예측 다이얼러

ICTBroadcast는 콜센터를위한 최고의 예측 다이얼러입니다

이 문서에서는 ICTBroadcast에서 예측 다이얼러 기능을 구현 한 방법에 대해 설명했습니다. 동안
예측 다이얼링 동작을 구현하는 데에는 두 가지 질문이있었습니다.

캠페인에 몇 개의 채널이 필요합니까? 새 채널에 전화를 걸 때 대기열에서 활성 통화가 필요하므로
바쁜 에이전트 전에 무료로!
위의 질문에 대답하고 최종 알고리즘을 마무리하기 위해이 게시물을 다음 섹션으로 나누었습니다.
우려되는 엔터티 알고리즘이 활용할 수있는 엔티티.
다이얼링 요소 캠페인 속도를 결정할 수있는 요소
대상 핸들 캠페인 속도를 제어하는 ​​변수
필요한 통계 대상 핸들을 마무리하는 데 필요한 통계 또는 변수입니다.
디자인 예측 다이얼링을위한 최종 설계 / 알고리즘

우려되는 엔터티

활성 통화 수를 예측하려면 다음 엔티티를 모니터링해야합니다.
캠페인 / 대기열
상담원 캠페인은 캠페인 당 하나의 대기열을 가질 수 있으며 모든 통계는 수집되어 대기열을 처리합니다.
활성 요원
활성 에이전트 수 없음, 주어진 시간에 캠페인 / 대기열에 사용 가능
활성 연락처 / 통화
세 번째 매개 변수는 발신, 대기열 및 서비스 호출의 총 수입니다.

다이얼링 요소

다음 요소를 사용하여 다이얼러가 필요한 동시 수를 늘리거나 줄여야 함을 결정할 수 있습니다.
채널.
한계 요인
활성제
활성 채널
대기중인 통화
평균 처리 시간 (토크 + 보류 + 후 처리) 시간
부스트 요인
낮은 ASR
무료 에이전트
평균 통화 설정 시간

평균 버려진 시간
맞춤 요인
원하는 대기열 시간
허용되는 포기 비율

대상 핸들

다음과 같이 캠페인 속도 또는 동시 통화 수를 제어 할 수 있습니다
기존 핸들러
일반적으로 ICTBroadcast는 관련 캠페인의 전화 걸기 속도를 제어하기 위해 캠페인에 두 가지 매개 변수를 사용합니다.
채널 자동 : 캠페인에 할당 된 총 채널 수
채널 오프셋 : 사용자가 대시 보드 GUI에서 채널을 늘리거나 줄이려는 경우 채널의 차이,
또한이 매개 변수는 잔액이 높지 않은 경우 동시 수를 줄이는 데 사용됩니다.
동시 채널 수
새로운 핸들러
캠페인 통계에서 위의 처리 매개 변수를 다음 에이전트 관련 예측 매개 변수로 추가 / 바꿀 수 있습니다.
상담원 자동 : 특정 시간에 캠페인에서 활동중인 총 상담원 수
상담원 오프셋 : 추가 필수 채널. ICTBroadcast가 낮은 ASR 문제를 해결하기 위해 전화를 걸어야합니다. 전화를 끊다
설정 시간 등 ...

필요한 통계

위에서 언급했듯이 동시 채널 수를 제어하기 위해 두 개의 매개 변수가 필요합니다. 여기에 하위 매개 변수의 세부 정보가 있습니다
위에서 언급 한 매개 변수의 실제 값을 결정하기 전에 필요한

에이전트 자동
수정없이 에이전트 자동으로 활성 에이전트를 사용하지 않습니다.

에이전트 오프셋
약간 복잡하며 값을 계산하려면 다음과 같은 모든 하위 매개 변수가 필요합니다
평균 설정 시간 : 전화를 걸고 전화를받는 데 필요한 평균 시간 (예 : 벨소리 시간)
평균 처리 시간 : 대기 시간 및 후 처리 시간을 포함하여 상담원과의 평균 통화 시간
ASR (Average Success Rate) : 성공률, 즉 거부, 통화 중 통화 수 없음-응답 통화 없음

설정 호출 : 설정에서 현재 울리는 호출 또는 호출 수
총 활성 통화 : 총 활성 통화
사용 가능한 상담원 : 현재 로그인하여 처리하거나 통화 할 수있는 총 상담원 수

무료 상담원 : 새 통화를 무료로받을 수있는 기록 된 상담원
예상 상담원 : 해제하려고하는 핸들 모드의 상담원
현재 처리 시간 + 평균 설정 시간> = 평균 처리 시간
또한 에이전트 오프셋을 상한 아래로 유지해야했습니다.
채널 자동 : 캠페인에 할당 된 채널 수
채널 오프셋 : 사용자 또는 시스템 단속에 따른 추가 또는 더 적은 통화 수

디자인

agent_auto 및 agent_offset 필드 외에도 예측을 지원하기 위해 다음 엔티티를 작성 / 소개해야합니다.
ICTBroadcast에서 전화 걸기

통계 예측
데이터베이스에서 작성된 하나의 테이블과 하나의 이벤트는 캠페인별로 시스템 통계를 수집합니다. 이후에 이벤트가 발생하도록 구성되었습니다.
30 초마다 statistic_predictive 테이블을 다음 매개 변수의 평균 값으로 업데이트하도록 프로그래밍되어 있습니다.
캠페인 기준.
성공률
handle_time
ring_time
hold_time
흐름은 여기
(시작)
|
[지난 30 초 동안 통계 수집] | |
| |
[statistic_predictive 테이블 업데이트] |
| |
| |
[30 초마다]> -----------
|
(끝)

예측 캠페인의 에이전트
모든 활성 캠페인을 하나씩 처리하고 주변에서 최신 통계를 가져 오는 다른 이벤트
위에서 언급 한 statistic_predictive 테이블을 포함한 시스템은 다음에 agent_auto 및 agent_offset 변수를 저장합니다.
그들의 가치를 계산.
흐름은 여기
(시작)
|
____________ | _____________
[모든 운영중인 캠페인 가져 오기] [__________________________] |
________ | _________ |
[하나의 캠페인을 얻으십시오]

[__________________] | |
_________ | _________ | |
[통화 통계 받기] | |
[___________________] | |
_________ | _________ | |
[채널 상태 얻기] | |
[___________________] | |
_________ | _________ | |
[에이전트 상태 가져 오기] | |
[___________________] | |
_____________ | _____________ | |
[agent_auto = agent_active] | |
[___________________________] | |
________________ | __________________ | |
[agent_offset = 계산 _ 오프셋 ()] | |
[___________________________________] | |
______________ | ______________ | |
[Agent_offset에 따라 제한] | |
[channel_auto 및 오프셋] | |
[_____________________________] | |
_____________ | _____________ | |
[Agent_auto 업데이트 및] | |
[agent_offset] | |
[___________________________] | |
| | |
(루프)> ---------------- |
| |
[5 초마다]> ------------
|
(끝)