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1、第22卷第10期VoI22No10团RESEARCHANDD研EV究EL与OP开ME发NT丈章编号:1005-8451(2013)10—0017—05Erlang模型在坐席规模预测中的研究与改进李先进,于展琦,张仕俊,张国平(中铁快运股份有限公司,北京100070)摘要:坐席规模预测是呼叫中心运营管理中的一项重要课题。本文首先对相关排队论模型进行了分析比较,运用更符合实际话务特征的ErlangA模型对某铁路企业呼叫中心坐席进行预测,给出了详尽的计算过程。在模型参数选择过程中详细分析了大量历史数据,充分考虑了企业业务特点
2、,预测结果符合目标绩效指标和企业实际工作情况。关键词:呼叫中心;ErlangA;ErlangC;坐席预测;4callcenterI1l分类号:U293.22:TP39文献标识码:AResearchandimprovementonagentforecastingusingErlangmodelsLIXianjin,YuZhanqi,ZHANGShijun,ZHANGGuoping(ChinaRailwayExpressCo.,Ltd.,Beijing100070,China1Abstract:Agentforecasti
3、ngwasveryimportantinmanagementofoperationscallcenter.Inthispaper,therelevantqueuingmodelwasanalyzedandcomparedfirstly,thenusingErlangAmodeltopredictcallcenteragentwithcalculationmethodindetail.Thepaperanalyzedalargeamountofhistoricaldataandtookfullyconsideration
4、ofbusinesscharacteristicsinthechoiceofmodelparameters.ThepredictresultscouldmeetthetaretperformancelevelandconforlTlwithworkreality.Keywords:callcenter;ErlangA:ErlangC:agentforecast;4callcenter在美国,占全国4%的劳动人口工作在超过户无法呼入到呼叫中心,部分客户可能再拨,也20万个呼叫中心中,人力成本占呼叫中心运营成可能直接放弃呼
5、叫;当并发呼叫量大于N小于本的70%⋯。如何在保证客户服务水平的前提下N+K时,客户呼叫进入队列等待空闲坐席服务,实现运营成本的最小化和利润的最大化是铁路企客户在被服务前如果失去耐心就会放弃呼叫,部业运营管理呼叫中心的一项重要课题。分可能重拨,也可能彻底放弃。。本文应用排队论模型,结合某铁路运输企业大部分呼叫中心中继线路充足排队容量较大,呼叫中心实际数据对该呼叫中心坐席规模进行预一般不会发生呼损现象,所以进入ACD后的建模测。模型参数选择过程中详细分析了大量历史数是呼叫中心模型研究的重点。此部分的两个重要据,充分考虑了
6、企业业务特点,结果分析表明预模型便是ErlangC模型和ErlangA模型。测结果符合目标绩效指标和企业的实际业务特点。1坐席预测模型选择呼叫中心的呼叫流程如图1所示,客户的呼入电话在进入呼叫中心后会首先进入长度为K的呼入队列,再由自动呼叫分配器(ACD,图1呼叫中心示慝图AutomaticCallDistributor),将呼叫分配给N个1.1ErlangC模型坐席,完成相关业务。对于有K+N条话路的呼叫ErlangC模型即M/M/N排队模型,是呼叫中中心,当并发呼叫量大于K+N时会产生呼损,客心排队模型中最简单、使
7、用最频繁的模型。该模型描述了在话务到达率、平均服务时间、N个并收稿日期:2013—02—26行服务坐席均为给定条件时,理论上N个坐席都作者简介:李先进,高级工程师;于展琦,工程师。圆2013.10总第199期第22卷第1O期Erlang模型在坐席规模预测中的研究与改进研究与开发反映系统各方面指标,更适合作为坐席预测模型。输入变量。结合历史数据和业务自身特点,对呼入、呼出、通话后工作时间以Et为单位统计每个呼叫2坐席预测与结果分析的平均时间(单位秒),呼出呼入比以月为单位统计每月平均比例系数,并定义业务处理时间如下:Er
8、langA能够更为准确地反应呼叫中心的实业务处理时间=(日均呼入时间+H均通话际运行情况,本文以该模型对某企业的单技能组后处理时间+呼出呼入比(H均呼出时间+H724呼叫中心进行分析,使用以排队论理论为基均通话后处理时间))/坐席使用率础的4CallCenters_4软件进行坐席人员预测和结果该公司1月~7月上旬日均呼入时间、呼出
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