MX2010008238A - Encaminamiento de llamadores desde un conjunto de llamadores en secuencia desordenada. - Google Patents

Abstract

Se proporcionan métodos y sistemas para el encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas. Un método de ejemplo incluye identificar los datos de llamador al menos para un llamador en una fila de espera de llamadores, y saltar un llamador en la parte frontal de la fila de espera de llamadores por otro llamador en función de los datos identificados de llamador. Los datos de llamador podrían incluir uno o ambos de los datos demográficos y los datos psico-gráficos. El salto del llamador además podría estar basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón tal como un algoritmo de correlación. En un ejemplo, si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado un número predeterminado de veces, el llamador en la parte frontal es el siguiente encaminado (y no puede ser saltado una vez más).

Description

ENCAMINAMIENTO DE LLAMADORES DESDE UN CONJUNTO DE LLAMADORES EN SECUENCIA DESORDENADA Campo de la Invención La presente invención se refiere al campo del encaminamiento de llamadas de teléfono y otras telecomunicaciones en un sistema de centro de contacto.

Antecedentes de la Invención El típico centro de contacto consiste de un número de agentes humanos, cada uno de los cuales es asignado a un dispositivo de telecomunicación, tal como un teléfono o una computadora para la conducción de correo electrónico o secciones de plática de la Internet, que es conectado con un conmutador central. Utilizando estos dispositivos, los agentes son generalmente utilizados para proporcionar ventas, servicio de cliente o soporte técnico a los clientes o a los clientes posibles de un centro de contacto o a los clientes del centro de contacto.

Normalmente, un centro de contacto o cliente divulgará a sus clientes, clientes posibles u otras terceras partes, un número de diferentes números o direcciones de contacto para un servicio particular, tal como para las preguntas de facturación o de soporte técnico. Los clientes, clientes posibles o terceras partes que buscan un servicio REF.213029 particular utilizarán entonces esta información de contacto, y el llamador de entrada será encaminado en uno o más puntos de encaminamiento hacia un agente humano en un centro de contacto que puede proporcionar el servicio adecuado. Los centros de contacto que responden a estos contactos de entrada son normalmente referidos como "centros de contacto de entrada" .

En forma similar, un centro de contacto puede hacer contactos de salida con los actuales o posibles clientes o terceras partes. Estos contactos podrían ser realizados para favorecer las ventas de un producto, proporcionar soporte técnico o información de facturación, examinar las preferencias del consumidor o para ayudar en la colección de deudas. Los centros de contacto que hacen estos contactos de salida son referidos como "centros de contacto de salida" .

En ambos de los centros de contacto de entrada y los centros de contacto de salida, los individuos (tales como clientes, posibles clientes, participantes de investigación o examen u otras terceras partes) que interactúan con los agentes del centro de contacto utilizando un dispositivo de telecomunicación son referidos en esta solicitud como una persona que llama o "llamador" . Los individuos adquiridos a través del centro de contacto para interactuar con los llamadores son referidos en esta solicitud como un "agente" .

En forma convencional, una operación de centro de contacto incluye un sistema de conmutador que conecta los llamadores con los agentes. En un centro de contacto de entrada, estos conmutadores encaminan a los llamadores de entrada hacia un agente particular en un centro de contacto, o, si múltiples centros de contacto son desplegados, hacia un centro de contacto particular para su encaminamiento adicional. En un centro de contacto de salida que emplea dispositivos de teléfono, los marcadores son normalmente empleados además de un sistema de conmutador. El marcador es utilizado para marcar, de manera automática, un número de teléfono de una lista de números de teléfono y para determinar si un llamador en directo ha sido conectado desde el número de teléfono llamado (que es opuesto a la no obtención de una respuesta, una señal ocupada, un mensaje de error o una máquina contestadora) . Cuando el marcador obtiene al llamador en directo, el sistema de conmutador encamina al llamador hacia un agente particular en el centro de contacto.

Las tecnologías de encaminamiento han sido desarrolladas en consecuencia para optimizar la experiencia del llamador. Por ejemplo, la Patente de los Estados Unidos No. 7, 236,584 describe un sistema de teléfono para igualar los tiempos de espera del llamador a través de múltiples conmutadores de teléfono, sin considerar las variaciones generales en rendimiento que podrían existir entre estos conmutadores. Sin embargo, el encaminamiento de contacto en un centro de contacto de entrada es un proceso que es generalmente estructurado para conectar llamadores con agentes que han estado en espera durante el periodo más largo de tiempo. En el caso de un llamador de entrada, en donde sólo un agente podría estar disponible, éste agente es generalmente seleccionado para el llamador sin un análisis adicional. En otro ejemplo, si existen ocho agentes en un centro de contacto, y siete están ocupados con contactos, el conmutador generalmente encaminará al llamador de entrada hacia un agente que se encuentre disponible. Si todos los ocho agentes están ocupados con contactos, normalmente, el conmutador pondrá el contacto en retención o espera y entonces, lo encaminará hacia el siguiente agente que esté disponible. De manera más general, el centro de contacto establecerá una fila de espera de llamadores de entrada y de preferencia, encaminará los llamadores de la espera más larga hacia los agentes que se vuelvan disponibles con el paso del tiempo. Este patrón de encaminamiento de contactos ya sea con el primer agente disponible o el agente de la espera más larga es referido como un encaminamiento de contacto de "circuito cíclico" . En el encaminamiento de contacto de circuito cíclico, las comparaciones y conexiones eventuales entre un llamador y un agente son esencialmente aleatorias.

Se han realizado algunos intentos para mejorar estos procesos estándares que todavía son procesos esencialmente aleatorios para la conexión de un llamador con un agente. Por ejemplo, la Patente de los Estados Unidos No. 7, 209,549 describe un sistema de encaminamiento de teléfono en donde la preferencia del idioma del llamador de entrada es colectada y utilizada para encaminar su llamada de teléfono hacia un centro de contacto o agente particular que puede proporcionar servicio en este idioma. De este modo, la preferencia de idioma es el conductor primario de la comparación y conexión de un llamador con un agente, aunque esa preferencia ha sido realizada, los llamadores casi siempre son encaminados en un modo de "circuito cíclico" . Otros intentos han sido realizados para alterar el sistema general de circuito cíclico. Por ejemplo, la Patente de los Estados Unidos No. 7, 231,032 describe un sistema de teléfono en donde cada uno de los agentes por sí mismos crear reglas personales de encaminamiento para los llamadores de entrada, permitiendo que cada agente personalice los tipos de llamadores que están siendo encaminados a ellos. Estas reglas pueden incluir una lista de llamadores particulares que el agente desea encaminar a ellos, tal como los llamadores con los que el agente ha interactuado con anterioridad. Sin embargo, este sistema es desviado hacia la preferencia del agente y no toma en cuenta las capacidades relativas de los agentes ni las características individuales de los llamadores y los agentes por sí mismos.

Sumario de la Invención De acuerdo con un ejemplo de la presente invención, los métodos y sistemas para un centro de contacto incluyen identificar los datos de llamador para una persona que llama o llamador en una fila de espera de llamadores, y saltar a través de un llamador en la parte frontal o superior de la fila de espera (por ejemplo, el siguiente llamador que será encaminado está en función del orden de la fila de espera) por otro llamador del conjunto de llamadores en función de los datos identificados de llamador. Los datos de llamador podrían incluir uno o ambos de datos demográficos y datos psico-gráficos . El saltado del llamador en la parte frontal de la fila de espera además podría estar basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente (por ejemplo, un agente disponible) . Los datos de llamador y los datos de agente podrían ser comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón tal como un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada. El llamador de la mejor comparación en la fila de espera podría entonces saltar al llamador en la parte frontal de la fila de espera y podría ser encaminado hacia el agente.

En un ejemplo, si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado en un número predeterminado de veces (por ejemplo, una vez, dos veces, o más) el llamador es encaminado al siguiente agente disponible, y no puede ser saltado una vez más por otro llamador. Por ejemplo, el sistema sólo podría permitir que un llamador en la parte frontal de la fila de espera sea saltado un número predeterminado de veces.

Los métodos y sistemas de ejemplo además podrían incluir el encaminamiento de la persona que llama o llamador en la parte frontal de la fila de espera hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención o espera para el llamador en la parte frontal de la fila de espera es excedido. El umbral de retención podría incluir uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención. El umbral de retención podría ser ajustado por el usuario.

De acuerdo con otro ejemplo de la presente invención, los métodos y sistemas para un centro de llamadas incluyen identificar los datos de llamador para un llamador en una fila de espera de llamadores y saltar o mover el llamador hacia una posición diferente dentro de la fila de espera en función de los datos de llamador. Los datos de llamador podrían incluir uno o ambos de datos demográficos y datos psico-gráficos . El llamador puede ser saltado hacia adelante o hacia atrás en la fila de espera con relación al menos a otro llamador. El salto del llamador además podría estar basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón tal como un algoritmo de correlación.

En otro ejemplo, los métodos y sistemas incluyen el encaminamiento de un llamador a partir de una fila de espera de llamadores fuera de orden o desordenada. En un ejemplo, un método incluye identificar los datos de llamador para un llamador de una pluralidad de llamadores en la fila de espera, y encaminar el llamador de la fila de espera fuera del orden de la fila de espera en función de los datos identificados. Por ejemplo, un llamador que no se encuentra en la parte superior de la fila de espera podría ser encaminado de la fila de espera en función de los datos identificados de llamador, fuera de orden con respecto al orden de la fila de espera. El llamador podría ser encaminado hacia otra fila de espera de llamadores, un grupo de llamadores o un agente en función de los datos identificados de llamador, en donde los datos de llamador podrían incluir uno o ambos de los datos demográficos y psico-gráficos . El llamador podría ser encaminado de la fila de espera en función de la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón o modelo de computadora.

En otro ejemplo, los métodos y sistemas incluyen el encaminamiento de una persona que llama o llamador de un grupo de llamadores en función al menos de uno de los datos de llamador asociados con el llamador, en donde el grupo de llamadores incluye, por ejemplo, un conjunto de llamadores, los cuales no se encuentran ordenados en forma cronológica y son encaminados en función del orden cronológico o el tiempo de retención de los llamadores. El llamador podría ser encaminado del grupo de llamadores hacia un agente, es colocado en otro grupo de llamadores, o es colocado en una fila de espera de llamadores. Los datos de llamador podrían incluir datos demográficos o psico-gráficos . El llamador podría ser encaminado del grupo de llamadores en función de la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón o un modelo de computadora.

En otro ejemplo, los métodos y sistemas incluyen la reunión de los llamadores de entrada, y provocar que un llamador del grupo de llamadores sea encaminado. El llamador podría ser encaminado del grupo de llamadores hacia un agente, después, es colocado en otro grupo de llamadores, o es colocado en una fila de espera de llamadores. El llamador podría ser encaminado en función de los datos identificados de llamador, los cuales podrían incluir los datos demográficos o psico-gráficos . El llamador podría ser encaminado del grupo de llamadores en función de la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón o un modelo de computadora.

En otro ejemplo, los métodos y sistemas incluyen identificar los datos de llamador para una persona que llama o llamador de un conjunto de llamadores, en donde los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos, y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado en función de los datos identificados de llamador. El llamador podría ser encaminado del conjunto de llamadores en función de la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón o un modelo de computadora. El conjunto de llamadores podría incluir una fila de espera de llamadores y el llamador podría ser encaminado hacia una nueva posición dentro de la fila de espera de llamadores, una fila de espera de llamadores, un grupo de llamadores, o hacia un agente diferente. En forma alterna, el conjunto de llamadores podría incluir un grupo de llamadores y el llamador podría ser encaminado hacia un grupo de llamadores, una fila de espera de llamadores o hacia un agente diferente.

Se observa por comparación con los ejemplos proporcionados que los sistemas convencionales de encaminamiento podrían incluir una o más filas de espera (por ejemplo, en función del idioma, el estado de cuenta preferido, o similares) , aunque normalmente son establecidas para encaminar y conectar un agente disponible con el siguiente llamador en la fila de espera. Además, se observa que los sistemas convencionales de encaminamiento normalmente determinan, en una base de tiempo lineal, si un cliente necesita un agente específico de idioma (por ejemplo, Español) o es un cliente de estado preferido, y posteriormente, se asignan hacia una fila de espera adecuada de llamadores en esta base. Sin embargo, los sistemas convencionales de encaminamiento no atraen los llamadores de una fila de espera desordenada ni tampoco saltar los llamadores dentro de una fila de espera. Además, los centros de contacto convencionales no reúnen los llamadores como se describe ni tampoco comparan los llamadores de un grupo para el encaminamiento hacia un agente como es descrito.

En algunos ejemplos, los métodos y sistemas además podrían incluir comparar los datos asociados al menos de uno de los llamadores con los datos asociados con el agente disponible. En algunos ejemplos, los datos de llamador y los datos de agente podrían ser comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón y/o modelo de computadora para predecir el par de llamador-agente que tiene la probabilidad más alta de un resultado deseado. En un ejemplo, un llamador es encaminado de una fila de espera de llamadores o un grupo de llamadores en función de una métrica, por ejemplo, un marcador de conveniencia de comparación de patrón, sin depender simple o principalmente en el tiempo de espera o posición del llamador dentro de una fila de espera. Por ejemplo, un llamador podría ser conectado con un agente antes de otros llamadores en el grupo o fila de espera que han estado esperando durante un periodo más largo de tiempo en función, al menos en parte, del algoritmo de comparación de patrón.

En algunos ejemplos, un umbral de retención o espera para uno o más de los llamadores en el grupo podría ser incluido como un factor, por ejemplo, como un factor de ponderación utilizado con otros datos en el algoritmo de comparación de patrón o como un activador para encaminar un llamador. El umbral de retención podría incluir un tiempo predeterminado, un múltiplo de un tiempo de retención promedio o esperado para el llamador cuando la llamada llegue, el número de llamadores encaminados mientras que éstos se encuentran en retención, por ejemplo, cuantas veces han sido "saltados" por otros llamadores, y así sucesivamente. Por ejemplo, un llamador podría ser asignado a un umbral de retención (por ejemplo, segundos, minutos, o el número de veces que son "saltados"), que si es excedido, anula el algoritmo de comparación de patrón, por ejemplo, para evitar que el llamador esté siendo retenidos de manera indefinida. Además, cada llamador podría ser asignado, de manera individual, con un umbral de retención, por ejemplo, en función de los datos asociados con el llamador, tal como su inclinación para generar ingresos o un estado preferido de cuenta, o a todos los llamadores les podrían ser dados un umbral de retención común.

En un ejemplo, una función de "costo" o "dificultad" es aplicada en los llamadores en la fila de espera o grupo para analizar la posibilidad variable de interacción exitosa a medida que los llamadores esperan en la fila de espera o grupo de llamadores . El algoritmo de comparación de patrón o modelo de computadora podría utilizar la función de costo en el mapeo de los llamadores hacia los agentes. Por ejemplo, considerando un ejemplo en donde el agente de mejor comparación para un llamador podría estar ocupado y tener un 70% de posibilidad de aumento de generación de ingreso para el llamador, aunque no se espera que se encuentre libre con rapidez (por ejemplo, sólo en unos cuantos segundos en otra llamada) . El siguiente agente de mejor comparación se encuentra libre y tiene un 95% de posibilidad de aumentar la generación de ingreso para el llamador. La función de costo podría indicar que el sistema encamina el llamador al siguiente mejor agente debido a que el 70% de posibilidad de incremento de generación de ingreso para el llamador disminuirá con el tiempo, de manera más probable, por debajo del 95% en el momento en el que el mejor agente se encuentre libre .

En otros ejemplos, los llamadores preferidos (por ejemplo, los miembros de cuenta preferida, niveles de servicio platino/oro, y así sucesivamente) podrían ser utilizados para multiplicar un marcador de comparación por algún factor de "platino" para acelerar el tiempo de conexión para estos llamadores preferidos o para saltarlos dentro de una fila de espera de llamadores. En otros ejemplos, los llamadores preferidos podrían ser incluidos con diferentes filas de espera o grupos para un servicio más rápido.

Además, en un ejemplo, uno o más umbrales de retención podrían ser ajustados y controlados por el usuario, por ejemplo, en tiempo real por medio de una interfaz visualizada de usuario. Por ejemplo, un usuario podría ser capaz de ajustar el umbral de retención permitido para un llamador, o ajustar la ponderación de una función de costo como es utilizado por el sistema. Además, en algunos ejemplos, el sistema podría analizar y visualizar un efecto estimado en una o más variables de rendimiento de salida del sistema en respuesta al ajuste o regulación de un umbral de retención. Por ejemplo, el incremento del tiempo que el llamador podría ser retenido, podría incrementar una cierta variable de salida (por ejemplo, el ingreso), aunque podría disminuir otra variable de salida (por ejemplo, la satisfacción del cliente) . En consecuencia, algunos ejemplos permiten que el usuario ajuste y observe los efectos estimados de rendimiento en función de los umbrales de retención .

¡Podrían ser utilizados varios rendimientos en función y/o algoritmos de comparación de patrón para la comparación de llamadores y agentes en función de la información disponible con respecto a cada uno. En general, las rutas del centro de contacto son posiblemente mejoradas u optimizadas a través del encaminamiento de contactos, de manera que los llamadores son comparados y conectados con agentes particulares en un modo que incrementa la posibilidad de interacción que se considera benéfica para un centro de contacto (se refiere en esta solicitud como la "interacción óptima"). Los ejemplos de las interacciones óptimas incluyen el incremento de ventas, la disminución de la duración del contacto (y por lo tanto, el costo con el centro de contacto) , proporcionando un nivel aceptable de satisfacción del cliente o cualquier otra interacción que el centro de contacto pudiera encontrar para controlar o mejorar. Los sistemas y. métodos de ejemplo pueden mejorar la posibilidad de una interacción óptima, en general, graduando los agentes en una interacción óptima, y comparando un agente graduado con un llamador para incrementar la posibilidad de la interacción óptima. Una vez comparado, el llamador puede ser conectado con el agente graduado. En una modalidad más avanzada, los sistemas y métodos también pueden ser utilizados para incrementar la posibilidad de una interacción óptima mediante la comparación de un llamador con un agente utilizando un modelo de computadora derivado de los datos que describen el comportamiento demográfico, geográfico, psico-gráfico, de compra pasada, de características de personalidad (por ejemplo, una prueba de Indicación de Tipo Myers-Brigg, o similares) , los efectos del tiempo (por ejemplo, los datos asociados con diferentes horas del día, semana, mes, etc.) u otra información relevante acerca del llamador, junto con los datos que describen las características demográficas, geográficas, psico-gráficas, de personalidad, los efectos del tiempo o el rendimiento histórico acerca de un agente.

En otro ejemplo, los sistemas y métodos de ejemplo pueden ser utilizados para incrementar las posibilidades de una interacción óptima mediante la combinación de grados de llamador (por ejemplo, un grado o rango del rendimiento del agente) , los datos demográficos del agente, los datos psico-gráficos del agente y otros datos relevantes de negocio acerca del agente (que son referidos, de manera individual o colectiva, en esta solicitud como "datos de agente"), junto con los datos demográficos, psico-gráficos y otros datos relevantes de negocio acerca de los llamadores (que son referidos, de manera individual o colectiva, en esta solicitud como "datos de llamador"). Los datos demográficos de agente y llamador pueden comprender cualquiera de: género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, estatus marital, estatus de trabajo y puntuación de crédito. Los datos psico-gráficos del agente y el llamador pueden comprender cualquiera de la introversión, sociabilidad, deseo de éxito financiero y preferencias de cine y televisión.

Los datos demográficos y psico-gráficos del llamador pueden ser recuperados a partir de bases de datos mediante la utilización de la información de contacto del llamador como un índice. Las bases de datos disponibles incluyen, aunque no se limitan a, aquellas que se encuentran públicamente disponibles, aquellas que se encuentran comercialmente disponibles, o aquellas creadas por un sistema de encaminamiento o cliente del sistema de encaminamiento. En un entorno del sistema de encaminamiento de salida, la información de contacto del llamador es conocida con anticipación. En un entorno del centro de contacto de entrada, la información de contacto del llamador puede ser recuperada examinando la información CallerID del llamador o requiriendo esta información del llamador en el inicio o principios del contacto, tal como a través de la entrada del número de cuenta del llamador u otra información de identificación del llamador. Otros datos relevantes de negocios tales como el comportamiento histórico de compra, el nivel actual de satisfacción como cliente o el nivel voluntario de interés en un producto, también podrían ser recuperados de las bases de datos disponibles.

Una vez que los datos de agente y los datos de llamador han sido colectados. Estos datos podrían ser pasados a un sistema de computadora. Entonces, el sistema de computadora a su vez utiliza estos datos en un algoritmo de comparación de patrón para crear un modelo de computadora que compara cada agente con cada llamador y estima el resultado probable de cada comparación a. lo largo de un número de interacciones óptimas, tal como la generación de una venta, la duración del contacto, o la probabilidad de generación de una interacción que el cliente encuentra satisfactoria. Como un ejemplo, los sistemas y métodos podrían indicar que, mediante la comparación de un llamador con un agente hembra, la comparación incrementará la probabilidad de una venta en un 4 por ciento, reducirá la duración del contacto en un 9 por ciento e incrementará la satisfacción del llamador con la interacción en un 12 por ciento. De manera general, los sistemas y métodos generarán predicciones más complejas que extienden múltiples aspectos demográficos y psico-demográficos de los agentes y llamadores. Los sistemas y métodos de ejemplo podrían concluir, por ejemplo, que un llamador si es conectado con un agente soltero, blanco, masculino, de 25 años de edad que tiene Internet de alta velocidad en su hogar y disfruta de películas de comedia originará un incremento del 12 por ciento en la probabilidad de una venta, un incremento del 7 por ciento en la duración del contacto y una disminución del 2 por ciento en la satisfacción del llamador con el contacto. En paralelo, los sistemas y métodos de ejemplo también podrían determinar que el llamador si se conecta con un agente femenina, negra, casada de 55 años de edad originará un incremento del 4 por ciento la probabilidad de una venta, una disminución del 9 por ciento en la duración del contacto y un incremento del 9 por ciento en la satisfacción del llamador con el contacto.

De preferencia, aunque esta modalidad avanzada utiliza grados de agente, datos demográficos, psico-demográficos y otros datos relevantes de negocios, junto con datos demográficos, psico-demográficos y otros datos relevantes de negocios de llamador, otras modalidades pueden eliminar uno o más tipos o categorías de datos de llamador o datos de agente para minimizar la potencia de computación o el almacenamiento necesario para emplear los sistemas y métodos de ejemplo.

El algoritmo de comparación de patrón que será utilizado en los sistemas y métodos de ejemplo puede comprender cualquier algoritmo de correlación, tal como un algoritmo de red neural o un algoritmo genético. De manera general, para entrenar o refinar de otro modo el algoritmo, los resultados actuales de contacto (que se miden para una interacción óptima) son comparados contra los datos actuales de agente y llamador para cada contacto que ocurrió. Entonces, el algoritmo de comparación de patrón puede aprender o mejorar su aprendizaje, de la manera como comparar ciertos llamadores con ciertos agentes ya que cambiará la posibilidad de una interacción óptima. De este modo, el algoritmo de comparación de patrón puede ser entonces utilizado para predecir la posibilidad de una interacción óptima en el contexto de la comparación de un llamador con un conjunto particular de datos de llamador, con un agente de un conjunto particular de datos de agente. De preferencia, el algoritmo de comparación de patrón es refinado, en forma periódica, puesto que los datos más actuales en las interacciones del llamador se vuelven disponibles a este, tal como el entrenamiento en forma periódica del algoritmo cada noche después que un centro de contacto ha finalizado la operación del día.

El algoritmo de comparación de patrón puede ser utilizado para crear un modelo de computadora que refleje las posibilidades previstas de una interacción óptima para cada comparación de agente y llamador. De preferencia, el modelo de computadora comprenderá las posibilidades previstas para un conjunto de interacciones óptimas para cada agente que es registrado en el centro de contacto como es comparado contra cada llamador disponible. En forma alterna, el modelo de computadora puede comprender subconjuntos de estos o conjuntos que contienen los conjuntos mencionados. Por ejemplo, en lugar de comparar cada agente registrado en el centro de contacto con cada llamador disponible, los sistemas y métodos de ejemplo pueden comparar cada agente disponible con cada llamador disponible, o incluso un subconjunto más reducido de agentes o llamadores. Del mismo modo, los sistemas y métodos pueden comparar cada agente que trabajó en una compañía particular, si se encuentra disponible o registrado o no, con cada llamador disponible. En forma similar, el modelo de computadora puede comprender posibilidades previstas para una interacción óptima o un número de interacciones óptimas.

El modelo de computadora también puede ser adicionalmente refinado de manera que comprenda un marcador de conveniencia para cada comparación de un modelo de computadora y un llamador. El marcador de conveniencia puede ser determinado tomando las posibilidades de un conjunto de interacciones óptimas como es previsto por el algoritmo de comparación de patrón, y ponderando aquellas posibilidades para poner más o menor énfasis en una interacción óptima particular que se relaciona con otra interacción óptima. El marcador de conveniencia puede ser entonces utilizado en los sistemas y métodos de ejemplo para determinar cuáles agentes tienen que ser conectados con cuáles llamadores.

Por ejemplo, podría ser que un modelo de computadora indique que una comparación de llamador con el agente uno dará origen a una alta posibilidad de una venta aunque con una alta posibilidad de un contacto largo, mientras que una comparación de llamador con el agente dos resultará en una baja posibilidad de una venta aunque con una alta posibilidad de un contacto corto. Si una interacción óptima para una venta es de mayor ponderación que una interacción óptima de bajo costó, entonces, los marcadores de conveniencia para el agente uno si se comparan con el agente dos indicarán que el llamador tiene que ser conectado con el agente uno. Por otro lado, si una interacción óptima para una venta es menos ponderada que una interacción óptima para un contacto de bajo costo, el marcador de conveniencia para el agente dos si se compara con el agente uno indicará que el llamador tiene que ser conectado con el agente dos .

Otro aspecto de los métodos y sistemas de ejemplo es que podrían desarrollar bases de datos de afinidad mediante el almacenamiento de datos, las bases de datos que comprenden datos en función de los resultados de contacto del llamador individual (referidos en esta solicitud como "datos de afinidad del llamador"), son independientes de su información demográfica, psico-gráfica u otra información relevante de negocios. Estos datos de afinidad de llamador pueden incluir la historia de compra del llamador, la historia de tiempo de contacto o la historia de satisfacción del cliente. Estas historias pueden ser generales, tales como la historia general del llamador para la compra de productos, el tiempo de contacto promedio con un agente, o las clasificaciones promedio de satisfacción del cliente. Estas historias también pueden ser específicas de agente, tal como la compra del llamador, el tiempo de contacto, o la historia de satisfacción del cliente cuando se conecten con un agente particular. Los datos de afinidad de llamador pueden ser entonces utilizados para refinar las comparaciones que pueden ser realizadas utilizando los métodos y sistemas de ejemplo.

Otro aspecto de los métodos y sistemas de ejemplo es que podrían desarrollar bases de datos de afinidad que comprenden los datos de generación de ingresos, costo y rendimiento de satisfacción del cliente de los agentes individuales si se compara con las características específicas demográficas, psico-gráficas u otras características relevantes de negocios del llamador (referidas en esta solicitud como "datos de afinidad de agente") . Una base de datos de afinidad tal como está podría originar, por ejemplo, los métodos y sistemas de ejemplo que predicen que un agente específico tiene un mejor desempeño en interacciones con llamadores de edad similar y menor en interacciones con un llamador de una edad significativamente más viejo o más joven. En forma similar, este tipo de base de datos de afinidad podría originar los métodos y sistemas de ejemplo que predicen que un agente con ciertos datos de afinidad de agente maneja llamadores que se originan a partir de una geografía particular mucho mejor que el agente que maneja llamadores de otras geografías. Como otro ejemplo, los métodos y sistemas de ejemplo podrían predecir que un agente particular se desempeña bien en circunstancias en las cuales este agente es conectado con un llamador 'irritado'.

De preferencia, aunque las bases de datos de afinidad son utilizadas en combinación con los datos de agente y los datos de llamador que pasan a través de un algoritmo de comparación de patrón para generar comparaciones, la información almacenada en las bases de datos de afinidad también puede utilizarse, de manera independiente, de los datos de agente y los datos de llamador, de manera que la información de afinidad sólo sea la única información utilizada para generar comparaciones.

Los métodos y sistemas de ejemplo también pueden comprender reglas de conexión para definir cuándo o cómo conectar los agentes que son comparados con un llamador. Las reglas de conexión pueden ser tan simples como se instruye al método o sistema para conectar un llamador de acuerdo con la mejor comparación entre todos los agentes disponibles con este llamador particular. De este modo, puede minimizarse el tiempo de retención del llamador. Las reglas de conexión también pueden ser más involucradas, tal como la instrucción al método o sistema para conectar un llamador sólo cuando exista una comparación mínima de umbral entre un agente disponible y un llamador, o para permitir un periodo definido de tiempo para buscar una comparación mínima o la mejor comparación disponible en este momento. Las reglas de conexión también pueden mantener a propósito ciertos agentes disponibles mientras se realiza una búsqueda de una comparación posiblemente mejor.

En otro ejemplo, los sistemas y métodos incluyen la combinación de múltiples variables de salida de un algoritmo de comparación de patrón (para la comparación de llamadores y agentes) en una métrica única para uso en el control y manejo del sistema de encaminamiento. El algoritmo de comparación de patrón podría incluir una arquitectura de red neural , en donde los sistemas y métodos de ejemplo combinan salidas de múltiples redes neurales, una para cada variable de salida. Por ejemplo, los sistemas y métodos podrían determinar una puntuación o marcador-Z (por ejemplo, un marcador estándar adimensional) para cada una de las dos o más salidas variables de un algoritmo de comparación de patrón. Por ejemplo, la variable de salida podría incluir o ser asociada con el rendimiento de generación de ingresos, costo, satisfacción de cliente, la resolución de primera llamada, la cancelación (por ejemplo, la cancelación posterior de una venta debido al remordimiento del comprador) , u otras salidas variables del algoritmo de comparación de patrón del sistema. Una combinación lineal de los marcadores-Z determinados podría ser entonces calculada para proporcionar un marcador único en función de las múltiples variables. Por ejemplo, un centro de encaminamiento de llamada podría combinar dos o más de los marcadores-Z para una salida deseada del sistema (por ejemplo, se desea optimizar algo de la mezcla de las variables de salida o decidir que una variable será ponderada de manera más pesada que otra variable) . La combinación lineal y el marcador único podrían ser entonces utilizados por el sistema de encaminamiento para el encaminamiento o la comparación de llamadores con agentes por medio del algoritmo de comparación de patrón, en donde por ejemplo, los llamadores y agentes podría ser comparados en un intento de maximizar el valor de salida o marcador de la combinación lineal determinada de los marcadores-Z para la diferencia de pares de llamador-agente.

Además en un ejemplo, los algoritmos de comparación de patrón y marcadores-Z podrían ser influenciados por la duración de tiempo que un llamador ha estado en espera, por ejemplo, tomando en cuenta la función de umbral de dificultad del llamador. Por ejemplo, la probabilidad de aumento de ingreso, de satisfacción del cliente y así sucesivamente, podría variar en función del tiempo de espera que un llamador es mantenido antes de su encaminamiento a un agente. Por ejemplo, si un llamador es mantenido demasiado tiempo en función del umbral de retención o la función de costo para el tiempo de espera de llamador, la probabilidad de un resultado previsto podría cambiar (por ejemplo, después de un cierto tiempo en retención, la probabilidad de una venta para el llamador particular podría caer de manera tremenda) . Como tal, el sistema podría encaminar al llamador hacia una comparación de agente sub-óptima de otro modo en función de la combinación lineal de marcadores-Z y variables de salida. Por ejemplo, la mezcla deseada de variables de salida podría ser establecida para ponderar el ingreso más que el costo o la satisfacción del cliente, sin embargo, después que un umbral de dificultad es alcanzado por un llamador particular, el sistema podría encaminar al llamador en un modo de una mayor satisfacción del cliente de ponderación más pesada.

De acuerdo con otro aspecto de los sistemas y métodos de ejemplo descritos, una interfaz visual de computadora y reportes que puede ser impresos, podrían ser proporcionados al centro de contacto o sus clientes para permitir que en tiempo real o en función del rendimiento pasado, puedan monitorear las estadísticas de comparaciones del agente con el llamador, también que puedan medir las interacciones óptimas que están siendo conseguidas en contra de las interacciones previstas por el modelo de computadora, así como también otras mediciones de tiempo real o rendimiento pasado utilizando los métodos descritos en la presente. Una interfaz visual de computadora para el cambio de la ponderación sobre la interacción óptima también puede ser proporcionada al centro de contacto o cliente de centro de contacto, de manera que como se discutió con anterioridad, puedan monitorear o cambiar las ponderaciones en tiempo real o en un tiempo predeterminado en el futuro.

Muchas de las técnicas descritas aquí podrían ser implementadas en hardware, firmware, software, o una combinación de las mismas. De preferencia, las técnicas son implementadas en programas de computadora que se ejecutan en computadoras programables, cada una de las cuales incluye un procesador, un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora a través del procesador (que incluye una memoria volátil y una memoria no volátil y/o elementos de almacenamiento) y dispositivos adecuados de entrada y salida. El código de programa es aplicado en los datos entrados utilizando un dispositivo de entrada para realizar las funciones descritas y para generar la información de salida. La información de salida es aplicada en uno o más dispositivos de salida. Además, cada programa se prefiere que sea implementado en un procedimiento de alto nivel o lenguaje de programación orientado por objeto para comunicarse con un sistema de computadora. Sin embargo, el programa puede ser implementado en el ensamble o lenguaje de máquina, si se deseara. En cualquier caso, el lenguaje podría ser un lenguaje compilado o interpretado.

De preferencia, cada programa de computadora es almacenado en un medio o dispositivo de almacenamiento (por ejemplo, GD-ROM, disco duro o disco flexible magnético) que puede ser leído por una computadora programable de uso general o especial para la configuración y operación de la computadora cuando el medio o dispositivo de almacenamiento es leído por la computadora para realizar los procedimientos descritos. El sistema también podría ser implementado como un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, configurado con un programa de computadora, en donde el medio de almacenamiento configurado de este modo provoca que una computadora opere en un modo específico y predefinido .

Breve Descripción de las Figuras La Figura 1 es un diagrama que refleja el establecimiento general de una operación de centro de contacto .

La Figura 2 ilustra un sistema de encaminamiento de centro de contacto de ejemplo que incluye un motor de comparación de patrón.

La Figura 3 incluye un sistema de encaminamiento de ejemplo que tiene un motor de mapeo para el encaminamiento de los llamadores en función del rendimiento y/o algoritmos de comparación de patrón.

La Figura 4 es un diagrama de flujo que refleja un ejemplo para la comparación de un llamador de un grupo de llamadores con un agente utilizando datos de agente y datos de llamador.

La Figura 5 es un diagrama de flujo que refleja un ejemplo para el encaminamiento de un llamador de un conjunto de llamadores.

La Figura 6 es un diagrama de flujo que refleja un ejemplo para el salto de un llamador dentro de una fila de espera de llamadores.

La Figura 7 es un diagrama de flujo que refleja un ejemplo para la optimización de una combinación o mezcla de múltiples variables de salida de un algoritmo de comparación de patrón y un modelo de computadora.

La Figura 8 es un diagrama de flujo que refleja otro ejemplo para la optimización de una combinación o mezcla de múltiples variables de salida de un algoritmo de comparación de patrón y un modelo de computadora.

La Figura 9 ilustra un sistema típico de computación que podría ser empleado para implementar alguna o la totalidad de la funcionalidad de procesamiento en ciertas modalidades de la invención.

Descripción Detallada de la Invención La siguiente descripción es presentada para permitir que una persona de experiencia ordinaria en la técnica realice y utilice la invención, y se proporciona en el contexto de aplicaciones particulares y sus requerimientos. Varias modificaciones a las modalidades serán aparentes con facilidad para aquellas personas expertas en la técnica, y los principios genéricos definidos en la presente podrían ser aplicados en otras modalidades y aplicaciones sin apartarse del espíritu y alcance de la invención. Además, en la siguiente descripción, numerosos detalles son señalados con el propósito de explicación. Sin embargo, una persona de experiencia ordinaria en la técnica se dará cuenta que la invención podría ser practicada sin el uso de estos detalles específicos. En otras instancias, las estructuras y los dispositivos bien conocidos son mostrados en una forma de diagrama de bloque con el propósito de no hacer confusa la descripción de la invención con detalles innecesarios. De esta manera, no se pretende que la presente invención sea limitada a las modalidades mostradas, sino que sea de acuerdo con el alcance más amplio consistente con los principios y características descritos en la presente.

Mientras que la invención es descrita en términos de ejemplos particulares y Figuras ilustrativas, aquellas personas de experiencia ordinaria en la técnica reconocerán que la invención no es limitada a los ejemplos o figuras que se describen. Aquellas personas expertas en la técnica reconocerán que las operaciones de las distintas modalidades podrían ser implementadas utilizando hardware, software, firmware o combinaciones de los mismos, según sea adecuado. Por ejemplo, algunos procesos pueden ser realizados utilizando procesadores u otros conjuntos de circuitos digitales de acuerdo con el control de la lógica de software, firmware o de alambrado. (El término "lógica" se refiere en la presente a la lógica de hardware fija y programable y/o a una combinación adecuada de las mismas, cómo podría ser reconocido por la persona experta en la técnica para realizar las funciones señaladas) . El software y el firmware pueden ser almacenados en un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora. Algunos otros procesadores pueden ser implementados utilizando un conjunto de circuitos analógicos, como es bien conocido por una persona de experiencia ordinaria en la técnica. Además, la memoria u otro almacenamiento, así como también los componentes de comunicación, podrían ser empleados en modalidades de la invención .

De manera inicial, los sistemas y métodos de ejemplo de un encaminamiento de llamada que utilizan algoritmos de comparación de patrón y modelos de computadora son descritos para el encaminamiento de llamadores hacia agentes. La descripción en seguida por los métodos de ejemplo para el encaminamiento de llamadores de una fila de espera de llamadores o un grupo de llamadores, y los sistemas y métodos de ejemplo para la optimización de una mezcla de múltiples resultados variables de los algoritmos de comparación de patrón y modelos de computadora. Por ejemplo, los sistemas y métodos para la combinación de varias métricas asociadas con múltiples salidas variables de algoritmo y su combinación en una métrica común para la comparación de llamadores con agentes, encaminan los llamadores de las filas de espera de llamadores o grupos de llamadores, o saltan los llamadores dentro de una fila de espera.

La Figura 1 es un diagrama que refleja el establecimiento general de una operación de centro de contacto 100. La nube de red 101 refleja una red específica o regional de telecomunicaciones diseñada para recibir llamadas de entrada o para soportar contactos realizados con los llamadores de salida. La nube de red 101 puede comprender una dirección única de contacto, tal como un número de teléfono o dirección de correo electrónico, o múltiples direcciones de contacto. El encaminador central 102 refleja el hardware y software de encaminamiento de contacto diseñado para ayudar a encaminar los contactos entre los centros de llamada 103. El encaminador central 102 no podría ser necesario en donde sólo exista un centro de contacto único desplegado. En donde son desplegados múltiples centros de contacto, más encaminadores podrían ser necesarios para encaminar los contactos hacia otro encaminador para un centro específico de contactos 103. En el nivel de centro de contacto 103, un encaminador de centro de contacto 104 encaminará un contacto hacia un agente 105 con un teléfono individual u otro equipo de telecomunicaciones 105. Normalmente, existen múltiples agentes 105 en el centro de contacto 103, aunque existen ciertamente modalidades en donde sólo un agente 105 se encuentra en el centro de contacto 103, en este caso, el encaminador de centro de contacto 104 podría probar que es innecesario .

La Figura 2 ilustra un sistema de encaminamiento de centro de contacto 200 (que podría ser incluido con el encaminador de centro de contacto 104 de la Figura 1) . Hablando en términos amplios, el sistema de encaminamiento 200 puede ser operado para comparar los llamadores y los agentes, al menos en parte, en función del rendimiento del agente, los algoritmos de comparación de patrón o modelos de computadora en función de los datos de llamador y/o datos de agente, y similares. El sistema de encaminamiento 200 podría incluir un servidor de comunicación 202 y un motor de comparación de patrón 204 (referido en ocasiones como "mapeo de satisfacción" o "SatMap") para la recepción y comparación de llamadores de entrada con los agentes.

El motor de comparación de patrón 204 podría operar en varios modos para comparar los llamadores con los agentes en función de los algoritmos de comparación de patrón y modelos de computadora, los cuales se adaptan con respecto al tiempo en función del rendimiento o resultados de las comparaciones previas de llamador-agente. En un ejemplo, el motor de comparación de patrón 204 incluye una red neural basada en un motor de comparación de patrón adaptivo, que se describe en mayor detalle más adelante. Varios otros sistemas y métodos de comparación de patrón y modelo de computadora de ejemplo podrían ser incluidos con el sistema de encaminamiento de contenido y/o motor de comparación de patrón 204, se describen en el documento de los Estados Unidos No. de Serie 12/021,251 titulado "Systems and Methods for Routing Callers to an Agent in a Contact Center" , y presentado el 28 de Enero del 2008, que se incorpora en la presente como referencia en su totalidad.

El sistema de encaminamiento 200 además podría incluir otros componentes tales como un colector 206 para la colección de datos de llamador de llamadores de entrada, datos con respecto a los pares de llamador-agente, los resultados de los pares de 11amador-agente, los datos de agente de los agentes, y similares. Además, el sistema de encaminamiento 200 podría incluir un motor de reporte 208 para la generación de reportes de rendimiento y operación del sistema de encaminamiento 200. Varios otros servidores, componentes, y funcionalidad, son posibles para su inclusión con el sistema de encaminamiento 200. Además, aunque se muestra como un dispositivo único de hardware, será apreciado que varios componentes podrían ser localizados en forma remota entre sí (por ejemplo, el servidor de comunicación 202 y el motor de encaminamiento 204 no necesita ser incluidos con un sistema común de hardware/servidor o incluidos en una ubicación común). Además, varios otros componentes y funcionalidad es podrían ser incluidos con el sistema de encaminamiento 200, aunque han sido omitidos aquí por claridad.

La Figura 3 ilustra al detalle del motor de encaminamiento 204 de ejemplo. El motor de encaminamiento 204 incluye un motor de mapeo principal 304, el cual recibe los datos de llamador y los datos de agente de una de las bases de datos 310 y 312. En algunos ejemplos, el motor de encaminamiento 204 podría encaminar a los llamadores en una base de sola o en parte en función de los datos de rendimiento asociados con los agentes. En otros ejemplos, el motor de encaminamiento 204 podría tomar decisiones de encaminamiento en una base sola o en parte en función de la comparación de varios datos de llamador y datos de agente, los cuales podrían incluir por ejemplo, los datos de base de rendimiento, los datos demográficos, los datos psico-gráficos, y otros datos relevantes con el negocio. Además, las bases de datos de afinidad (no se muestran) podrían ser utilizadas y esta información podría ser recibida a través del motor de encaminamiento 204 para tomar las decisiones de encaminamiento .

En un ejemplo, el motor de encaminamiento 204 incluye o se encuentre en comunicación con uno o más motores de red neural 306. Los motores de red neural 306 podrían recibir los datos de llamador y los datos de agente, en forma directa, o por medio del motor de encaminamiento 204 y podrían operar para comparar y encaminar los llamadores en función de los algoritmos.de comparación de patrón y modelos de computadora generados para incrementar los cambios de los resultados deseados. Además, como se indica en la Figura 3, los datos de historia de llamada (que incluyen por ejemplo, los resultados del par de 11amador-agente con respecto al costo, ingreso, satisfacción del cliente, etc.) podrían ser utilizados para volver a enseñar o modificar el motor de red neural 306.

El motor de encaminamiento 204 además incluye o se encuentre en comunicación con la lógica de retención de fila de espera/grupo 308. En un ejemplo, la lógica de retención de fila de espera/grupo 308 opera como una fila de espera para una pluralidad de llamadores, por ejemplo, almacenando o teniendo acceso a los tiempos de retención, tiempos muertos y/o el orden de fila de espera de los llamadores y agentes, y opera con el motor de mapeo 304 para mapear los llamadores a los agentes en función del orden de la fila de espera de los llamadores y/o agentes. El motor de mapeo 304 podría operar, por ejemplo, para mapear los llamadores en función de un algoritmo de comparación de patrón, por ejemplo, como es incluido con el motor de red neural 306, o en función del orden de la fila de espera, por ejemplo, como es recuperado a partir de la fila de espera de retención 308. Además, como se describe en mayor detalle más adelante, la lógica de retención de fila de espera/grupo 308 podría operar con uno o más del motor de mapeo 304 y el motor de red neural 306 para jalar los llamadores de la fila de espera del orden de fila de espera para el encaminamiento hacia un agente, otra fila de espera, o grupo de llamadores. En otro ejemplo, la lógica de retención de fila de espera/grupo 308 podría operar para reunir llamadores, en donde los llamadores son jalados del grupo para el encaminamiento hacia un agente, otro grupo, o hacia otra fila de espera de llamadores sin considerar el tiempo de retención, el tiempo muerto, o el orden de la fila de espera (por ejemplo, no existe fila ordenada de llamadores como en una fila de espera) .

A continuación, se encuentran varios métodos de ejemplo en los cuales el motor de comparación de patrón podría operar para encaminar los llamadores de un grupo o fila de espera de llamadores hacia un agente disponible, otra fila de espera o grupo de llamadores, o para saltar un llamador dentro de una fila de espera de llamadores. Por ejemplo, como se describió, el algoritmo de comparación de patrón podría clasificar agentes en función del rendimiento, podría comparar los datos de agente y los datos de llamador y podría comparar por un algoritmo de comparación de patrón, también podría crear modelos de computadora para predecir resultados de los pares de llamadores-agentes, y similares. Será apreciado que el sistema de encaminamiento de contenido podría incluir software, hardware, firmware, o combinaciones de los mismos para implementar los métodos de ejemplo.

La Figura 4 ilustra un método de ejemplo para el encaminamiento de un llamador dentro de un entorno de centro de llamada, por ejemplo, mediante el sistema de encaminamiento 200. En un ejemplo, los datos de llamador son determinados o identificados al menos para un llamador de un conjunto de llamadores en 402. Los datos de llamador podrían incluir datos demográficos, datos psico-gráficos , y otros datos relevantes de negocios acerca de los llamadores. El conjunto de llamadores podría incluir cualquier grupo de llamadores tal como una fila de espera de llamadores o un grupo de llamadores (por ejemplo, los cuales podrían ser almacenados o determinados mediante la lógica de retención de fila de espera/grupo 308) . El llamador podría ser encaminado a partir del conjunto de llamadores en 404 en función de los datos identificados de llamador en 402 hacia un agente, otra fila de espera de llamadores, o hacia un grupo de llamadores. Por ejemplo, en función de los datos de llamador solos o cuando se comparan con los datos de agente por medio del algoritmo de comparación de patrón, el modelo de computadora, o similares como se discutió con anterioridad, el llamador podría ser sacado de la fila de espera o grupo de llamadores y podría ser encaminado hacia otra fila de espera o grupo de llamadores. Por ejemplo, un llamador podría ser encaminado hacia una segunda fila de espera de llamadores o grupo de llamadores, los cuales podrían ser divididos o segmentados en función de los datos de llamador particulares. Además, el llamador podría ser sacado del conjunto de llamadores y podría ser encaminado hacia un agente disponible, en función de los datos de llamador solos o cuando se comparan con los datos de agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón, un modelo de computadora, o similares como se discute en la presente.

La Figura 5 ilustra otro método de ejemplo de encaminamiento para una persona que llama o llamador dentro de un entorno de centro de llamada, por ejemplo, a través del sistema de encaminamiento 200. En este ejemplo, los datos de llamador son determinados o identificados al menos para un llamador de una fila de espera de llamadores en 502, por ejemplo, en una fila de espera ordenada en forma cronológica de llamadores de entrada. Los datos de llamador podrían incluir datos demográficos o datos psico-gráficos como se describió en la presente. Entonces, el llamador podría ser movido o saltado en 504 dentro de la fila de espera de llamadores en función de los datos identificados de llamador en 502 hacia una nueva posición dentro de la fila de espera, por ejemplo, saltando hacia adelante (o hacia atrás) de otro llamador en el orden de fila de espera. Por ejemplo, en función de los datos de llamador solos o cuando se comparan con los datos de agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón, un modelo de computadora, o similares como se discutió con anterioridad, el llamador podría ser saltado en la fila de espera hacia adelante de otros llamadores. El llamador podría ser encaminado hacia un agente cuando tenga la posición de prioridad más alta de fila de espera o cuando sea sacado y encaminado del orden de la fila de espera como se describe en la presente.

En otro ejemplo, similar al descrito con anterioridad, un llamador en la parte frontal de una fila de espera de llamadores podría ser saltado por otro llamador en función de los datos de llamador determinados o identificados en 502. Por ejemplo, a medida que un agente se vuelve libre, los datos de llamador al menos de un llamador en la fila de espera podrían ser identificados y el llamador en la parte frontal de la fila de espera podría ser saltado (por ejemplo, invalidando la prioridad de encaminamiento de los llamadores) por otro llamador en función de los datos identificados de llamador. En un ejemplo, el llamador podría ser saltado en función de los datos identificados de llamador solos o cuando se comparan con los datos de agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón, un modelo de computadora, o similares como se discute en la presente. Como se describe en este documento, los sistemas y métodos podrían incluir un número máximo predeterminado de ocasiones que un llamador en la parte frontal de la fila de espera podría ser saltado antes de ser encaminado de acuerdo con el orden de la fila de espera. Además, como se describe en la presente, los llamadores podrían ser encaminados hacia un agente, un grupo de llamadores o hacia otra fila de espera de llamadores.

Las Figuras 6-9 describen varios métodos para la utilización de datos de llamador y/o datos de agente para tomar decisiones de encaminamiento, por ejemplo, evaluando los datos de llamador y tomando la decisión para encaminar los llamadores hacia los agentes, otras filas de espera de llamadores, para saltar un llamador dentro de una fila de espera, y así sucesivamente. La Figura 6 ilustra un método de ejemplo para el incremento de las posibilidades de una interacción óptima mediante la combinación de grados de agente (que podrían ser determinados a partir de los grados o clasificación de agentes en los resultados deseados) , datos demográficos de agente, datos psico-gráficos de agente y/u otros datos relevantes de negocios acerca del agente (de manera individual o colectiva son referidos en esta solicitud como "datos de agente"), junto con los datos demográficos de agente, datos psico-gráficos de agente y/u otros datos relevantes de negocios acerca del agente (de manera individual o colectiva son referidos en esta solicitud como "datos de llamador") . Los datos demográficos de agente y llamador pueden comprender cualquiera de: género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, estatus marital, estatus de trabajo y puntuación de crédito. Los datos psico-gráficos del agente y el llamador pueden comprender cualquiera de la introversión, sociabilidad, deseo de éxito financiero y preferencias de cine y televisión.

En un ejemplo, un método para la operación de un centro de contacto incluye determinar los datos de llamador asociados al menos con un llamador de un conjunto de llamadores (por ejemplo, un grupo de llamadores en retención) , determinar los datos de agente asociados con un agente o agentes (por ejemplo, un agente o agentes disponibles) , comparar los datos de agente y los datos de llamador (por ejemplo, por medio de un algoritmo de comparación de patrón) , y comparar uno de los llamadores en el grupo con el agente para incrementar la posibilidad de una interacción óptima. En particular, en 602, los datos de llamador (tales como los datos demográficos o psico-gráficos de llamador) son identificados o determinados al menos para uno de un conjunto de llamadores. Un modo de conseguir esto es a través de la recuperación de los datos de llamador de las bases de datos disponibles utilizando la información de contacto del llamador como un índice. Las bases de datos disponibles incluyen, aunque no se limitan a, aquellas que son públicamente disponibles, aquellas que son comercialmente disponibles o aquellas creadas por un centro de contacto o un cliente de centro de contacto. En un entorno de centro de contacto de salida, la información de contacto de llamador es conocida con anticipación. En un entorno de centro de contacto de entrada, la información de contacto de llamador puede ser recuperada mediante el examen de la información CallerID de llamador o requiriendo esta información del llamador en el inicio o comienzo del contacto, tal como a través de la entrada de un número de cuenta de llamador o de otra información de identif cación de llamador. Otros datos relevantes de negocios tales como el comportamiento histórico de compra, el nivel actual de satisfacción como un cliente, o el nivel de voluntad de interés en un producto, también podrían ser recuperados de las bases de datos disponibles.

Es típico que una fila de espera de llamadores en retención se forme en un centro de contacto. Cuando una fila de espera se ha formado, es deseable minimizar el tiempo de retención de cada llamador con el propósito de incrementar las posibilidades de obtención de satisfacción del cliente y disminución del costo del contacto, en donde el contacto puede ser no sólo una función de la duración de contacto, sino también una función de la posibilidad que un llamador abandonara el contacto si la espera es muy larga. En consecuencia, en un ejemplo, después de la comparación, un agente con llamadores en una fila de espera, por ejemplo, las Reglas de conexión pueden ser configuradas de modo que comprendan un algoritmo para el salto de fila de espera, por medio de lo cual, la comparación favorable de un llamador en retención y un agente disponible originará que el llamador "salte" la fila de espera incrementando la prioridad de conexión del llamador, de modo que el llamador es pasado a este agente en primer lugar por adelante de los otros en la fila de espera enlistada en forma cronológica. El algoritmo de salto de fila de espera puede ser adicionalmente configurado para implementar, de manera automática, un intercambio entre el costo asociado con los llamadores que se mantienen en retención contra los beneficios en términos de la posibilidad de una interacción óptima que se realiza si el llamador es saltado en la fila de espera, y los llamadores de salto en la fila de espera incrementa la posibilidad total de que se realice una interacción óptima con respecto al tiempo en un nivel aceptable un mínimo de costo o posibilidad de satisfacción del cliente. Los llamadores también pueden ser saltados en la fila de espera si una base de datos de afinidad indica que una interacción óptima es particularmente probable si el llamador es comparado con un agente específico que ya se encuentra disponible. Además, los llamadores pueden ser sacados o encaminados de la fila de espera hacia un agente, otra fila de espera, o grupos de llamadores como se describe en la presente.

En 604, los datos de agente para uno o más agentes son identificados o determinados, por ejemplo, de un agente disponible. Un método de determinación de datos demográficos o psico-gráficos de agente puede involucrar agentes de investigación o examen en el momento de su empleo, o de manera periódica, a través de todo su empleo. Éste proceso de investigación puede ser manual, tal como a través de una investigación o examen escrito u oral, o puede ser automático con la investigación que es conducida a través de un sistema de computadora, tal como mediante el despliegue a través de un navegador de la web. De preferencia, a través de esta modalidad avanzada, se utilizan grados de agente, datos demográficos, psico-gráficos y otros datos relevantes de negocios, junto con los datos demográficos, psico-gráf icos y otros datos relevantes de negocios del llamador, otras modalidades de los sistemas y métodos de ejemplo pueden eliminar uno o más tipos o categorías de datos de llamador o agente para minimizar la potencia de cómputo o el almacenamiento necesario.

Los datos de agente y los datos de llamador podrían ser entonces comparados en 606. Por ejemplo, los datos de agente y los datos de llamador pueden ser pasados hacia un sistema de cómputo para la comparación de los datos de llamador con los datos de agente para cada par de llamador-agente, es decir, los datos de agente son comparados en un modo de par longitudinal con cada llamador en retención. En un ejemplo, la comparación es conseguida pasando los datos de agente y los datos de llamador hacia un algoritmo de comparación de patrón para crear un modelo de computadora que compara cada llamador con el agente y estima el resultado probable de cada comparación a lo largo de un número de interacciones óptimas, tal como la generación de una venta, la duración del contacto, o la probabilidad de generación de una interacción que el cliente busca satisfacer.

Además, la cantidad de tiempo que un llamador se encuentra en retención en el grupo de llamadores podría ser considerada. En un ejemplo, es aplicada una función de "costo" o "dificultad" a los llamadores en el grupo para analizar la posibilidad variable de interacción exitosa a medida que los llamadores esperan en el grupo. El algoritmo de comparación de patrón o modelo de computadora podrían utilizar la función de costo en el mapeo de llamadores hacia los agentes. Por ejemplo, considerando un ejemplo en donde el mejor agente de comparación para un llamador podría estar ocupado y tener un 70% de posibilidad de aumento de generación de ingresos para un llamador, aunque no se espera que se encuentre libre con rapidez (por ejemplo, sólo se encuentra a unos cuantos segundos en otra llamada) . El siguiente mejor agente de comparación se encuentra libre y tiene el 95% de posibilidad de aumento de generación de ingresos para el llamador. La función de costo podría indicar que el sistema encamina el llamador hacia el siguiente mejor agente debido a que el 70% de posibilidad de aumento de generación de ingresos para el llamador disminuirá con el paso del tiempo, de manera más probable, por debajo del 95% en el momento que el mejor agente se encuentre libre. Como tal, el algoritmo de comparación de patrón o el modelo de computadora podrían utilizar la función de costo en el mapeo de llamadores a los agentes además de otros datos de llamador y datos de agente .

Además, en un ejemplo, un umbral de retención para uno o más de los llamadores en el grupo podría ser incluido como un factor, por ejemplo, como un factor de ponderación utilizado con otros datos en el algoritmo de comparación de patrón o como un activador para encaminar un llamador. El umbral de retención podría incluir un tiempo predeterminado, un múltiplo de un promedio o el tiempo esperado de retención para el llamador cuando la llamada llegue, el número de llamadores encaminados mientras que éstos se encuentran en retención, por ejemplo, cuantas veces han sido "saltados" por otros llamadores, y así sucesivamente. Por ejemplo, un llamador podría ser asignado a un umbral de retención (por ejemplo, segundos, minutos, o el número de veces que son "saltados"), que si es excedido, anula el algoritmo de comparación de patrón, por ejemplo, para evitar que el llamador esté siendo retenidos de manera indefinida. Además, cada llamador podría ser asignado, de manera individual, con un umbral de retención, por ejemplo, en función de los datos asociados con el llamador, tal como su inclinación para generar ingresos o un estado preferido de cuenta, o a todos los llamadores les podrían ser dados un umbral de retención común.

Los algoritmos de comparación de patrón de ejemplo pueden incluir cualquier algoritmo de correlación, tal como un algoritmo de red neural o un algoritmo genético. En un ejemplo, un algoritmo elástico backpropagation (RProp) podría ser utilizado, como se describe por M. Riedmiller, H. Braun : "A Direct Adaptive Method for Faster backpropagation Learning: The RPROP Algorith" , Proc . Of the IEEE Int. Conf . on Neural Networks 1993 que se incorpora en la presente como referencia en su totalidad. De manera general, para entrenar o refinar de otro modo el algoritmo, los resultados actuales de contacto (que se miden para una interacción óptima) son comparados contra los datos actuales de agente y llamador para cada contacto que ocurrió. Entonces, el algoritmo de comparación de patrón puede aprender o mejorar su aprendizaje, de la manera como comparar ciertos llamadores con ciertos agentes ya que cambiará la posibilidad de una interacción óptima. De este modo, el algoritmo de comparación de patrón puede ser entonces utilizado para predecir la posibilidad de una interacción óptima en el contexto de la comparación de un llamador con un conjunto particular de datos de llamador, con un agente de un conjunto particular de datos de agente. De preferencia, el algoritmo de comparación de patrón es refinado, en forma periódica, puesto que los datos más actuales en las interacciones del llamador se vuelven disponibles a este, tal como el entrenamiento en forma periódica del algoritmo cada noche después que un centro de contacto ha finalizado la operación del día.

El algoritmo de comparación de patrón puede podría crear un modelo de computadora que refleje las posibilidades previstas de una interacción óptima para cada comparación de agente y llamador. De preferencia, el modelo de computadora comprenderá las posibilidades previstas para un conjunto de interacciones óptimas para cada agente que es registrado en el centro de contacto como es comparado contra cada llamador disponible. En forma alterna, el modelo de computadora puede comprender subconjuntos de estos o conjuntos que contienen los conjuntos mencionados. Por ejemplo, en lugar de comparar cada agente registrado en el centro de contacto con cada llamador disponible, los ejemplos pueden comparar cada agente disponible con cada llamador disponible, o incluso un subconjunto más reducido de agentes o llamadores. Del mismo modo, la presente invención puede comparar cada agente que trabajó en una compaña particular, si se encuentra disponible o registrado o no, con cada llamador disponible. En forma similar, el modelo de computadora puede comprender posibilidades previstas para una interacción óptima o un número de interacciones óptimas.

El modelo de computadora también puede comprender un marcador de conveniencia para cada comparación de un modelo de computadora y un llamador. El marcador de conveniencia puede ser determinado tomando las posibilidades de un conjunto de interacciones óptimas como es previsto por el algoritmo de comparación de patrón, y ponderando aquellas posibilidades para poner más o menor énfasis en una interacción óptima particular que se relaciona con otra interacción óptima. El marcador de conveniencia puede ser entonces utilizado en los sistemas y métodos de ejemplo para determinar cuáles agentes tienen que ser conectados con cuáles llamadores.

En función del algoritmo de comparación de patrón y/o modelo de computadora, el método además incluye determinar el llamador que tiene la mejor comparación con el agente en 908. Como será entendido, el llamador de mejor comparación podría depender del algoritmo de comparación de patrón, el modelo de computadora y las variables de salida deseadas y ponderaciones seleccionadas por un centro de contacto particular. El llamador de mejor comparación determinado es entonces encaminado hacia el agente en 910.

Los datos de llamador y los datos de agente además podrían comprender datos de afinidad. Como tal, los sistemas y métodos de ejemplo también pueden comprender bases de datos de afinidad, las bases de datos que comprenden datos en función de los resultados de contacto del llamador individual (referidos en esta solicitud como "datos de afinidad del llamador"), son independientes de su información demográfica, psico-gráfica uno otra información relevante de negocios. Estos datos de afinidad de llamador pueden incluir la historia de compra del llamador, la historia de tiempo de contacto o la historia de satisfacción del cliente. Estas historias pueden ser generales, tales como la historia general del llamador para la compra de productos, el tiempo de contacto promedio con un agente, o las clasificaciones promedio de satisfacción del cliente. Estas historias también pueden ser específicas de agente, tal como la compra del llamador, el tiempo de contacto, o la historia de satisfacción del cliente cuando se conecten con un agente particular.

Los datos de afinidad de llamador pueden ser entonces utilizados para refinar las comparaciones que pueden ser realizadas utilizando los sistemas y métodos de ejemplo. Como un ejemplo, un cierto llamador podría ser identificado por sus datos de afinidad de llamador como alguien altamente probable para realizar una compra, debido a que en los últimos distintos ejemplos en los cuales el llamador fue contactado, el llamador eligió la compra de un producto o servicio. Esta historia de compra puede ser entonces utilizada para refinar, de manera adecuada, las comparaciones de manera que el llamador es comparado, de preferencia, con un agente considerado adecuado para el llamador a fin de incrementar las posibilidades de una interacción óptima. Utilizando esta modalidad, un centro de contacto podría comparar, de preferencia, el llamador con un agente quien no tiene un alto grado para generar ingresos o quien no podría ser de otro modo una comparación aceptable, debido a que la posibilidad de una venta todavía es probable que sea dada al comportamiento de compra pasada del llamador. Esta estrategia para la comparación podría dejar disponibles otros agentes quiénes podrían haber estado ocupados otro modo con una interacción de contacto con el llamador. En forma alterna, el centro de contacto podría buscar garantizar que el llamador se ha comparado con un agente con un alto grado para la generación de ingresos, sin considerar cual es combinaciones generadas que utilizan datos de llamador y datos demográficos o psico-gráficos agente podrían indicar.

Una base de datos de afinidad más avanzada incluye una en la cual los resultados de contacto de llamador son rastreados a través de los distintos datos de agente. Este análisis podría indicar, por ejemplo, que el llamador es más probable que sea satisfecho con un contacto si estos son comparados con un agente de género, raza, edad similar o incluso con un agente específico. Utilizando esta modalidad, un sistema o método podría comparar, de preferencia, un llamador con un agente específico o tipo de agente que es conocido a partir de los datos de afinidad de llamador por haber generado una interacción óptima aceptable.

Las bases de datos de afinidad pueden proporcionar información particularmente que puede accionarse acerca de un llamador cuando las fuentes de bases de datos públicamente disponibles o de cliente comercial podrían carecer de información acerca del llamador. Este desarrollo de base de datos también puede ser utilizado para mejorar adicionalmente el encaminamiento de contacto y la comparación de agente 105con-llamador incluso en el caso que existan datos disponibles en el llamador, puesto que esto podría conducir a la conclusión que los resultados de contacto del llamador individual podrían variar de los que podrían implicar las bases de datos comerciales. Como un ejemplo, si un sistema o método fueran a depender simplemente sobre las bases de datos comerciales con el propósito de comparar un llamador y un agente, podría predecirse que el llamador sería el mejor comparado con un agente del mismo género para conseguir la satisfacción óptima de cliente. Sin embargo, mediante la inclusión de la información de base de datos de afinidad desarrollada a partir de las interacciones anteriores con el llamador, los métodos y sistemas de ejemplo podrían predecir con mayor exactitud que el llamador sería mejor comparado con un agente de un género opuesto para conseguir la satisfacción óptima de cliente.

Otro aspecto de los métodos y sistema de ejemplo es que podría desarrollar bases de datos de afinidad que comprenden datos de rendimiento de generación de ingresos, costo y satisfacción de cliente de los agentes individuales si se compara con las características específicas demográficas, psico-gráficas u otras características relevantes de negocios del llamador (referidas en esta solicitud como "datos de afinidad de agente"). Una base de datos de afinidad tal como está podría originar, por ejemplo, los sistemas y métodos de ejemplo que predicen que un agente específico tiene un mejor desempeño en interacciones con llamadores de edad similar y menor en interacciones con un llamador de una edad significativamente más viejo o más joven. En forma similar, este tipo de base de datos de afinidad podría originar los sistemas y métodos de ejemplo que predicen que un agente con ciertos datos de afinidad de agente maneja llamadores que se originan a partir de una geografía particular mucho mejor que el agente que maneja llamadores de otras geografías. Como otro ejemplo, los sistemas y métodos de ejemplo podrían predecir que un agente particular se desempeña bien en circunstancias en las cuales este agente es conectado con un llamador 'irritado' .

De preferencia, aunque las bases de datos de afinidad son utilizadas en combinación con los datos de agente y los datos de llamador que pasan a través de un algoritmo de comparación de patrón para generar comparaciones, la información almacenada en las bases de datos de afinidad también puede utilizarse, de manera independiente, de los datos de agente y los datos de llamador, de manera que la información de afinidad sólo sea la única información utilizada para generar comparaciones.

Los sistemas y métodos de ejemplo podrían almacenar datos específicos a cada llamador y encaminado para el análisis subsiguiente. Por ejemplo, los sistemas y métodos pueden almacenar datos generados en cualquier modelo de computadora, que incluyan las posibilidades para una interacción óptima como es previsto por el modelo de computadora, tal como las posibilidades de ventas, duraciones de contacto, satisfacción de cliente u otros parámetros. Este almacenamiento podría incluir datos actuales para la conexión de llamador que fue realizada, incluyendo los datos de agente y los datos de llamador, si una venta ocurrió, la duración del contacto y el nivel de satisfacción de cliente. Este almacenamiento también podría incluir datos actuales para las comparaciones de agente con llamador que fueron realizadas, así como también como, cuáles y cuando las comparaciones fueron consideradas de acuerdo con las Reglas de conexión y antes de la conexión con un agente particular.

La Figura 7 ilustra un método de ejemplo para la combinación de múltiples variables de salida de un algoritmo de comparación de rendimiento (para la comparación de llamadores y agentes) en una métrica única para uso en el control y manejo del sistema de encaminamiento. El método de ejemplo incluye determinar un marcador-Z (por ejemplo, un marcador estándar adimensional ) para cada una de dos o más salidas variables del algoritmo de comparación de patrón en 702. El marcador-Z, o el marcador estándar, pueden ser calculados como sigue: z = (x - µ) / s en donde x es la salida sin depurar del algoritmo de comparación de patrón para una variable particular de salida, µ es el promedio de la variable de salida, y s es la desviación estándar de la variable de salida. Un marcador-Z podría ser calculado para cualquier número de variables de salida del sistema de encaminamiento de llamada (por ejemplo, el algoritmo de comparación de patrón utilizado) . Las variables de salida podrían incluir o ser asociadas, por ejemplo, con la generación de ingresos, el costo, la satisfacción del cliente, y similares.

Los marcadores-Z son utilizados en 704 para determinar una combinación lineal de dos o más variables de salida, en donde la combinación lineal podría ser seleccionada en función de la mezcla o ponderación deseada de las variables de salida. Por ejemplo, un centro de llamada podría determinar la satisfacción de cliente que es la variable más importante y la ponderación de generación de ingreso y el menor costo que la satisfacción de cliente (por ejemplo, asignando las funciones de ponderación que se agregan hasta 1) . La combinación lineal de marcadores-Z determinados podría ser entonces calculada para proporcionar un marcador único en función de las múltiples variables de salida y factores de ponderación. Por ejemplo, un centro de un encaminamiento de llamada podría combinar los marcadores-Z para una salida deseada del sistema (por ejemplo, decidiendo que una variable será ponderada de manera más pesada que otra variable) . Entonces, la combinación lineal podría ser utilizada por el sistema de encaminamiento para el encaminamiento o la comparación de llamadores con agentes por medio del algoritmo de comparación de patrón en 706. Por ejemplo, los llamadores y agentes podrían ser comparados en un intento para estimar o maximizar el valor o marcador de la combinación lineal determinada de marcadores-Z .

Debe observarse que, de manera convencional, para los centros de llamada de entrada, cuando muchos llamadores se encuentran en retención y un agente se vuelve libre, el primer llamador en la fila de espera (por ejemplo, que ha sido mantenido el más largo tiempo) es encaminado hacia el agente libre. Sin embargo, como se describe en la presente, los métodos de ejemplo para el encaminamiento de llamadores incluyen la formación de pares de un agente disponible con todos los llamadores que están siendo retenidos, y el encaminamiento de la mejor comparación de llamador con el agente en función del algoritmo de comparación de patrón/modelo de computadora y las variables de salida deseadas de los mismos. La Figura 8 ilustra un método particular de ejemplo para la optimización de una combinación o mezcla de múltiples variables de salida de un algoritmo de comparación de patrón y/o modelo de computadora para la instancia particular en donde múltiples llamadores se encuentran en retención y una gente se vuelve libre para aceptar un llamador. El método de ejemplo incluye determinar un conjunto de datos de llamador a partir de una muestra de llamadores en 802. Por ejemplo, los datos de llamador podrían incluir datos de llamador para todos o algunos de los llamadores en retención, esperando por un agente, con el centro de llamada. El método además incluye determinar un conjunto de datos de agente a partir de un agente que se vuelve disponible para aceptar un llamador en 804, el cual simplemente podría ser accesado a partir de los datos de agente conocidos.

El método además incluye, para cada posible par de llamador-agente, pasando los datos asociados de agente y llamador a través de un algoritmo de comparación de patrón/modelo de computadora en 806. Un marcador-Z podría ser determinado para cada par de llamador-agente en 808, los cuales están basados en del algoritmo de comparación de patrón para cada una de las variables de salida (por ejemplo, para cada salida de red neural) , como se describe en detalle más adelante. La formación del par de agente -llamador de marcador más alto podría entonces ser conectada, por ejemplo, el llamador de mejor comparación basado en los marcadores -Z es encaminado.

Un algoritmo de comparación de patrón más detallado aunque de ejemplo, y un método para la combinación de múltiples variables de salida de los mismos incluye un algoritmo de red neural o un algoritmo genético. Como se describió (por ejemplo, con respecto a la Figura 6) , un algoritmo de comparación de patrón tal como un algoritmo de red neural que puede ser entrenado o refinado mediante la comparación de los resultados actuales con los datos de llamador y agente (por ejemplo, comparando los datos de entrada y salida) puede aprender, o mejorar su aprendizaje de la manera como comparando los cambios de llamadores y agentes cambia la posibilidad de una interacción óptima. Lo siguiente incluye un algoritmo de comparación de patrón de red neural de ejemplo, seguido por los métodos de ejemplo para la escala de los marcadores de salida y la combinación de los marcadores de salida en un marcador compuesto para determinar la formación de pares de llamador - agente para un resultado deseado .

De manera inicial, varios términos del algoritmo de comparación de patrón de ejemplo son definidos para ilustrar la operación. Permitamos que A={ai} ( i=l , ... , W) sea el conjunto registrado actual en agentes en una fila de espera que se encuentran disponibles para la comparación con un llamador de entrada. Nota, estos agentes podrían estar en un centro físico de llamada o podrían ser distribuidos a través de varios centros de llamada y podrían ser controlados por varios Intercambios de Derivación Privada (PBXs) . Además, el conjunto de llamadores puede ser denotado como: C = { Cj } (1) Cada agente y llamador tiene datos de agente y datos de llamador asociados, por ejemplo, información demográfica, psico-demográfica, etc. (en algunos casos, los datos de llamador no podrían estar disponibles, por ejemplo, cuando el número de teléfono del llamador no se encuentre disponible o no pueda ser encontrado en una base de datos accesible) . Los datos de llamador y los datos de agente puede ser denotados, de manera respectiva, como: ¾ ( = l,...,N) (* = l,..,i>) 1 (. = 1,..., ) (¿ = 1,..., en donde existen P variables que describen por ejemplo, las características demográficas y psico-demográficas de los agentes y Q variables que describen estas características de los clientes, en donde P y Q no son necesariamente iguales.

También existen variables de salida, las cuales describen ciertas características del rendimiento del centro de llamadas, el cual se desea optimizar. Los tres más comúnmente utilizados son Ingresos, denotados por R, costo, el cual usualmente es calculado como el tiempo de manejo de llamada, y que se denota aquí por T, y Satisfacción, denotada por S. en este ejemplo ilustrativo sólo estas tres variables de salida de ejemplo son consideradas, aunque debe entenderse que más variables podría ser agregadas o diferentes variables podría ser sustituidas para el ingreso, costo y satisfacción.

Por ejemplo, otras variables podrían incluir la primera resolución de llamada, la cancelación (por ejemplo, la cancelación posterior de una venta debido a un remordimiento del comprador), y similares.

Un algoritmo de comparación de patrón de ejemplo o modelo de computadora basado en un algoritmo de comparación de patrón además podrían incluir "palancas", en este ejemplo, tres palancas para el ajuste del grado en el cual cada una de las tres variables de salida es optimizada en el algoritmo de comparación de patrón cuando se hacen las comparaciones de agente-llamador. Estas palancas podría ser denotados como: LR,LC&LS 0=LR)Lc,Ls=i) ^ en donde los tres valores son sometidos a la restricción: LR + LC + LS = \ ^ En este ejemplo particular, para cada variable de salida del algoritmo de comparación de patrón, una red neural de propagación hacia atrás elástica (RPROP) ha sido entrenada. Se entenderá que una red neural RPROP es un heurístico de aprendizaje para uso en arquitecturas de red neural para proporcionar un mecanismo de actualización basado en los resultados pasados a fin de mejorar la salida del algoritmo con respecto al tiempo. Las funciones resultantes de evaluación de red neural, "en cada una para el Ingreso, Costo y Satisfacción, pueden ser como sigue: fc-Mp+Q E fs'Mp+Q -> (5) Cada una de las funciones de evaluación toma un vector que comprende los datos de llamador y los datos de agente (por ejemplo, la información demográfica, psico-gráfica, etc.) para un agente y un llamador y lo mapea hacia un número único real, por ejemplo: en donde la función de red neural de inqreso es el mapeo de las características del ith agente y el jth llamador hacia un número real único x.

Los algoritmos de comparación de patrón de red neural descritos con anterioridad podrían ser entonces utilizados a través de un sistema de ejemplo para determinar un par de llamador-agente óptimo a partir de los agentes disponibles y llamadores de entrada. En un ejemplo, existen tres tipos de condiciones de acuerdo con las cuales son tomadas las decisiones de par de llamador-agente. Estas incluyen: i . Muchos agentes se encuentran disponibles y un llamador llama (Entrada) o una llamada será realizada al siguiente llamador en la lista delantera (Salida) . ii . Las llamadas de entrada son retenidas y un agente se encuentra disponible. iii. A los llamadores son retenidos y más de un agente se encuentra disponible.

Normalmente, un centro de llamadas opera en la condición ii (por ejemplo, como se describe con respecto a las Figuras 4-6) . Los siguientes ejemplos son independientes en gran medida de las condiciones descritas con anterioridad, sin embargo, será supuesto el caso más general iii. Por ejemplo, suponiendo en alguna instancia que les agentes se encuentran disponibles : A' = fc ) (> = 1>2> 3) (7) en donde los agentes disponibles son un subconjunto de Ci, c2 los registrados en el grupo de agentes: ? c A. además, suponiendo que los dos llamadores se encuentran en la fila de espera. Este ejemplo simple proporciona que existen seis (3 x 2 = 9) posibles pares de 1lamadores-agentes : ¾ c, a2 ++ c2 <¾ <-> c2 ^ algoritmo de comparación de patrón de ejempl opera en función de estos seis posibles de pares para determinar la salida óptima de comparación de las seis posibilidades dados los tres ajustes de palanca LRl Lc y Ls, los cuales podrían ser establecidos mediante el centro de encaminamiento de contacto para el rendimiento deseado de salida .

En un ejemplo, la primera etapa es para evaluar los seis posibles pares a través de los algoritmos de red neural de ingreso, costo y satisfacción. El sistema busca los datos de agente y los datos de llamador (por ejemplo, los datos demográficos y psico-gráficos de los agentes y los clientes) para formar seis vectores de longitud P + Q y aplica la función de red neural en cada uno para generar seis números reales. Tomando el ingreso como el ejemplo, el sistema calcula : en donde rj denota la salida de la red neural de —> —> ingreso para el par del ith agente, con el jth llamador (nota, la anotación aquí es de manera que IAai,i se refiere a la información demográfica y psico-gráfica para el agente ai) . En el mismo modo, los conjuntos de seis números puede ser calculados, llamándolos (¾ y Sij que son las salidas de las funciones de red neural de costo y satisfacción, de manera respectiva, para los seis pares de llamadores-agentes .

Las salidas de las redes neurales se encuentran en una escala en cierto modo arbitraria, para así compararlas entre sí de modo que puedan ser nuevamente puestas a escala en una métrica común. Para este fin, es formado un gran número de pares aleatorios entre los registrados en los agentes (A) y los llamadores (por ejemplo, utilizando llamadores y agentes más allá de los seis descritos con anterioridad). Por ejemplo, los datos de centro de llamadas para la fila de espera particular bajo consideración del día anterior pueden ser utilizados para formar una muestra de cientos, miles o más de comparaciones aleatorias entre agentes y llamadores. Para cada red neural (por ejemplo, para el ingreso, costo y satisfacción) estos pares aleatorios son evaluados y las desviaciones media y estándar de las distribución de resultantes de las salidas de red neural podrían ser calculadas. Por ejemplo, calculando las seis cantidades µ?, s?? µa, crc, µe, <¾, en donde µ?/ s?, son las desviaciones media y estándar de la distribución de la salida de la red neural de ingreso en forma similar, para el costo y satisfacción .

Utilizando las desviaciones media y estándar, un marcador-Z para cada uno del ingreso, con su satisfacción podría ser calculado para los seis pares de llamadores-agentes : zc ¿_ c_ (/ = 3 y = ) c Zfj=^^ (¿=U3 y = l,2) s5 .(10) Un centro de llamadas podría desear optimizar la combinación de las variables de salida, como es expresado por los distintos ajustes de palanca para determinar los pares de llamadores-agentes . Los marcadores-Z determinados podrían ser combinados en un marcador-Z compuesto y podrían ser utilizados por el algoritmo de comparación de patrón para la elección de un par de 11amador-agente óptimo. En un ejemplo, la combinación lineal de las salidas de red neural es formada para originar un Z total para cada par de llamador-agente como sigue: 1,1 ¾ = LK x Z2 , + Lc x Z£, + Ls x , ^2,2 = x Z22 + Zc x ^ + Ls 2 ¦^3,1 = R X 3 I + LCX Z3i, + Z,s x Z31 Z¾ — Z¾ ~fr* ,- x * "i- x Z "Í3,2 (11) A partir de este, el sistema y el método pueden encontrar la i e j para lo cual : Z(J = a*(&,.}) (l2) y comparar o encaminar el agente i con el llamador j . En este ejemplo, con dos agentes disponibles y tres llamadores en la fila de espera, el sistema y método podrían entonces comparar y encaminar los dos agentes disponibles con los dos de los tres llamadores en la fila de espera, eligiendo los dos pares de llamadores-agentes con los marcadores-Z sumados más altos.

En un ejemplo, en lugar de elegir el par de llamador-agente con el marcador-z combinado más alto en la ecuación 11, el método verifica si el Z más alto en la ecuación 11 excede un marcador-Z de umbral preestablecido y sólo asigna el llamador al agente cuando lo hace. Si el umbral no es excedido por los marcadores-Z de cualquiera de los pares de llamadores-agentes disponibles, el sistema no asigna una llamada y espera hasta que más agentes y/o llamadores se encuentran disponibles y un par no excede el umbral .

Debe observarse y reconocerse que en la práctica, no son independientes las tres variables resultantes que se discuten (es decir, ingreso, costo y satisfacción) normalmente. Por ejemplo, en muchas situaciones de centro de llamadas, el ingreso y el costo, por ejemplo, como se miren mediante el tiempo manual, son anti-correlacionados debido a que los agentes que pasan más tiempo en las llamadas tienden a tener relaciones más altas de ventas. Por lo tanto, en un ejemplo, los ajustes de palanca descritos podrían ser determinados a partir de un modelo que toma esto en consideración, por ejemplo, un modelo basado en la regresión a partir de los datos pasados, establecido para maximizar una combinación de las variables de salida tomando en cuenta sus interacciones .

Además, en algunos ejemplos, los algoritmos de comparación de patrón y los marcadores-Z podrían ser influenciados por un umbral de retención para un llamador, por ejemplo, la duración de tiempo que un llamador ha estado en retención, lo cual podría incluir un umbral de dificultad del llamador, por ejemplo, por medio de la función de costo. Por ejemplo, la probabilidad de incremento de ingreso, satisfacción de cliente y así sucesivamente podría variar en función del tiempo de espera que el llamador es retenido antes de su encaminamiento hacia un agente. Por ejemplo, si un llamador es retenido demasiado tiempo en función de un umbral de retención o la función de costo para el tiempo de espera de llamador, la probabilidad de un resultado previsto podría cambiar (por ejemplo, después de un minuto en retención la probabilidad de una venta para el llamador particular podría caer, de manera tremenda) . Como tal, el sistema podría encaminar el llamador hacia una comparación sub-óptima de otro modo de agente en función de la combinación lineal de los marcadores-Z y las variables de salida. Por ejemplo, la salida deseada podría ser maximizar el ingreso, sin embargo, después que un umbral de dificultad es alcanzado para el llamador, el sistema podría encaminar el llamador en un modo de satisfacción de cliente de ponderación más pesada.

En algunas instancias, los datos de llamador podrían estar faltando o están indisponibles. Por ejemplo, los datos demográficos y psico-gráf icos no podrían ser conocidos por un llamador, o podría ser que el PBX falle al proporcionar el número de teléfono de un llamador. En estos casos, el algoritmo de comparación de patrón de ejemplo no funcionará también debido a que los valores f serán desconocidos. En un ejemplo, el algoritmo podría calcular ZR , Zc y Zs en la ecuación (10) sin referencia al cliente en lo absoluto. Por ejemplo, para cada agente en A, el sistema podría tener datos de rendimiento histórico, es decir los valores de ingreso, con su satisfacción asociados con cada llamada que el agente ha manejado a través de un periodo histórico (por ejemplo, un periodo de días o más tal como 30 días) . Para cada agente en el grupo, un marcador-Z (cada uno por rendimiento de ingreso, con su satisfacción) podría ser calculado como: en donde HiR es el rendimiento histórico promedio de ingreso del agente i, y Jí* y sd(fl*) son las desviaciones promedio y estándar, de manera respectiva, de los rendimientos históricos de todos los N agentes en el grupo. En el caso que un dato del llamador esté faltando, los pares con el que el llamador en ecuación 11 tienen estos valores Z utilizados .

De manera general, los datos de agente faltantes no ocurrirán puesto que la reunión de los datos de agente se encuentra normalmente bajo el control del centro de encaminamiento de llamada. En una instancia en donde algunos o la totalidad de los datos de agente están faltando, sin embargo, el agente puede ser asignado con un valor Z=0, lo cual podría proporcionar el mejor estimado, en la ausencia de los datos de agente, de la colocación como el promedio (debido a que el promedio de los valores Z es cero) .

Se observa que el centro de encaminamiento de llamada o sus clientes podrían modificar la combinación lineal, por ejemplo, podrían cambiar la mezcla o ponderación de las variables de salida deseadas, con respecto al tiempo. Además, los marcadores-Z subyacentes podrían ser nuevamente calculados con respecto al tiempo, originando cambios en la combinación lineal y el encaminamiento de los llamadores. De manera opcional, el centro de contacto o sus clientes podrían controlar la mezcla de las variables de salida a través de la Internet o algún otro sistema de transferencia de datos. Como un ejemplo, un cliente del centro de contacto podría tener acceso a la mezcla de variables de salida, actualmente en uso a través de un navegador de la Internet y podría modificar estas en forma remota. Esta modificación podría ser establecida para tomar efecto inmediato y, de manera inmediata después de esta modificación, ocurren los subsiguientes encaminamientos de llamador en línea con la combinación recientemente establecida de marcadores-Z . Una instancia de este ejemplo podría generar un caso en donde un cliente de centro de contacto decida que la prioridad estratégica más importante en sus negocios en el presente es la maximización de ingresos. En este caso, el cliente podría alterar, en forma remota, la combinación para favorecer el encaminamiento y la comparación de agentes que pudieran generar la probabilidad más grande de una venta en un contacto dado. De manera subsiguiente, el cliente podría tomar la visión que la maximización de la satisfacción del cliente es más importante para su negocio. En este caso, estos podrían alterar, en forma remota, la combinación, de manera qué los llamadores son encaminados hacia los agentes, de manera más probable, para maximizar su nivel de satisfacción. En forma alterna, podrían establecerse cambios para que tomen efecto en un tiempo subsiguiente, por ejemplo, comenzando la siguiente mañana.

De acuerdo con otro aspecto de los sistemas y métodos de ejemplo descritos, una interfaz visual de computadora y reportes que pueden ser impresos podrían ser proporcionados al centro de contacto o sus clientes para permitir que ellos en una base de rendimiento de tiempo real o pasada, realicen el monitoreo de las estadísticas de las comparaciones de agente con llamador, que miran las interacciones óptimas que están siendo conseguidas en contra de las interacciones previstas por el modelo de computadora, así como también cualesquiera otras mediciones de rendimiento en tiempo real o pasado utilizando los métodos descritos en la presente. Una interfaz visual de computadora para el cambio de la ponderación en función de la interacción óptima también puede ser proporcionada al centro de contacto o el cliente de centro de contacto, de manera que puedan monitorear o cambiar, como se discutió en la presente, las ponderaciones o las variables resultantes deseadas en tiempo real o en un tiempo predeterminado en el futuro.

Muchas de las técnicas descritas aquí podrían ser implementadas en hardware o en software, o en una combinación de los dos. De preferencia, las técnicas son implementadas en programas de computadora que se ejecutan en computadoras programables , cada una de las cuales incluye un procesador, un medio de almacenamiento que puede ser leído por el procesador (que incluye una memoria volátil y una memoria no volátil y/o elementos almacenamiento) y dispositivos adecuados de entrada y salida. El código de programa es aplicado en los datos entrados utilizando un dispositivo de entrada para realizar las funciones descritas y para generar la información de salida. La información de salida es aplicada en uno o más dispositivos de salida. Además, cada programa se prefiere que sea implementado en un procedimiento de alto nivel o lenguaje de programación orientado por objeto para comunicarse con un sistema de computadora. Sin embargo, el programa puede ser implementado en el ensamble o lenguaje de máquina, si se deseara. En cualquier caso, el lenguaje podría ser un lenguaje compilado o interpretado.

De preferencia, cada programa de computadora es almacenado en un medio o dispositivo de almacenamiento (por ejemplo, CD-ROM, disco duro o disco flexible magnético) que puede ser leído por una computadora programable de uso general o especial para la configuración y operación de la computadora cuando el medio o dispositivo de almacenamiento es leído por la computadora para realizar los procedimientos descritos. El sistema también podría ser implementado como un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, configurado con un programa de computadora, en donde el medio de almacenamiento configurado de este modo provoca que una computadora opere en un modo específico y predefinido .

La Figura 9 ilustra un típico sistema dé computación 900 que podría ser empleado para implementar la funcionalidad de procesamiento en las modalidades de la invención. Los sistemas de cómputo de este tipo podrían ser utilizados, por ejemplo, en clientes y servidores. Aquellas personas expertas en la técnica relevante también reconocerán como implementar la invención utilizando otros sistemas o arquitecturas de computadora. El sistema de cómputo 900 podría representar, por ejemplo, una computadora de escritorio de tipo xdesktop', portátil de tipo 'laptop' o *notebook' , un dispositivo de computación portátil (PDA, teléfono celular, 'palmtop' , etc.), una computadora principal, un servidor, un cliente o cualquier otro tipo de dispositivo de computación de uso especial o general, cómo podría ser deseable o adecuado para una aplicación o entorno dado. El sistema de cómputo 900 puede incluir uno o más procesadores, tal como el procesador 904. El procesador 904 puede ser implementado utilizando un motor de procesamiento de uso general o especial, tal como por ejemplo, un microprocesador, un microcontrolador u otra lógica de control. En este ejemplo, el procesador 904 es conectado con un bus 902 o con otro medio de comunicación.

El sistema de cómputo 900 también puede incluir una memoria principal 908, tal como una memoria de acceso aleatorio (RAM) u otra memoria dinámica, para el almacenamiento de la información y las instrucciones que serán ejecutadas por el procesador 904. La memoria principal 908 también podría ser utilizada para el almacenamiento de variables temporales u otra información intermedia durante la ejecución de las instrucciones que serán ejecutadas por el procesador 904. El sistema de cómputo 900 podría incluir del mismo modo una memoria sólo de lectura ("ROM") u otro dispositivo de almacenamiento estático acoplado con el bus 902 para el almacenamiento de la información estática y las instrucciones para el procesador 904.

El sistema de cómputo 900 también podría incluir el sistema de almacenamiento de información 910, el cual a su vez podría incluir, por ejemplo, una unidad de disco de medios 912 y una interfaz removible de almacenamiento 920. La unidad de disco de medios 912 podría incluir una unidad de disco u otro mecanismo para soportar el medio fijo o removible de almacenamiento, tal como una unidad de disco duro, una unidad de disco flexible, una unidad de cinta magnética, una unidad de disco óptico, una unidad de CD o DVD (R o R ) u otra unidad de disco removible o fija de medios.

Los medios de almacenamiento 918 podrían incluir, por ejemplo, un disco duro, un disco flexible, una cinta magnética, un disco óptico, un CD o DVD, u otro medio fijo o removible que es leído y escrito a través de la unidad de disco de medios 912. Como ilustran estos ejemplos, los medios almacenamiento 918 podrían incluir un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora que tiene almacenado en el mismo el software o datos particulares de computadora.

En modalidades alternativas, el sistema de almacenamiento de información 910 podría incluir otros componentes similares que permitan que los programas de computadora u otras instrucciones o datos sean cargados en el sistema de cómputo 900. Estos componentes podrían incluir, por ejemplo, una unidad removible de almacenamiento 922 y una interfaz 920, tal como una interfaz de cartucho de programa y de cartucho, una memoria removible (por ejemplo, una memoria flash u otro módulo removible de memoria) y una ranura de memoria, y otras unidades removibles almacenamiento 922 e interfaces 920 que permitan que el software y los datos sean transferidos de la unidad removible de almacenamiento 918 al sistema de cómputo 900.

El sistema de cómputo 900 también puede incluir una interfaz de comunicaciones 924. La interfaz de comunicaciones 924 puede ser utilizada para permitir que el software y los datos sean transferidos entre el sistema de cómputo 900 y dispositivos externos. Los ejemplos de la interfaz de comunicaciones 924 pueden incluir un módem, una interfaz de red (tal como una Ethernet u otra tarjeta NIC) , un puerto de comunicaciones (tal como por ejemplo, un puerto USB) , una ranura PCMCIA y una tarjeta, etcétera. El software los datos transferidos por medio de la interfaz de comunicaciones 924 se encuentran en la forma de señales que pueden ser señales electrónicas, electromagnéticas, ópticas u otras señales capaces de ser recibidas por la interfaz de comunicaciones 924. Estas señales son proporcionadas a la interfaz de comunicaciones 924 por medio de un canal 928. Este canal 928 podría llevar las señales y podría ser implementado utilizando un medio inalámbrico, alambre o cable, fibras ópticas u otro medio de comunicaciones. Algunos ejemplos de un canal incluyen una línea de teléfono, un enlace de teléfono celular, un enlace RF, una interfaz de red, una red de área local o amplia y otros canales de comunicaciones.

En este documento, los términos "producto de programa de computadora" , "medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora", y similares, podrían ser utilizados, de manera general, para referirse a medios físicos tangibles tales como por ejemplo, la memoria 908, los medios almacenamiento 918 o la unidad de almacenamiento 922. Estas y otras formas de medios susceptibles de ser leídos por computadora podrían ser involucradas en el almacenamiento de una o más instrucciones para uso por el procesador 904, para provocar que el procesador realice operaciones específicas. De manera general, estas instrucciones son referidas como "código de programa de computadora" (que podrían ser agrupadas en la forma de programas de computadora o en otros agrupamientos) , cuando son ejecutadas, permiten que el sistema de cómputo 900 realice las características o funciones de las modalidades de la presente invención. Se observa que el código podría provocar, en forma directa, que el procesador realice operaciones específicas, que sea compilado para hacerlo de este modo y/o que sea combinado con otros elementos de software, hardware y/o firmware (por ejemplo, bibliotecas para realizar funciones estándar) para hacerlo de este modo.

En una modalidad en donde los elementos son implementados utilizando software, el software podría ser almacenado en un medio susceptible de ser leído por computadora y podría ser cargado en el sistema de cómputo 900 utilizando por ejemplo, los medios removibles almacenamiento 918, la unidad de disco 912 o la interfaz de comunicaciones 924. La lógica de control (en este ejemplo, las instrucciones de software o el código de programa de computadora) cuando son ejecutadas por el procesador 904, provoca que el procesador 904 realice las funciones de la invención como se describe en la presente.

Será apreciado que, con propósitos de claridad, la descripción anterior ha descrito las modalidades de la invención con referencia a diferentes unidades y procesadores funcionales. Sin embargo, será aparente que cualquier distribución adecuada de f ncionalidad entre las distintas unidades, procesadores o dominios funcionales, podría utilizarse sin apartarse de la invención. Por ejemplo, la funcionalidad ilustrada que será realizada por procesadores o controladores separados, podría ser realizada por el mismo procesador o controlador. Por lo tanto, las referencias a las unidades funcionales específicas sólo serán observadas como referencia para los medios adecuados a fin de proporcionar la funcionalidad descrita, más que indicativa de una lógica estricta o estructura u organización física.

Las modalidades descritas con anterioridad de la presente invención simplemente significan que son ilustrativas y no limitantes. Varios cambios y modificaciones podrían ser realizados sin apartarse de la invención en sus aspectos más amplios. Las reivindicaciones adjuntas incluyen estos cambios y modificaciones dentro del espíritu y alcance de la invención.

Se hace constar que con relación a esta fecha el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.

Claims (283)

REIVINDICACIONES Habiéndose descrito la invención como antecede, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes reivindicaciones:

1. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: identificar los datos de llamador al menos para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar un llamador en la parte frontal de la fila de espera por otro llamador del conjunto de llamadores en función de los datos de llamador.

2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque los datos de llamador comprenden uno o ambos de datos demográficos y datos psico-gráficos .

3. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado una vez, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

4. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado dos veces, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

5. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado un número predeterminado de veces en la parte frontal de la fila de espera es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

7. El método de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

8. El método de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

9. El método de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

10. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador en la parte frontal de la fila de espera hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador en la parte frontal de la fila de espera es excedido .

11. El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

12. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica que provoca: identificar los datos de llamador al menos para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar un llamador en la parte frontal de la fila de espera por otro llamador del conjunto de llamadores en función de los datos de llamador.

13. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque los datos de llamador comprenden uno o ambos de datos demográficos y datos psico-gráficos .

14. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado una vez, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

15. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado dos veces, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

16. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado un número predeterminado de veces en la parte frontal de la fila de espera es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

17. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

18. El aparato de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

19. El aparato de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

20. El aparato de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

21. El aparato de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador en la parte frontal de la fila de espera hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador en la parte frontal de la fila de espera es excedido .

22. El aparato de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

23. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden ser leídas por computadora para realizar un método que comprende las etapas de: identificar los datos de llamador al menos para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar un llamador en la parte frontal de la fila de espera por otro llamador del conjunto de llamadores en función de los datos de llamador.

24. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque los datos de llamador comprenden uno o ambos de datos demográficos y datos psico-gráficos .

25. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado una vez, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

26. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado dos veces, el llamador es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

27. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque si el llamador en la parte frontal de la fila de espera ha sido saltado un número predeterminado de veces en la parte frontal de la fila de espera es encaminado hacia el siguiente agente disponible.

28. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

29. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 28, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

30. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 28, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

31. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 28, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

32. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador en la parte frontal de la fila de espera hacia el siguiente agente disponible si un umbral de ^retención para el llamador en la parte frontal de la fila de espera es excedido.

33. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 32, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

34. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar el llamador hacia una posición diferente dentro de la fila de espera en función de los datos de llamador, los datos de llamador comprenden uno o ambos de los datos demográficos y los datos psico-gráficos .

35. El método de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el llamador es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

36. El método de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el llamador es movido hacia atrás en la fila de espera por detrás al menos de otro llamador.

37. El método de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

38. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

39. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

40. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

41. El método de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador al siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

42. El método de conformidad con la reivindicación 41, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

43. El método de conformidad con la reivindicación 41, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

44. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque además comprende aplicar una función de costo al conjunto de llamadores en la fila de espera.

45. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica que provoca: identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar el llamador hacia una posición diferente dentro de la fila de espera en función de los datos de llamador, los datos de llamador comprenden uno o ambos de los datos demográficos y los datos psico-gráficos .

46. El aparato de conformidad con la reivindicación 45, caracterizado porque el llamador es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

47. El aparato de conformidad con la reivindicación 45, caracterizado porque el llamador es movido hacia atrás en la fila de espera por detrás al menos de otro llamador.

48. El aparato de conformidad con la reivindicación 45, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

49. El aparato de conformidad con la reivindicación 48, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

50. El aparato de conformidad con la reivindicación 48, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de una interacción deseada .

51. El aparato de conformidad con la reivindicación 48, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de llamador con los datos de agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

52. El aparato de conformidad con la reivindicación 45, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador al siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

53. El aparato de conformidad con la reivindicación 52, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

54. El aparato de conformidad con la reivindicación 52, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

55. El aparato de conformidad con la reivindicación 45, caracterizado porque además comprende la lógica que aplica una función de costo al conjunto de llamadores en la fila de espera.

56. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden ser leídas por computadora para realizar el método que comprende las etapas de: identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores en una fila de espera; y saltar el llamador hacia una posición diferente dentro de la fila de espera en función de los datos de llamador, los datos de llamador comprenden uno o ambos de los datos demográficos y los datos psico-gráficos .

57. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 56, caracterizado porque el llamador es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

58. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 56, caracterizado porque el llamador es movido hacia atrás en la fila de espera por detrás al menos de otro llamador.

59. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 56, caracterizado porque el salto del llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

60. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 59, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

61. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 59, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de una interacción deseada .

62. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 59, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

63. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 56, caracterizado porque además comprende instrucciones de encaminamiento del llamador al siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

64. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 63, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

65. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 63, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

66. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 56, caracterizado porque además comprende instrucciones que aplican una función de costo al conjunto de llamadores en la fila de espera.

67. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: identificar los datos de llamador para un llamador de una pluralidad de llamadores en una fila de espera; y encaminar el llamador de la fila de espera fuera del orden de la fila de espera.

68. El método de conformidad con la reivindicación 67, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, otra fila de espera de llamadores, o un grupo de llamadores en función de los datos identificados de llamador.

69. El método de conformidad con la reivindicación 68, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o datos psico-gráficos .

70. El método de conformidad con la reivindicación 67, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o datos psico-gráficos .

71. El método de conformidad con la reivindicación 67, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

72. El método de conformidad con la reivindicación 71, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

73. El método de conformidad con la reivindicación 71, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

74. El método de conformidad con la reivindicación 71, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

75. El método de conformidad con la reivindicación 74, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

76. El método de conformidad con la reivindicación 67, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente si disponible un umbral de retención para el llamador es excedido.

77. El método de conformidad con la reivindicación 76, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

78. El método de conformidad con la reivindicación 76, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

79. El método de conformidad con la reivindicación 76, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende la lógica que provoca la presentación de un estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

80. El método de conformidad con la reivindicación 67, caracterizado porque además comprende aplicar una función de costo al conjunto de llamadores de entrada.

81. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica que provoca: identificar los datos de llamador para un llamador de una pluralidad de llamadores en una fila de espera; y encaminar el llamador de la fila de espera fuera del orden de la fila de espera.

82. El aparato de conformidad con la reivindicación 81, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, otra fila de espera de llamadores, o un grupo de llamadores en función de los datos identificados de llamador.

83. El aparato de conformidad con la reivindicación 82, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o datos psico-gráficos .

84. El aparato de conformidad con la reivindicación 81, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o datos psico-gráficos .

85. El aparato de conformidad con la reivindicación 81, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

86. El aparato de conformidad con la reivindicación 85, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

87. El aparato de conformidad con la reivindicación 85, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

88. El aparato de conformidad con la reivindicación 85, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

89. El aparato de conformidad con la reivindicación 88, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

90. El aparato de conformidad con la reivindicación 81, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

91. El aparato de conformidad con la reivindicación 90, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

92. El aparato de conformidad con la reivindicación 90, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

93. El aparato de conformidad con la reivindicación 90, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende la lógica que provoca la presentación de un estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

94. El aparato de conformidad con la reivindicación 81, caracterizado porque además comprende la lógica que aplica una función de costo al conjunto de llamadores de entrada .

95. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden ser leídas por computadora para realizar un método que comprende las etapas de: identificar los datos de llamador para un llamador de una pluralidad de llamadores en una fila de espera; y encaminar el llamador de la fila de espera fuera del orden de la fila de espera.

96. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 95, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, otra fila de espera de llamadores, o un grupo de llamadores en función de los datos identificados de llamador.

97. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 96, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

98. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 95, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

99. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 95, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente .

100. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 99, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

101. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 99, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

102. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 99, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

103. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 102, caracterizado porque además comprende instrucciones para encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

104. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 95, caracterizado porque además comprende instrucciones para encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

105. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 104, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

106. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 104, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

107. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 104, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende la lógica que provoca la presentación de un estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

108. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 95, caracterizado porque además comprende instrucciones para aplicar una función de costo al conjunto de llamadores de entrada .

109. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: encaminar un llamador de un grupo de llamadores en función al menos de uno de los datos de llamador asociados con el llamador.

110. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, es colocado en otro grupo de llamadores, o es colocado en una fila de espera de llamadores.

111. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son ordenados en forma cronológica.

112. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son encaminados en forma cronológica.

113. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

114. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

115. El método de conformidad con la reivindicación 114, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

116. El método de conformidad con la reivindicación 114, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

117. El método de conformidad con la reivindicación 114, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

118. El método de conformidad con la reivindicación 117, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

119. El método de conformidad con la reivindicación 109, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

120. El método de conformidad con la reivindicación 119, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

121. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica que provoca: encaminar un llamador de un grupo de llamadores en función al menos de uno de los datos de llamador asociados con el llamador.

122. El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, es colocado en otro grupo de llamadores, o es colocado en una fila de espera de llamadores.

123. El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son ordenados en forma cronológica.

12 . El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son encaminados en forma cronológica.

125. El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

126. El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

127. El aparato de conformidad con la reivindicación 126, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

128. El aparato de conformidad con la reivindicación 126, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

129. El aparato de conformidad con lá reivindicación 126, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

130. El aparato de conformidad con la reivindicación 129, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

131. El aparato de conformidad con la reivindicación 121, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

132. El aparato de conformidad con la reivindicación 131, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

133. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden leerse en computadora para realizar un método que comprende las etapas de: encaminar un llamador de un grupo de llamadores en función al menos de uno de los datos de llamador asociados con el llamador.

134. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente, es colocado en otro grupo de llamadores, o es colocado en una fila de espera de llamadores.

135. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son ordenados en forma cronológica.

136. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque los llamadores del grupo de llamadores no son encaminados en forma cronológica.

137. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

138. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque el encaminamiento del llamador a partir de la fila de espera además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

139. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 138, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

140. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 138, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar la mejor comparación de llamador hacia un agente.

141. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 138, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

142. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 141, caracterizado porque además comprende instrucciones para encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de interacción deseada.

143. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 133, caracterizado porque además comprende instrucciones para encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

144. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores, en donde los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado en función de los datos identificados de llamador .

145. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el encaminamiento de un llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

146. El método de conformidad con la reivindicación 145, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

147. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

148. El método de conformidad con la reivindicación 147, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una nueva posición dentro de la fila de espera.

149. El método de conformidad con la reivindicación 147, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia adelante a una nueva posición dentro de la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

150. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia una segunda fila de espera.

151. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia un grupo de llamadores.

152. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera hacia un agente.

153. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en un grupo de llamadores.

154. El método de conformidad con la reivindicación 153, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una fila de espera.

155. El método de conformidad con la reivindicación 153, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un segundo grupo .

156. El método de conformidad con la reivindicación 153, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente.

157. El método de conformidad con la reivindicación 144, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

158. El método de conformidad con la reivindicación 157, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

159. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica para: identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores, en donde los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos ; y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado en función de los datos identificados de llamador .

160. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el encaminamiento de un llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

161. El aparato de conformidad con la reivindicación 160, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

162. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

163. El aparato de conformidad con la reivindicación 162, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una nueva posición dentro de la fila de espera.

164. El aparato de conformidad con la reivindicación 162, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia adelante a una nueva posición dentro de la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

165. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia una segunda fila de espera.

166. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia un grupo de llamadores.

167. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera hacia un agente.

168. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en un grupo de llamadores.

169. El aparato de conformidad con la reivindicación 168, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una fila de espera.

170. El aparato de conformidad con la reivindicación 168, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un segundo grupo.

171. El aparato de conformidad con la reivindicación 168, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente .

172. El aparato de conformidad con la reivindicación 159, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

173. El aparato de conformidad con la reivindicación 172, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

174. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden leerse en computadora para realizar un método que comprende las etapas de : identificar los datos de llamador para un llamador de un conjunto de llamadores, en donde los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos ; y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado en función de los datos identificados de llamador.

175. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el encaminamiento de un llamador además está basado en la comparación de los datos de llamador con los datos de agente asociados con un agente.

176. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 175, caracterizado porque los datos de llamador y los datos de agente son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

177. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

178. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 177, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una nueva posición dentro de la fila de espera.

179. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 177, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia adelante a una nueva posición dentro de la fila de espera adelante al menos de otro llamador.

180. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia una segunda fila de espera.

181. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado hacia un grupo de llamadores.

182. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera hacia un agente.

183. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en un grupo de llamadores.

184. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 183, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia una fila de espera.

185. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 183, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un segundo grupo.

186. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 183, caracterizado porque el llamador es encaminado hacia un agente .

187. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 174, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

188. El medio susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 187, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o un múltiplo de un tiempo previsto de retención.

189. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: identificar los datos de llamador al menos para un llamador de un conjunto de llamadores de entrada; comparar los datos de llamador al menos para un llamador del conjunto de llamadores con los datos de agente asociados con un agente; y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado hacia un agente en función de la comparación.

190. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

191. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

192. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

193. El método de conformidad con la reivindicación 192, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de la interacción deseada.

194. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

195. El método de conformidad con la reivindicación 194, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o el múltiplo de un tiempo previsto de retención.

196. El método de conformidad con la reivindicación 194, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

197. El método de conformidad con la reivindicación 194, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende presentar al usuario el estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

198. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende: si el llamador es retenido durante una cantidad predeterminada de tiempo se agrega el llamador a una fila de espera que opera para comparar el llamador con el siguiente agente disponible en función del orden de la fila de espera.

199. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende aplicar una función de costo al conjunto de llamadores de entrada.

200. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido saltado por un número predeterminado de otros llamadores en el conjunto de llamadores.

201. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido retenido más tiempo que un múltiplo de un tiempo previsto de retención para el llamador.

202. El método de conformidad con la reivindicación 189, caracterizado porque además comprende comparar los datos de llamador al menos para un llamador del conjunto de llamadores con los datos de agente asociados con múltiples agentes en un modo longitudinal de par, y provocar que múltiples llamadores del conjunto de llamadores sean encaminados a los múltiples agentes en función de la comparación .

203. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un centro de llamadas, caracterizado porque comprende : agrupar los llamadores de entrada; y encaminar al menos un llamador del grupo de llamadores de entrada hacia un agente, al menos un llamador es encaminado fuera de orden con respecto de un tiempo de retención de los llamadores.

204. El método de conformidad con la reivindicación 203, caracterizado porque los llamadores son encaminados en función de los datos de llamador asociados al menos con un llamador.

205. El método de conformidad con la reivindicación 203, caracterizado porque además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

206. El método de conformidad con la reivindicación 203, caracterizado porque además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

207. El método de conformidad con la reivindicación 206, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de la interacción deseada.

208. El método de conformidad con la reivindicación 203, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

209. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: comparar los datos de llamador al menos para un llamador dé un conjunto de llamadores y los datos de agente para un agente por medio de un algoritmo de comparación de patrón; y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado hacia el agente en función del algoritmo de comparación de patrón.

210. El método de conformidad con la reivindicación 209, caracterizado porque el llamador que tiene la mejor comparación del conjunto de llamadores con el agente por el algoritmo de comparación de patrón es encaminado hacia el agente .

211. El método de conformidad con la reivindicación 209, caracterizado porque el llamador que tiene la mejor comparación del conjunto de llamadores con el agente de acuerdo con la salida de interacción deseada y el algoritmo de comparación de patrón es encaminado hacia el agente.

212. El método de conformidad con la reivindicación 209, caracterizado porque además comprende: si el llamador es retenido durante una cantidad predeterminada de tiempo se agrega el llamador a una fila de espera, que opera para comparar el llamador con el siguiente agente disponible en función del orden de la fila de espera.

213. El método de conformidad con la reivindicación 209, caracterizado porque además comprende aplicar una función de costo al conjunto de llamadores de entrada para uso a través del algoritmo de comparación de patrón.

214. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende: la lógica que provoca que un llamador de un conjunto de llamadores sea encaminado hacia un agente en función de la comparación de los datos de llamador asociados al menos con uno de los llamadores con los datos de agente asociados con el agente.

215. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

216. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

217. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

218. El aparato de conformidad con la reivindicación 217, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de la interacción deseada.

219. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

220. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o el múltiplo de un tiempo previsto de retención.

221. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

222. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende la lógica que provoca la presentación del estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

223. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque además comprende la lógica que aplica una función de costo al conjunto de llamadores de entrada .

224. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque además comprende la lógica para: si el llamador es retenido durante una cantidad predeterminada de tiempo se agrega el llamador a una fila de espera que opera para comparar el llamador con el siguiente agente disponible en función del orden de la fila de espera.

225. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido saltado por un número predeterminado de otros llamadores en el conjunto de llamadores.

226. El aparato de conformidad con la reivindicación 214, caracterizado porque además comprende la lógica que encamina el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido retenido más tiempo que un múltiplo de tiempo previsto de retención para el llamador.

227. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden ser leídas por computadora para realizar un método que comprende las etapas de: identificar los datos de llamador al menos para uno de un conjunto de llamadores; comparar los datos de llamador para cada llamador del conjunto de llamadores con los datos de agente asociados con un agente; y provocar que un llamador del conjunto de llamadores sea encaminado hacia un agente en función de la comparación.

228. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque el conjunto de llamadores se encuentra en una fila de espera y el llamador es encaminado fuera de orden dentro de la fila de espera.

229. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque la comparación además comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un algoritmo de comparación de patrón y encaminar el llamador de la mejor comparación hacia el agente.

230. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque la comparación comprende comparar los datos de agente con los datos de llamador por medio de un modelo de computadora que refleja una posibilidad prevista de interacción deseada.

231. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 230, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el agente que tiene la posibilidad más alta de la interacción deseada.

232. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende encaminar el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

233. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones que aplican una función de costo al conjunto de llamadores de entrada.

234. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones que encaminan el llamador hacia el siguiente agente disponible si un umbral de retención para el llamador es excedido.

235. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 234, caracterizado porque el umbral de retención comprende uno o más de un período de tiempo, el número de veces que el llamador es saltado por otros llamadores, o el múltiplo de un tiempo previsto de retención.

236. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 234, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario.

237. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 234, caracterizado porque el umbral de retención puede ser ajustado por el usuario, y además comprende instrucciones que provocan la presentación del estimado de una o más variables de rendimiento de salida en respuesta al cambio en el umbral de retención.

238. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones que aplican una función de costo al conjunto de llamadores de entrada .

239. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones para: si el llamador es retenido durante una cantidad predeterminada de tiempo se agrega el llamador a una fila de espera que opera para comparar el llamador con el siguiente agente disponible en función del orden de la fila de espera.

240. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones que encaminan el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido saltado por un número predeterminado de otros llamadores en el conjunto de llamadores.

241. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 227, caracterizado porque además comprende instrucciones que encaminan el llamador hacia el siguiente agente disponible si el llamador ha sido retenido más tiempo que un múltiplo de tiempo previsto de retención para el llamador.

242. Un método de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de encaminamiento de centro de llamadas, caracterizado porque comprende las etapas de: determinar al menos un dato de agente para un agente ; determinar al menos un dato de llamador por lo menos para un llamador a partir de un conjunto de llamadores; y comparar al menos un llamador del conjunto de llamadores con el agente en función del dato de agente y el dato de llamador.

243. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

244. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

245. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito .

246. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito .

247. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

248. El método de conformidad con la reivindicación 247, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

249. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón y la comparación incrementa la posibilidad de una interacción óptima.

250. El método de conformidad con la reivindicación 249, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

251. El método de conformidad con la reivindicación 249, caracterizado porque la interacción óptima comprende uno de la generación mejorada de ingreso, el costo disminuido o la satisfacción mejorada de cliente.

252. El método de conformidad con la reivindicación 249, caracterizado porque además comprende el entrenamiento del algoritmo de comparación de patrón mediante la correlación de la posibilidad de una interacción óptima contra los datos de agente y los datos de llamador, en donde los datos de agente y los datos de llamador son determinados al menos a partir de un contacto histórico entre un llamador y un agente .

253. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores.

254. El método de conformidad con la reivindicación 242, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores y un llamador del conjunto de llamadores es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador en respuesta a la comparación .

255. El método de conformidad con la reivindicación 242, en donde el llamador se encuentra en la fila de espera de llamadores, caracterizado porque además comprende el incremento de una prioridad de conexión del llamador en función de la comparación.

256. Un aparato de encaminamiento de llamadores hacia agentes en un entorno de centro de llamadas, caracterizado porque comprende la lógica que provoca: determinar al menos un dato de agente para un agente determinar al menos un dato de llamador por lo menos para un llamador a partir de un conjunto de llamadores; y comparar al menos un llamador del conjunto de llamadores con el agente en función del dato de agente y el dato de llamador.

257. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

258. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

259. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito .

260. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito.

261. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

262. El aparato de conformidad con la reivindicación 261, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

263. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón y la comparación incrementa la posibilidad de una interacción óptima.

264. El aparato de conformidad con la reivindicación 263, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

265. El aparato de conformidad con la reivindicación 263, caracterizado porque la interacción óptima comprende uno de la generación mejorada de ingreso, el costo disminuido o la satisfacción mejorada de cliente.

266. El aparato de conformidad con la reivindicación 263, caracterizado porque además comprende el entrenamiento del algoritmo de comparación de patrón mediante la correlación de la posibilidad de una interacción óptima contra los datos de agente y los datos de llamador, en donde los datos de agente y los datos de llamador son determinados al menos a partir de un contacto histórico entre un llamador y un agente .

267. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores.

268. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores y un llamador del conjunto de llamadores es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador en respuesta a la comparación .

269. El aparato de conformidad con la reivindicación 256, en donde el llamador se encuentra en la fila de espera de llamadores, caracterizado porque además comprende el incremento de una prioridad de conexión del llamador en función de la comparación.

270. Un medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora, caracterizado porque comprende instrucciones que pueden leerse en computadora para realizar un método que comprende las etapas de: determinar al menos un dato de agente para un agente determinar al menos un dato de llamador por lo menos para un llamador a partir de un conjunto de llamadores; y comparar al menos un llamador del conjunto de llamadores con el agente en función del dato de agente y el dato de llamador.

271. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

272. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos o psico-gráficos .

273. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de agente comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito .

274. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de llamador comprenden datos demográficos, y los datos demográficos a su vez comprenden uno del género, raza, edad, educación, acento, ingresos, nacionalidad, etnia, código de área, código postal, el estatus marital, estatus de trabajo o puntuaciones de crédito .

275. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón.

276. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 275, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

277. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque los datos de agente y los datos de llamador son comparados por medio de un algoritmo de comparación de patrón y la comparación incrementa la posibilidad de una interacción óptima.

278. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 277, caracterizado porque el algoritmo de comparación de patrón comprende un algoritmo de correlación adaptiva.

279. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 277, caracterizado porque la interacción óptima comprende uno de la generación mejorada de ingreso, el costo disminuido o la satisfacción mejorada de cliente.

280. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 277, caracterizado porque además comprende el entrenamiento del algoritmo de comparación de patrón mediante la correlación de la posibilidad de una interacción óptima contra los datos de agente y los datos de llamador, en donde los datos de agente y los datos de llamador son determinados al menos a partir de un contacto histórico entre un llamador y un agente .

281. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores.

282. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, caracterizado porque el conjunto de llamadores comprende una fila de espera de llamadores y un llamador del conjunto de llamadores es movido hacia adelante en la fila de espera adelante al menos de otro llamador en respuesta a la comparación.

283. El medio de almacenamiento susceptible de ser leído en computadora de conformidad con la reivindicación 270, en donde el llamador se encuentra en la fila de espera de llamadores, caracterizado porque además comprende el incremento de una prioridad de conexión del llamador en función de la comparación.