一種客戶服務中心話務負荷預測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種客戶服務中心話務負荷預測方法，包括：根據所取歷史數據，計算各時間段分小時話務量M；根據平均通話時長與案頭時長計算單個電話的平均處理時長N；最后確定每小時需要的話務人員數H1；計算當年相應周期內的預測參數影響話務量X'；計算當年下1個周期平均24個點小時平均話務負荷預測量S；結合現(xiàn)場實際情況以及經驗值，得出人均小時話務量M，計算出每小時需要的話務人員數H2；通過計算H1和H2的平均值，確定最終的話務人員預測數量。本發(fā)明的排班方法針對本地域的具體情況進行有效的話務預測，結果更加準確；既能有效保證正常情況下的電話接聽，又能保證客服代表的休息時間，提高工作效率，確保供電服務質量。
【專利說明】一種客戶服務中心話務負荷預測方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于話務預測領域，尤其涉及一種客戶服務中心話務負荷預測方法。

【背景技術】
[0002] 話務負荷預測是客戶服務中心運營管理的重要一環(huán)，它關系到人力成本的投入、 績效指標的完成、員工工作滿意度高低等一些列的指標，是整個呼叫平臺運營管理的最基 本工作。
[0003] 目前普遍使用的一種話務負荷預測方法為愛爾蘭話務負荷預測方法，但是該方法 是針對大部分地域的普遍方法，不具有地域的針對性，在預測過程中不能充分考慮到天氣 情況、停電線路條數、故障搶修資源數量、特殊原因停電次數以及社區(qū)供電服務單位資源的 影響，進而導致預測結果不十分準確。


【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的目的就是為了解決上述問題，提出了一種客戶服務中心話務負荷預測方 法，該方法使供電中心各時段人數配置更為合理，既能有效保證正常情況下的電話接聽，又 能保證客服代表的休息時間，提高了工作效率，確保了供電服務質量。
[0005] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：
[0006] -種客戶服務中心話務負荷預測方法，包括以下步驟：
[0007] (1)選取一定時間段內的歷史話務量數據，根據所取歷史數據，分業(yè)務組計算各時 間段分小時話務量Μ ;根據平均通話時長與案頭時長計算單個電話的平均處理時長N ;最后 確定每小時需要的話務人員數氏；
[0008] (2)定義預測參數影響話務量X，包括：天氣情況影響話務量XI、停電線路條數影 響話務量X2、故障搶修資源數量影響話務量X3、特殊原因停電次數影響話務量X4、社區(qū)供 電服務單位資源數量影響話務量X5 ;
[0009] (3)根據前一年一定周期內各個預測參數影響話務量X1、X2、X3、X4、X5的數據指 標，計算當年相應周期內的各預測參數影響的話務量XI'、X2'、X3'、X4'、X5' ；將當年相應 周期內的各預測參數影響的話務量乘以各個預測參數影響話務量的權重，計算出當年相應 周期內的預測參數影響話務量X' ；
[0010] (4)將前一年相鄰兩個周期的24個點小時平均話務量進行比較，確定小時平均話 務量同期增幅/降幅百分比λ的數值，分別標記為λ 1-λ 24;
[0011] (5)設當年當前周期內的24個點小時的平均話務量分別為Α1-Α24,結合當年當前 周期的預測參數影響話務量X'以及前一年相應周期內小時平均話務量同期增幅/降幅百 分比λ的數值，計算當年下1個周期平均24個點小時平均話務負荷預測量S;
[0012] (6)結合現(xiàn)場實際情況以及經驗值，得出人均小時話務量Μ，計算出每小時需要的 話務人員數Η 2;
[0013] (7)通過計算Hi和Η2的平均值，確定最終的話務人員預測數量。
[0014] 所述步驟（1)中平均通話時長為客服代表接聽一個電話的時間，案頭時長為客服 代表接聽完電話后下發(fā)工單業(yè)務處理的時間，平均通話時長+案頭時長=單個業(yè)務處理時 長，所有客服代表的單個業(yè)務處理時長相加后除以總人數得出平均業(yè)務處理時長N。
[0015] 所述步驟（1)中每小時需要話務人員的人數Hi的計算方法如下：
[0016] 1? = (M*N) / v * δ *t
[0017] 其中，M為每小時話務量，N為單個電話平均處理時長，v為出勤率，δ為臺席利 用率，t為每人每小時可提供工作時長。
[0018] 所述步驟⑶中各個預測參數影響話務量XI、X2、X3、X4、X5的數據指標包括：單 次預測參數影響話務量的經驗值、前一年相應周期預測參數影響話務量的數量以及當年相 應周期內預測參數影響話務量數量的增幅/降幅。
[0019] 所述數據指標具體包括：
[0020] 天氣情況影響話務量XI中：單次惡劣天氣影響話務量的經驗值a，前一年相應周 期惡劣天氣的次數yl，當年相應周期惡劣天氣次數的增幅/降幅ξ 1 ;
[0021] 停電線路條數影響話務量Χ2中：單條停電線路影響話務量的經驗值b，前一年相 應周期的停電線路條數y2,當年相應周期停電線路條數的增幅/降幅ξ 2 ;
[0022] 故障搶修資源數量影響話務量Χ3中：單個故障搶修資源影響話務量的經驗值c， 前一年相應周期的故障搶修資源數量y3,當年相應周期故障搶修資源數量的增幅/降幅 13 ；
[0023] 特殊原因停電次數影響話務量X4中：單次特殊原因停電影響話務量的經驗值d， 前一年相應周期的特殊原因停電次數y4,當年相應周期特殊原因停電次數的增幅/降幅 14；
[0024] 社區(qū)供電服務單位資源數量影響話務量X5中：單個社區(qū)供電服務單位資源影響 話務量的經驗值e，前一年相應周期的社區(qū)供電服務單位資源數量y5,當年相應周期社區(qū) 供電服務單位資源數量的增幅/降幅ξ 5。
[0025] 所述步驟（3)中當年相應周期內的各預測參數影響的話務量ΧΓ、Χ2'、Χ3'、Χ4'、 Χ5'的計算方法為：

【權利要求】
1. 一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，包括以下步驟： (1) 選取一定時間段內的歷史話務量數據，根據所取歷史數據，分業(yè)務組計算各時間段 分小時話務量Μ ;根據平均通話時長與案頭時長計算單個電話的平均處理時長N ;最后確定 每小時需要的話務人員數氏； (2) 定義預測參數影響話務量X，包括：天氣情況影響話務量XI、停電線路條數影響話 務量X2、故障搶修資源數量影響話務量X3、特殊原因停電次數影響話務量X4、社區(qū)供電服 務單位資源數量影響話務量X5 ; (3) 根據前一年一定周期內各個預測參數影響話務量X1、X2、X3、X4、X5的數據指標，計 算當年相應周期內的各預測參數影響的話務量XI'、X2'、X3'、X4'、X5' ；將當年相應周期內 的各預測參數影響的話務量乘以各個預測參數影響話務量的權重，計算出當年相應周期內 的預測參數影響話務量X' ； (4) 將前一年相鄰兩個周期的24個點小時平均話務量進行比較，確定小時平均話務量 同期增幅/降幅百分比λ的數值，分別標記為λ 1-λ 24; (5) 設當年當前周期內的24個點小時的平均話務量分別為Α1-Α24,結合當年當前周期 的預測參數影響話務量X'以及前一年相應周期內小時平均話務量同期增幅/降幅百分比 λ的數值，計算當年下1個周期平均24個點小時平均話務負荷預測量S ; (6) 結合現(xiàn)場實際情況以及經驗值，得出人均小時話務量Μ，計算出每小時需要的話務 人員數Η2 ; (7) 通過計算氏和Η2的平均值，確定最終的話務人員預測數量。
2. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（1) 中平均通話時長為客服代表接聽一個電話的時間，案頭時長為客服代表接聽完電話后下發(fā) 工單業(yè)務處理的時間，平均通話時長+案頭時長=單個業(yè)務處理時長，所有客服代表的單 個業(yè)務處理時長相加后除以總人數得出平均業(yè)務處理時長Ν。
3. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（1) 中每小時需要話務人員的人數氏的計算方法如下： H! = (M*N) / v * δ *t 其中，M為每小時話務量，N為單個電話平均處理時長，v為出勤率，δ為臺席利用率， t為每人每小時可提供工作時長。
4. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（3) 中各個預測參數影響話務量XI、X2、X3、X4、X5的數據指標包括：單次預測參數影響話務量 的經驗值、前一年相應周期預測參數影響話務量的數量以及當年相應周期內預測參數影響 話務量數量的增幅/降幅。
5. 如權利要求3所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述數據指 標具體包括： 天氣情況影響話務量XI中：單次惡劣天氣影響話務量的經驗值a，前一年相應周期惡 劣天氣的次數yl，當年相應周期惡劣天氣次數的增幅/降幅ξ 1 ; 停電線路條數影響話務量Χ2中：單條停電線路影響話務量的經驗值b，前一年相應周 期的停電線路條數y2,當年相應周期停電線路條數的增幅/降幅ξ 2 ; 故障搶修資源數量影響話務量Χ3中：單個故障搶修資源影響話務量的經驗值c，前一 年相應周期的故障搶修資源數量y3,當年相應周期故障搶修資源數量的增幅/降幅ξ 3 ; 特殊原因停電次數影響話務量Χ4中：單次特殊原因停電影響話務量的經驗值d，前一 年相應周期的特殊原因停電次數y4,當年相應周期特殊原因停電次數的增幅/降幅ξ 4 ; 社區(qū)供電服務單位資源數量影響話務量Χ5中：單個社區(qū)供電服務單位資源影響話務 量的經驗值e，前一年相應周期的社區(qū)供電服務單位資源數量y5,當年相應周期社區(qū)供電 服務單位資源數量的增幅/降幅ξ 5。
6. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（3) 中當年相應周期內的各預測參數影響的話務量XI'、Χ2'、Χ3'、Χ4'、Χ5'的計算方法為：
7. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（5) 中當年下1個周期平均24個點小時平均話務負荷預測量S的計算方法為：
其中，Α1-Α24分別為當年當前周期的24個點小時的平均話務量；λ 1-λ 24為前一年相 應周期小時平均話務量同期增幅/降幅百分比的數值。
8. 如權利要求1所述的一種客戶服務中心話務負荷預測方法，其特征是，所述步驟（6) 中計算出每小時需要的話務人員數Η2的方法為： H2 = S/M 其中，S為當年下1個周期平均24個點小時平均話務負荷預測量，Μ為人均小時話務 量。
【文檔編號】H04M3/36GK104113644SQ201410299308
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年6月27日 優(yōu)先權日:2014年6月27日
【發(fā)明者】張東寧, 趙雪, 吳雪霞, 李文芳, 高玉華, 王藝穎, 程婷婷, 梁雅潔, 楊明玉, 李丹 申請人:國家電網公司, 國網山東省電力公司電力科學研究院