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    預(yù)測(cè)外呼18大誤解之四:規(guī)模越大,預(yù)測(cè)外呼技術(shù)難度越大

    2019-12-11 09:22:02   作者:王海浩   來源:“UTRY北研”微信公眾號(hào)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


      很多人將座席規(guī)模作為衡量預(yù)測(cè)外呼的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),即座席數(shù)量越多,預(yù)測(cè)外呼的技術(shù)難度越大。
      這也是一個(gè)誤解,誤解產(chǎn)生的原因是對(duì)預(yù)測(cè)算法的不了解。
      1、奇怪的曲線圖
      實(shí)際上是30座席以下的預(yù)測(cè)外呼對(duì)預(yù)測(cè)算法技術(shù)要求很高,100座席以上,對(duì)呼叫中心本身性能要求很高。
      下面這張圖形象的說明技術(shù)難度隨座席規(guī)模變化的趨勢(shì)。
      系統(tǒng)性能技術(shù)難度非常容易理解,我們主要談一下預(yù)測(cè)算法的技術(shù)難度。
      2、預(yù)測(cè)算法基礎(chǔ)—概率論
      大學(xué)都學(xué)過,這下面這張圖都見過,有用啊,就算你什么都不明白,只需要明白一個(gè)規(guī)律:“數(shù)量越大,公式越準(zhǔn)”。
      發(fā)現(xiàn)對(duì)于單個(gè)座席來說,座席人員在一段時(shí)間區(qū)間內(nèi)外呼通話時(shí)長呈正態(tài)分布;用戶接通電話的時(shí)長是呈正態(tài)分布。
      如下圖所示:
      正態(tài)分布有兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。
      第一參數(shù)是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的均值(μ)。第二個(gè)參數(shù)是此隨機(jī)變量的方差(σ^2)。服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的概率規(guī)律為與μ鄰近的值的概率大,而離μ越遠(yuǎn)的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。
      通過概率密度函數(shù),可以計(jì)算出正態(tài)分布曲線中每一點(diǎn)的概率。概率密度函數(shù)的公式如下:

      在實(shí)際應(yīng)用中,正態(tài)分布圖兩端的點(diǎn)要被忽略。也就是不考慮概率極小事件。從而獲得一個(gè)概率區(qū)間。只在這個(gè)區(qū)間內(nèi)取點(diǎn)。
      3、預(yù)測(cè)算法的參數(shù)
      預(yù)測(cè)算法的參數(shù)主要有三:
    • 座席通話時(shí)長
    • 客戶應(yīng)答時(shí)長
    • 接通率(擊中率)
      很不巧,這些都是服從正態(tài)分布的概率論。數(shù)量越多,準(zhǔn)確率越高。
      這也是為什么30座席以下的預(yù)測(cè)外呼效果很可能不好的原因。
      4、此誤解的危害場(chǎng)景
      誤解的危害場(chǎng)景我見過不少:
      1、客戶要求廠商建設(shè)一個(gè)5座席的預(yù)測(cè)外呼先測(cè)試一下;
      2、客戶認(rèn)為因?yàn)橐粋(gè)廠商5座席的預(yù)測(cè)外呼效果不好,50個(gè)座席的預(yù)測(cè)外呼就會(huì)更差勁了;
      3、客戶計(jì)劃是50座席的預(yù)測(cè)外呼,但是分成10個(gè)組,每5個(gè)座席一個(gè)組,獨(dú)立運(yùn)行。
     
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