JP2012507976A - コールセンターでの2ステップルーティング手続き - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は2008年1月28日に出願された米国特許出願番号12/021,251に関連する。この出願は、ここに参照によりその全体が援用される。本出願は、2008年11月6日に出願された“Selective Mapping of callers in a Call Center Routing Environment”と題された米国出願番号12/266,446、および2008年11月6日に出願された“Balancing Multiple Computer Models in a Call Routing System”と題された米国出願番号12/266,461に対し優先権を主張する。これらの両出願の内容は参照により援用される。
(1.分野)
本発明はコンタクトセンターシステムで電話コールおよび他のテレコミュニケーションをルーティングすることの分野に一般的に関連する。
典型的なコンタクトセンターは、電話または電子メールもしくはインターネットチャットセッションを実施するためのコンピューターのような、中央スイッチに接続されたテレコミュニケーションデバイスをそれぞれ割り当てられた、複数の人間エージェントから成る。これらのデバイスを使って、エージェントは一般的にコンタクトセンターの顧客もしくは見込み顧客またはコンタクトセンターのクライアントに、販売、顧客サービス、または技術サポートを提供するために使用される。
本発明のシステムおよび方法は、コンタクトセンターでコーラーをエージェントにルーティングすることを向上または最適化するために使用され得る。本発明の1つの側面によると、コールセンタールーティングシステムでコーラーをエージェントにルーティングするための方法は、コーラーをエージェントにマッチングするために複数層プロセッシングアプローチを使用することを含み、プロセッシングの第一層は、コーラーをエージェントにマッチングするための2つ以上の異なるコンピューターモデルまたは方法を含む。第一層の出力(例えば、コーラーをエージェントにマッチングするための異なる方法の出力)は、出力をバランスまたは重み付けし、ルーティングのための最終的なコーラー・エージェントマッチを選択するために、プロセッシングの第二層に受信される。
以下の記述は、当業者が発明を作成することおよび使用することを可能にするために示されており、特定の用途およびそれらの必須条件と関連して提供される。様々な実施形態への改変は当業者にはただちに明白であり、この明細書の中に定義された一般的な原理は、他の実施形態および用途に、発明の精神および範囲から離れずに適用され得る。更に、以下の記述に、説明の目的で数々の詳細が示される。しかし、当業者には、これらの特定の詳細の使用なしに発明が実施され得ることが分かる。他の事例では、周知の構造およびデバイスは、不必要な詳細で発明の記述を不明瞭にしないためにブロック図形式で示されている。そのため、本発明は、示された実施形態に制限されるように解釈されるのではなく、この明細書に開示された原理および機能と一貫性のある最も広い範囲を与えられる。
コンテンツルーティングシステムおよび/またはルーティングエンジン204に含み得る様々な他の例示的なパターンマッチングとコンピューターモデルシステムおよび方法は、例えば、2008年1月28日に出願された米国特許出願番号12/021,251と2008年8月29日に出願された米国特許出願番号12/202,091に記述されている。これらの両出願は、ここに参照によりその全体が援用される。もちろん他のパフォーマンスベースまたはパターンマッチングアルゴリズムおよび方法は単独で、もしくはここに記述されたものの組み合わせで使用され得ると認識される。
エージェントの人口統計的またはサイコグラフデータを決定する1つの方法は、エージェントを、採用時に、または雇用中に定期的に調査することを含み得る。このような調査プロセスは、(例えば紙での調査または口頭調査を介して)人力を使用するものであるか、もしくはコンピューターシステムを通して(例えば、ウェブブラウザを通しての展開によって)調査が実施されるようにオートメーション化され得る。いくつかの例では、この方法は、エージェントの評価、人口統計的データ、サイコグラフデータ、および他のビジネス関連データを、コーラーの人口統計的データ、サイコグラフデータ、および他のビジネス関連データとともに使用するが、例示的な方法およびシステムの他の実施形態は、必要な応対の時間、コンピューター処理能力または記憶領域を削減するためにコーラーまたはエージェントデータの1つ以上の種類またはカテゴリーを削除し得る。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信する動作であって、該プロセッシングの第一層はコーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、動作、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信する動作であって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの該出力データをバランスし、受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、動作
を含む、方法。
(項目2)
項目1の方法であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすること、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けすることであって、
該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは上記プロセッシングの第二層に出力される、こと
を含む、方法。
(項目3)
項目2の方法であって、上記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、上記コーラーのセットおよび上記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、方法。
(項目4)
項目2の方法であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、方法。
(項目5)
項目2の方法であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、方法。
(項目6)
項目1の方法であって、上記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、方法。
(項目7)
項目1の方法であって、上記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータおよびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、方法。
(項目8)
項目1の方法であって、上記モデルの1つは、上記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、方法。
(項目9)
項目1の方法であって、上記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
(項目10)
項目1の方法であって、上記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
(項目11)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
エージェントのセットを、該エージェントのセットに関連するパフォーマンスデータに基づいてスコア付けする動作、
コーラー・エージェントペアを、該エージェントのセットに関連するエージェントデータおよびコーラーのセットに関連するコーラーデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムに基づいてスコア付けをする動作、ならびに
パフォーマンスでの該エージェントのセットのスコア付け、および該パターンマッチングアルゴリズムに基づいた該コーラー・エージェントペアのスコア付けをバランスすることに基づいてコーラーをエージェントにマッチングする動作
を含む、方法。
(項目12)
項目11の方法であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスの適合スコアを決定することを含む、方法。
(項目13)
項目11の方法であって、更に、
類似性データに基づくコーラー・エージェントペアをスコア付けすることを含み、上記マッチングは、更に、該類似性データに基づいたスコア付けを、パフォーマンスでの上記エージェントのセットの上記スコア付け、および上記パターンマッチングアルゴリズムに基づいたコーラー・エージェントペアの上記スコア付けとバランシングすることを含む、方法。
(項目14)
項目11の方法であって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
(項目15)
項目11の方法であって、上記パフォーマンスでのエージェントのセットのスコア付け、および上記パターンマッチングアルゴリズムに基づいたコーラー・エージェントペアのスコア付けをバランスする動作は、該スコアをニューラルネットワークアルゴリズムに通すことを含む、方法。
(項目16)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする装置であって、該装置は、
コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信するロジックであって、該プロセッシングの第一層は、コーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、ロジック、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信するロジックであって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの出力データをバランスし、該受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、ロジック
を含む、装置。
(項目17)
項目16の装置であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けするロジック、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けするロジックであって、該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは、上記プロセッシングの第二層に出力される、ロジック
を含む、装置。
(項目18)
項目17の装置であって、上記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、上記コーラーのセットおよび上記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、装置。
(項目19)
項目17の装置であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、装置。
(項目20)
項目17の装置であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、装置。
(項目21)
項目16の装置であって、上記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、装置。
(項目22)
項目16の装置であって、上記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータおよびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、装置。
(項目23)
項目16の装置であって、上記モデルの1つは、上記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、装置。
(項目24)
項目16の装置であって、上記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
(項目25)
項目16の装置であって、上記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
(項目26)
コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信することであって、該プロセッシングの第一層はコーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、こと、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信することであって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの出力データをバランスし、該受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、こと
の方法を実行するためのコンピューター読み込み可能命令を含むコンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目27)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすること、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けすることであって、該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは上記プロセッシングの第二層に出力される、こと
のためのプログラムコードを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目28)
項目27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、上記コーラーのセットおよび上記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目29)
項目27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目30)
項目27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目31)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目32)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータ、およびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目33)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記モデルの1つは、上記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目34)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目35)
項目26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目36)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
第一部分のコーラーを、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づくパターンマッチングアルゴリズムに従ってエージェントにマッピングさせる動作、および
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせる動作
を含む、方法。
(項目37)
項目36の方法であって、上記第一部分のコーラーは、更に、エージェントに、該エージェントに関連するパフォーマンスベースデータに基づいて、マッピングされる、方法。
(項目38)
項目37の方法であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
(項目39)
項目36の方法であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
(項目40)
項目36の方法であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、自動コール分配キューオーダーに基づいて該コーラーをエージェントにマッピングすることを含む、方法。
(項目41)
項目36の方法であって、更に、上記第二部分のコーラーと比較した上記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせることを含む、方法。
(項目42)
項目41の方法であって、上記少なくとも1つの結果変数は、コスト、収益、または顧客満足度の中の1つ以上を含む、方法。
(項目43)
項目36の方法であって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
(項目44)
項目36の方法であって、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従って上記第一部分のコーラーをマッピングすることを含む、方法。
(項目45)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
第一部分のコーラーを、エージェントに、該エージェントに関連するパフォーマンスベースデータに従ってマッピングさせる動作、および
第二部分のコーラーを、エージェントに、該第一部分と異なる態様でマッピングさせる動作
を含む、方法。
(項目46)
項目45の方法であって、上記第一部分のコーラーは、更に、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づくパターンマッチングアルゴリズムに従ってマッピングされる、方法。
(項目47)
項目46の方法であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
(項目48)
項目45の方法であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、自動コール分配キューオーダーに基づいて該コーラーをエージェントにマッピングすることを含む、方法。
(項目49)
項目45の方法であって、更に、上記第二部分のコーラーと比較した上記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせることを含む、方法。
(項目50)
項目45の方法であって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
(項目51)
項目45の方法であって、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従って上記第一部分のコーラーをマッピングすることを含む、方法。
(項目52)
コールセンタールーティングシステムとの使用のためのインターフェイスであって、該インターフェイスは、
パフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に基づいてエージェントにマッピングされる第一部分のコーラーのコーラー数を調整するためのグラフィカルユーザーエレメントであって、第二部分のコーラーは、該第一部分のコーラーと異なる態様で該エージェントにマッピングされる、グラフィカルユーザーエレメント
を含む、インターフェイス。
(項目53)
項目52のインターフェイスであって、上記第二部分のコーラーは、エージェントに、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングされる、インターフェイス。
(項目54)
項目52のインターフェイスであって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、インターフェイス。
(項目55)
項目52のインターフェイスであって、更に、上記第二部分のコーラーと比較した上記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数のディスプレーを含む、インターフェイス。
(項目56)
項目55のインターフェイスであって、上記少なくとも1つの結果変数は、コスト、収益、または顧客満足度の中の1つ以上を含む、インターフェイス。
(項目57)
項目52のインターフェイスであって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、インターフェイス。
(項目58)
項目52のインターフェイスであって、上記第一部分のコーラーは、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングされる、インターフェイス。
(項目59)
コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする装置であって、該装置は、
第一部分のコーラーを、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づいたパフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に従ってマッピングさせるロジック、および、
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせる
ロジック
を含む、装置。
(項目60)
項目59の装置であって、更に、上記第二部分のコーラーを、エージェントに、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングさせるロジックを含む、装置。
(項目61)
項目59の装置であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、装置。
(項目62)
項目59の装置であって、更に、上記第二部分のコーラーと比較した上記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせるロジックを含む、装置。
(項目63)
項目59の装置であって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
(項目64)
項目59の装置であって、更に、上記第一部分のコーラーを、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングするロジックを含む、装置。
(項目65)
第一部分のコーラーを、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づいたパフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に従ってマッピングさせること、および、
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせること
の方法を実行するためのコンピューター読み込み可能命令を含むコンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目66)
項目65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、上記第二部分のコーラーを、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングさせるための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目67)
項目65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、上記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目68)
項目65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、上記第二部分のコーラーと比較した上記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせるための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目69)
項目65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、上記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
(項目70)
項目65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、上記第一部分のコーラーを、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングするための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
Claims (70)
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信する動作であって、該プロセッシングの第一層はコーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、動作、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信する動作であって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの該出力データをバランスし、受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、動作
を含む、方法。 - 請求項1の方法であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすること、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けすることであって、
該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは前記プロセッシングの第二層に出力される、こと
を含む、方法。 - 請求項2の方法であって、前記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、前記コーラーのセットおよび前記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、方法。
- 請求項2の方法であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、方法。
- 請求項2の方法であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、方法。
- 請求項1の方法であって、前記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項1の方法であって、前記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータおよびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項1の方法であって、前記モデルの1つは、前記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、方法。
- 請求項1の方法であって、前記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項1の方法であって、前記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
エージェントのセットを、該エージェントのセットに関連するパフォーマンスデータに基づいてスコア付けする動作、
コーラー・エージェントペアを、該エージェントのセットに関連するエージェントデータおよびコーラーのセットに関連するコーラーデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムに基づいてスコア付けをする動作、ならびに
パフォーマンスでの該エージェントのセットのスコア付け、および該パターンマッチングアルゴリズムに基づいた該コーラー・エージェントペアのスコア付けをバランスすることに基づいてコーラーをエージェントにマッチングする動作
を含む、方法。 - 請求項11の方法であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスの適合スコアを決定することを含む、方法。
- 請求項11の方法であって、更に、
類似性データに基づくコーラー・エージェントペアをスコア付けすることを含み、前記マッチングは、更に、該類似性データに基づいたスコア付けを、パフォーマンスでの前記エージェントのセットの前記スコア付け、および前記パターンマッチングアルゴリズムに基づいたコーラー・エージェントペアの前記スコア付けとバランシングすることを含む、方法。 - 請求項11の方法であって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項11の方法であって、前記パフォーマンスでのエージェントのセットのスコア付け、および前記パターンマッチングアルゴリズムに基づいたコーラー・エージェントペアのスコア付けをバランスする動作は、該スコアをニューラルネットワークアルゴリズムに通すことを含む、方法。
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする装置であって、該装置は、
コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信するロジックであって、該プロセッシングの第一層は、コーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、ロジック、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信するロジックであって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの出力データをバランスし、該受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、ロジック
を含む、装置。 - 請求項16の装置であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けするロジック、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けするロジックであって、該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは、前記プロセッシングの第二層に出力される、ロジック
を含む、装置。 - 請求項17の装置であって、前記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、前記コーラーのセットおよび前記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、装置。
- 請求項17の装置であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、装置。
- 請求項17の装置であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、装置。
- 請求項16の装置であって、前記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、装置。
- 請求項16の装置であって、前記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータおよびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、装置。
- 請求項16の装置であって、前記モデルの1つは、前記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、装置。
- 請求項16の装置であって、前記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
- 請求項16の装置であって、前記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
- コーラーおよびエージェントに関連する入力データをプロセッシングの第一層で受信することであって、該プロセッシングの第一層はコーラーをエージェントにマッチングするための少なくとも2つのモデルを含み、各モデルは少なくとも1つのコーラー・エージェントペアの出力データを出力する、こと、および、
各プロセッシングモデルからの該出力データをプロセッシングの第二層で受信することであって、該プロセッシングの第二層は、該少なくとも2つのモデルの出力データをバランスし、該受信した出力に基づいてコーラーをエージェントにマッピングするように動作可能である、こと
の方法を実行するためのコンピューター読み込み可能命令を含むコンピューター読み出し可能記憶媒体。 - 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、
コーラーのセットおよびエージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第一データに基づいた第一モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすること、および、
第二モデルに従って該コーラー・エージェントペアをスコア付けすることであって、該第一モデルおよび該第二モデルからのスコアは前記プロセッシングの第二層に出力される、こと
のためのプログラムコードを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。 - 請求項27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記第二モデルに従ってコーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、前記コーラーのセットおよび前記エージェントのセットの一方または両方に関連する少なくとも第二データに基づく、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、パフォーマンスに基づいてエージェントをランク付けすることを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項27のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記コーラー・エージェントペアをスコア付けすることは、所望の出力パフォーマンスのための適合スコアを決定することを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記モデルの1つは、少なくとも2人のエージェントのパフォーマンスデータに基づくパフォーマンスベースマッチングアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記モデルの1つは、コーラーのセットに関連するコーラーデータ、およびエージェントのセットに関連するエージェントデータを利用するパターンマッチングアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記モデルの1つは、前記エージェントおよびコーラーの一方または両方に関連する類似性データを利用する、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記少なくとも2つのモデルの少なくとも1つはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項26のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記プロセッシングの第二層はニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
第一部分のコーラーを、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づくパターンマッチングアルゴリズムに従ってエージェントにマッピングさせる動作、および
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせる動作
を含む、方法。 - 請求項36の方法であって、前記第一部分のコーラーは、更に、エージェントに、該エージェントに関連するパフォーマンスベースデータに基づいて、マッピングされる、方法。
- 請求項37の方法であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
- 請求項36の方法であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
- 請求項36の方法であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、自動コール分配キューオーダーに基づいて該コーラーをエージェントにマッピングすることを含む、方法。
- 請求項36の方法であって、更に、前記第二部分のコーラーと比較した前記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせることを含む、方法。
- 請求項41の方法であって、前記少なくとも1つの結果変数は、コスト、収益、または顧客満足度の中の1つ以上を含む、方法。
- 請求項36の方法であって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項36の方法であって、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従って前記第一部分のコーラーをマッピングすることを含む、方法。
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする方法であって、該方法は、
第一部分のコーラーを、エージェントに、該エージェントに関連するパフォーマンスベースデータに従ってマッピングさせる動作、および
第二部分のコーラーを、エージェントに、該第一部分と異なる態様でマッピングさせる動作
を含む、方法。 - 請求項45の方法であって、前記第一部分のコーラーは、更に、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づくパターンマッチングアルゴリズムに従ってマッピングされる、方法。
- 請求項46の方法であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、方法。
- 請求項45の方法であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、自動コール分配キューオーダーに基づいて該コーラーをエージェントにマッピングすることを含む、方法。
- 請求項45の方法であって、更に、前記第二部分のコーラーと比較した前記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせることを含む、方法。
- 請求項45の方法であって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、方法。
- 請求項45の方法であって、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従って前記第一部分のコーラーをマッピングすることを含む、方法。
- コールセンタールーティングシステムとの使用のためのインターフェイスであって、該インターフェイスは、
パフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に基づいてエージェントにマッピングされる第一部分のコーラーのコーラー数を調整するためのグラフィカルユーザーエレメントであって、第二部分のコーラーは、該第一部分のコーラーと異なる態様で該エージェントにマッピングされる、グラフィカルユーザーエレメント
を含む、インターフェイス。 - 請求項52のインターフェイスであって、前記第二部分のコーラーは、エージェントに、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングされる、インターフェイス。
- 請求項52のインターフェイスであって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、インターフェイス。
- 請求項52のインターフェイスであって、更に、前記第二部分のコーラーと比較した前記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数のディスプレーを含む、インターフェイス。
- 請求項55のインターフェイスであって、前記少なくとも1つの結果変数は、コスト、収益、または顧客満足度の中の1つ以上を含む、インターフェイス。
- 請求項52のインターフェイスであって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、インターフェイス。
- 請求項52のインターフェイスであって、前記第一部分のコーラーは、更に、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングされる、インターフェイス。
- コールセンタールーティングの環境の中でコーラーをエージェントにルーティングする装置であって、該装置は、
第一部分のコーラーを、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づいたパフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に従ってマッピングさせるロジック、および、
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせる
ロジック
を含む、装置。 - 請求項59の装置であって、更に、前記第二部分のコーラーを、エージェントに、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングさせるロジックを含む、装置。
- 請求項59の装置であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、装置。
- 請求項59の装置であって、更に、前記第二部分のコーラーと比較した前記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせるロジックを含む、装置。
- 請求項59の装置であって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、装置。
- 請求項59の装置であって、更に、前記第一部分のコーラーを、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングするロジックを含む、装置。
- 第一部分のコーラーを、エージェントに、該コーラーに関連するコーラーデータと、該エージェントに関連するエージェントデータを比較することに基づいたパフォーマンスまたはパターンマッチングアルゴリズムの中の1つ以上に従ってマッピングさせること、および、
第二部分のコーラーを、該第一部分と異なる態様でエージェントにマッピングさせること
の方法を実行するためのコンピューター読み込み可能命令を含むコンピューター読み出し可能記憶媒体。 - 請求項65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、前記第二部分のコーラーを、自動コール分配キューオーダーに基づいてマッピングさせるための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記第二部分のコーラーをマッピングさせることは、前記エージェントのパフォーマンスベースオーダーに従って該コーラーをマッピングすることを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、前記第二部分のコーラーと比較した前記第一部分のコーラーに関連する少なくとも1つの結果変数をディスプレーさせるための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、前記パターンマッチングアルゴリズムはニューラルネットワークアルゴリズムを含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
- 請求項65のコンピューター読み出し可能記憶媒体であって、更に、前記第一部分のコーラーを、コーラー・エージェントペアのあり得る結果を予測するためのコンピューターモデルに従ってマッピングするための命令を含む、コンピューター読み出し可能記憶媒体。
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