呼を他のＡＣＤのエージェントにど
の程度優先的に分配するかを個々のエージェントのプロ
フィールに反映させることも考えられる。さらに、プロ
フィールの重み付けをビジネスの現状、あるいは外部の
顧客情報等から得られる優先度に基づいて変更すること
もできる。さらに、あるセットのエージェントの全体と
しての能力が訓練を要すると判断された場合、これらエ
ージェントに補習訓練を与え、それらエージェントが実
際の勤務に戻った時点で、別の低い熟練度を有するエー
ジェントを選択し、直ちに、これらエージェントに補習
訓練を与えることもできる。さらに、全てのエージェン
トのサービスプロフィールのスコアを比較し、十分に高
いサービスプロフィールのスコアを持つエージェントが
じきに利用可能になると予測される場合、呼をキュー内
に待たせたままにすることもできる。この予測は、一例
として、現在エージェントがテレスクリプト（呼の処理
においてエージェントが従うスクリプト）のどの部分を
遂行しているかに基づいて行なわれる。さらに、システ
ムは、コールセンタの現在の運転状況に応じて、個々の
プロフィールのスコアの重み付けや、スコアを結合する
ための数式をダイナミックに変更することもできる。例
えば、低いスコアを持つ顧客（例えば、めったに購入し
ない気難しい顧客）に高いスコアを持つエージェント
（例えば、非常に我慢強く、積極的、かつ多彩なエージ
ェント）を割当て、低いスコアを持つエージェント（例
えば、経験が少ない、あるいは平均的なスキルしか持た
ないエージェント）を高いスコアの顧客（例えば、しば
しば購入する説得が簡単な顧客）に割当てることもでき
る。これら変更および修正は、本発明の精神および範囲
の範囲内で、本発明の不随する利益を減少することなく
可能である。従って、これら変更および修正も、従来の
技術によって制限される部分を除いて、特許請求の範囲
によってカバーされるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一つの実施例を含むコールセンタのブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】図１のコールセンタにおいて用いられるエージ
ェントサービスプロフィール発生器によって遂行される
動作の流れ図である。
ェントサービスプロフィール発生器によって遂行される
動作の流れ図である。
【図３】図１のコールセンタのエージェント／コールセ
レクタによって遂行されるエージェント選択動作の流れ
図である。
レクタによって遂行されるエージェント選択動作の流れ
図である。
【図４】図１のコールセンタのエージェント／コールセ
レクタによって遂行される呼選択動作の流れ図である。
レクタによって遂行される呼選択動作の流れ図である。
【図５】図１のコールセンタのエージェント／コールセ
レクタによって遂行される代替のエージェント選択動作
の流れ図である。
レクタによって遂行される代替のエージェント選択動作
の流れ図である。
【図６】図１のコールセンタのエージェント／コールセ
レクタによって遂行される代替の呼選択動作の流れ図で
ある。
レクタによって遂行される代替の呼選択動作の流れ図で
ある。
１００ 複数の電話回線および／あるいはトランク １０１ ＡＣＤシステム １０２〜１０４ エージェント位置 １０５ 音声／データ端末 １０６〜１０８ エージェント １１０ 呼管理システム（ＣＭＳ） １２０ セットのコールキュー １３０ セットのエージェントキュー １４０ コールベクトル １５０ エージェント／コールセレクタ １５１ エージェントサービスプロフィール発生器
フロントページの続き (72)発明者 アンドリュー デー．フロックハート アメリカ合衆国 80241 コロラド，ソー ントン，イースト ワンハンドレッド サ ーティ サード ウェイ 1062 (72)発明者 ロビン エッチ．フォスター アメリカ合衆国 07739 ニュージャーシ ィ，リットル シルヴァー，スタンディッ シュ ロード 82 (72)発明者 ジョイリー イー．コーラー アメリカ合衆国 80234 コロラド，ノー スグレン，クライア レーン 1585 (72)発明者 ユージェン ピー．マシューズ アメリカ合衆国 60010 イリノイズ，バ ーリントン，レインボー 21920 (72)発明者 スチーヴン エル．スカーツィンスキー アメリカ合衆国 80503 コロラド，ニウ ォット，パウニー レーン 8445
Claims (9)
- 【請求項１】 コールハンドラによって扱うための呼を
選択する方法であって、この方法が： ａ）複数のタイプの呼を扱うコールハンドラの有効性に
応じて、該コールハンドラによって扱うために、そのコ
ールハンドラがそれに対して最良のパフォーマンス特性
スコアを持つタイプの呼を選択するステップを含み、こ
のステップが前記コールハンドラの複数のサービス尺度
の現在値から構成される複数の呼のタイプに対するサー
ビスプロフィールから、前記コールハンドラによって扱
うために割当てることができる各々の呼のタイプに対す
るサービス尺度を取り出すステップ；前記各々の呼のタ
イプに対する複数のサービス尺度の前記取り出された現
在値に、おのおのが異なる呼のタイプに対応する複数の
数式の中の一つを適用することで前記各々の呼のタイプ
に対するパフォーマンス特性スコアを得るステップ、お
よび複数の割当て可能な呼の中から呼のタイプが最良の
パフォーマンス特性スコアを持つ呼を該コールハンドラ
によって扱うために選択するステップを含み；この方法
がさらに ｂ）該コールハンドラによる該選択された呼の処理が終
了した時点で、該コールハンドラの該選択された呼の処
理におけるパフォーマンスを評価するステップ；および ｃ）該コールハンドラの該選択された呼のタイプに対す
るサービス尺度値を、前記コールハンドラの前記選択さ
れた呼の処理におけるパフォーマンスの評価に基づいて
更新することで、前記コールハンドラの前記選択された
呼のタイプに対する前記サービス尺度の新たな現在値を
得るステップを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 前記各々の呼のタイプに対するパフォー
マンス特性スコアを得るステップが：前記各々の呼のタ
イプに対する複数のサービス尺度の該取り出された現在
の値を結合するステップ；および前記各呼に対するコー
ルスコアを前記各呼の複数の特性の現在値を結合するこ
とによって得るステップを含み；選択ステップが：該割
当て可能な呼の中の該コールハンドラの特性スコアに最
も良く一致するコールスコアを持つ一つを前記コールハ
ンドラによって扱うべきものとして選択するステップを
含むことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項３】 前記評価ステップが：前記コールハンド
ラの前記サービスプロフィールを構成する前記個々のサ
ービス尺度を前記呼が扱われている際に測定することで
測定値を得るステップを含み；前記更新ステップが：前
記サービス尺度の前記測定値を前記サービスプロフィー
ルのサービス尺度の値と結合することで、前記サービス
プロフィールのサービス尺度の新たな値を得るステップ
を含むことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項４】 結合サブステップが：前記サービスプロ
フィールのサービス尺度の値と関連する前記サービス尺
度の測定値に重み付けるステップ；および前記重みを付
けられた測定値と、前記サービスプロフィールのサービ
ス尺度の以前の値とを結合することで、前記サービスプ
ロフィールのサービス尺度の新たな値を得るサブステッ
プを含むことを特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項５】 前記各々の呼のタイプのパフォーマンス
特性スコアは、前記コールハンドラの各タイプの呼を扱
う際の効率、前記コールハンドラによって各タイプの呼
を扱うことにより生成される利益、あるいは収益の少な
くとも一つを示すことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項６】 前記サービスプロフィールのサービス尺
度が、効率、生成される利益、顧客の満足度、およびコ
ールハンドラの満足度の少なくとも一つから成ることを
特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項７】 前記選択ステップが：前記コールハンド
ラによって扱うために割当てることができる各呼のタイ
プに対してコールスコアを計算し、 前記割当て可能な呼の中から前記パフォーマンス特性ス
コアと最も一致する呼のタイプのコールスコアを持つタ
イプの呼の一つを選択するステップ（ａ）か；前記コー
ルハンドラによって扱うために割当てることができる呼
を有する前記呼のタイプの呼に対してコールスコアを計
算し、 前記割当て可能な呼の中から前記対応する呼のタイプに
対するパフォーマンス特性スコアと最も良く一致するコ
ールスコアを持つ一つを選択するステップ（ｂ）のいず
れかから成ることを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項８】 前記結合ステップが前記各々の呼のタイ
プの前記複数のサービス尺度の前記取り出された現在の
値に、おのおのが異なる呼のタイプに対応する複数の数
式の対応する一つを適用するサブステップを含むことを
特徴とする請求項２の方法。 - 【請求項９】 請求項１〜８のいずれかに記載の方法を
遂行するための装置。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/057,842 US6173053B1 (en) | 1998-04-09 | 1998-04-09 | Optimizing call-center performance by using predictive data to distribute calls among agents |
| US09/057842 | 1998-04-09 | ||
| US09/185265 | 1998-11-03 | ||
| US09/185,265 US6163607A (en) | 1998-04-09 | 1998-11-03 | Optimizing call-center performance by using predictive data to distribute agents among calls |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000078292A true JP2000078292A (ja) | 2000-03-14 |
| JP3983920B2 JP3983920B2 (ja) | 2007-09-26 |
Family
ID=26736941
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10239799A Expired - Fee Related JP3983920B2 (ja) | 1998-04-09 | 1999-04-09 | 予測データを用いて呼をエージェント間に分配することでコールセンタのパフォーマンスを最適化する方法および装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0949793B1 (ja) |
| JP (1) | JP3983920B2 (ja) |
| CA (1) | CA2262044C (ja) |
| DE (1) | DE69917120T2 (ja) |
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