JP5424332B2 - Telephone response result prediction apparatus, method, and program thereof - Google Patents
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Description
本発明は、電話応答業務を支援する電話応答業務管理システムに関し、特に、顧客とオペレータとが通話している途中に通話音声を逐次分析し、電話応答の結果を、通話の途中に予測する装置、方法、およびプログラムに関するものである。 The present invention relates to a telephone answering work management system for supporting a telephone answering work, and in particular, an apparatus for sequentially analyzing call voice during a call between a customer and an operator and predicting a result of the telephone answer during the call. , Methods, and programs.
顧客満足度の向上は企業にとって重要な経営課題である。中でもコールセンタにおける電話応答業務は、顧客と企業とが直接に接する窓口である。そのことから、顧客満足度の向上のために電話応答業務の内容を改善する必要性も増大している。 Improving customer satisfaction is an important management issue for companies. In particular, the telephone answering service at the call center is a window where customers and companies directly contact each other. For this reason, there is an increasing need to improve the contents of telephone response work in order to improve customer satisfaction.
一方で、コールセンタにおける電話応答業務では、業務を担当するオペレータは、不満を抱えた状態で電話をかけてくる顧客と通話せねばならない場合がある。そのような顧客とのコミュニケーションは、オペレータにとって心理的負担を強いられるものになることも多い。こうした心理的負担から、一般にオペレータの離職率は高い。オペレータの定着を促進させるためには、オペレータの従業員満足度を維持することも課題となっている。 On the other hand, in the telephone answering work in the call center, the operator in charge of the work may have to make a call with the customer who makes a call in a state of dissatisfaction. Such communication with customers often imposes a psychological burden on the operator. Because of this psychological burden, the operator turnover rate is generally high. In order to promote the establishment of the operator, maintaining the employee satisfaction of the operator is also an issue.
また、施策によって顧客満足度や従業員満足度を向上させることができたとしても、それによって一人の顧客に対する対応時間が長くなれば、顧客一人あたりのオペレータの人件費が上昇する。これは、コールセンタの経営を圧迫する結果となるため、一人の顧客に対する対応時間を適切なレベルに抑制することも課題となっている。 Further, even if the customer satisfaction and employee satisfaction can be improved by the measures, if the response time for one customer becomes longer as a result, the labor cost of the operator per customer increases. Since this results in pressure on the management of the call center, it is also an issue to reduce the response time for one customer to an appropriate level.
ここで本明細書中では、通話に関する顧客満足度、通話に関する従業員満足度、および通話の通話時間を、「電話応答結果」と総称することにする。 Here, in this specification, customer satisfaction regarding calls, employee satisfaction regarding calls, and call duration of calls are collectively referred to as “telephone response results”.
コールセンタにおける電話応答業務に関して、顧客満足度を計測する技術的思想が種々提案されている。 Various technical ideas for measuring customer satisfaction have been proposed for telephone response operations in call centers.
例えば、特開2002−189837号公報(特許文献1)には、問合せ電話に対する対応者の電話応答終了時に、接続中の電話に対し、顧客の満足度を問合せる音声ガイダンスを音声応答装置から行い、電話機で音声ガイダンスに対する応答信号情報を受け、この応答信号情報を顧客満足度データとして記録する技術的思想が開示されている。 For example, in Japanese Patent Laid-Open No. 2002-189837 (Patent Document 1), at the end of a telephone response of a responder to an inquiry telephone, voice guidance for inquiring customer satisfaction to a connected telephone is performed from the voice response device. A technical idea for receiving response signal information for voice guidance by a telephone and recording the response signal information as customer satisfaction data is disclosed.
また、特開2003−316944号公報(特許文献2)には、電話が切れる前に、顧客から、通話に関する顧客の満足度に関する追加のフィードバックを受けるために、顧客に質問を提示し、タッチトーン・データを受信して、顧客の満足度を得る技術的思想が開示されている。 Japanese Patent Laid-Open No. 2003-316944 (Patent Document 2) presents a question to a customer in order to receive additional feedback regarding customer satisfaction with respect to a call before the call is disconnected, and touch tone. -The technical idea of receiving data and obtaining customer satisfaction is disclosed.
また、特開2005−252845号公報(特許文献3)には、サーバに通話内容を蓄積し、蓄積された通話内容の声量およびトーンを測定し、また音声形態素解析によりキーワードを抽出して、声量およびトーンの変化、および特定のキーワードの検出結果をもとにして、CS(顧客満足度)レベルを計測する技術的思想が開示されている。 Japanese Patent Laying-Open No. 2005-252845 (Patent Document 3) stores call contents in a server, measures the volume and tone of the stored call contents, extracts a keyword by voice morphological analysis, and extracts the voice volume. Further, a technical idea of measuring a CS (customer satisfaction) level based on a change in tone and a detection result of a specific keyword is disclosed.
特許文献1および特許文献2に開示されている技術は、コールセンタにおける電話応答業務が終了した後に、顧客に質問することによって、当該業務に関する顧客満足度を取得するものである。従って、特許文献1および特許文献2の技術では、電話応答業務の途中に、顧客満足度を逐次測定ないし予測することは不可能である。そのため、これらの技術は、通話の途中に逐次分析した結果を用いて、顧客満足度(電話応答結果)を、通話の途中に予測し、オペレータ本人やその監督者であるスーパーバイザに提示するといった用途に利用することは不可能である。 The techniques disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2 acquire customer satisfaction regarding the business by asking the customer after the telephone response business at the call center is completed. Therefore, with the techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2, it is impossible to sequentially measure or predict customer satisfaction during the telephone response work. Therefore, these technologies are used to predict customer satisfaction (call response results) during the call using the results of sequential analysis during the call and to present it to the operator or supervisor who is the supervisor. It is impossible to use it.
特許文献3に開示されている技術は、所定の条件を設定して、蓄積された通話内容の声量およびトーンの変化、および特定のキーワードの検出結果をもとにして、顧客満足度を計測するものである。ここで、設定する所定の条件は、例えば、声量あるいはトーンが10%上昇したらCSレベルは1段階低下する、声量あるいはトーンが20%上昇したらCSレベルは2段階低下する、特定のキーワードが1回検出されたらCSレベルは1段階上昇する、などである。しかしながら、この方法では、CSレベルの評価基準が正しいのか間違っているのかについては、検証することができない。ここで、CSレベルの評価基準の正否とは、例えば、声量あるいはトーンが10%上昇したらCSレベルは1段階低下、20%上昇したらCSレベルは2段階低下というように、変化率とCSレベルとを単純に比例するものとして良いのかどうか、あるいは同じキーワードを何度も繰り返した場合のCSレベルはどう計測するのかといったことである。従って、この技術では、顧客満足度を正確に算出することができない。 The technique disclosed in Patent Document 3 sets a predetermined condition and measures customer satisfaction based on the volume of voice and tone of accumulated call contents and the detection result of a specific keyword. Is. Here, the predetermined condition to be set is, for example, that the CS level decreases by one step when the voice volume or tone increases by 10%, and the CS level decreases by two steps when the voice volume or tone increases by 20%. If detected, the CS level is increased by one step. However, this method cannot verify whether the CS-level evaluation criteria are correct or incorrect. Here, whether the CS level evaluation standard is correct is, for example, that the CS level decreases by one step when the voice volume or tone increases by 10%, and the CS level decreases by two steps when the voice level or tone increases by 20%. Whether the CS level is simply proportional or how the CS level is measured when the same keyword is repeated many times. Therefore, this technique cannot accurately calculate customer satisfaction.
さらに、特許文献1ないし特許文献3に開示されているいずれの技術においても、顧客満足度のみを計測の対象としている。従業員満足度および通話時間は、コールセンタの経営にとって課題となる要因であるにもかかわらず、これらの技術では計測の対象とされていない。 Furthermore, in any of the techniques disclosed in Patent Documents 1 to 3, only customer satisfaction is measured. Employee satisfaction and call duration are not measured by these technologies, although they are factors that are a challenge for call center management.
そこで、コールセンタにおける電話応答業務に関する顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止し、ひいてはコールセンタの経営改善に資するための技術が考えられる。そのような技術の一つとして、例えば、顧客とオペレータとが通話している途中に通話音声を逐次分析し、当該分析結果をもとに電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)を通話の途中に逐次予測し、オペレータ本人やその監督者であるスーパーバイザに対して提示する技術が考えられる。コールセンタにおいてこのような機能を有する技術を使用することができれば、オペレータ本人やスーパーバイザは、電話応答業務の途中で提示された電話応答結果の予測結果を参考にして、いち早く、果顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止するための何らかの対応を取ることができると考えられる。 In view of this, it is conceivable to provide a technique for improving customer satisfaction with respect to telephone answering operations in a call center, improving employee satisfaction, or preventing an increase in call time, and thus contributing to improvement of call center management. As one of such technologies, for example, the call voice is sequentially analyzed during a call between a customer and an operator, and a telephone response result (customer satisfaction, employee satisfaction, and A technique of sequentially predicting (call time) in the middle of a call and presenting it to the operator and the supervisor who is the supervisor is conceivable. If the technology with such functions can be used in the call center, the operator and supervisor can quickly improve customer satisfaction by referring to the prediction result of the telephone response result presented during the telephone response work. In addition, it is considered that some measures can be taken to improve employee satisfaction or prevent an increase in call time.
したがって、本発明が解決しようとする課題は、コールセンタにおける電話応答業務に関して、電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)を、通話の途中に逐次予測し提示することができるようにすることである。 Therefore, the problem to be solved by the present invention is that telephone response results (customer satisfaction, employee satisfaction, and call time) can be sequentially predicted and presented in the middle of a call with respect to the telephone response work in a call center. Is to do so.
本発明による電話応答結果予測方法は、顧客とオペレータとが通話している途中に個々の通話音声を逐次分析して逐次属性を算出して記録し、通話終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果である一括属性を入力して記録し、逐次属性と一括属性との電話応答関係を分析して記録し、現在通話中の通話音声の逐次分析結果(逐次属性)と記録された電話応答関係とから当該現在通話中の電話応答結果の予測値を現在通話の途中に予測し提示する。 The telephone response result prediction method according to the present invention sequentially analyzes each call voice while the customer and the operator are talking, calculates and records the attribute, and after the call ends, the telephone response result relating to each call voice Input and record the collective attribute, analyze and record the telephone response relationship between the sequential attribute and the collective attribute, and the sequential analysis result (sequential attribute) of the call voice during the current call and the recorded telephone response relationship The predicted value of the telephone response result during the current call is predicted and presented during the current call.
本発明による電話応答結果予測装置は、顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を算出する逐次属性算出部と、通話終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を一括属性として入力する一括属性算出部と、逐次属性と一括属性とを、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として記録する属性記録部と、過去の逐次属性と過去の一括属性との電話応答関係を分析する関係算出部と、電話応答関係の分析結果を過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、逐次属性算出部によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部に記録された過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測し提示する予測提示部とを備える。 The telephone response result prediction apparatus according to the present invention includes a sequential attribute calculation unit that sequentially analyzes a call voice of a call while a customer and an operator are talking and calculates a sequential attribute, and individual call voices after the call ends. A batch attribute calculation unit that inputs a telephone response result as a batch attribute, an attribute recording unit that records a sequential attribute and a batch attribute as a past sequential attribute and a past batch attribute, respectively, a past sequential attribute and a past attribute The relationship calculation unit that analyzes the telephone response relationship with the collective attribute, the relationship recording unit that records the analysis result of the telephone response relationship as the past telephone response relationship, and the sequential attribute during the current call calculated by the sequential attribute calculation unit In response, a prediction presentation unit that sequentially predicts and presents a predicted value of the telephone response result during the current call based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit.
本発明によれば、通話の開始時までに蓄積された、通話終了時点の逐次属性と一括属性との電話応答関係を前提(経験則)として、顧客とオペレータとの現在通話中の通話音声を通話途中に逐次計測して逐次属性を算出することで、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を通話途中に逐次算出し提示することができる。 According to the present invention, on the assumption (rule of thumb) of the telephone response relationship between the sequential attribute at the end of the call and the collective attribute accumulated until the start of the call, the call voice during the current call between the customer and the operator is By sequentially measuring and calculating the attribute during the call, the predicted value of the telephone response result during the current call can be sequentially calculated and presented during the call.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
本発明の第1の実施の形態を図1ないし図7に基づいて説明する。 A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
図面では、本発明に係る部分を示し、関連する必須の構成要素で図示を省略したものもある。また、図示されたブロックの機能によりその分割・併合、および手順の前後の入替えなどの変更は、本発明の趣旨、請求項の記載から得られる機能を満たす限り自由であり、下記説明が本発明を限定するものではない。 In the drawings, parts according to the present invention are shown, and some of the related essential components are not shown. Further, changes such as division / merging and replacement before and after the procedure by the function of the illustrated block are free as long as the functions obtained from the gist of the present invention and the description of the claims are satisfied, and the following description is provided by the present invention. It is not intended to limit.
本発明に係る説明は、発明を明瞭にする為、機能ブロック図を用いる。尚、機能ブロック図は、重要部分のみを示し、関連する構成要素の一部を省略する。 In the description of the present invention, a functional block diagram is used in order to clarify the invention. In the functional block diagram, only important parts are shown, and some of the related components are omitted.
また、本発明は、ソフトウェアによって実現される為、各種機能・手段を機能ブロックとして記載するが、機能ブロックの分割・併合、および処理の前後の入替えなどの変更は、本発明の趣旨、請求項の記載から得られる機能を満たす限り自由であり、下記実施の形態の説明が本発明を限定するものではない。 In addition, since the present invention is realized by software, various functions / means are described as functional blocks. However, changes such as division / merging of functional blocks and replacement before and after processing are the gist of the present invention and claims. As long as the functions obtained from the description are satisfied, the description is free, and the following description of the embodiment does not limit the present invention.
まず、実施の形態の説明に使用する用語を定義する。 First, terms used to describe the embodiment are defined.
「顧客」とは、問い合わせ、申し込み等の用件のために、コールセンタに対して電話をかける人物のことである。 A “customer” is a person who calls a call center for inquiries, applications, and the like.
「オペレータ」とは、顧客からの電話に対応するコールセンター従業員のことである。 An “operator” is a call center employee who handles calls from customers.
「顧客満足度」とは、顧客とオペレータとの間の電話における会話に関して、顧客が感じた満足の程度である。 “Customer satisfaction” is the degree of satisfaction felt by the customer regarding the telephone conversation between the customer and the operator.
「従業員満足度」とは、顧客とオペレータとの間の電話における会話に関して、オペレータが感じる満足の程度である。 “Employee satisfaction” is the degree of satisfaction felt by an operator regarding a telephone conversation between a customer and the operator.
「通話時間」とは、顧客が用件をもってコールセンタに対して電話をかけてから、当該電話を切るまでの間の時間の長さである。 The “call time” is the length of time from when a customer calls the call center with a request until the customer hangs up.
次に、本発明の第1の実施の形態について図1を参照して説明する。図1は電話応答結果予測装置100を示す機能ブロック図である。
Next, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a functional block diagram showing a telephone response
図1の電話応答結果予測装置100は、逐次属性算出部111と、一括属性算出部121と、属性記録部131と、関係算出部141と、関係記録部151と、予測提示部161とから構成される。
1 includes a sequential
なお、電話応答結果予測装置100は、電子計算機を用いて実現される。電子計算機は、一般的なコンピュータを用いても良いし、専用のハードウェア構成を用いて実現しても良い。顧客満足度、従業員満足度、および通話時間予測装置100を一般的なコンピュータを用いて実現する例を示せば、図2の構成が挙げられる。
Note that the telephone response
図2は、電話応答結果予測装置100を一般的なコンピュータを用いて実現した例を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing an example in which the telephone response
図2の電話応答結果予測装置100は、各種情報処理を行う制御部210を始め、ROM(read-only memory)220、RAM(random access memory)230、入力部240、出力部250および記憶装置110を備え、必要に応じてネットワークインタフェース260等をさらに備える。
2 includes a
電話応答結果予測装置100の記憶装置110には、オペレーティングシステム(OS)270を始め、各種機能・手段を実現させるアプリケーションプログラム280など、様々なプログラムが格納されており、必要に応じてRAM230に展開されて実行される。記憶装置110は、様々な情報を記憶可能であり、前述のプログラム280の他にもサンプルデータ290などが記録されるデータファイルも記録される。記憶装置としてはHDD(hard disk drive)を用いることができるが、それに限らず必要な情報を確実に記憶できる記憶手段であれば良い。例えば、フラッシュメモリやRAMの空き記憶領域を利用しても良い。
The
なお、本例示では、逐次属性算出部111、一括属性算出部121、属性記録部131、関係算出部141、関係記録部151、および予測提示部161は、アプリケーションプログラム280を実行することにより、制御部210を各種手段として機能させることによって実現される。即ち、アプリケーションプログラム280には、コンピュータを、逐次属性算出手段111、一括属性算出手段121、属性記録手段131、関係算出手段141、関係記録手段151、および予測提示手段161として機能させるためのプログラムが含まれる。
In this example, the sequential
さらに、アプリケーションプログラム280には、制御部210を、逐次属性算出手段111、一括属性算出手段121、属性記録手段131、関係算出手段141、関係記録手段151、および予測提示手段161として機能させ、入力部240によって入力されたサンプルデータを演算処理し、必要に応じて出力部250に算出結果を出力し、また、プリンター等に出力するためのプログラムが含まれる。
Further, the
次に、図1に戻り、各機能ブロックを詳説する。尚、各機能ブロックは、制御部210がプログラム280に従い演算処理することにより、動作する。
Next, returning to FIG. 1, each functional block will be described in detail. Each functional block operates when the
逐次属性算出部111は、個々の通話音声に関する逐次属性を算出する。換言すれば、逐次属性算出部111は、各通話の途中で通話音声を逐次計測し、計測された量から逐次属性を、通話毎に算出する。すなわち、逐次属性算出部111は、顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を通話毎に算出する。
The sequential
ここで、逐次属性は、顧客とオペレータとの通話途中に通話音声を逐次計測し、計測された量から算出される属性である。 Here, the sequential attribute is an attribute calculated from the measured amount by sequentially measuring the call voice during the call between the customer and the operator.
逐次属性算出部111は、通話途中に通話音声を逐次計測する逐次計測手段を含む。逐次計測手段としては、例えば、音量計測手段、発話速度計測手段、音声形態素解析手段などがある。
The sequential
音量計測手段は、通話音声の音の大きさ(音量)を、例えば1秒間隔で計測する手段である。 The sound volume measuring means is a means for measuring the volume (volume) of the call voice, for example, at intervals of 1 second.
発話速度計測手段は、通話音声中の母音の出現回数(発話速度)を、例えば1秒間隔で計測する手段である。 The speech speed measuring means is a means for measuring the number of vowel appearances (speech speed) in the call voice, for example, at intervals of 1 second.
音声形態素解析手段は、通話音声を、音声認識ツールを用いて文字データに変換し、当該文字データから、形態素解析ツールを用いて単語を検出する手段である。 The voice morpheme analysis means is means for converting a call voice into character data using a voice recognition tool and detecting a word from the character data using a morpheme analysis tool.
図示の実施の形態では、逐次計測手段は、音量計測手段、発話速度計測手段、音声形態素解析手段の組み合わせからなるが、これに限定されない。すなわち、逐次計測手段は、音量計測手段、発話速度計測手段、および音声形態素解析手段のいずれか1つ又はそれらの組み合わせから成ってよい。具体的には、逐次計測手段は、音量計測手段のみから構成されても良く、発話速度計測手段のみから構成されても良く、音声形態素解析手段のみから構成されても良く、音量計測手段と発話速度計測手段との組み合わせから構成されても良く、音量計測手段と音声形態素解析手段との組み合わせから構成されても良く、発話速度計測手段と音声形態素解析手段との組み合わせから構成されても良い。 In the illustrated embodiment, the sequential measurement means includes a combination of volume measurement means, speech rate measurement means, and speech morpheme analysis means, but is not limited to this. That is, the sequential measurement unit may be composed of any one of a volume measurement unit, a speech rate measurement unit, and a speech morpheme analysis unit, or a combination thereof. Specifically, the sequential measurement means may be composed of only the sound volume measurement means, may be composed only of the speech speed measurement means, or may be composed only of the speech morphological analysis means, and the sound volume measurement means and the speech It may be composed of a combination of speed measurement means, may be composed of a combination of sound volume measurement means and speech morpheme analysis means, or may be composed of a combination of speech speed measurement means and speech morpheme analysis means.
逐次属性は、これらの逐次計測手段により計測された量から算出される属性である。逐次属性は、例えば、音量計測手段により計測された通話音声の音の大きさ(音量)から算出される属性として、音量の最大値、音量の平均値、音量の最大値と平均値との比率、音量の変化率の最大値、音量の変化率の平均値などがある。また、逐次属性は、例えば、発話速度計測手段により計測された通話音声中の母音の出現回数(発話速度)から算出される属性として、発話速度の最大値、発話速度の平均値、発話速度の最大値と平均値との比率、発話速度の変化率の最大値、発話速度の変化率の平均値などがある。逐次属性は、例えば、音声形態素解析手段により検出された単語から算出される属性として、特定の単語が検出された回数の累積値などがある。 The sequential attribute is an attribute calculated from the amount measured by these sequential measurement means. The sequential attribute is, for example, a maximum volume value, an average volume value, and a ratio between the maximum volume value and the average value as an attribute calculated from the volume (volume) of the call voice measured by the volume measuring unit. , The maximum value of the change rate of the volume, the average value of the change rate of the volume, and the like. The sequential attribute is, for example, an attribute calculated from the number of appearances of vowels (speech speed) in the call voice measured by the speech speed measuring means, such as the maximum value of the speech speed, the average value of the speech speed, and the speech speed. There are the ratio between the maximum value and the average value, the maximum value of the change rate of the speech rate, the average value of the change rate of the speech rate, and the like. The sequential attribute includes, for example, an accumulated value of the number of times a specific word is detected as an attribute calculated from the word detected by the speech morphological analysis unit.
なお、逐次属性算出部111は、顧客とオペレータとの通話音声を、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを混合して取得し、当該通話音声から逐次属性を算出しても良い。あるいは、逐次属性算出部111は、顧客とオペレータとの通話音声を、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを分離して取得し、当該通話音声から逐次属性を算出しても良い。
Note that the sequential
ここで、逐次属性算出部111の動作を例示する。
Here, the operation of the sequential
図3は各種の逐次計測手段による計測結果の例である。逐次計測手段により、1秒間隔で、音量、発話速度、特定の単語がそれぞれ計測されている。計測は通話の開始から終了までの間継続して行われる。図3に示した例では、通話開始から50秒が経過した通話終了時まで、計測が1秒間隔で継続して行われたものとする。 FIG. 3 shows examples of measurement results obtained by various sequential measurement means. The volume, the speech rate, and the specific word are measured at intervals of 1 second by the sequential measurement unit. The measurement is continuously performed from the start to the end of the call. In the example shown in FIG. 3, it is assumed that the measurement is continuously performed at intervals of 1 second until the end of the call after 50 seconds have passed since the start of the call.
図4は図3に例示された計測結果から算出される逐次属性の算出結果の例である。逐次属性として、ここでは音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が算出されている。 FIG. 4 is an example of calculation results of sequential attributes calculated from the measurement results illustrated in FIG. As the sequential attribute, here the maximum value of the volume, the maximum value of the change rate of the volume, the maximum value of the utterance speed, the maximum value of the change rate of the utterance speed, the cumulative number of detection of "Oi", the cumulative detection of "Iikengeniro" The number of times has been calculated.
図4に例示されているように、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数のそれぞれの逐次属性は、まず、通話開始から1秒後には、1.0、値なし、3.0、値なし、0回、0回と算出される。そこから1秒経過して、通話開始から2秒後には、3.0、毎秒2.0、4.0、毎秒1.0、1回、0回と算出される。さらに1秒経過して、通話開始から3秒後には、3.0、毎秒2.0、4.0、毎秒1.0、1回、0回と算出される。さらに1秒経過して、通話開始から4秒後には、3.0、毎秒2.0、6.0、毎秒3.0、2回、0回と算出される。さらに1秒経過して、通話開始から5秒後には、5.0、毎秒4.0、6.0、毎秒3.0、2回、1回と算出される。以降、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数のそれぞれの逐次属性は、通話開始から5秒後の値から変化せずに、通話開始から50秒が経過した通話終了時まで推移したものとする。通話終了時には、5.0、毎秒4.0、6.0、毎秒3.0、2回、1回と算出される。 As illustrated in FIG. 4, the maximum value of the sound volume, the maximum value of the change rate of the sound volume, the maximum value of the utterance speed, the maximum value of the change rate of the utterance speed, the cumulative number of detections of “oi”, The sequential attribute of the cumulative number of times of detection is calculated as 1.0, no value, 3.0, no value, 0 times, and 0 times after 1 second from the start of the call. After 1 second has passed, and 2 seconds after the start of the call, it is calculated as 3.0, 2.0 / 4.0, 1.0, 1.0 / second, and 0 / second. Further, 1 second elapses, and 3 seconds after the start of the call, it is calculated as 3.0, 2.0 / 4.0, 4.0, 1.0 / second, 0 times / second. Further, 1 second elapses, and 4 seconds after the start of the call, 3.0, 2.0, 6.0, 3.0, 2, and 0 are calculated per second. Further, 1 second elapses, and after 5 seconds from the start of the call, it is calculated as 5.0, 4.0, 6.0 per second, 3.0 per second, 2 times, and 1 time. Thereafter, the maximum value of the volume, the maximum value of the change rate of the volume, the maximum value of the speech rate, the maximum value of the change rate of the speech rate, the cumulative number of detections of “Oi”, and the cumulative number of detections of “Iikengeniro” It is assumed that the sequential attribute has not changed from the value after 5 seconds from the start of the call, but has changed until the end of the call after 50 seconds have passed since the start of the call. At the end of the call, it is calculated as 5.0, 4.0, 6.0 per second, 3.0 per second, twice, and once.
一括属性算出部121は、個々の通話音声に関する一括属性を算出する。換言すれば、一括属性算出部121は、各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する。すなわち、一括属性算出部121は、通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する。
The collective
一括属性(電話応答結果)は、顧客とオペレータとの通話の終了後に、当該通話に関して算出される属性である。図示の例では、一括属性(電話応答結果)には、当該通話に関する顧客満足度、当該通話に関する従業員満足度、および当該通話の通話時間が含まれる。 The collective attribute (telephone response result) is an attribute calculated for the call after the call between the customer and the operator ends. In the illustrated example, the collective attribute (telephone response result) includes customer satisfaction regarding the call, employee satisfaction regarding the call, and call duration of the call.
図示の実施の形態では、一括属性(電話応答結果)は、顧客満足度、従業員満足度、および通話時間の組み合わせから成るが、これには限定されない。すなわち、一括属性(電話応答結果)は、顧客満足度、従業員満足度、および通話時間のいずれか1つ又はそれらの組み合わせから構成されてよい。具体的には、一括属性(電話応答結果)は、顧客満足度のみから構成されても良いし、従業員満足度のみから構成されても良いし、通話時間のみから構成されても良いし、顧客満足度と従業員満足度との組み合わせから構成されても良いし、顧客満足度と通話時間との組み合わせから構成されても良いし、従業員満足度と通話時間との組み合わせから構成されても良い。 In the illustrated embodiment, the collective attribute (phone response result) includes a combination of customer satisfaction, employee satisfaction, and call time, but is not limited thereto. In other words, the collective attribute (telephone response result) may be configured by any one or a combination of customer satisfaction, employee satisfaction, and call time. Specifically, the collective attribute (telephone response result) may be composed only of customer satisfaction, may be composed only of employee satisfaction, may be composed only of call time, It may consist of a combination of customer satisfaction and employee satisfaction, may consist of a combination of customer satisfaction and talk time, or a combination of employee satisfaction and talk time Also good.
通話に関する顧客満足度を算出する方法としては、例えば、通話終了後にオペレータが顧客に対して満足の程度を質問し回答を得る方法、通話終了後に音声応答装置により顧客に対して満足の程度を質問し回答を得る方法、通話終了後に顧客に文書を送付して満足の程度を質問し回答を得る方法などがある。 As a method for calculating customer satisfaction regarding a call, for example, a method in which an operator asks the customer about the degree of satisfaction after the call ends and obtains an answer, and after the call ends, the customer is asked about the degree of satisfaction with a voice response device. There is a method of obtaining an answer and a method of sending a document to a customer after a call and asking a degree of satisfaction to obtain an answer.
顧客満足度は、例えば、100点を満点とする数値で表し、顧客に対して、満足の程度が100点を満点とした場合に何点であったかを質問することによって数値を得る。 The customer satisfaction is expressed by a numerical value with a perfect score of 100 points, for example, and the numerical value is obtained by asking the customer how many points were given when the satisfaction level was 100 points.
通話に関する従業員満足度を算出する方法としては、例えば、通話終了後にオペレータに対して文書を提示して満足の程度を質問し回答を得る方法などがある。 As a method for calculating employee satisfaction regarding a call, for example, there is a method of obtaining a reply by presenting a document to an operator after the call is finished, asking a degree of satisfaction.
従業員満足度は、例えば、100点を満点とする数値で表し、オペレータに対して、満足の程度が100点を満点とした場合に何点であったかを質問することによって数値を得る。 The employee satisfaction is expressed, for example, by a numerical value with a perfect score of 100 points, and the numerical value is obtained by asking the operator how many points the satisfaction degree is when the perfect score is 100 points.
通話時間を算出する方法としては、例えば、通話の開始から終了までの時間を測定する方法などがある。 As a method of calculating the call time, for example, there is a method of measuring the time from the start to the end of the call.
ここで、一括属性算出部121の動作を例示する。
Here, the operation of the collective
例えば、ある通話に関して、顧客に対する質問によって、通話に関する顧客満足度が80点という結果が得られたとする。また、オペレータに対する質問によって、通話に関する従業員満足度が70点という結果が得られたとする。また、通話時間は50秒と計測されたとする。このとき、一括属性算出部121は、通話に関する顧客満足度80点、通話に関する従業員満足度70点、通話時間50秒と算出する。
For example, it is assumed that a customer's degree of satisfaction regarding a call is 80 points as a result of a question to the customer regarding a certain call. Further, it is assumed that the employee satisfaction with respect to the call is 70 points as a result of the question to the operator. Further, it is assumed that the call time is measured as 50 seconds. At this time, the collective
属性記録部131は、逐次属性算出部111が算出した個々の通話に関する通話終了時点の逐次属性と、一括属性算出部121が算出した当該通話に関する一括属性とを記録し蓄積する。換言すれば、属性記録部131は、逐次属性算出部111によって通話毎に算出された通話終了時点の逐次属性および一括属性算出部121によって通話毎に算出された一括属性を順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに記録する。すなわち、属性記録部131は、通話終了時点の逐次属性及び一括属性を通話毎に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに記録する。
The
ここで、属性記録部131の動作を例示する。
Here, the operation of the
図5は、属性記録部131が記録し蓄積する記録内容の例を表によって示した図面である。
FIG. 5 is a table showing an example of recorded contents recorded and accumulated by the
属性記録部131は、例えば、過去に行われた、通話番号「0001」から通話番号「1000」までの1000件の通話に関して、通話終了時点の逐次属性と一括属性とを記録している。ここで、例えば、顧客とオペレータとの間である通話が行われ、当該通話が終了した際に、当該通話に関して、通話終了時点の逐次属性として、音量の最大値が5.0、音量の変化率の最大値が毎秒4.0、発話速度の最大値が6.0、発話速度の変化率の最大値が毎秒3.0、「おい」の累積検出回数が2回、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が1回と算出されたとする。また、一括属性として、通話に関する顧客満足度が80点、通話に関する従業員満足度が70点、通話時間が50秒と算出されたとする。属性記録部131は、当該通話に対して「1001」という通話番号を付与し、当該通話に関するこれらの通話終了時点の逐次属性と一括属性との算出結果を、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として、それまでに蓄積していた記録内容に追加して記録し蓄積する。
The
関係算出部141は、属性記録部131が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性とを参照して、参照時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係を算出する。換言すれば、関係算出部141は、属性記録部131に記録された過去の逐次属性と過去の一括属性とを参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する。すなわち、関係算出部141は、過去の逐次属性と過去の一括属性との電話応答関係を分析して、この電話応答関係を通話毎に算出する。
The
通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)は、個々の通話の終了後に、当該時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性を説明変数、一括属性を従属変数として、重回帰分析を行い、算出される関係である。 The relationship between the sequential attribute at the end of the call and the collective attribute (telephone response relationship) is as follows: after each call, the sequential attribute at the end of the call accumulated up to that point is used as the explanatory variable, and the collective attribute is used as the dependent variable. The relationship is calculated by performing multiple regression analysis.
ここで、関係算出部141の動作を例示する。
Here, the operation of the
図6は、関係算出部141が算出する通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係の例を示した図面である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the relationship between the sequential attribute and the collective attribute at the end of the call calculated by the
例えば、ある通話の開始時に、属性記録部131において、1000件の通話に関して通話終了時点の逐次属性と一括属性とが、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として蓄積されているとする。関係算出部141は、当該通話の終了時に、当該通話を含む1001件の通話に関して、通話終了時点の逐次属性を説明変数、一括属性を従属変数として、重回帰分析を行う。
For example, it is assumed that, at the start of a certain call, the
重回帰分析の結果、通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)は、例えば、通話終了時点の逐次属性としての、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、および「いいかげんにしろ」の累積検出回数を、それぞれ、x1、x2、x3、x4、x5、およびx6と表し、一括属性としての、顧客満足度(100点満点)、従業員満足度(100点満点)、および通話時間(秒)を、それぞれ、y1、y2、およびy3と表したとき、次のように算出される。 As a result of the multiple regression analysis, the relationship between the sequential attribute and the collective attribute at the end of the call (telephone response relationship) is, for example, the maximum value of the volume, the maximum value of the change rate of the volume, and the speech as the sequential attribute at the end of the call The maximum value of the speed, the maximum value of the change rate of the speech rate, the cumulative number of detections of “Oi”, and the cumulative number of detections of “Oikengeniro” are represented as x1, x2, x3, x4, x5, and x6, respectively. When the customer satisfaction (100 points maximum), employee satisfaction (100 points maximum), and talking time (seconds) as the collective attributes are expressed as y1, y2, and y3, respectively, as follows: Calculated.
y1 = 120.0−2.0・x1−5.0・x3−10.0・x5
y2 = 110.0−3.0・x2−10.0・x4−20.0・x6
y3 = 10.0+2.0・x1+1.0・x2+2.0・x3
+2.0・x4
y1 = 120.0-2.0.x1-5.0.x3-10.0.x5
y2 = 110.0-3.0.x2-10.0.x4-20.0.x6
y3 = 10.0 + 2.0 · x1 + 1.0 · x2 + 2.0 · x3
+ 2.0 · x4
この通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)は、毎回の通話の終了時に、それまでに蓄積された通話終了時点の逐次属性と一括属性のデータをもとに算出される。したがって、データの蓄積量の増加に伴って、関係式の精度も向上する。これにより、より正確な逐次予測が可能となる。 The relationship between the sequential attribute at the end of the call and the collective attribute (phone response relationship) is calculated based on the sequential attribute and collective attribute data accumulated at the end of the call at the end of each call. The Therefore, the accuracy of the relational expression is improved as the amount of accumulated data increases. Thereby, more accurate sequential prediction is possible.
関係記録部151は、関係算出部141が算出した通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)を記録し蓄積する。換言すれば、関係記録部151は、関係算出部141によって通話毎に算出された電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する。すなわち、関係記録部151は、通話毎に算出された電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する。
The
予測提示部161は、関係記録部151が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)と、逐次属性算出部111が算出した個々の通話に関する逐次属性とから、現在通話中の電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)を算出(予測)し提示する。換言すれば、予測提示部161は、逐次属性算出部111によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部151に記録された過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示する。すなわち、予測提示部161は、逐次属性算出部111で算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部151に記録された過去の電話応答関係に基づいて、現在通話中の電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)の予測値を逐次予測して提示する。
The
提示される電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)は、当該通話の開始時までに得られている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)を前提(経験則)として、当該通話に関して逐次得られる逐次属性をあてはめることで、逐次算出される、当該通話の最終的な電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)の予測値である。 The presented telephone response results (customer satisfaction, employee satisfaction, and call duration) are the relationship between the sequential attribute and the collective attribute obtained at the end of the call until the start of the call (phone response relationship) As a premise (rule of thumb), the final call response results (customer satisfaction, employee satisfaction, and call time) of the call are calculated sequentially by applying the sequential attributes obtained sequentially for the call. It is a predicted value.
ここで、予測提示部161の動作を例示する。
Here, the operation of the
通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)として、図6に例示した関係(電話応答関係)が得られているとする。すなわち、通話終了時点の逐次属性としての、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、および「いいかげんにしろ」の累積検出回数を、それぞれ、x1、x2、x3、x4、x5、およびx6と表し、一括属性としての、顧客満足度(100点満点)、従業員満足度(100点満点)、および通話時間(秒)を、それぞれ、y1、y2、およびy3と表したとき、それらの間に次の関係があるとする。 Assume that the relationship (telephone response relationship) illustrated in FIG. 6 is obtained as the relationship (telephone response relationship) between the sequential attribute and the collective attribute at the end of the call. That is, as the sequential attribute at the end of the call, the maximum value of the volume, the maximum value of the change rate of the volume, the maximum value of the speech rate, the maximum value of the rate of change of the speech rate, the cumulative number of detections of “Oi”, and “ The cumulative detection count of “Niro” is expressed as x1, x2, x3, x4, x5, and x6, respectively, and customer satisfaction (100 points maximum), employee satisfaction (100 points maximum), When the call time (second) is expressed as y1, y2, and y3, respectively, it is assumed that there is the following relationship between them.
y1 = 120.0−2.0・x1−5.0・x3−10.0・x5
y2 = 110.0−3.0・x2−10.0・x4−20.0・x6
y3 = 10.0+2.0・x1+1.0・x2+2.0・x3
+2.0・x4
y1 = 120.0-2.0.x1-5.0.x3-10.0.x5
y2 = 110.0-3.0.x2-10.0.x4-20.0.x6
y3 = 10.0 + 2.0 · x1 + 1.0 · x2 + 2.0 · x3
+ 2.0 · x4
また、逐次属性としては、図4に例示されたものが得られているとする。すなわち、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が、それぞれ通話開始から2秒後には、3.0、毎秒2.0、4.0、毎秒1.0、1回、0回、通話開始から3秒後には、3.0、毎秒2.0、4.0、毎秒1.0、1回、0回、通話開始から4秒後には、3.0、毎秒2.0、6.0、毎秒3.0、2回、0回、通話開始から5秒後には、5.0、毎秒4.0、6.0、毎秒3.0、2回、1回、以降はこれらの値は通話終了時までの間変化せずに、5.0、毎秒4.0、6.0、毎秒3.0、2回、1回であったとする。 Further, it is assumed that the sequential attributes illustrated in FIG. 4 are obtained. That is, the maximum value of the volume, the maximum value of the change rate of the volume, the maximum value of the speaking rate, the maximum value of the changing rate of the speaking rate, the cumulative number of detections of `` Ooi '', and the cumulative number of detections of `` Iikengeniro '' 2 seconds after the start of the call, 3.0, 2.0 / 4.0, 4.0, 1.0 / second, 1 time, 0 times, 3 seconds after the start of the call, 3.0, 2.0 / second, 4 0.0, 1.0 once per second, 0 times, 4 seconds after the start of the call, 3.0, 2.0 per second, 6.0, 3.0 per second, 2 times, 0 times, 5 after the start of the call After the second, 5.0, 4.0, 6.0 per second, 3.0 per second, 2 times, 1 time, and thereafter, these values do not change until the end of the call, 5.0, per second 4.0, 6.0, 3.0 / second, 2 times, 1 time.
このとき、当該通話の最終的な顧客満足度、従業員満足度、および通話時間の予測値は、それぞれ通話開始から2秒後には、84.0、94.0、28.0秒、通話開始から3秒後には、84.0、94.0、28.0秒、通話開始から4秒後には、64.0、74.0、36.0秒、通話開始から5秒後には、60.0、48.0、42.0秒、以降は通話終了時までの間変化せずに、60.0、48.0、42.0秒と算出される。 At this time, the final customer satisfaction, employee satisfaction, and call duration prediction values of the call are 84.0, 94.0, and 28.0 seconds after the start of the call, respectively. 34.0 seconds after the start of the call, 84.0, 94.0, 28.0 seconds, 4 seconds after the start of the call, 64.0, 74.0, 36.0 seconds, 5 seconds after the start of the call, 60. It is calculated as 60.0, 48.0, 42.0 seconds without changing until 0, 48.0, 42.0 seconds, and after the end of the call.
次に、図7に図1をあわせ参照して、本実施の形態に係る電話応答結果予測装置の動作を説明する。図7は、本実施の形態の主要動作手順をフローチャートで示す説明図である。 Next, the operation of the telephone response result prediction apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 7 is an explanatory diagram showing the main operation procedure of the present embodiment in a flowchart.
電話応答結果予測装置100は、顧客とオペレータとの通話の開始により動作を開始する。まず、予測提示部161が、関係記録部151が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)を参照する(手順S11)。
The telephone response
次に、逐次属性算出部111が、当該通話の通話音声を、例えば1秒間隔で逐次分析して、当該通話に関する逐次属性を算出する(手順S12)。
Next, the sequential
次に、予測提示部161が、手順S11で参照した通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)と、手順S12で逐次属性算出部111が算出した個々の通話に関する逐次属性とから、現在通話中の電話応答結果(顧客満足度、従業員満足素、および通話時間)を、例えば1秒間隔で算出(予測)し提示する(手順S13)。
Next, the
次に、顧客とオペレータとの通話が継続しているが、終了しているかを判定する。通話が継続していれば、手順S12と手順S13を繰り返す。通話が終了していれば、次の手順に進む(手順S14)。 Next, it is determined whether the call between the customer and the operator is continued, but has ended. If the call continues, steps S12 and S13 are repeated. If the call has ended, the process proceeds to the next procedure (procedure S14).
次に、属性記録部131が、逐次属性算出部111が算出した通話終了時点の逐次属性を記録する(手順S15)。
Next, the
次に、一括属性算出部121が、個々の通話音声に関する一括属性を算出する(手順S16)。
Next, the collective
次に、属性記録部131が、一括属性算出部121が算出した一括属性を記録する(手順S17)。
Next, the
次に、関係算出部141が、属性記録部131が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性とを参照して、参照時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係を算出する(手順S18)。
Next, the
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細は、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
例えば、一括属性は、顧客満足度および従業員満足度のいずれか一方又は両方から成る満足度から構成されてよい。この場合、逐次属性算出部111、一括属性算出部121、および関係算出部141の組み合わせによって、満足関係取得装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。その代わりに、逐次属性算出部111、一括属性算出部121、関係算出部141、および予測提示部161の組み合わせによって、満足度予測装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。或いは、一括属性は、通話時間のみから構成されてもよい。この場合、逐次属性算出部111、一括属性算出部121、および関係算出部141の組み合わせによって、時間関係取得装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。その代わりに、逐次属性算出部111、一括属性算出部121、関係算出部141、および予測提示部161の組み合わせによって、通話時間予測装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。
For example, the collective attribute may be composed of a satisfaction level that includes one or both of a customer satisfaction level and an employee satisfaction level. In this case, a satisfaction relationship acquisition apparatus, method, and program thereof can be provided by a combination of the sequential
本発明は、通話の開始時までに蓄積された通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係(電話応答関係)を前提(経験則)として、顧客とオペレータとの通話音声を通話途中に逐次計測して逐次属性を算出することで、電話応答結果(顧客満足度、従業員満足度、および通話時間)の予測値を逐次算出し提示することができるので、コールセンタにおいて、オペレータ本人やスーパーバイザが、電話応答業務の途中で提示された予測結果を参考にして、いち早く、顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止するための何らかの対応を取るための用途に適用することができる。 The present invention is based on the premise (rule of thumb) of the relationship between the sequential attribute at the end of the call accumulated until the start of the call and the collective attribute (telephone response relationship). By measuring and calculating the sequential attribute, it is possible to calculate and present the predicted value of the telephone response results (customer satisfaction, employee satisfaction, and call time) sequentially. In order to quickly improve customer satisfaction, improve employee satisfaction, or prevent any increase in call time by referring to the prediction results presented during the telephone response It can be applied to any use.
100 電話応答結果予測装置
111 逐次属性算出部(逐次属性算出手段)
121 一括属性算出部(一括属性算出手段)
131 属性記録部(属性記録手段)
141 関係算出部(関係算出手段)
151 関係記録部(関係記録手段)
161 予測提示部(予測提示手段)
DESCRIPTION OF
121 Collective attribute calculation unit (collective attribute calculation means)
131 Attribute recording unit (attribute recording means)
141 Relationship Calculation Unit (Relation Calculation Unit)
151 Relationship recording unit (relation recording means)
161 Prediction presentation unit (prediction presentation means)
Claims (33)
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する一括属性算出部と、
前記逐次属性算出部によって通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性および前記一括属性算出部によって通話毎に算出された前記一括属性を順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに記録する属性記録部と、
該属性記録部に記録された前記過去の逐次属性および前記過去の一括属性を参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する関係算出部と、
該関係算出部によって通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、
前記逐次属性算出部によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示する予測提示部と、
を有することを特徴とする電話応答結果予測装置。 A sequential attribute calculation unit that sequentially measures call voice in the middle of each call and calculates a sequential attribute from the measured amount for each call;
A collective attribute calculation unit for calculating a call response result for each call as a collective attribute for each call;
The sequential attribute calculated for each call by the sequential attribute calculation unit and the collective attribute calculated for each call by the collective attribute calculation unit are sequentially accumulated, respectively. An attribute recording unit that collectively records as a collective attribute;
A relationship calculation unit that calculates a telephone response relationship between the past sequential attribute and the past batch attribute for each call with reference to the past sequential attribute and the past batch attribute recorded in the attribute recording unit. When,
A relationship recording unit that records the telephone response relationship calculated for each call by the relationship calculation unit as a past telephone response relationship;
In response to the sequential attribute during the current call calculated by the sequential attribute calculation unit, based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit, the predicted value of the telephone response result during the current call is calculated. A prediction presentation unit that predicts and presents the call during the current call;
A telephone response result prediction apparatus characterized by comprising:
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性と通話毎に算出された前記一括属性とを順次、属性記録部に蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに前記属性記録部に記録するステップと、
前記属性記録部に記録された前記過去の逐次属性および前記過去の一括属性を参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録するステップと、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示するステップと、
を含む電話応答結果予測方法。 A step of sequentially measuring the call voice in the middle of each call, and calculating a sequential attribute from the measured amount for each call;
Calculating a telephone response result for each call as a collective attribute for each call;
The sequential attribute calculated for each call and the sequential attribute calculated for each call and the collective attribute calculated for each call are sequentially stored in the attribute recording unit, and collectively as a past sequential attribute and a past collective attribute, respectively. Recording in the attribute recording unit;
Calculating a telephone response relationship between the past sequential attribute and the past batch attribute for each call with reference to the past sequential attribute and the past batch attribute recorded in the attribute recording unit;
Recording the telephone response relationship calculated for each call in a relationship recording unit as a past telephone response relationship;
In response to the calculated sequential attribute during the current call, based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit, the predicted value of the telephone response result during the current call is determined during the current call. Predicting and presenting,
Phone response result prediction method including
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性および通話毎に算出された前記一括属性を順次、属性記録部に蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに前記属性記録部に記録する手順と、
前記属性記録部に記録された前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性とを参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録する手順と、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話中に予測して提示するする手順と、
をコンピュータに実行させるための電話応答結果予測プログラム。 A procedure for sequentially measuring the call voice in the middle of each call, and calculating the attribute sequentially for each call from the measured amount,
A procedure for calculating the telephone response result for each call as a collective attribute for each call,
The sequential attribute calculated for each call and the batch attribute calculated for each call are sequentially stored in the attribute recording unit, and the attributes are collectively collected as a past sequential attribute and a past batch attribute, respectively. A procedure for recording in the recording unit;
A procedure of calculating a telephone response relationship between the past sequential attribute and the past batch attribute for each call with reference to the past sequential attribute and the past batch attribute recorded in the attribute recording unit; ,
A procedure for recording the telephone response relationship calculated for each call in the relationship recording unit as a past telephone response relationship;
In response to the calculated sequential attribute during the current call, a predicted value of the telephone response result during the current call is predicted during the current call based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit. And the steps to present
Phone answering result prediction program for causing a computer to execute.
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する一括属性算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに記録する属性記録部と、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出する関係算出部と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、
前記逐次属性算出部で算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示する予測提示部と、
を有することを特徴とする電話応答結果予測装置。 A sequential attribute calculation unit that sequentially analyzes the call voice of the call while the customer and the operator are talking, and calculates a sequential attribute for each call;
A batch attribute calculation unit that calculates a telephone response result for each call voice as a batch attribute for each call after the call ends;
An attribute recording unit that sequentially accumulates the sequential attribute and the collective attribute at the end of a call for each call, and records them collectively as a past sequential attribute and a past collective attribute, respectively;
Analyzing a telephone response relationship between the past sequential attribute and the past collective attribute, and calculating a relationship of the telephone response for each call;
A relation recording unit that records the telephone response relation calculated for each call as a past telephone response relation;
In response to the sequential attribute during the current call calculated by the sequential attribute calculation unit, based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit, the predicted value of the telephone response result during the current call is calculated. A prediction presentation unit that sequentially predicts and presents;
A telephone response result prediction apparatus characterized by comprising:
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に属性記録部に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに前記属性記録に記録するステップと、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録するステップと、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示するステップと、
を有することを特徴とする電話応答結果予測方法。 A step of sequentially analyzing the call voice of the call while the customer and the operator are calling, and calculating a sequential attribute for each call;
Calculating a telephone response result for each call voice after the call ends as a collective attribute for each call;
Sequentially storing the sequential attribute and the collective attribute at the end of the call in the attribute recording unit for each call, and recording them in the attribute record collectively as a past sequential attribute and a past collective attribute, respectively;
Analyzing a telephone response relationship between the past sequential attribute and the past batch attribute, and calculating the telephone response relationship for each call;
Recording the telephone response relationship calculated for each call in a relationship recording unit as a past telephone response relationship;
In response to the calculated sequential attribute during the current call, the predicted value of the telephone response result during the current call is sequentially predicted and presented based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit. Steps,
A method of predicting a telephone response result, comprising:
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に属性記録部に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに前記属性記録に記録する手順と、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録する手順と、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示する手順と、
をコンピュータに実行させるための電話応答結果予測プログラム。 A procedure for sequentially analyzing the call voice of the call while the customer and the operator are calling, and calculating the attribute for each call,
A procedure for calculating a telephone response result for each call voice after the call ends as a collective attribute for each call;
The sequential attribute and the batch attribute at the end of the call are sequentially accumulated in the attribute recording unit for each call, and recorded in the attribute record as a past sequential attribute and a past batch attribute, respectively,
Analyzing the telephone response relationship between the past sequential attribute and the past batch attribute, and calculating the telephone response relationship for each call;
A procedure for recording the telephone response relationship calculated for each call in the relationship recording unit as a past telephone response relationship;
In response to the calculated sequential attribute during the current call, the predicted value of the telephone response result during the current call is sequentially predicted and presented based on the past telephone response relationship recorded in the relationship recording unit. Procedure and
Phone answering result prediction program for causing a computer to execute.
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