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[学科前沿] 呼叫中心的“真正”呼叫量预测 (Issues in call center forecasting) [推广有奖]

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s.ding 发表于 2014-7-4 16:23:44 |AI写论文

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电话呼入量的预测,是呼叫中心管理的一个重要步骤。比如,预测明天或者下周某个时刻将有多少呼入量。

一般来说,预测根据它的功能,可以分成三种,长期(long-term),中期(middle-term)和短期(short-term)。长期预测主要是预测长期的一个趋势,用于制定长期的目标,比如像确定招聘人数和培训时间;中期预测一般是以未来一周到一个月为预测时间,目的是做排班管理;短期预测一般是一半天为预测时长,主要是做短期的排班的更改,比如,上午很忙,这样极有可能下午也会有很多通话量,这样,中午的时候,管理者可以要求一些非全职员工来下午加班。

预测的方法有很多种,从简单的线性回归 到复杂的 Seasonal-ARIMA。一般来说,预测者会用所有历史数据来进行预测。但是经过研究发现,通过使用所有历史数据的预测并不准确。因为服务水平好(SL)的呼叫中心,收到的通话也会少一些。

举个例子,有两个呼叫中心 A 和 B,两个每天都收到100通电话,A 中心员工够多,B 中心员工不够。这样导致 A 根本没有放弃的通话(abandonment), 而 B 却有30通放弃的通话。 这30个客户最终还是会呼叫回来。这样导致在最后的数据中,A中心收到100 通电话,而B 中心收到130 通,因为有30个客户是重拨的。

如果我是预测者,看到数据,我会以为 B 中心会更繁忙,但是实际上,刚开始的时候, A 和 B 的呼入量是一样的,都是100通。

所以在做预测时,要在数据中尽量去除那些重拨的客户,这样的数据才能体现“真正”的呼叫量。

当然,实际生活中,还有一些其他的因素来影响预测的准确度,比如上面的例子,30个客户中到底是不是所有的都重拨了,还是只有部分选择重拨,所以很有必要通过数据来计算重拨率;另外,客户不仅在未接通时重拨,在通话之后也有一部分客户会重拨。这些因素,在这里我们就先不赘述了。
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