JP2009065698A - 負荷平衡マルチサイト呼処理システムの分析の方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】マルチサイト呼処理システムにおける負荷平衡処理の、特徴づけ、比較、および調整を行う方法および装置を提供する。
【解決手段】マルチサイト呼処理システム１０は、多数の分散したコールセンターサイト（１００−ｉ）を含み、負荷平衡処理を利用して、エージェント（１１０−ｉ）が取り扱う呼をサイト間で分配する。システムは、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成する。このマルチサイト性能スコアを少なくとも部分的にベースにして、特定の時間において１つのタイプの負荷平衡を別のタイプに優先して選択して使用するなどの調整を、負荷平衡処理に行ってもよい。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般的に、音声呼、ｅメール、ファクシミリ、音声メッセージ、テキストメッセージ、インターネットサービス要求、その他のタイプの通信が、取り扱いを行う多数のサービスエージェント間で分配される、コールセンターその他呼処理システムに関し、より詳細には、地理的に分散したワークサイトを多数含むコールセンターに関する。

コールセンターは、様々な所定の基準に従って、呼その他のタイプの通信またはワークアイテムを、使用可能なサービスエージェントに分配する。所与のコールセンターは、地理的に分散した方法で、例えば、異なる場所にある多数の分散したコールセンターサイトを組み合わせたものとして、実施してもよい。このような配置を、通常マルチサイトコールセンター、またはより一般的には、マルチサイト呼処理システムと呼ぶ。このタイプのマルチサイトシステムにおいては、こういった処理を行う様々なサイト間で通信を分配するために、典型的には、中央集中型負荷平衡処理が利用される。

負荷平衡処理の目的は、一般的に、マルチサイトシステム内で可能な限り待ち行列が単一の動作に近いものを作り出す、ということである。すなわち、負荷平衡処理は、すべての発呼者が待ち時間が可能な限り短い状態でサービスされるように保証し、多数のサイトにわたってエージェントが一様に作動し続けるように設計されている。従って、ほぼ同時に到着し、エージェントからの同じタイプのサービスを必要とする発呼者同士は、それぞれの発呼者をどのサイトがサービスするかに関わらず、待ち時間がほぼ同じ長さであるべきであり、あるサイトのエージェントが遊んでいる、すなわち十分に働いていない一方で、別のサイトのエージェントが過度に働いている、ということがあるべきではない。

従来技術の負荷平衡処理は一般的に、それぞれの呼について、平均応答速度（Average Speed of Answer：ＡＳＡ）等の生データの比較を含む。すなわち、従来技術の処理は、それぞれのエージェントのスキルについて、およびそのスキルをサポートしているそれぞれのサイトについて、間隔毎にＡＳＡを調べる。一般的にＡＳＡ同士は、ほぼ同一で一緒に立ち上がり立ち下がって、その呼をどのサイトがサービスしているかに関わらず、ほぼ同時に発呼した人の待ち時間がほぼ同一であるべきである。他の従来技術の負荷平衡処理では、多数のサイトにわたるエージェントの利用率等、他のタイプの生データを比較している。

これらおよびその他の従来技術の負荷平衡の方法での重大な問題の１つは、生データを比較しても、結果として得られる数字を用いて性能を判断するのが困難である可能性があるので、有用性が限られてしまうことが多い、ということである。このことは特に、１つの平衡システムを別の平衡システムと比較するときに当てはまる。例えば、このような状況において、ＡＳＡの結果が４５秒、５５秒、および６５秒である負荷平衡の性能が、ＡＳＡの結果が４５０秒、４８５秒、および５００秒である負荷平衡の性能よりもよいか悪いかを判定するのは困難であるかもしれない。前者の組のＡＳＡを経験した発呼者の方が確かに待ち時間はかなり短いが、どちらの組のＡＳＡの方がより良好な負荷平衡を表しているかは、直ちに明白なわけではない。

従って、マルチサイト呼処理システムにおいて負荷平衡と共に用いる、改良したデータ分析技術が必要とされている。

例示的実施形態における本発明は、マルチサイト呼処理システムにおける負荷平衡処理の、特徴づけ、比較、および調整を行う方法および装置を提供する。

本発明によれば、マルチサイト呼処理システムは、多数の分散したコールセンターサイトを含み、負荷平衡処理を利用して、エージェントが取り扱う呼をサイト間で分配する。システムは、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成する。このマルチサイト性能スコアを少なくとも部分的にベースにして、特定の時間において１つのタイプの負荷平衡を別のタイプに優先して選択して使用するなどの調整を、負荷平衡処理に行ってもよい。マルチサイト性能スコアは、多数の時間間隔にわたって生成される平均応答速度（ＡＳＡ）やエージェント利用率等、単一サイト性能測定値を用いて決定してもよい。所与の間隔について生成するマルチサイト性能スコアは、例えば、その間隔についての単一サイト性能測定値の最大値と最小値との比であってもよい。他の例として、マルチサイト性能スコアは、特定の時間間隔にわたって多数のサイトについて生成された１組の正規化されたスコアの標準偏差の形であってもよい。この１組の正規化されたスコアにおける正規化されたスコアのそれぞれは、対応するサイトについての特定の単一サイト性能測定値を取り、それをすべてのサイトにわたって計算したサイト平均値で割ることによって生成されてもよい。データ分析を容易にするために、マルチサイト性能スコアのグラフィック表示を生成してもよい。

本発明の他の態様によれば、負荷平衡処理において関係がある変化を性能測定値が識別する能力を更に改良するために、１つまたはそれよりも多い選択した間隔について、データにフィルタリング操作を行ってもよい。例えば、多数のサイトのそれぞれについて正規化されたスコアを生成するのに用いた特定の測定値が、所与の１つの時間間隔において指定したしきい値よりも小さい場合には、その間隔についての正規化されたスコアにこのようなフィルタリング操作を行ってもよい。フィルタリングは、マルチサイト性能スコアの計算から、その所与の間隔について正規化されたスコアを取り除くように構成してもよい。または、フィルタリングは、マルチサイト性能スコアの計算前に、その所与の間隔についての正規化されたスコアのうちの少なくとも部分集合のそれぞれを、特定の値に設定することを含んでもよい。

好ましくは、従来技術と比較して、本発明によって、マルチサイト呼処理システムにおける負荷平衡性能がよりよく理解され、負荷平衡処理を、より効率的で有意味な方法で、特徴づけ、比較し、および調整することができる。本発明は、様々な異なるタイプのマルチサイト呼処理システムにおいて、および多くの異なるタイプの負荷平衡処理と共に実施することができる。本発明のこれらおよびその他の特徴および利点は、添付の図面および以下の詳細な説明からより明らかとなろう。

以下で本発明を、多数の分散したコールセンターサイトを含む例示的システムにおける呼の処理に関連させて説明するが、本発明は、いかなる特定のタイプのシステム構成または通信処理アプリケーションと共に用いるようにも限定されてはいない。例えば、本発明は、入通信、出通信、またはこの両方の処理に適用することができる。開示する技術は、自動呼分配（automatic call distribution：ＡＣＤ）システム、テレマーケティングシステム、構内交換機（ＰＢＸ）システム、コンピュータ・テレフォニ・インテグレーション（ＣＴＩ）をベースにしたシステム、および、これらその他のタイプのコールセンターを組み合わせたもの、に用いることができる。本発明によるコールセンターは、いかなるタイプのネットワークのインフラストラクチャーを用いて構成してもよい。例えば、非同期転送モード（ＡＴＭ）、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワーク等である。従って、本明細書において用いる「コールセンター」という用語は、音声呼、ビデオ呼、マルチメディア呼、ｅメール、ファクシミリ、テキストチャット、音声メッセージ、およびこれらその他のタイプの通信の様々な部分または組み合わせを含む、呼その他サービス要求を処理する、いかなるタイプのＡＣＤシステム、テレマーケティングシステム、その他通信システムも含むように意図される。本明細書において用いる「呼」という用語は、いかなる上述のタイプの通信、およびこれらその他の通信の部分または組み合わせも含むように意図される。

図１は、多数の分散したコールセンターサイトを含む、例示的な呼処理システム１０を示す。システム１０は、ネットワークプロバイダー２０、中央負荷平衡アプリケーション３０、および１組の性能データ４０を含む。ネットワークプロバイダー２０は、何組かのトランク５０、６０を通して、それぞれ分散したコールセンターサイト１００−１、１００−２と結合している。分散したコールセンターサイト１００−ｉ（ｉ＝１、２、・・・）のそれぞれには、対応する１組のエージェント１１０−ｉが関連している。図１においてはサイトを２つのみ示しているが、本発明は、いかなる所望の数のサイトを有するシステムにおいて実施することもできる、ということが理解されよう。

動作において、中央負荷平衡アプリケーション３０は、ネットワークプロバイダー２０からの着信呼の通知を受け取る。中央負荷平衡アプリケーション３０は次に、その呼をどこへルーティングするか、すなわち、分散したコールセンターサイト１００−ｉのうちのどれがその呼を受け取るか、を決定するために、性能データ４０にアクセスする。中央負荷平衡アプリケーション３０は、自らが選択したコールセンターサイトをネットワークプロバイダー２０に通知する。それに応じてネットワークプロバイダー２０は、着信呼を、適切なトランクを通じて、分散したコールセンターサイト１００−ｉのうちの選択したものにルーティングする。選択したサイト内では、従来技術のエージェント選択および呼選択の技術を用いて、着信呼を、対応する１組のエージェント１１０−ｉにおける特定のエージェントに向けてもよい。このプロセスが、マルチサイト呼処理システム１０に向けられたすべての着信呼について繰り返される。分散したコールセンターサイト１００−ｉから性能データが集められ、１組の性能データ４０内に記憶されて、負荷平衡アプリケーション３０が将来の呼ルーティング決定を行う時に用いる。

図２は、図１のシステム１０における分散したコールセンターサイト１００−ｉのうちの所与の１つの可能性のある実施の、簡略ブロック図である。分散コールセンターサイト１００−ｉは、外部通信リンクへのインターフェース１１２，通信交換構造１１３、およびサービス回線１１４を含む。これは例えば、トーン発生器、通知回線（announcement circuit）等であってもよい。分散したコールセンターサイト１００−ｉは更に、メモリ１１５およびプロセッサ１１６を含む。メモリ１１５は、例えば制御プログラム、データ等を記憶するのに用いてもよく、電子的メモリ、ディスクをベースにしたメモリ、またはこれらその他のメモリ要素の組み合わせであってもよい。プロセッサ１１６は、記憶した制御プログラムを実行してインターフェース１１２および交換構造１１３を制御するように構成されており、呼分配の機能性を提供し、ｅメール、ファクシミリ、その他通信の記憶または処理を行っている。プロセッサ１１６は、例えばマイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、コンピュータ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはこれらその他の処理要素の様々な部分または組み合わせであってもよい。

中央負荷平衡アプリケーション３０は、図２に関して説明したものと同様の方法で構成したシステム処理要素上で実行される、１つまたは複数のソフトウェアプログラムとして実施してもよい。同様に、１組の性能データ４０は、このようなシステム処理要素に関連するメモリ内に記憶されていてもよい。こういった要素は、システム１０内のスタンドアローンの要素であってもよく、または、例えば分散したコールセンターサイト１００−ｉ、ネットワークプロバイダー２０、その他システム要素のうちの１つまたは複数等の他のシステム要素に完全にまたは部分的に組み込まれていてもよい。

分散したコールセンターサイト１００−ｉにおいて利用できる呼処理技術に関する更なる詳細は、例えば、すべてその参照によって本明細書に援用される、「Automatic Call Distribution Based on Matching Required Skills with Agents Skills」という名称でJ.E.Kohler他が発明者である１９９３年４月２７日発行の米国特許番号第５，２０６，９０３号、「Waiting-Call Selection Based on Anticipated Wait Times」という名称でA.D.Flockhart他が発明者である１９９９年５月１８日発行の米国特許番号第５，９０５，７９３号、「Call Center Agent Selection that Optimizes Call Wait Times」という名称で１９９８年２月１２日出願の米国特許出願番号第０９／０２２，９５９号、「Call Selection Based on Continuum Skill Levels in a Call Center」という名称でR.A.CohenおよびR.H.Fosterが発明者である１９９８年１２月２３日出願の米国特許出願番号第０９／２１９，９９５号、および「Methods and Apparatus for Processing of Communications in a Call Center Based on Variable Rest Period Determinations」という名称でA.D.Flockhart他が発明者である１９９９年１２月１５日出願の米国特許出願、において知ることができる。

図１および図２に示すシステム１０とその要素の特定の配置は、例示のためのみであり、本発明をいかなる特定の実施例や実施例のグループに限定するものとも解釈するべきではない、ということが注意されるべきである。本発明は、その参照によって本明細書に援用される「Method and Apparatus for Queuing a Call to the Best Split」という名称でA.D.Flockhart他が発明者である１９９８年５月１９日発行の米国特許番号第５，７５４，６３９号において説明されているもの等、多くの他のタイプのマルチサイト処理システム構成において実施することができる。

本発明によれば、図１のマルチサイト呼処理システム１０は、改良したマルチサイトデータ分析を行う能力を含むように構成されている。以下でより詳細に説明するように、異なる状況の下で異なる負荷平衡方法を比較することができるようにするより有意味な「スコア」を生成するために、本発明は、分散したコールセンターサイトの呼サービス性能に関する生データを処理する。好ましくは、本発明は、所与の１組の負荷平衡処理のうちのどれを用いれば、全体的にコールセンター性能が良好になるかの判定において、人間による判断に依存することを減らす。

本発明の例示的な実施形態では、まず、それぞれのサイトについて周期的な間隔を置いて個々の平均応答速度（ＡＳＡ）の測定値を取り、それぞれの間隔についてこの多数のサイトにわたる単純平均(straight average)を計算することによって、サイト平均を計算する。次に、それぞれのサイトのＡＳＡとサイト平均との比が間隔毎に計算されて、それぞれのサイトについての正規化されたスコアを得る。こういった正規化されたスコアを用いて、すべての間隔にわたる標準偏差が計算され、この標準偏差が、この負荷平衡処理についてのサマリ性能スコアとして用いられる。フィルタリング操作を行って、すべてのＡＳＡが十分低い、たとえば約６秒よりも短い、間隔を識別して、そのマルチサイトシステムは「完全に」平衡であると判断してもよい。このように識別されたいかなる間隔も、標準偏差の決定からは排除してもよい。この例示的な実施形態においてはＡＳＡを用いてスコアを計算しているが、本発明をいかなる他の所望の呼処理測定値、たとえばエージェントの利用率、と共に用いることもできる、ということが理解されるべきである。

この例示的実施形態を、図３ないし図１０に示す例としての表およびグラフィック表示を参照して、より詳細に説明する。これらの例は、サイトＡ、サイトＢ、サイトＣ、およびサイトＤで示すサイトを含む、サイトが４つのシステムに関するものである。用いる特定のサイト数は別にして、以下の例のサイトが４つのシステムは、図１および図２に関して前述したタイプであると仮定する。

図３は、９：３０に開始して３０分毎の間隔で取った、サイトが４つの処理システムの４つのサイトＡ、Ｂ、Ｃ、およびＤについての、例示的なＡＳＡの生データを示す表である。この表には、それぞれの間隔について計算した、４つのサイトの平均ＡＳＡも示す。本発明によれば、対応するＡＳＡの生データを適切なサイト平均で割ることによって、サイトのそれぞれおよび間隔のそれぞれについて、正規化されたＡＳＡスコアが計算される。この結果を、図３の表の最後の４つの列に示す。

正規化されたＡＳＡスコアの解釈は、以下のとおりである。サイトＡの正規化されたＡＳＡが１．０であるということは、対応する間隔において、サイトＡのＡＳＡが、その間隔についての４つのサイトの平均とちょうど等しかった、ということを意味する。同じ間隔について、サイトＢの正規化されたＡＳＡが０．８であるということは、サイトＢのＡＳＡが、４つのサイトの平均よりも短かった、ということを意味する。サイトＣの正規化されたＡＳＡが１．１５であるということは、サイトＣのＡＳＡが、その間隔についての４つのサイトの平均よりも長かった、ということを意味する。

従って、本例におけるそれぞれの間隔から、４つの正規化されたスコアが作成される。システムの平衡が良好な場合には、こういったスコアは１．０付近にぎっしりと集まるはずであり、システムの平衡が良好でない場合には、そうでないはずである。好ましくは、待ち時間が長いか短いか、ばらつきが大きいか小さいかに関わらず、正規化されたスコアは１．０付近に集まり、それによって、根底にある負荷平衡性能の解釈が容易になる。

図４および図５は、それぞれ図３の例からのＡＳＡの生データおよび正規化されたＡＳＡスコアをグラフィック表示したものを示す。図４のグラフから、１１：３０の間隔において、ＡＳＡの生データには比較的ばらつきがあるということがわかる。図５の正規化されたＡＳＡスコアのグラフにおいては、１１：３０の間隔を除いて、データは１．０付近にぎっしりと集まっている。図５と図４のグラフを比較すると、正規化されたＡＳＡスコアを用いることによって、実際の生のＡＳＡがその間隔において短かったか長かったかをベースにした混乱が導入されることなく、負荷平衡の品質がよくなったり悪くなったりした間隔を強調するのに役立つ、ということがわかる。

本発明の他の態様によれば、正規化されたＡＳＡスコアの標準偏差は、サマリー性能スコアとして生成し用いてもよい。図７は、正規化されたＡＳＡスコアの標準偏差を多数のサイトおよび間隔にわたって計算した表を示す。こういった正規化されたＡＳＡスコアは、仕組み上、平均が１．０になる。それぞれのサイトのＡＳＡを、その間隔について計算した平均と比較することによって計算されているからである。しかし、１．０というマークの付近でこういったスコアがどのように分布するかは、様々である可能性がある。標準偏差が大きいと、そのデータはそれよりも標準偏差が小さい１組のデータよりもばらつきが大きい、ということを示す。言い換えれば、ばらつきが小さいと言うことは、負荷平衡が良好であるということの表れである。従ってこの標準偏差は、多数の間隔にわたるシステムの負荷平衡の良好さの度合いの、１つの数で表した(a single number)尺度の役割をする。

本発明の更なる態様によれば、性能スコアを更に明らかにするために、特定のデータ行にフィルタリング操作を行ってもよい。このタイプの例示的なフィルタリング操作を、図６および図７の表のデータを参照して説明する。

図６は、９：３０に開始して３０分毎の９つの間隔についての、ＡＳＡの生データ、４つのサイトの平均ＡＳＡ、および正規化されたＡＳＡスコアをリストした表である。第１の６つの間隔についての記載は、図３に示すものと同一である。

一般的に、この例示的実施形態のフィルタリングプロセスは、それより下であれば負荷平衡が完全であると判断される、しきい値ＡＳＡを設定することを含む。例えば、１つの間隔内で各ＡＳＡが１、２、２、および３秒である場合には、正規化されたスコアは０．５、１．０、１．０、および１．５である。ＡＳＡが１０、２０、２０、および３０秒である間隔や、ＡＳＡが１００、２００、２００、および３００秒である間隔も、正規化されたスコアは同じ組を有する、すなわち、０．５、１．０、１．０、および１．５である。しかし大部分のコールセンターの管理者は、すべてのＡＳＡが３秒以下である間隔が、はるかに優れた性能を達成している、ということに同意するであろう。この理由のために、多数の異なる方法のうちの１つで、すべてのサイトのＡＳＡが指定しきい値、例えば６秒、１０秒、等、よりも短い間隔をフィルタリングしてもよい。このタイプのフィルタリングの例を２つ、以下に示す。

１．フィルタリングされる間隔についての正規化されたスコアを、標準偏差の計算から除いてもよい。データの組が小さくなりすぎてしまい、用いるデータポイントの数が少ないために標準偏差が高くなってしまうようなことが確実に起こらないように、注意が必要である。

２．フィルタリングされる間隔についての正規化されたスコアを、標準偏差の計算前に１．０というスコアで置き換えてもよい。このフィルタリング技術では、データセットの大きさが元のフィルタリングしていないデータセットと同一に保たれ、該当の間隔のスコアが完全なものになるので、計算した標準偏差が小さくなる、すなわち改良される。

再び図６の表を参照して、特定の間隔、この場合には１３：００に開始する間隔、を、フィルタリングに適したものとして識別する。１３：００の間隔は、６秒というＡＳＡのしきい値を満たす、すなわちその間隔についてすべてのサイトのＡＳＡが６秒以下である、間隔の一例である。従ってこの間隔は、上述の２つの技術のうちの１つを用いてフィルタリングするべきである。

図７は、図６のデータセットに行う上述のフィルタリング操作を示す表を示す。図７の表は、３組の列を含む。第１の列は、フィルタリングしていないデータの組を表し、標準偏差値は０．１８６となる。前述のように、本例における１３：００の間隔は、図７の表の第２の組の列に示すように、標準偏差の計算前に無視する、すなわちデータセットから排除してもよい。その結果、標準偏差値は０．１９１となる。この場合において、１３：００の間隔をデータから取り除くことによって、データの組におけるポイント数が十分減り、結果として得られる標準偏差値が増大する。または、図７に表の第３の組の列に示すように、正規化されたＡＳＡスコアを１．０という完全なスコアで置き換えてもよい。そうすると、標準偏差値は０．１８０となる。

図８は、図６および図７の表からの正規化されたＡＳＡスコアの度数表すなわちヒストグラムを示す。本例ではデータの平均が１．０なので、データは、度数表の１．０のライン付近に集まることが望ましい。１．０のライン付近に集まるデータは、一般的に、分布が広いデータよりも標準偏差が小さい（良好である）。極端な外れ値を有するデータは、一般的に、極端な外れ値のないデータよりも標準偏差が大きい（悪い）。

本発明の例示的実施形態の他の様態は、どのサイトが最大ＡＳＡまたは最小ＡＳＡを有しているかに関わらず、間隔毎に最大ＡＳＡと最小ＡＳＡとの比を比較することを含む。１．０という比は、理論的に最小であり、可能な最良のスコアである。特定のスコアが１．０を越える度合いは、呼がサイトに向けられた場合の発呼者の待ち時間の、潜在的差を示す。

図９は、９：３０に開始する各間隔について、サイトＡ、Ｂ、Ｃ、およびＤについての図３のＡＳＡデータをベースにして計算した上述の比をリストした表である。

図１０は、図９の表の最後の列から取った各比の、対応するグラフィック表示である。図１０のグラフから、１１：３０の間隔を除いて、比は１．５よりも十分下に集まっているということがわかる。１１：３０の間隔では、比が２．２５にはね上がっている。このグラフは、１１：３０の間隔を除いて大部分では、最悪のＡＳＡは最良のＡＳＡよりも約２５％長いに過ぎない、ということを示している。ここでもまた、４つのサイトのＡＳＡのデータの複雑な組が、単一の正規化され誇張された負荷平衡性能の表現に変形されており、それによってより効率的かつ正確な解釈を行うことができる。

上述の比をベースにしたデータ分析は、他の用途においても用いることができる。例えば、これを比の割合（Percent in Ratio：ＰＩＲ）の計算と共に用いることができる。図９の表に示すデータの場合には、６つの間隔のうちの５つは、比が１．５よりも小さい。従って、この結果を、間隔のうちの８３％が１．５という比よりも下にある、と表現することができる。目標の比が１．５ではなく１．２５である場合には、ＰＩＲを計算すると、間隔のうちの６７％が１．２５という比以内にある、ということになる。他の例として、それぞれの日をグラフ上で異なる線にした、単一のシステムの間隔をベースにした経時的比較に、この比をベースにしたデータ分析を用いることができる。

比をベースにしたデータ分析もまた、適切なフィルタリング操作を受けてもよい。例えば、特定のサイトについてのＡＳＡが、所与の間隔についてゼロである場合には、この値を１秒というＡＳＡで置き換えて、「ゼロで割る」ことによるエラーを防ぐことができる。他の例において、すべてのＡＳＡがゼロである場合、またはいくつかのＡＳＡは１秒であり残りは２秒である場合には、比をフィルタリングして１．０に設定してもよい。このようなフィルタリングは有用であり、分析の価値を損なうものではない。

上述の方法で生成されたマルチサイト性能スコアは、好ましくは、マルチサイト負荷平衡プロセスと共に用いられる。例えば、このようなマルチサイトスコアを図１の中央負荷平衡アプリケーション３０に用いて、負荷平衡プロセスにおける適切な調整を決定し、所望の平衡状態を達成してもよい。本明細書における「調整」という用語は、例えば、１つのタイプの負荷平衡プロセスから別のものへの切り替え、所与の負荷平衡プロセスの１つまたはそれよりも多いパラメータの変化、および、これらその他のタイプの調整の組み合わせ、を含むよう意図されている。

このような調整を含むアプリケーションの例としては、例えば次のようなものがある。マルチサイトスコアをベースにした、特定の負荷平衡ソフトウェアの購入決定。分散したコールセンターの運営および人員配置の調整で、前後のマルチサイトスコアの比較を用いて所望の負荷平衡の改良が達成されたかどうかを判定すること。負荷平衡ソフトウェアのプロバイダーによる負荷平衡プロセスの再設計で、前後のマルチサイトスコアの比較を用いて改良を定量化すること。精密な自己調整が可能な、すなわち、マルチサイト性能スコアを改良した調整は保存し、そうでなかったものは拒否することができる、負荷平衡プロセスの実施。マルチサイトスコアにおける長期にわたる傾向分析をベースにした、特定の状況、例えば１日のうちの特定の時間、についての負荷平衡プロセスの修正。こういったものは単なる例であり、本発明は多くの他のアプリケーションにおいて実施することができる、ということが強調されるべきである。

図１および図２を参照して説明した例示的システムは、直接の方法でプログラムその他の方法で構成して、本明細書において説明したデータ分析、マルチサイト性能スコア生成、および負荷平衡調整の技術を実施してもよい。所与のアプリケーションに関連する特定の実施の詳細は、当業者には容易に明らかであり、従って本明細書においては更なる説明は行わない。

本発明の他の実施形態において、説明した技術を、分散したコールセンターサイト以外のエンティティについての負荷平衡プロセスの調整に適用してもよい。例えば、本発明の技術を、単一のサイトにおける多数のスキル間の負荷平衡に適用してもよい。このような実施形態においては、上述の方法で生成した性能スコアを、マルチエンティティ性能スコアと呼んでもよい。

本発明の技術は、音声呼とともに用いることに限定されるものではなく、もっと一般的に、顧客から到着するいかなるタスクその他のワークアイテムにも適用することができる、ということが理解されるべきである。例えばｅメール、ファクシミリ、テキストチャット、ＩＰを通じての音声等だけでなく、例えば、特定の顧客のニーズを満たすために実際のまたは電子的な「ペーパーワーク」、顧客との接触、承認、等を取り扱っている様々なワークタスクを完了させなければならないワークフローシステムの一部である、ワークフローおよび／または顧客充足から発生するワークタスクにも、適用することができる。

本発明の上述の実施形態は、単に例示的であることが意図されている。例えば、図１に示す例示的システム構成を変更して、広く様々な異なる構成要素の配置を組み込んで、上述の処理機能を設けてもよい、ということに注意するべきである。このような他にとり得る配置のうちの１つは、コールセンターの呼分配機能がいわゆる「オフボード」のサーバ、例えばＡＣＤシステムの外にあるサーバ、において実施されるように、構成されてもよい。このタイプの配置において、１つまたはそれよりも多いサーバが、事業における各エージェントへのワークの分配を制御して、分配に関係する処理機能を、全体的にまたは一部、ＡＣＤシステムからサーバに移動することができるようになっている。本明細書において用いる「コールセンター」という用語は、本発明を実施することができるこれらその他の代替的なシステムを含むように意図されている。

本発明は、少なくとも部分的に、コンピュータが読み取り可能な媒体その他同様の媒体であって、コンピュータその他のタイプのプロセッサが実行すると、そのプロセッサに上述の処理機能を実施させるソフトウェアを含むもの、の形で実施してもよい、ということもまた注意するべきである。例えば、このようなソフトウェアプログラムは、メモリ１１５またはシステム１０に関連するいかなる他のコンピュータが読み取り可能な媒体において記憶されてもよく、プロセッサ１１６その他システム１０に関連する処理ハードウェアによって実行される。特許請求の範囲内にある上記および多くの他にとり得る実施形態は、当業者には明白であろう。

本発明を実施することができる例示的なマルチサイト呼処理システムのブロック図である。 図１のマルチサイト呼処理システムにおける分散したコールセンターの１つの可能性のある実施を示す、ブロック図である。 本発明の技術を用いる、例示的なサイトが４つの呼処理システムについての、正規化された間隔毎の平均応答速度（ＡＳＡ）スコアの計算を表で示した図である。 図３の表からのＡＳＡの生データのグラフィック表示を表わす図である。 図３のＡＳＡデータを用いて本発明によって生成された、正規化されたＡＳＡスコアのグラフィック表示を表わす図である。 フィルタリング操作のために特定の間隔を選択した、本発明の技術を用いる、例示的なサイトが４つの呼処理システムについての、正規化された間隔毎の平均応答速度（ＡＳＡ）スコアの計算結果の表を示す図である。 本発明による、図６の正規化されたＡＳＡスコアに行う２つの異なるタイプのフィルタリング操作の効果を表で示した図である。 本発明による正規化されたＡＳＡスコアを、度数表(frequency diagram)の形でグラフィック表示した図である。 図３のＡＳＡデータを用いた、本発明による間隔毎の最大ＡＳＡと最小ＡＳＡとの比の計算を表で示した図である。 図９に示す方法で計算した、最大ＡＳＡと最小ＡＳＡとの比のグラフィック表示を表わす図である。

符号の説明

１０ 呼処理システム
２０ ネットワークプロバイダー
３０ 中央負荷平衡アプリケーション
４０ 性能データ
１００−ｉ 分散したコールセンターサイト
１１０−ｉ エージェント

Claims (13)

1. 多数の分散したコールセンターサイトを含むマルチサイト呼処理システムにおいて用いる方法であって、
   該多数の分散したコールセンターサイトのうちの特定のものへの着信呼の割り当てを決定する、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成するステップと、
   該マルチサイト性能スコアを少なくとも部分的にベースにして、該負荷平衡処理を調整するステップとを含み、
   該マルチサイト性能スコアは、各々が該マルチサイト呼処理システムの該多数の分散したコールセンターサイトのうちの対応する１つと関連づけられているような複数の個別の性能測定値の関数として計算されるものである方法。
2. 前記マルチサイト性能スコアは、少なくとも部分的に、複数の特定の時間間隔にわたって前記多数のサイトのそれぞれについて生成した特定の単一サイト性能測定値をベースにして決定される、請求項１記載の方法。
3. 前記特定の単一サイト性能測定値は、平均応答速度（ＡＳＡ）の測定値を含む、請求項２記載の方法。
4. 前記特定の単一サイト性能測定値は、エージェント利用率の測定値を含む、請求項２記載の方法。
5. 前記間隔のうちの所与の１つについての前記マルチサイト性能スコアは、その間隔についての単一サイト性能測定値の最大値とその間隔についての単一サイト性能測定値の最小値との比を含む、請求項２記載の方法。
6. 前記マルチサイト性能スコアは、複数の特定の時間間隔にわたって前記多数のサイトについて生成された１組の正規化されたスコアの標準偏差を含む、請求項１記載の方法。
7. 前記１組の正規化されたスコアにおける正規化されたスコアのそれぞれは、対応するサイトについての特定の単一サイト性能測定値を取り、それをすべての前記サイトにわたって計算したサイト平均値で割ることによって生成される、請求項６記載の方法。
8. 前記多数のサイトのそれぞれについて正規化されたスコアを生成するのに用いた特定の測定値が、所与の１つの時間間隔におけるすべての前記多数のサイトについて指定した値よりも小さい場合には、その間隔についての前記正規化されたスコアをフィルタリングするステップを更に含む、請求項６記載の方法。
9. 前記フィルタリングするステップは、前記マルチサイト性能スコアの計算から、前記所与の間隔について正規化されたスコアを取り除くことを含む、請求項８記載の方法。
10. 前記フィルタリングするステップは、前記マルチサイト性能スコアの計算前に、前記所与の間隔についての前記正規化されたスコアのうちの少なくとも部分集合のそれぞれを、特定の値に設定することを含む、請求項８記載の方法。
11. 多数の分散したコールセンターサイトを含むマルチサイト呼処理システムにおいて用いる装置であって、
    メモリに結合されたプロセッサから成り、該多数の分散したコールセンターサイトのうちの特定のものへの着信呼の割り当てを決定する、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成するように動作可能な負荷平衡要素を含み、該負荷平衡処理は、該マルチサイト性能スコアを少なくとも部分的にベースにして調整され、および
    該マルチサイト性能スコアは、各々が該マルチサイト呼処理システムの該多数の分散したコールセンターサイトのうちの対応する１つと関連づけられているような複数の個別の性能測定値の関数として計算されるものである装置。
12. 多数の分散したコールセンターサイトを含むマルチサイト呼処理システムにおいて用いる１つまたはそれよりも多いソフトウェアプログラムを含む物品であって、前記１つまたは複数のソフトウェアプログラムは、プロセッサ内で実行されると、該プロセッサに
    該多数の分散したコールセンターサイトのうちの特定のものへの着信呼の割り当てを決定する、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成するステップと、
    該マルチサイト性能スコアを少なくとも部分的にベースにして、前記負荷平衡処理を調整するステップとを行わせ、
    該マルチサイト性能スコアは、各々が該マルチサイト呼処理システムの該多数の分散したコールセンターサイトのうちの対応する１つと関連づけられているような複数の個別の性能測定値の関数として計算されるものである物品。
13. 多数の分散したコールセンターサイトを含むマルチサイト呼処理システムにおいて用いる方法であって、
    前記多数の分散したコールセンターサイトのうちの特定のものへの着信呼の割り当てを決定する、負荷平衡処理の性能を特徴づけるマルチサイト性能スコアを生成するステップと、
    前記マルチサイト性能スコアのグラフィック表示を生成するステップとを含み、
    該マルチサイトエンティティ性能スコアは、各々が該１組の多数のエンティティ中の対応する１つのエンティティと関連づけられているような複数の個別の性能測定値の関数として計算されるものである方法。

Images