客服中心智能化排班系统设计方案和对策说明

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1、客服中心智能排班系统设计方案说明目录一、工程概述3二、排班管理系统流程图4三、排班管理系统框架图5四、需求规格描述64.1历史话务统计64.2异动与规律84.3话务与人员预测94.4人员与班次114.5自动排班114.6绩效与报表12五、业务量与人员预测135.1日常数据的收集和统计135.2话务量清洗方法135.3预测基本原理和方法155.4业务量预测的最佳实践205.5人员需求预测方法21六、自动排班介绍236.1排班要求236.2自动排班方案236.3班组排班方案276.4机动班方案296.5遵时度方案30一、工程概述排班管理系统工程概述：1、收集并保留各种业务类型的历史业

2、务量数据，包括人工及自动语音接听量、总放弃量、平均通话时间、话后处理时间等。2、具备科学严谨的业务量预测方法和步骤。3、不晚于每年度12月完成对下一年度的长期预测，所预测的业务量需要精确到月。4、不晚于每月度25日完成对下一个月度的短期预测，所预测的业务量需要精确到每日的每个小时时段。5、在历史数据预测的基础上，应根据价格变动、临时任务、宣传活动等因素，以周为单位对短期业务量预测进行实时调整，并留存相关文档。6、具备对短期业务量预测准确性的分析和管理机制。7、根据短期预测数据进行人员的合理排班，并不晚于每月度25日完成对下一月度的人员排班。8、能够根据对每一时段的业务量预测和服务

3、水平要求，合理安排人员数量与班次，实现人员数量与业务量的最佳匹配。9、员工排班符合国家相关法律法规和公司的相关规定，符合呼叫中心的业务特点及满足人员利用效率最大化的需求。二、排班管理系统流程图排班管理系统主要流程图：三、排班管理系统框架图排班管理系统整体框架图：四、需求规格描述本章分功能模块描述排班管理系统需求规格说明。4.1历史话务统计模块子功能功能项描述业务话务统计异常数据处理异常数据处理剔除异动话务数据，自动清洗异动话务数据，或人工剔除异动话务的数据。呼入量统计曲线时段呼入量统计(周报)以“周”为统计周期，每天一个曲线周期，按时段显示数据统计话务曲线，如图4.1所示。每日呼

4、入量统计(月报)以“月”为统计周期，每月一个曲线周期，按天显示每日日均数据统计话务曲线，如图4.2所示。每周呼入量统计(月报)以“月”为统计周期，每周一个曲线周期，每周按天显示每日日均数据统计话务曲线，如图4.3所示。每月呼入量统计(年报)以“年”为统计周期，每年一个曲线周期，按月显示一年之内每个月数据统计话务曲线，如图4.4所示。图4.1：以半小时为间隔的一周每日来话量模型图（2004年X月X日）图4.2：每月日均来话量模型图（2004年X月1日－31日）图4.3：每周日均来话量模型图（2004年X月1日－31日）图4.4：每月来话量模型图（2002年－2004年）4.2异动与

5、规律模块子功能功能项描述异动与规律类别管理异动与规律类别管理类别管理定义异动话务与规律模型的类别属性，如“临时任务”、“特殊时期”等，方便对异动话务和规律模型进行分类管理以及应用。异动话务管理异动话务提示通过自动提示的异动话务，可便捷快速地将异动话务保存为规律模型，完善规律模型数据。异动标记记录“异动标记记录”记录的是从历史话务统计和话务预测中执行“标记异动话务”操作标记的异动话务，同时可将记录的异动话务转化成规律模型。数据规律模型规律模型管理对规律模型进行编辑、删除等管理操作，同时亦可手动添加规律模型。规律应用记录记录应用过的规律模型。4.3话务与人员预测模块子功能功能项描述话

6、务与人员预测呼入量预测月份呼入量预测月度预测参数计算与设置。包括有：月份业务增长预测系数，历史月份话务信息（指数，平均比率，时段比率）。并且可以对自动计算出的预测参数作修改与调整。1.按照预测算法，得到月度业务量的预测结果图表。图例参见历史业务曲线图。2.业务量预测结果调整，并留存相关文档，备注修改调整原因。1.准确性分析：每月生成相应的“实际的话务量曲线图”，与“预测的话务量预测曲线图”对照，分析预测的准确性。2.可查看全月每日的准确性对比，以及每日各时段的准确性对比，对预测值超出实际值设定偏差范围后给予提示。如图4.5和4.6所示。年度呼入量预测年度预测参数计算与设置。包括有

7、：年度业务增长预测系数，月份比率，历史年份话务数据。并且可以对自动计算出的预测参数作修改与调整。1.按照预测算法，得到年度业务量的预测结果图表。图例参见历史业务曲线图。2.业务量预测结果调整，并留存相关文档，备注修改调整原因。1.准确性分析：每年生成相应的“实际的话务量曲线图”，与“预测的话务量预测曲线图”对照。2.分析预测的准确性，对预测值超出实际值设定偏差范围后给予提示。如图4.7所示。人员需求预测月份人员需求预测月份班次参数设定(Erlang-C参数设置)，包括有：服务水平