KR19980070730A - 관리자 호 처리의 지정의 자동 동적 변경 장치 및 방법 - Google Patents

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KR19980070730A
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calls
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토니손알란브이
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디.볼레니세크
루센트테크놀로지스인코포레이티드
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Abstract

관리자 벡터(agent vector)(150)는 소정의 목적을 최적화(406)하기 위해서 호출 센터(call center)(도 1)의 선택된 실행 매개변수-서비스 회수, 큐내의 시간, 호출량, 호출 포기 비율, 다른 관리자가 다른 스킬(skill)을 요구하는 호출을 처리하도록 하는 것으로부터 유도되는 이득, 다른 스킬을 요구하는 호출을 처리할 때 관리자에 의해 소모되는 작업비 등과 같은-를 주시하고(402, 404), 관리자의 호출 처리 지정-예를 들면, 관리자가 지정된(로그(log)된) 스킬을 변화시키거나 관리자 스킬의 상대적인 우선순위(전문 스킬의 레벨)를 변화시킴으로서-을 자동적으로 조절한다(412-422). 목적은 호출 센터의 선택된 실행 특징-예를 들면, 각 관리자 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 총 이득(B)-이다.

Description

관리자 호 처리의 지정의 자동 동적 변경 장치 및 방법
본 발명은 호출 센터(call center) 또는 전화 광고 시스템등 다양하게 불리우는 자동 착신호 분배 시스템(ACD)에 관한 것이다.
ACD 시스템은 소정의 기준(criteria)에 따라 호출 센터로의 착신호를 착신호 관리자중 착신호 처리가 가능한 교환원에게 배분한다. 현대의 개선된 ACD 시스템에서, 착신호를 처리하는 교환원의 적합성은 그 호출을 처리하는데 이용가능한 관리자가 소유한 스킬에 대해 특정한 호출을 처리하는데 필요한 스킬을 정합시킴으로서 결정된다. 이러한 시스템의 예가 미국 특허 no. 5,206,903에서 설명된다.
때때로 호출 센터에에 호출이 집중되는 경우가 있어 착신시 적절한 관리자가 착신호를 처리할 수 있는 시간적 여유가 없을 수 있다. 이때, 그 호출은 백업(back up)되어, 그를 처리하는데 필요한 스킬과 같은 소정의 기준을 근거로 호출 큐에 놓인다. 거기서 자유롭게되어 그를 처리하는데 이용가능한 적절한 관리자를 대기한다. 한 관리자가 호출을 처리하는데 이용가능하게 되었음을 ACD 시스템이 검출할 때, ACD 시스템은 그 관리자에게 관리자의 최고 스킬과 정합하는 최고 우선 순위의 최고 대기 호출을 전달한다. 일반적으로, 호출이 이용가능한 관리자에 전달되지 않게 되는 단 하나의 조건은 이용가능한 관리자의 스킬을 요구하는 호출이 처리되도록 대기하고 있지 않은 경우이다. 이때, 이용가능한 관리자는 그가 소유하고 있는 스킬과 같은 소정의 기준을 근거로 관리자 큐에 놓인다. 거기서 적절한 호출이 처리되도록 도착하는 것을 대기한다. 호출이 도착할 때, ACD 시스템은 스킬이 호출의 요구와 가장 정합하는 최장 대기 관리자에 그 호출을 전달한다. 호출 센터의 효율성은 전형적으로 호출과 관리자 모두가 큐에서 가능한 적은 시간을 소비할 것을 요구한다.
다른 스킬을 요구하는 호출의 호출량이 변할 때, 관리자는 호출 부하의 균형을 맞추도록 다른 스킬(즉, 관리자가 소유하는 스킬 중 다른 것을 요구하는 호출을 처리하는)에 재지정될 필요가 있다. 서비스 레벨을 주시하고, 각 관리자가 소정의 시간에 로그(log)되어야 할 스킬을 결정하고, 또한 최적의 스태프를 유지하도록 스킬간에 관리자를 이동시키는 작업은 복잡하고, 시간이 소모되고, 번거롭고, 또한 느리다. 이 기능은 일반적으로 호출 센터 감독자에 의해 수동적으로 실행된다. 결과적으로, 감독자는 거의 계속적으로 호출 센터의 실행을 주시하고 호출량이 변할 때 관리자 지정을 조절하여야 한다. 이때, 호출 센터의 작업 부하에서의 변화에 대한 감독자의 반응은 때때로 적절하게 계산되는 경우에 지연되거나 지연을 방지하도록 계산없이 경험만을 근거로 반사적으로 행해져 부정확하다. 더욱이, 호출 센터 감독자는 일반적으로 가장 경험이 많은 고용자이고 호출 센터의 가장 중요한 자원이므로, 호출 센터 작업을 효율적으로 관리할 것이다.
본 발명은 이러한 문제점 및 다른 문제점과 종래 스킬의 불편한 점을 해결하도록 제시된다. 일반적으로 본 발명에 의하면, 소정의 목적을 최적화하기 위해 호출 센터의 실행 매개변수-서비스 시간, 큐내의 시간, 호출량, 호출 포기 비율, 다른 관리자가 다른 스킬을 요구하는 호출을 다루도록 하는 것으로부터 유도되는 이득, 다른 스킬을 요구하는 호출을 처리할 때 관리자에 의해 소비되는 작업(예를 들면, 처리되는 호출 또는 시간)의 비율 등-를 주시하고 관리자의 호출 관리 지정을-예를 들면, 관리자가 지정된(로그된) 스킬을 변화시킴으로서 또는 관리자 스킬의 상대적인 우선순위(스킬 레벨)를 변화시킴으로서-자동적으로 조절하는 배열이 제공된다. 목적은 각 관리자 스킬을 요구하는 호출을 처리하는 관리자 각각의 호출 센터에 대한 전체 이득과 같이, 호출 센터의 선택된 실행 특징이다. 여기서 자동적이란 말은 호출 센터 감독자나 다른 사람에 의해 수동적으로 이루어지는 것에 반하여, 기계(예를 들면, ACD이나 다른 소유 시스템 또는 컴퓨터)에 의한 이루어지는 것을 의미하도록 사용된다.
도 1은 본 발명의 실시예를 포함하는 호출 센터(call center)의 블록도.
도 2 내지 도 4는 각각 관리자 로그 인(log in), 관리자 로그 오프(log off), 및 도 1의 호출 센터 동작을 주기적으로 최적화할 때, 도 1의 호출 센터의 관리자 벡터에 의해 실행되는 동작의 흐름도.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
101 : ACD 시스템 109 : 음성 및 데이터 전송 매체
본 발명에 의하면, 호출 센터 관리자는 호출 센터내의 스킬에 자동적으로 지정되고, 여기서 다른 스킬을 요구하는 각 호출은 다음의 방법으로 다른 스킬에 각각 지정된 다수의 관리자에 의해 처리된다. 소정의 호출 센터의 실행 특징에 영향을 주는 호출 센터 매개변수의 주어진 값은 자동적으로 결정된다. 그 특징은 최적화되도록 찾아진 것이다-예를 들면, 각 스킬이 요구되는 호출을 처리하는 각 관리자의 호출 센터에 대한 전체 이득이다. 매개변수는 다수의 호출 센터 관리자를 스킬에 실제 지정하는 것을 포함한다. 다수의 호출 센터 관리자를 스킬에 실제 지정하는 것에 대한 매개변수는 각 스킬이 요구되는 호출을 처리하는데 각 관리자가 소모하는 작업의 실제 비율에 대한 매개변수이다. 이어서, 결정된 매개변수값을 사용하는 최적화 기능은 소정의 실행 특징을 최적화하는 스킬에 다수의 호출 센터 관리자의 최적 지정을 결정하도록 소정의 실행 특징에서 자동적으로 실행된다. 다수의 호출 센터 관리자를 스킬에 최적으로 지정하는 것은 양호하게 각 스킬이 요구되는 호출을 각 관리자가 처리하는데 소모하는 작업의 최적 비율이다. 다수의 호출 센터 관리자를 스킬에 실제 지정하는 것은 결정된 최적의 지정에 보다 근접한 실제 지정을 전하도록 자동적으로 조절된다. 양호하게, 조절하는 것은 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하고 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 지정되지 않은 작업의 실제 비율을 넘어 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 작업의 최적 비율에 응답해, 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 각 관리자를 지정하는 것을 포함하고, 또한 양호하게 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하고 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 지정되는 작업의 최적 비율을 넘어 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 작업의 실제 비율에 응답해, 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하지 않도록 하는 것을(비지정) 포함한다.
본 발명은 유리하게 호출량이 변할 때 어느 관리자가 어느 스킬에 지정되는가를 결정하는 것으로부터 호출 센터 감독자를 자유롭게 한다. 이는 수동적인 수단에 의해 합리적으로 이루어질 수 있는 것 보다 더 효과적인 호출 센터 자원(관리자)의 할당을 제공한다. 이는 호출 센터 감독자가 단순히 최적화되어야 하는 실행 특징을 결정함으로서 호출 센터를 관리하도록 허용한다. 이어서, 호출 센터의 동작은 선택된 실행 특징을 최적화하도록 자동적으로 조절된다. 이는 호출 센터를 운행하는 많은 특성을 자동화하고, 이에 의해 호출 센터 감독자는 높은 정도의 감독자에 대한 제어를 유지하면서 자유롭게 다른 일을 할 수 있게 된다. 또한, 호출의 배급을 제어하기 위해 복잡한 호출 벡터나 각 관리자에 대한 관리자 벡터를 기록할 필요성을 감소시킨다.
더욱이, 본 발명은 매우 탄력적이므로, 호출 센터의 많은 특성을 제어하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 Add 3 more agents skilled in Sales(판매에 숙련된 세 관리자를 더 부가하라)와 같이, 취해지는 작용의 최상의 코스에 대해 감독자에게 충고를 전하는 wizards와 같은 것으로 사용되도록 최적화 기능으로부터 정보를 추출하는데 사용될 수 있다. 이는 호출 센터 응용에 대한 전문 시스템의 기본을 알릴 수 있다. 최적화 기능은 또한 예측되는 호출량과 연관되어 최적의 관리자 할당이 미리 계산되도록 허용하고 호출 센터 감독자에게 특정한 스킬을 갖는 관리자를 부가할 때를 충고하는데 사용될 수 있다. 이 설비는 관리자의 일정을 보조하도록 사용될 수 있다.
본 발명의 이러한 이점 및 특성과 다른 것은 도면과 함께 취해진 다음의 본 발명의 실시예에 대한 설명으로부터 보다 명백해진다.
1. 호출 센터의 일반적인 설명
도 1은 호출 센터의 예를 도시한다. 종래와 같이, 호출 센터는 ACD 시스템(101)을 통해 다수의 관리자 위치 (102)-(104)와 선택적으로 상호연결된 다수의 전화선 및/또는 트렁크(trunk)(100)를 포함한다. 각 관리자 위치 (102)-(104)는 호출을 처리할 때 대응하는 관리자 (106)-(108)에 의해 사용되는 음성 및 데이터 단자(105)를 포함한다. 단자(105)는 음성 및 데이터 전송 매체(109)에 의해 ACD 시스템(101)에 연결된다. 또한, 종래의 기본 호출 관리 시스템(BCMS)이 ACD 시스템(101)에 포함되고, 호출 센터를 관리하고 호출 센터 보고를 발생할 때 사용되는 호출 기록 및 호출 센터 통계를 구하는 종래의 호출 관리 시스템(CMS)이 ACD 시스템(101)에 연결된다. 이후 CMS 및 BCMS는 결합하여 CMS(110)라 칭하여진다.
ACD 시스템(101)은 예로 루센트 테크놀로지 디피니티(Lucent Technologies Definityⓡ) 구내 교환기(PBX)를 근거로 한 ACD 시스템이다. 이는 일반적으로 외부 통신 링크, 통신 스위칭 구조, 서비스 회로(예를 들면, 음성 발생기, 방송 회로 등), 제어 프로그램과 데이터를 저장하는 메모리, 및 인터페이스와 구조를 제어하고 자동적인 호출 배급 기능을 제공하도록 저장된 제어 프로그램을 실행하는 처리기로의 인터페이스를 포함한다. ACD 시스템(101)의 메모리에 저장된 데이터 중에는 호출 큐(120) 세트와 관리자 큐(130) 세트가 포함된다. 각 호출 큐 (121)-(129)은 각 관리자 큐 (131)-(139)과 같이 다른 관리자 스킬에 대응한다. 일반적으로, 호출은 우선순위가 결정되고, 우선순위의 순서로 각 호출 큐(120)에 놓이거나 한 스킬에 대응하고 각각이 다른 우선순위에 대응하는 다수의 호출 큐 중 다른 것에 놓인다. 본 발명의 실시예를 간략화하기 위해, 시스템(101)은 호출이 가장 필요로 하는 스킬에 대응하는 단 하나의 호출 큐에 각 호출을 지정하도록 구성된다. 유사하게, 각 관리자의 스킬은 전형적으로 그 스킬에서 그 사람의 전문 스킬 레벨에 따라 우선순위가 결정되고, 전문 스킬의 순서로 각 관리자 큐(130)에 놓이거나 한 스킬에 대응하고 각각이 전문 스킬의 다른 레벨에 대응하는 다수의 관리자 큐 중 다른 것에 놓인다. ACD 시스템(101)의 메모리(예를 들면, RAM, ROM, 디스크, 또는 다른 저장 장치)내의 제어 프로그램 중에는 호출 벡터(140), 관리자 벡터(150), 및 큐 대기 시간(EWT)을 추정하는 기능(145)이 포함된다. 선 또는 트렁크(100)상에서 호출 센터로 들어오는 호출은 호출 벡터(140)에 의해 적절한 처리를 요구하는 관리자 스킬을 근거로 다른 호출 큐 (121)-(129)에 지정된다. EWT(145)는 예를 들면, 관리자에 의해 처리되기 전에 들어오는 호출이 호출 큐 (121)-(129)에서 얼마나 오래 대기되어야 하는가에 대한 추정을 계산한다. 호출을 처리하는데 이용가능한 관리자 (106)-(108)는 관리자 벡터(150)에 의해 그가 소유한 스킬을 근거로 관리자 큐 (131)-(139)에 지정된다. 다른 스킬을 요구하는 각 호출은 다른 스킬에 각기 지정된 관리자 (106)-(108)에 의해 처리된다. 호출 벡터링(call vectoring)은 디피니티 통신 시스템의 일반적인 3 호출 벡터링/전문 관리자 선택 안내서(DEFINITYⓡ Communication System Generic 3 Call Vectoring/Expert Agent Selection(EAS) Guide), ATT 출판 no. 555-230-520(1993, 11월 3일 발행)에서 설명된다. 스킬-근거의 ACD는 미국 특허 no. 5,206,903에서 보다 상세히 설명된다. 모범적인 EWT 기능은 미국 특허 no. 5,506,898에서 설명된다. 모범적인 관리자 벡터링의 실행은 여기서 참고로 포함되는 1996년 7월 2일 출원된 미국 특허 출원 일련 no. 08/674,477에서 설명된다.
본 발명에 따라, 관리자 벡터(150)는 다음과 같이 구성된다.
각 관리자 (106)-(108)가 관리자 위치(102)-(104)에서 로그 인(log in)될 때, 관리자 벡터(150)는 관리자를 하나 이상의 스킬에 로그시킴으로서 그 관리자의 하나 이상의 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 관리자를 자동적으로 지정한다. 다른 스킬을 요구하는 호출의 호출량(즉, 다른 호출 큐 (121)-(129)에서의 호출의 호출량)이 변할 때, 지정은 주기적으로 다시 계산되고 요구될 때 관리자 벡터(150)에 의해 변화된다.
관리자를 스킬에 지정하는 것은 비례적이다. 예를 들면, 관리자는 한 스킬에 30% 할당되고 다른 스킬에 70% 할당된다. 이는 평균적으로 관리자 작업 시간의 30%가 제 1 스킬을 요구하여야 하고 관리자 작업 시간의 나머지 70%가 제 2 스킬을 요구하여야 함을 의미한다. 스킬을 요구하는 호출에 대한 관리자의 최적 비율이 0 또는 소정의 한계값 이하인 것으로 결정되면 관리자는 그 스킬에 로그되지 않는다.
완전한 해결법에는 2가지 구성성분이 있다: 1) 최적비를 계산하는 최적화 기능. 최적비는 제한된 선형 최적화 문제점의 해결법으로 계산된다. 이는 공지된 문제점으로서, 이 문제점을 해결하는데는 많은 알고리즘이 있다. 2) 최적비로 호출을 관리자에 배급하는 호출-배급 또는 관리자-벡터링 알고리즘.
선형 최적화로의 입력은 각 관리자에 대한 각 스킬에서 우선순위 또는 전문 스킬의 레벨 세트를 포함한다. 이 수들은 특정한 스킬을 요구하는 호출을 취하는 관리자의 호출 센터에 대한 값을 나타낸다. 그 값의 크기는 중요하지 않지만, 그 값의 상대적인 크기는 그 스킬로 호출을 취하는 관리자의 호출 센터에 대해 상대적인 이득을 결정한다. 예를 들어, 관리자(A)는 스킬에서 30의 값을 갖고 관리자(B)는 같은 스킬에서 90의 값을 가지면, 관리자(A)가 호출을 취하는 것 보다 관리자(B)가 그 스킬로 호출을 취하는 것이 3배 더 바람직하다.
호출 센터의 최적 동작은 호출 센터의 동작 비용을 최소화하는 것 또는 서비스 레벨을 최대화하는 것을 포함하거나, 호출 센터의 다른 관련된 실행 특징으로 정의될 수 있다. 최적화 목적은 최적화의 매개변수 일부 및 최적화로의 입력으로 사용되는 값을 결정한다. 목적은 다른 호출 센터에 대해 다르다.
일단 관리자를 스킬에 할당하는 것에 대한 최적비가 계산되면, 호출은 호출 부하가 원하는 비율과 정합하도록 관리자에 배급되어야 한다. 이는 마지막 X 분(또는 의미를 갖는 임의의 다른 시간 주기)내에 각 스킬로 호출을 처리하는 각 관리자에 의해 소모된 시간의 퍼센트를 저장하고 이상적인 것에 근접한 퍼센트를 전하는 방법으로 호출을 배급함으로서 이루어질 수 있다.
관리자 벡터(150)에 의해 실행되는 계산은 다음의 도 1의 호출 센터 모델을 근거로 한다.
2. 호출 센터의 모델화
2.1 모델의 요소
호출 센터는 다수의 큐를 갖고 각 큐는 정확히 하나의 스킬과 연관되는 것으로 모델이 가정된다. 호출이 호출 센터에 도착될 때, 이는 큐에 놓인다. 각 호출은 소정의 시간에 정확히 하나의 큐에 놓인다. 이는 여기서 주어진 해결법이 임의의 시간에 하나 이상의 스킬에 호출을 큐에 놓을 필요성을 제거하기 때문에 의미를 갖는다.
관리자가 이용가능해질 때, 관리자가 로그된 스킬에 대응하는 호출 큐 중 하나에서 이용가능한 호출이 있으면, 호출 큐 중 하나로부터 먼저 호출이 취해져 관리자에 전달된다. ACD는 관리자 작업 부하의 고정된 비율-처리되는 호출의 시간이나 회수-이 각 스킬에 할당될 수 있는 방법으로 호출을 배급할 수 있도록 가정된다.
모델은 단지 큐로부터 들어오고 관리자에 의해 서비스가 제공되는 호출의 수명을 고려하는 것으로 제한된다. 각 스킬에 대해 호출 센터로 들어오는 호출의 평균량과만 관련된다. 호출이 관리자에 의해 응답되기 전에 호출자가 큐에서 대기하도록 기대되어야 하는 시간의 추정(EWT) 및 큐 중 최고 호출이 대기되고 있는 시간 길이(OCW)와 같은 실행의 측정은 호출이 호출 센터로 들어가는 비율과 호출 서비스가 제공되고 있는 비율에 관련되고, 모델에서는 고려되지 않는다.
관리자에 호출을 배급하는 것을 모델화하기 위해, 각각의 호출은 무시된다. 호출은 파이프를 통해 흐르는 물과 같고 호출 센터를 통해 호출의 흐름값을 최대화하는 것이 바람직한 것으로 가정된다. 큐는 주로 호출 센터로 들어가는 호출량에서의 변동을 매끄럽게 하도록 동작하므로, 큐의 행위는 무시된다.
모델의 주 요소는 스킬, 관리자, 호출량, 및 값의 측정이다.
2.2 호출량을 측정
호출 센터가 1 내지 n으로 칭해지는 n개의 스킬과 1 내지 m으로 칭해지는 m개의 이용가능한 관리자를 가지면, 다음의 표시가 정의된다:
Vs는 s = 1, ..., n인 경우에서 스킬 s로 도착하는 호출량이다. 이러한 양들은 호출 센터에 대해 의미를 갖는 시간 주기마다 마지막 x 분내에 각 스킬로 도착하는 호출의 수를 카운트함으로서 측정된다.
As는 스킬 s에서 포기된 호출량이다.
Vs,a는 s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서 관리자 a에 의해 처리되는 스킬 s로부터의 호출량이다.
또한, 각 스킬로 호출을 처리하는 각 관리자의 용량을 고려할 필요가 있다.
Cs,a는 s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서 스킬 s로 호출을 처리하는 관리자 a의 용량이다. 즉, Cs,a는 관리자 a가 스킬 s로 처리할 수 있는 (최대, 평균) 호출량이다. 이러한 값은 측정가능한 양의 호출량이다. 이들 용량은 충분히 긴 주기에 걸쳐 각 스킬로 각 관리자에 의해 처리되는 호출의 수를 취하고 관리자가 각 스킬로 이들 호출을 처리하는데 소모하는 총 시간-호출 이후의 작업(ACW) 시간 등을 포함하는-으로 이들을 나눔으로서 내력 데이터에서 측정된다. 이는 각 관리자간의 차이를 무시하고 각 스킬로 호출을 처리하는 모든 관리자의 평균을 사용하는 의미를 갖는다.
Rs,a는 s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서 관리자가 스킬 s로부터 호출을 처리하는데 소모하는 시간비이다.
값 Vs, Vs,a, 및 Cs,a는 시간당 호출의 단위를 갖는다. Rs,a값은 무차원이다.
s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서 Vs,a = Cs,a x Rs,a임을 주목한다.
각 관리자가 각 스킬로 호출을 처리하는데 소모하는 시간비를 변화시킴으로서, 호출 센터의 운행은 소정의 목적을 최대화하도록 최적화될 수 있다.
2.3 제한
이렇게 정의된 양들은 다음의 관계를 만족시킨다:
, s = 1, ..., n에 대해.
즉, 한 스킬로 들어오는 호출량은 그 스킬에 대해 관리자가 처리하는 총 호출량과 포기되는 호출량의 합과 같다. 이 제한은 다음과 같이 비율 Rs,a의 항으로 재기록될 수 있다:
, 여기서 s = 1, ..., n.
Rs,a≥ 0, 여기서 s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m.
즉, 관리자는 임의의 스킬에서 호출에 대해 음의 시간비를 소모할 수 없다.
, 여기서 a = 1, ..., m.
즉, 관리자가 각 스킬로 호출을 처리하는데 소모하는 상대적인 시간비는 1 이상으로 합산될 수 없다.
2.4 호출 센터 실행을 측정
호출 센터의 동작을 최적화하기 위해, 처리되는 각 호출에 값의 추정을 지정할 필요가 있다. 각 호출의 값이 결정되는 방법은 각 호출 센터에 대해 다르다.
처리되는 호출의 값은 일반적으로 다른 스킬에 대해 다르고, 또한 어느 관리자가 호출을 처리하는가에 의존한다. 예를 들면, 한 스킬에서 그 스킬로 호출을 처리하도록 잘 훈련된 관리자에 대한 값은 그 스킬에 대해 거의 또는 전혀 훈련되지 않은 사람 보다 더 크다. 이를 모델화하기 위해, 특정한 스킬로 호출을 다루는 각 관리자에 대해 값이 정의된다:
Bs,a는 s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서 스킬 s로 관리자 a에 의해 처리되는 호출의 호출 센터에 대한 이득 또는 값이다.
Bs,a는 호출당 이득으로, 관리자가 호출을 다루는데 얼마나 오랜 시간이 걸리는가를 고려하지는 않는다. Bs,a는 관리자 a가 스킬 s에서 갖는 전문 스킬로 간주된다. 호출 센터를 최적화하기 위해서는 이들 값의 상대적인 크기만이 중요함을 주목한다.
Bs,a값이 선택되는 방법은 호출 센터의 목적에 의존한다. 이는 호출당 이익의 (평균) 달러, 또는 호출 비용을 나타내는 음의 값 등을 나타낸다. 이들 값은 측정되거나 추정될 수 있다.
관리자 실행의 보다 나은 측정은 또한 관리자가 각 스킬로 처리할 수 있는 호출량을 고려한다:
Ls,a= Cs,ax Bs,a, s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m인 경우에서.
Ls,a는 단위 시간당 스킬 s로 호출을 다루는 관리자 a의 호출 센터에 대한 이득의 측정이다. 예를 들어, L2,5= 25이고 L3,1= 50이면, 관리자 1이 스킬 3으로 호출을 다루는데 한 시간을 소모하는 것은 관리자 5가 스킬 2로 호출을 다루는데 한 시간을 소모하는 것보다 2배 더 가치있다. Ls,a는 특정한 스킬에서 관리자의 전문 스킬의 측정이다.
Cs,a가 측정가능한 양이므로, 각 관리자/스킬쌍에 대해 Ls,a를 정의하는 것은 각 관리자/스킬쌍에 대해 Bs,a를 정의하는 것과 동일하다. 이들 값의 세트 중 하나는 호출 센터에 대한 목적 기능을 정의하는데 사용된다. Ls,a값은 또한 시간당 달러상의 이익과 같이, 측정될 수 있는 값으로 선택된다.
또한, 포기된 호출에 대해서는 패널티를 정의하는 것이 편리하다:
Ps는 s = 1, ..., n인 경우에서 스킬 s에서 포기된 호출에 대한 패널티이다.
호출 센터의 전체적인 효율은 양적으로 측정될 수 있다:
여기서, B는 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는 각 관리자의 호출 센터에 대한 총 이득을 나타낸다.
2.5 다른 실행 측정
고객은 전형적으로 호출-센터 실행을 측정하는데 다양한 수단을 사용한다. 이는 최고-호출 대기(OCW), 응답의 평균 속도(ASA), 및 서비스 레벨을 포함한다. 이 모델은 모두 소정의 스킬로 호출을 처리하는데 이용가능한 자원의 이용 퍼센트의 표시자로 관찰될 수 있기 때문에 이러한 측정을 고려하지 않는다. 예를 들어, 판매에 대한 EWT가 너무 높으면, 이는 판매에 불충분한 자원이 할당되어 있음을 나타낸다. 즉, 판매에 대한 호출량의 추정이 증가될 필요가 없다.
이 모델은 최고 호출 대기(OCW) 시간, 서비스 레벨, 또는 큐 길이와 같은 다른 실행 측정을 직접적으로 고려하지 않는다. 이러한 측정은 모두 한 스킬로 들어오는 호출량의 비율과 각 스킬로 호출을 처리하는 호출 센터의 용량과 관련된다. 큐 이론은 호출량과 다른 실행 측정 사이에 일부 관련성을 제공한다.
2.6 큐 이론으로부터의 아이디어
큐 이론은 복잡한 주제로서, 여기서 고의로 주어진 모델은 큐에서 일어나는 것의 상세한 부분을 무시하지만, 모델이 호출 센터 큐의 작용을 제어하는데 사용될 수 있는 방법을 보기 위해서는 일부 기본적인 성질을 주목하는 것이 필요하다. 이에 관련된 큐 이론 원리에 대해서는 예를 들면, 스탈링(W. Stallings)의 데이터 및 컴퓨터 통신(Data and Computer Communication(3d ed.) Macmillan Pub. Co(1988), Appendix A)을 참고한다.
큐 이론은 선입선출(FIFO) 큐에서의 평균 대기 시간이 대략 에 비례하고, 큐에서의 평균 호출수가 에 비례함을 말한다. 여기서, m은 관리자의 수이고, p는 각 관리자가 통화중인 시간의 평균 분수식이고, 또한 b는 모든 관리자가 통화중인 확률이다. 모든 관리자가 한 스킬만을 처리하고 있다고 가정하기 때문에, 이들 값은 대략적인 것이다. 여기서 주목되는 두 가지 중요한 점이 있다:
1. 사용도가 100%에 접근함에 따라, 평균 큐 길이 및 평균 대기 시간은 무한대로 접근한다. (당연히, 포기되는 호출은 없고 무한적으로 많은 트렁크가 있고 큐 용량이 무한대인 것으로 가정한다.)
2. 큐 길이가 매우 길고 고객이 매우 인내심이 있지 않으면, 호출 센터 자원의 전 사용도는 가능하지 않다. (실제적으로는 약 80-90%가 실현가능하여야 한다. 사용도가 80-90%에 이를 때, 큐 길이와 대기 시간은 매우 신속하게 올라가기 시작한다. 이것이 발생되는 정확한 지점은 이용가능해진 관리자 사이에서 평균치 시간의 확률 분포에 대한 상세한 내용에 의존하고, 이들은 호출 센터와 스킬 사이에서 변한다.)
이는 모든 호출 센터 감독자가 이미 알고 있는 것을 확인한다: 큐에서의 호출수와 평균 대기 시간은 한 스킬에 현재 할당된 자원의 사용도에 대해 민감한 표시자임을 확인한다.
3. 호출 센터 실행을 최적화
상기와 같이 주어질 때, 호출 센터 실행의 최적화는 다음의 최적화 문제점으로 줄어든다:
다음을 조건부로 최대화 :
, s = 1, ..., n에서.
Rs,a≥ 0, s = 1, ..., n 및 a = 1, ..., m에서.
, a = 1, ..., m에서.
이 문제점은 이미 공지된 심플렉스 알고리즘(Simplex Algorithm)을 이용해 계산될 수 있는 명확한 해결법을 갖는다(예를 들면, R. Sedgewick의Algorithms, Addison Wesley(1946), Chapter 38 을 참고한다.)
값 Vs는 각 스킬에서 호출 센터로 들어가는 호출량을 나타낸다.
값 Cs,a는 각 관리자가 각 스킬로 처리할 수 있는 호출량을 나타내는 측정가능한 값이다.
값 Ls,a과 Ps는 호출 센터 감독자에 의해 결정된다. 이들 값은 호출 센터의 실행을 측정하도록 선택된 기준에 의존한다. Ls,a와 Ps값이 민감하게 선택되면, 관리자에 대한 호출의 할당은 자동적으로 이루어질 수 있다. 이들 값은 자동적으로 추적될 수 있는 양에 연결될 수도 있다.
값 Rs,a은 최적화된 값이다. 대부분의 호출 센터에서는 모든 관리자가 모든 스킬로 호출을 처리하도록 기대되지 않으므로, 이들 값 중 일부는 0에 설정되어 무시되고 최적화 처리에서 빠질 수 있음을 의미한다.
4. 탄력성을 더 부가
여기서의 주목적은 필요로하는 호출 센터 자원을 자동적으로 할당하는 수단을 제공하는 것이다. 다른 스킬의 상대적인 우선순위를 결정하는 것은 호출 센터 감독자의 책임이다. 감독자가 어디에 자원을 할당하는가 제어하는 것을 용이하게 하기 위해, 스킬당 가중치 Ws가 목적 기능에 부가된다:
스킬 레벨 Ls,a은 각 스킬에서 관리자의 전문 스킬(능력 레벨)을 나타내므로, 매우 자주 변화시킬 필요가 없도록 의도된다. 스킬 가중화는 조건을 변화시키는 것에 응답해 변화되도록 의도된다. 이는 자동 제어를 조절하고 스킬 레벨에 의해 결정된 우선순위를 무시하는 수단을 호출 센터 감독자에게 제공한다. 예를 들어, 스킬 고소(complaints)에 대한 서비스 레벨이 수용가능하지 않고 감독자가 다른 스킬에서 서비스를 희생시킬 준비가 되어 있으면, 시스템이 더 많은 자원을 고소에 할당하게 하기 위해 고소에 대한 가중치를 증가시킬 수 있다.
5. 모델의 한계
이 모델은 실제 호출 센터의 복잡성을 모두 고려하지는 않는다. 예를 들어, 일단 호출이 큐에 놓이면, 관리자에 의해 응답이 주어지거나 호출자가 호출을 포기하는 것으로 가정한다. 이는 음성 응답 유닛에 의해 응답이 주어지는 호출을 고려하지 않는다.
주목되어야 하는 또 다른 것은 이 모델에 의해 주어지는 최적 해결법이 유일하지 않다는 것이다. 예를 들어, 보험 조사(Insurance Enquiries)에서 같은 스킬 레벨을 갖고 다른 스킬에 대해서는 필요로 되지 않는 2개의 관리자 다나(Dana) 및 폭스(Fox)가 있으면, 또한 보험 조사에서의 호출량이 많지 않으면, 호출의 반을 다나에 할당하고 호출의 반을 폭스에 할당하거나 모든 호출을 다나에 할당하고 폭스에는 호출을 할당하지 않는 것으로 같은 최적의 실행이 이루어질 수 있다. 한가지 선택이 있다면, 심플렉스 알고리즘은 모든 호출을 관리자 중 하나에 할당하고 다른 하나에는 호출을 할당하지 않을 가능성이 있다. 이는 호출 부하가 관리자에게 공정하게 배급되는 것을 보장하지 않는다. 공정한 호출 배급을 보장하기 위해서는 부가적인 제한이 필요하다.
이 모델은 스킬 큐의 작용을 무시한다. 이는 모든 큐의 특징을 큐당 2개의 번호로 와해시킨다: 호출량과 포기된 호출량. 이는 그 모델이 예를 들면, 모든 큐에 걸친 응답의 평균 속도(ASA)를 최소화하도록 최적 스킬 할당을 직접 계산하는데 사용될 수 없음을 의미한다. 각 큐에서 일어나는 것에 대해 모델이 갖는 정보는 단지 호출량과 포기되는 호출의 수이다. 포기되는 호출의 수가 너무 높아지기 이전에 큐에서 오랜 대기 시간을 다루는 것이 더 낫기 때문에, 포기되는 호출은 열악한 서비스의 열악한 표시자이다.
열약한 ASA의 비용을 나타내는 최적화에 패널티 항목을 부가하는 것이 유용하다. 이들 항목은 비선형이어야 하고 문제점을 간단하고 용이하게 해결가능하게 하도록 포함되지 말아야 한다. ASA를 모델에 연결시키는 또 다른 방법은 스킬 가중치 Ws를 큐 길이에 의존하게 하는 것이다.
6. 관리자 벡터
호출-센터 실행을 최적화하는 상술된 모델에서, 관리자 벡터(150)는 다음과 같이 동작된다.
도 2의 단계(200)에서 표시된 바와 같이, 관리자 위치 (102)-(104)에서 관리자 (106)-(108)가 로그 인(log in)될 때마다, 관리자 벡터(150)는 단계(202)에서 시스템(101)의 데이터베이스로부터 관리자 스킬 및 전문 스킬 레벨을 회복하고, 단계(204)에서는 대응하는 전문 스킬 레벨에서 관리자를 각 관리자 스킬로 로그시키고, 또한 단계(206)에서는 종료된다. 유사하게, 도 3의 단계(300)에서 표시된 바와 같이, 관리자 위치 (102)-(104)에서 관리자 (106)-(108)가 로그 오프(log off)될 때마다, 관리자 벡터(150)는 단계(302)에서 관리자가 로그 인되는 각 스킬 밖으로 관리자를 로그시키고, 단계(304)에서 종료된다.
주기적으로, 관리자 벡터(150)는 도 1의 호출 센터의 이득 최적화를 실행하도록 발동된다. 이러한 관리자 벡터(105)의 기능은 도 4에서 도시된다. 단계(400)에서 발동되면, 관리자 벡터(150)는 단계(402)에서 CMS(110)로부터 최적 매개변수의 소정의 값을 회복한다. 이들은 시간 단위당 각 스킬로 호출을 다루는 각 관리자의 호출 센터에 대한 이득 측정(Ls,a) 및 각 스킬에서 포기된 호출에 대한 패널티(Ps) 값과 같이, 호출 센터 감독자에 의해 미리 정해지는 값이다. 관리자 벡터(150)는 단계(404)에서 다른 최적화 매개변수의 현재값을 결정(측정)하도록 CMS(110)에 의해 저장된 측정 데이터를 사용한다. 이들은 각 스킬에 대해 도착한 호출량(Vs), 각 스킬에 대해 포기된 호출량(As), 각 스킬로 호출을 처리하는 각 관리자의 용량(Cs,a), 및 각 관리자가 각 스킬에 대해 호출을 처리하는데 소모하는 실제 시간비(실제 Rs,a) 값이다. 이어서, 관리자 벡터(150)는 단계(406)에서 각 관리자 및 각 스킬에 대해 각 관리자가 각 스킬로 호출을 처리하는데 소모하는 최적 작업비(최적 Rs,a)를 구하기 위해, 상기 섹션(Section) 3에서 주어졌던 소정의 호출-센터 실행 특징에 이득-최적화 기능을 실행하는(예를 들면, B를 최대화) 매개변수 값을 사용한다.
벡터(150)는 실제 Rs,a 값을 최적 Rs,a 값과 한 줄로 더 놓기 위해 각 관리자 및 각 스킬에 대해 실제 Rs,a를 최적 Rs,a와 비교하고 관리자의 호출-처리 우선순위를 조절한다. 벡터(150)는 단계(408)에서 제 1 관리자(a)를 선택하고, 단계(410)에서 제 1 스킬(s)을 선택하고, 또한 단계(412)에서 선택된 관리자가 선택된 스킬로 호출을 처리하는데 소모되는 실제 작업비가 최적치를 넘는가를 결정하도록 실제 Rs,a를 최적 Rs,a와 비교한다. 실제 작업비가 최적 작업비를 넘지 않으면, 벡터(150)는 단계(414)에서 선택된 관리자가 선택된 스킬로 로그되나 여부를 점검하고, 그런 경우, 단계(416)에서 선택된 관리자를 선택된 스킬 밖으로 로그시킨다.
이어서, 단계(412)에서 실제 작업비가 최적 작업비를 넘지 않는 것으로 결정되면, 벡터(150)는 단계(418)에서 선택된 관리자가 선택된 스킬로 호출을 처리하는데 소모하는 최적 작업비가 선택된 관리자가 선택된 스킬로 호출을 처리하는데 소모하는 실제 작업비를 넘는가를 결정한다. 최적 작업비가 실제 작업비를 넘으면, 벡터(150)는 단계(420)에서 선택된 관리자가 선택된 스킬로 로그되나 여부를 점검하고, 그렇지 않은 경우, 단계(422)에서 선택된 로그를 선택된 스킬로 로그시킨다.
이어서, 단계(418)에서 최적 작업비가 실제 작업비를 넘지 않는 것으로 결정되면, 벡터(150)는 단계(424)에서 선택된 관리자의 각 스킬에 대해 최적화를 이루었나 여부를 점검한다. 선택된 관리자의 각 스킬에 대해 최적화가 이루어지지 않았으면, 벡터(150)는 단계(426)에서 선택된 관리자의 다음 스킬을 선택하고, 이 다음 스킬에 대한 최적화를 실행하도록 단계(412)로 복귀한다. 선택된 관리자의 각 스킬에 대해 최적화가 이루어졌으면, 벡터(150)는 단계(428)에서 로그 인된 각 관리자에 대해 최적화가 이루어졌는가 여부를 점검한다. 로그 인된 관리자에 대해 최적화가 이루어지지 않았으면, 벡터(150)는 단계(430)에서 다음으로 로그 인된 관리자를 선택하고, 이 다음 관리자에 대한 최적화를 실행하도록 단계(410)로 복귀한다. 로그 인된 모든 관리자에 대해 최적화가 이루어졌으면, 벡터(150)는 단계(200), (300), 또는 (400)에서 다시 발동될 때까지 단계(432)에서 동작을 종료한다.
물론, 종래 스킬에 숙련된 자에게는 상술된 실시예에 대해 다양한 변화 및 수정이 명백하다. 예를 들면, 호출-센터 실행의 최적화는 이르게 되는 실제 또는 예상되는 응급 서비스 한계치에만 응답해 스킬 중에서 관리자를 재지정하도록 매우 간략화될 수 있다.
이렇게 간략화된 배열에서는 관리자가 처리하도록 훈련된 모든 스킬에 재지정되지만, 작업하도록 예정된 스킬에만 고실행도(전문 스킬) 레벨이 주어지고, 이는 정상적인 환경하에서 단지 예정된 스킬에서 호출을 처리함을 의미한다. 다른 보안 스킬은 낮은 우선순위 레벨을 갖고, 단지 서비스 레벨 응급이 있을 때 실시된다.
각 스킬은 하나 이상의 허용된 응급 서비스 레벨 한계값을 갖는다. 이들 한계값을 넘는 것은 서비스 레벨 응급이 있고 그 스킬이 부가적인 스태프를 요구함을 나타낸다.
정상적인 조건(즉, 서비스 레벨 응급이 없는)하에서, 관리자가 호출을 다루도록 이용가능해질 때, 호출을 선택하기 위한 ACD의 정상적인 기준이 사용된다. (이들 기준은 전형적으로 관리자의 스킬 실행 레벨이나 작업 할당, 호출 우선순위, 및 각 호출이 큐내에 있는 시간 등을 포함한다.)
허용된 스킬 중 하나가 서비스 레벨 응급에 있을 때 관리자가 이용가능하게 되면, 응급은 모든 다른 기준을 무시하고, 관리자는 응급 조건으로 스킬에서 호출을 취한다. 관리자의 허용 스킬 중 하나 이상이 서비스 레벨 응급이면, 다수의 옵션이 이용가능하다. 예를 들면, 스킬 우선권 레벨과 같은 전통적인 기준은 응급 스킬 중 하나를 선태하는데 사용될 수 있다.
스펙트럼의 반대 끝부분에서, 각 스킬은 또한 스킬이 오버스태프(overstaff)된 상황으로 조달되도록 허용된 낮은 한계값을 갖는다. 이 상황에서, 관리자 호출 처리 우선순위는 낮은 한계값 이하인 서비스 회수로 스킬에서 멀리 관리자를 재전달하도록 조절된다.
이 배열은 잠재적인 서비스 문제점을 신속하고 자동적으로 검출하여 해결하는 기능을 갖는다. 충분한 관리자가 응급 큐에서 호출을 처리하도록 전환되고 스킬의 한계값내에서 다시 서비스 시간을 전하기 충분하므로, 이때는 호출 할당이 정상적으로 복귀된다. 미래 대기 시간의 예측자가 한계값 기준으로 사용되면, 호출이 대기 시간 한계값을 실질적으로 넘기 이전에 잠재적인 서비스 문제점이 다루어질 수 있다.
이러한 변화 및 수정은 본 발명의 의도 및 범위에서 벗어나지 않고 부수적인 이점을 감소시키지 않으면서 이루어질 수 있다. 그러므로, 이러한 변화 및 수정은 다음의 청구항에 포함되는 것으로 의도된다.
본 발명에 의하면, 소정의 목적을 최적화하기 위해 호출 센터의 실행 매개변수-서비스 시간, 큐내의 시간, 호출량, 호출 포기 비율, 다른 관리자가 다른 스킬을 요구하는 호출을 다루도록 하는 것으로부터 유도되는 이득, 다른 스킬을 요구하는 호출을 처리할 때 관리자에 의해 소비되는 작업(예를 들면, 처리되는 호출 또는 시간)의 비율 등-를 주시하고 관리자의 호출 관리 지정을-예를 들면, 관리자가 지정된(로그된) 스킬을 변화시킴으로서 또는 관리자 스킬의 상대적인 우선순위(스킬 레벨)를 변화시킴으로서-자동적으로 조절하는 배열이 제공된다

Claims (12)

  1. 다른 스킬(skill)을 요구하는 각 착신호(call)가 상기 스킬과 다른 스킬에 각각 지정된 다수의 관리자에 의해 처리되는 호출 센터에서 호출 센터 관리자를 상기 스킬에 자동적으로 지정하는 장치에 있어서,
    상기 스킬에 상기 다수의 호출 센터 관리자의 지정을 포함하며, 호출 센터의 소정 실행 특성에 영향을 주는 호출 센터 매개변수의 현재값을 자동적으로 판정하여 상기 특성이 최적화되도록 하는 수단과,
    소정의 실행 특성을 최적화하는 스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 최적 지정을 결정하도록 소정의 실행 특성에 결정된 매개변수 값을 사용해 최적화 기능을 자동적으로 실행하는 수단, 및
    판정된 최적의 지정에 더 근접한 실제 지정을 갖도록 스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 실제 지정을 자동적으로 조절하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 스킬에 대한 다수의 호+출 센터 관리자의 실제 지정 매개변수는 각 관리자(a)가 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 작업비의 매개변수(Rs,a)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 소정 실행 특성은 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 총 이득(B)을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는 각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 시간 단위당 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 이득(Ls,a)과,
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 호출량(As), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 각 호출의 패널티(Ps)을 더 포함하며,
    상기 최적화 기능의 실행은
    최대 를 구비하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는 각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 용량(Cs,a), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 착신 호출량(Vs)을 더 포함하며,
    상기 최적 기능의 실행은
    에 대해 최대
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는, 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)과 연관된 가중치(Ws)를 더 포함하고,
    상기 최적 기능의 실행은 최대
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는
    각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 이득(Bs,a),
    각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 용량(Cs,a),
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 호출량(As), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 각 호출에 대한 패널티(Ps)을 더 포함하고,
    상기 최적 기능의 실행은 최대
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는, 각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 이득(Bs,a),
    각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 관리자(a)에 의해 처리되는 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출량(Vs,a),
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 호출량(As), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 각 호출에 대한 패널티(Ps)을 더 포함하며,
    상기 최적 기능을 실행하는 것은 최대
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는, 각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 이득(Bs,a),
    각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 용량(Cs,a),
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 호출량(As), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 각 호출에 대한 패널티(Ps)을 더 포함하며,
    상기 최적화 기능을 실행하는 것은 최대
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제 3 항에 있어서,
    상기 호출 센터 매개변수는, 각 관리자(a) 및 각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 호출을 처리하는 상기 각 관리자(a)의 호출 센터에 대한 이득(Bs,a)과,
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 도착 호출량(Vs),
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 호출량(As), 및
    각 스킬(s)에 대해, 상기 각 스킬(s)을 요구하는 포기된 각 호출에 대한 패널티(Ps)을 더 포함하며,
    상기 최적화 기능의 실행은 최대 를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 실제 지정 매개변수는 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 실제 작업비의 매개변수를 포함하고,
    스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 최적 지정은 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 최적 작업비를 포함하며,
    상기 조절 수단은,
    각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 지정되지 않은 경우에서 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모한 실제 작업비를 초과하는 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 최적 작업비에 응답해 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 각 관리자를 지정하고, 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하도록 지정된 경우에서 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모하는 최적 작업비를 초과하는 각 관리자가 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는데 소모한 실제 작업비에 응답해 각 스킬을 요구하는 호출을 처리하는 것으로부터 각 관리자를 자유롭게 하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 다른 스킬을 요구하는 각 호출이 상기 스킬과 다른 스킬에 각각 지정된 다수의 관리자에 의해 처리되는 호출 센터에서 호출 센터 관리자를 스킬에 자동적으로 지정하는 방법에 있어서,
    스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 실제 지정을 포함하며, 상기 호출 센터의 소정의 실행 특성에 영향을 주는 상기 호출 센터 매개변수의 현재 값을 자동적으로 판정하여, 상기 특성이 최적이 되도록 하는 단계와,
    상기 소정의 실행 특성을 최적화하는 스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 최적 지정을 결정하도록 소정의 실행 특성에 결정된 매개변수 값을 사용해 최적화 기능을 자동적으로 실행하는 단계, 및
    상기 판정의 최적 지정에 더 근접한 실제 지정을 갖도록 스킬에 대한 다수의 호출 센터 관리자의 실제 지정을 자동적으로 조절하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 방법.
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