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英立訊ZingSwitch®智能排班系統ZWM

2011/05/26

　　呼叫中心運營(yíng)管理的核心是對座席的規范并且人性化的管理，尤其座席規模大并且服務(wù)內容眾多的客服中心。

　　智能排班系統ZWM，正是在ZingFramework®的一體化架構和統一數據的基礎上，綜合考慮了業(yè)務(wù)發(fā)展帶來(lái)的話(huà)務(wù)量因素、領(lǐng)導層戰略規劃所帶來(lái)的服務(wù)架構調整，以及各級別座席人員人性化要求等多方面的因素，為呼叫中心的現場(chǎng)運營(yíng)和績(jì)效考核提供高效的管理平臺。

　　智能排班系統ZWM真正達到了“數據—座席—客戶(hù)”之間的指標平衡：

　　智能排班系統ZWM流程運行的結果是在未來(lái)的某段時(shí)間內確定的員工工作日程，即最終班表的生成，在正式實(shí)施精確排班之前，首先需要確定排班的初始條件。初始條件用來(lái)描述排班工作的總體概況，是排班工作的立足點(diǎn)和出發(fā)地，貫穿整個(gè)排班工作流程，沒(méi)有明確初始條件，將無(wú)法正常開(kāi)展排班工作。

　　初始條件包括4項，第一是時(shí)間精度是管理者要求可控和可管理的最小時(shí)段，通常定義為0.5小時(shí)或1小時(shí)；

　　第二是資源精度是管理者要求可控和可管理的最小人力資源單位（通常是1 個(gè)班組或1 個(gè)人為單位），以及最小的座席單位（通常是1 組座席或1 個(gè)座席為單位）；

　　第三是排班的周期是指管理者期望的最小排班管理周期，通常定義為周或月；

　　第四是排班時(shí)段是呼叫中心正式提供服務(wù)的工作時(shí)間。

　　多種話(huà)務(wù)預測算法靈活運用

　　英立訊智能排班系統ZWM第一個(gè)環(huán)節是進(jìn)行話(huà)務(wù)預測時(shí)，必須掌握未來(lái)一段時(shí)間的話(huà)務(wù)量，才能安排相應的座席代表數量予以匹配，以達到期望的服務(wù)水平。話(huà)務(wù)預測的目的是根據歷史的資料來(lái)預測未來(lái)的數據，在這里需要預測的數據包括兩個(gè)量，人工請求次數和平均處理時(shí)長(cháng)。這兩個(gè)量對于將來(lái)的座席測算是至關(guān)重要的。例如某呼叫中心話(huà)務(wù)量變化情況，橫坐標表示日期，縱坐標表示當日的人工請求次數，呼叫中心的話(huà)務(wù)指標是一個(gè)典型的時(shí)間序列，在一月之中，一天之內的變化都很大，可以應用預測理論中的時(shí)間序列預測方法來(lái)進(jìn)行預測。不同的時(shí)間序列的預測模型適用的條件不同，英立訊采用的時(shí)間序列的預測模型歸納起來(lái)有如下幾類(lèi)。　

　　
圖：某呼叫中心話(huà)務(wù)量變化情況
　　上期值預測法

　　上期值預測法忽略了除最后一個(gè)數據點(diǎn)外的時(shí)間序列上的所有的數據點(diǎn)，使用最后的一個(gè)值作為下一個(gè)數據點(diǎn)的預測值：預測值＝上期值。當有更多的相關(guān)數據可用時(shí)。僅選擇單樣本的做法是較為簡(jiǎn)單的；但是當條件迅速變化時(shí)，這不失為一個(gè)簡(jiǎn)單有效的方法。

　　平均值預測法

　　平均值預測法使用了時(shí)間序列的全部數據點(diǎn)，而非一個(gè)，并簡(jiǎn)單的求了平均值。所以下一個(gè)數據點(diǎn)的預測值：預測值＝所有數據求平均值。平均值預測法在環(huán)境比較穩定的時(shí)間序列中使用得非常廣泛，但是，在呼叫中心而言，話(huà)務(wù)隨多方面的因素而波動(dòng)（并且很多因素是不可控制的），因此平均值預測法在淡季使用效果要相對好一些。

　　移動(dòng)平均預測法

　　與使用無(wú)關(guān)的舊數據不同，移動(dòng)平均預測方法僅對最近一段時(shí)間的數據求平均值。令：n＝被認為是與預測下一個(gè)時(shí)期相關(guān)的最近的時(shí)期數，于是下一個(gè)時(shí)期的預測值：預測值＝最后 n 個(gè)值的平均。移動(dòng)平均法考慮了環(huán)境的變化，但對環(huán)境變化的響應有些慢。一個(gè)原因是時(shí)間序列過(guò)去的n 個(gè)值賦予相同的權重，盡管較老的數據在目前的情況下與新的觀(guān)察值相比缺乏代表性。

　　指數平滑預測法

　　指數平滑預測方法是對移動(dòng)平均法的改進(jìn)，將最重的權重賦予時(shí)間序列最近的值，將比較輕的權重賦予較老的值。指數平滑預測方法所示：預測值＝α（上期值）＋（1－α）（上次預測值）。這里的 α 是一個(gè)介于0 和1 之間的常數，成為平滑常數。平滑常數α 的選取對預測的影響非常大，小的α 值（如α＝0.1）適合于環(huán)境相對穩定的情況。較大的α 值（如α＝0.5）適合于環(huán)境變化相對較快的情況。但是由于呼叫中心的話(huà)務(wù)變化比較頻繁，而且幅度比較大，呼叫中心建議選取了這種方法，并且選取了α＝0.5作為預測的基準。（大多數情況下，α 取值在0.1 至0.3 之間比較合適）。

　　趨勢性指數平滑預測法

　　趨勢性指數平滑使用時(shí)間序列最近的數據來(lái)估計當前的向上或向下的趨勢。趨勢性指數平滑所示：預測值＝α（上期值）＋（1－α）（上次預測值）＋趨勢估計。趨勢性指數平滑方法常應用于趨勢非常明顯且經(jīng)常出現的環(huán)境。

　　綜上所述，時(shí)間序列的預測模型的結果都是未來(lái)1 個(gè)月內的，每個(gè)半小時(shí)之內的話(huà)務(wù)量的預測值及平均處理時(shí)長(cháng)的預測值。在話(huà)務(wù)預測結果出來(lái)以后，進(jìn)入精確排班流程的第二個(gè)環(huán)節，即動(dòng)態(tài)評估環(huán)節。呼叫中心的排班管理員將根據其豐富的經(jīng)驗對話(huà)務(wù)預測的結果進(jìn)行評估，并進(jìn)行調整。通常情況下，調整的方法包括兩種，系數調整和絕對量調整。其中，系數調整是指以話(huà)務(wù)預測的結果作為基礎，乘以某個(gè)調整系數，用來(lái)成比例放大或縮小相關(guān)的數據。絕對量調整是指以話(huà)務(wù)預測的結果作為基礎，加減某個(gè)調整值，用來(lái)增大或減小相關(guān)的數據。

　　強有力的決策支持

　　通過(guò)預測算法的公式推理可以得到一系列核心重要指標：

　　優(yōu)化的座席預測算法

　　話(huà)務(wù)預測和動(dòng)態(tài)評估之后，進(jìn)入精確排班的第三個(gè)環(huán)節，即座席預測環(huán)節。座席預測環(huán)節的職能是將前一環(huán)節的話(huà)務(wù)預測調整值轉換為人力資源（即座席）的預測值。座席預測環(huán)節是精確排班過(guò)程中的一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節，話(huà)務(wù)預測值，以及管理者期望的服務(wù)水平在這個(gè)環(huán)節中輸入，最終轉換為該時(shí)段內的座席預測值，即該時(shí)段要需要配置的座席數，這也是精確排班第四環(huán)節的輸入條件。在進(jìn)行座席預測時(shí)，有兩種方法可供選擇：愛(ài)爾蘭公式法和黑匣子預測法。

　　呼叫中心是一個(gè)典型的排隊系統。電話(huà)一個(gè)接著(zhù)一個(gè)到來(lái)，接受各種服務(wù)。如果一個(gè)到達的客戶(hù)不能立即接受服務(wù)，這個(gè)客戶(hù)就加入到一個(gè)隊列中進(jìn)行等待，圖示是一個(gè)單隊列的排隊模型，如果呼叫中心擁有多個(gè)隊列，則需要構造多個(gè)上述的排隊模型。
　　

　　愛(ài)爾蘭公式法是基于排隊模型的算法，愛(ài)爾蘭公式法作為一個(gè)精確的座席預測算法。在直接使用的時(shí)候也存在局限性，即愛(ài)爾蘭公式有兩個(gè)使用前提：客戶(hù)愿意無(wú)限期的等待、沒(méi)有重復撥打情況發(fā)生。然而在呼叫中心，這兩個(gè)前提條件是不能滿(mǎn)足的。首先，每個(gè)客戶(hù)有不同的耐心程度，在等待一段時(shí)間后會(huì )主動(dòng)放棄；同時(shí)，在大多數呼叫中心在客戶(hù)等待60秒左右，自動(dòng)語(yǔ)音導航系統將會(huì )提示座席代表繁忙而主動(dòng)掛斷客戶(hù)的電話(huà)。其次，客戶(hù)在放棄之后，往往會(huì )再次至電呼叫中心，希望能夠接通人工獲得服務(wù)，于是就會(huì )形成重復撥打。重復撥打率與接通率呈明顯的負相關(guān)關(guān)系。

　　智能排班系統ZWM座席預測模式,在erlang模型基礎上進(jìn)行了修改呼叫中心管理模式：

　　1、固定服務(wù)率：人員擬合相對穩定較erlang模型準確度有非常大的提高;

　　2、可變服務(wù)率：人員擬合較固定服務(wù)率更加穩定，但是需要現場(chǎng)管理根據電話(huà)情況對座席服務(wù)率進(jìn)行要求。

　　智能排班系統ZWM在erlang模型基礎上，結合傳統啟發(fā)式算法如(免疫遺傳算法,模擬退火算法,蟻群算法)來(lái)進(jìn)行求解的基礎上，開(kāi)發(fā)了自適應多目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化求解方法。

　　人性化的班次規則生成

　　座席預測環(huán)節之后，進(jìn)入精確排班的環(huán)節，即班次設計和資源規劃環(huán)節，獲得了未來(lái)1 個(gè)月內每半小時(shí)所需要的座席數量，班次設計和資源規劃環(huán)節的職能在于解決這一問(wèn)題：如何安排員工上班，使每半小時(shí)實(shí)際安排的座席數量不少于需要的座席數量；如果實(shí)際安排的座席數量不足要求的座席數量，那么服務(wù)水平將達不到管理者所期望的服務(wù)水平。

　　要滿(mǎn)足每半小時(shí)實(shí)際安排的座席數量不少于需要的座席數量的要求，首先就需要進(jìn)行班次的設計，這是為第五環(huán)節資源規劃而準備的。“班次設計”是指設計出一系列的班次，比如早班，中班，晚班，等等。而將來(lái)只要告訴員工，你下個(gè)月每天各上什么樣的班次即可。在班次設計時(shí)，需要充分考慮前面提到的一些影響因素：如下所示。
　　

　　在班次設計上，呼叫中心必須注意，班次的數量要適中。如果班次數量較少，則可能會(huì )導致話(huà)務(wù)的擬合效果偏差；如果班次數量較多，座席代表會(huì )由于難于記憶而開(kāi)始反感。
　　

　　靈活的排班現場(chǎng)管理

　　智能排班系統ZWM實(shí)現靈活的排班管理，其中參數生成功能是指生成一系列的用于評價(jià)排班優(yōu)劣的參數。評價(jià)參數的選取和對未來(lái)風(fēng)險的評估，是在班表出來(lái)之后的一個(gè)重要的工作。既是對前期精確排班工作的小結，也是對可能出現的問(wèn)題的一次分析，通過(guò)該環(huán)節可以很好的實(shí)現對全局的掌控。

　　對于呼叫中心運行情況的考核必須做到及時(shí)、全面并按周期連續地進(jìn)行，以便促進(jìn)其服務(wù)不斷提升。從管理經(jīng)驗來(lái)看，在考核指標上主要考慮呼叫中心的接通能力、業(yè)務(wù)處理技能、服務(wù)親和力三大類(lèi)指標。

　　而對于呼叫中心排班工作優(yōu)劣的考核，建議通過(guò)下列評價(jià)參數來(lái)衡量。評價(jià)參數的生成是幫助排班師和上級領(lǐng)導來(lái)快速查詢(xún)和總體上把握排班情況的，通常包括：1、管理者設置的期望服務(wù)水平；2、在排班中引用的話(huà)務(wù)利用率指標數值；3、每天各時(shí)段安排的班組個(gè)數以及全天的總數；4、每天休息的班組數量；5、每天各班次的出現次數；6、每天各班組上班的工時(shí)數量以及月總工時(shí)數量；7、每月各班組上的各種班次數量統計和休息天數統計。

　　關(guān)于英立訊科技

　　英立訊科技（Zinglabs）作為國際領(lǐng)先的高效能一體化架構聯(lián)絡(luò )中心平臺倡導者，一直秉承“創(chuàng )新設計 追求卓越”的理念，經(jīng)過(guò)多年研發(fā)在ZingFramework®高效能一體化架構的引領(lǐng)下，成功推出ZingSwitch® CVNET(i) （Contact-Center Versatile Network）系列產(chǎn)品，為用戶(hù)開(kāi)創(chuàng )一個(gè)全面支持業(yè)務(wù)、融合全媒體、安全可信賴(lài)的一體化架構聯(lián)絡(luò )中心平臺和運營(yíng)績(jì)效管理平臺，并被業(yè)界譽(yù)為第四代聯(lián)絡(luò )中心的代表。公司專(zhuān)心致力于CallCenter和CTI領(lǐng)域，多年來(lái)成功為中國農業(yè)銀行全國95599、中國人民銀行總行、中央國債總局、商務(wù)部全國12312、中國石化全國服務(wù)熱線(xiàn)、國家電網(wǎng)95598、上海世博會(huì )、北京人民廣播電臺等眾多行業(yè)高端用戶(hù)構建聯(lián)絡(luò )中心平臺。回歸民族品牌后，英立訊將立足于一個(gè)嶄新的起點(diǎn)，作為原廠(chǎng)商繼續在聯(lián)絡(luò )中心領(lǐng)域不斷專(zhuān)研和探索，創(chuàng )一流產(chǎn)品品牌和服務(wù)品牌，并通過(guò) ZingSwitch® CVNET(i)系列產(chǎn)品帶您輕松跨入全媒體聯(lián)絡(luò )中心的“感•動(dòng)”時(shí)代。

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