JP3366565B2 - コールセンタエージェントをコールセンタ中のスキルに自動的に割り当てるための装置および方法 - Google Patents
コールセンタエージェントをコールセンタ中のスキルに自動的に割り当てるための装置および方法Info
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Description
はテレマーケティングシステムとも呼ばれる自動呼分配
(ACD)システムに関する。
ルセンタへ入ってくる呼びを、所定の基準に従って、利
用可能な呼処理エージェントのうちのいずれかの適切な
ものに分配する。改良された最新のACDシステムにお
いて、呼びを処理するためのエージェントの適性は、特
定の呼びを処理するために必要とされるスキルと、その
呼びを処理するために利用可能なエージェントが有する
スキルとをマッチングさせることにより決定される。そ
のようなシステムの一例が、米国特許第5,206,9
03に開示されている。
呼びが入ってくる時点において、呼びを処理するために
利用可能な適切なエージェントがないということがしば
しば起きる。そして、呼びは、渋滞し、これらの呼びを
処理するために必要とされるスキルのような所定の基準
に基づいて、呼び待ち行列に入れられる。そこで、これ
らの呼びは、エージェントが自由になり、これらの呼び
を処理するために利用可能となることを待つ。ACDシ
ステムが、エージェントが呼びを処理するために利用可
能となったことを検出したとき、ACDシステムは、エ
ージェントの最高のスキルにマッチする最高の優先順位
の最も古い待機呼びをそのエージェントに分配する。
分配されないことになる唯一の条件は、利用可能なエー
ジェントのスキルのいずれかを必要とする処理されるた
めに待機している呼びがないことである。そして、利用
可能なエージェントは、これらのエージェントが有する
スキルのような所定の基準に基づいて、エージェント待
ち行列に入れられる。そこで、これらのエージェント
は、処理のために適する呼びの到着を待つ。呼びが到着
すると、ACDシステムは、そのスキルが呼びの要求に
最も良くマッチする最も長く待機しているエージェント
にその呼びを分配する。コールセンタの効率は、典型的
に、呼びおよびエージェントの双方が待ち行列中で、で
きる限り時間を消費しないことを要求する。
する呼びのコールボリュームが変化すると、エージェン
トは、呼び負荷をバランスさせるために、異なるスキル
に、すなわちエージェントが有するスキルのうちの異な
るものを必要とする処理中の呼びに再割り当てされる必
要がある。サービスレベルを監視し、所与の時点におい
てどのスキルに各エージェントがログインされるべきか
を決定し、かつ最適なスタッフ配置を維持するために、
スキル間でエージェントを移動させるタスクは、複雑
で、時間がかかり、面倒で、遅い。この機能は、通常、
コールセンタ管理者により手動で実行される。
コールセンタの動作を監視し、かつコールボリュームが
変化すると、エージェント割り当てを調節しなければな
らない。さらに、コールセンタの作業負荷における変化
に対する管理者の反応は、しばしば、遅延を回避するた
めに、経験のみに基づいて、かつ演算なしに、適切に演
算される場合に遅延されるか、または再帰的に行われる
場合に不正確であるかのいずれかである。また、コール
センタ管理者は、通常最も経験のある従業者であり、か
つコールセンタの最も価値あるリソースであり、その時
間は、他のコールセンタの作業においてより良く消費さ
れうる。
他の問題、そして従来技術の欠点を解決するためになさ
れた。一般に、本発明によれば、サービス時間、待ち行
列中にある時間、コールボリューム、呼び放棄レート、
異なるエージェントに異なるスキルを必要とする呼びを
処理させることからの利益、異なるスキルを必要とする
呼びの処理にエージェントにより消費される作業(たと
えば、時間または処理される呼び)の割合などのような
コールセンタの性能パラメータを監視し、予め定められ
た目標を最適化するために、エージェントが割り当てら
れた(ログインされた)スキルを変化させることによ
り、またはエージェントのスキルの相対的な特性(専門
性のレベル)を変化させることにより、エージェントの
呼び処理割り当てを自動的に調節する構成を提供する。
必要とする呼びを処理するエージェントの個々のコール
センタに対する全体的利益のようなコールセンタの選択
された性能特性である。「自動的」という用語は、ここ
では、コールセンタ管理者または他の人間による手動で
はなく、(たとえば、ACD、いくつかの他の処理シス
テム、またはコンピュータのような)機械的手段による
ことを意味するものとして使用される。
トは、コールセンタ中のスキルに自動的に割り当てら
れ、異なるスキルを必要とする個々の呼びが、スキルの
うち異なるものに個々に割り当てられた複数のエージェ
ントにより、以下の方法で処理される。コールセンタの
所定の性能特性にインパクトを与えるコールセンタパラ
メータの現在値は、自動的に決定される。この特性は、
最適化されることが求められるもの、たとえば、スキル
のうちの個々のものを必要とする呼びを処理するエージ
ェントの個々のコールセンタに対する全体的利益であ
る。
ルセンタエージェントの実際の割り当てを含む。スキル
への複数のコールセンタエージェントの実際の割り当て
のパラメータは、好ましくは、エージェントの個々がス
キルの個々のものを必要とする呼びを処理するために消
費する作業の実際の割合のパラメータである。そして、
決定されたパラメータ値を使用する最適化機能は、所定
の性能特性において自動的に実行され、所定の性能特性
を最適化するスキルへの複数のコールセンタエージェン
トの最適な割り当てを決定する。
トの最適な割り当ては、好ましくは、スキルのうちの個
々のものを必要とする呼びの処理に消費するためのエー
ジェントの個々に対する作業の最適な割合である。スキ
ルに対する複数のコールセンタエージェントの実際の割
り当ては、実際の割り当てを、決定された最適な割り当
てに近づけるように自動的に調節される。
ントが個々のスキルを必要とする呼びを処理するために
消費する最適な作業の割合が、個々のエージェントが個
々のスキルを必要とする呼びを処理するために消費する
作業の実際の割合を超えること、かつ個々のスキルを必
要とする呼びを処理するために個々のエージェントが割
り当てられていないことに応じて、個々のスキルを必要
とする呼びを処理するための個々のエージェントの割り
当てを含み、さらに好ましくは、個々のエージェントが
個々のスキルを必要とする呼びを処理するために消費す
る実際の作業の割合が、個々のエージェントが個々のス
キルを必要とする呼びを処理するために消費する作業の
最適な割合を超えること、かつ個々のスキルを必要とす
る呼びを処理するために個々のエージェントが割り当て
られていることに応じて、個々のスキルを必要とする呼
びを処理することから個々のエージェントを解放する
(非割り当てとする)ことを含む。
ームが変化したときに、どのエージェントをどのスキル
に割り当てるべきかを決定することからコールセンタ管
理者を解放する。これは、手動的手段により合理的に達
成されるものよりも、コールセンタ資源(エージェン
ト)のより効率的な割り当てを提供する。これは、単に
どの性能パラメータが最適化されるべきかを決定するこ
とにより、コールセンタ管理者がコールセンタを管理す
ることを可能にする。
た性能特性を最適化するように自動的に調節される。こ
れは、コールセンタの動作の多くの側面を自動化し、管
理者にとっての高度な制御を維持しつつ、他のことを行
うために、コールセンタ管理者を自由にする。そして、
これは、呼びの分配を制御するために、複雑な呼びベク
トルまたは個々のエージェント毎のエージェントベクト
ルを書く必要性を減少させる。
ルセンタの多くの側面を制御するために使用されうる。
たとえば、これは、「販売に熟練した3人のエージェン
トを追加せよ」というような、とるべき最も良いアクシ
ョンについて管理者にアドバイスする「ウイザード」の
ような機能により使用するための最適化機能から情報を
抽出するために使用されうる。これは、コールセンタア
プリケーションのためのエキスパートシステムの基礎を
形成しうる。
ュームとの関連で、最適なエージェント割り当てが前も
って計算されることを可能にし、かつ特定のスキルを有
するエージェントをいつ追加するかについてコールセン
タ管理者にアドバイスするためにも使用されうる。この
設備は、エージェントのスケジューリングを助けるため
に使用されうる。これらおよび他の利点および本発明の
特徴は、以下の本発明の実施形態の説明および図面から
さらに明らかになる。
コールセンタは、ACDシステム101を介して複数の
エージェント位置102〜104と選択的に接続された
複数の電話回線および/またはトランク100を含む。
各エージェント位置102〜104は、呼びの処理にお
いて対応するエージェント106〜108により使用す
るための音声データ端末105を含む。
媒体109によりACDシステム101に接続されてい
る。また、通常の基本呼び管理システム(BCMS)
が、ACDシステム101中にあり、通常の呼び管理シ
ステム(CMS)がACDシステム101に接続されて
いる。この呼び管理システム(CMS)は、コールセン
タを管理することおよびコールセンタの報告を集めるこ
とに使用するために呼び記録およびコールセンタ統計を
集める。以下、CMSおよびBCMSを、共に、CMS
110と呼ぶ。
nt Technologies Definity(R) 構内交換機(PBX)A
CDシステムである。これは、通常、外部通信リンクへ
のインタフェース、通信交換機構、サービス回路(たと
えば、トーンジェネレータ、アナウンスメント回路な
ど)、制御プログラムおよびデータを格納するためのメ
モリ、およびインタフェースおよび機構を制御するため
にかつ自動呼び分配機能を提供するために内蔵制御プロ
グラムを実行するためのプロセッサを含む内蔵プログラ
ム制御システムである。
ェント待ち行列130のセットが、ACDシステム10
1のメモリ中に格納されたデータに含まれる。各呼び待
ち行列121から129は、各エージェント待ち行列1
31〜139と同様に、異なるエージェントスキルに対
応する。通常のように、呼びは優先順位がつけられてお
り、優先順位の順序で呼び待ち行列120のうちの個々
の待ち行列に入れられるか、またはそれぞれが異なる優
先順位に対応し、1つのスキルに対応する複数の呼び待
ち行列のうちの異なるものに入れられるかのいずれかで
ある。本発明の一例を単純化するために、システム10
1は、各呼びを、その呼びが最も必要とするスキルに対
応する1つの呼び待ち行列のみに割り当てるように構成
される。
的には、そのスキルにおける彼または彼女の専門性のレ
ベルに従って、優先順位がつけられており、その専門性
の順序でエージェント待ち行列130のうちの個々の待
ち行列に入れられるか、またはそれぞれが異なる専門性
レベルに対応し、1つのスキルに対応する複数のエージ
ェント待ち行列のうちの異なるものに入れられるかのい
ずれかである。
ル150,および待ち行列での待機時間推定のための機
能(EWT)145が、ACDシステム101のメモリ
(たとえば、RAM,ROM,ディスク,または他の記
憶装置)中の制御プログラムに含まれている。回線また
はトランク100上のコールセンタに入ってくる呼び
は、それらの適切な処理のために必要とするエージェン
トスキルに基づいて、異なる呼び待ち行列121〜12
9に、呼びベクトル140により割り当てられる。
ージェントにより処理される前に、どれだけ長く呼び待
ち行列121〜129において待たなければならないか
の推定値を演算する。呼びを処理することに利用可能な
エージェント106〜108は、それらが有するスキル
に基づいて、エージェント待ち行列131〜139に、
エージェントベクトル150により割り当てられる。
は、異なるスキルに別個に割り当てられたエージェント
106〜108により処理される。呼びベクトル技術
は、DEFINITY(R) Communications System Generic 3 Ca
ll Vectoring/Expert AgentSelection(EAS) Guide, AT&
T publication no. 555-230-520(Issue 3,Nov.1993)に
記載されている。スキル・ベースドACDは、米国特許
第5,206,903号にさらに詳細に記載されてい
る。EWT機能は米国特許5,506,898に記載さ
れている。エージェントベクトル技術の一例は、米国特
許出願No.08/674,477(1996.7.2
出願、米国特許番号5、721、770)に記載されて
いる。
50は、以下のように構成される。各エージェント10
6〜108がエージェント位置102〜104において
ログインすると、エージェントベクトル150は、エー
ジェントを1つまたは2つ以上のスキルにログインする
ことにより、エージェントを、そのエージェントの1つ
または2つ以上のスキルを必要とする処理呼びに自動的
に割り当てる。異なるスキルを必要とする呼びのコール
ボリューム(すなわち、異なる呼び待ち行列121〜1
29中の呼びのコールボリューム)が変化すると、割り
当てが、周期的に再計算されて、必要があればエージェ
ントベクトル150により変化させられる。
は、比例する。たとえば、エージェントが1つのスキル
に30%割り当てられ、別のスキルに70%割り当てら
れ得る。これは、平均で、エージェントの作業時間の3
0%が第1のスキルを必要とし、エージェントの作業時
間の残りの70%が第1のスキルを必要とすることを意
味する。そのスキルを必要とする呼びのエージェントの
最適な割合が零または所定のしきい値よりも低いと決定
された場合、エージェントはスキルにログインされな
い。
適な割合を計算する最適化機能である。最適な割合は、
制限的線形最適化問題の解として計算される。これは、
よく理解されている問題であり、この問題を解くための
多くのアルゴリズムがある。
配する呼び分配またはエージェントベクトル技術アルゴ
リズムである。
対する各スキルにおける優先度または専門性のレベルの
セットを含む。これらの数は、特定のスキルを必要とす
る呼びを引き受けるエージェントのコールセンタに対す
る「値」を表わす。値の大きさは重要ではないが、値の
相対的な大きさは、そのスキルにおいて呼びを引き受け
るエージェントのコールセンタに対する相対的な利益を
決定する。たとえば、エージェントAが、あるスキルに
おいて、値30を有し、かつエージェントBがその同じ
スキルにおいて値90を有する場合、その呼びをエージ
ェントAが引き受けるよりも、エージェントBがその呼
びを引き受ける方が、3倍望ましい。
タの動作コストを最小化すること、またはサービスレベ
ルを最大化することを必要とする可能性があり、または
コールセンタの関係する他の動作特性の点から定義され
得る。この最適化目標は、最適化への入力として使用さ
れる値および最適化のパラメータのうちのいくつかを決
定する。この目標は異なるコールセンタに対して異なり
得る。
る最適な割合が計算されると、呼びの負荷が望ましい割
合にマッチするように、呼びがエージェントに分配され
なければならない。これは、最後のX分間(または他の
意味をなす時間)中で、各スキルにおいて呼びを処理す
る各エージェントにより消費される時間のパーセンテー
ジを格納し、かつそのパーセンテージが理想により近く
なるように、呼びをエージェントに分配することにより
達成され得る。エージェントベクトル150により実行
される演算は、図1のコールセンタの以下のモデルに基
づく。
各待ち行列がちょうど1つのスキルに関連付けられてい
ると仮定する。呼びがコールセンタに到着したとき、こ
れらの呼びは待ち行列に入れられる。各呼びは、いずれ
の所与の時点においても、ちょうど1つの待ち行列中で
待たされている。これは、ここに示される解は、いずれ
の時点においても、1つよりも多いスキルに対して呼び
を待たせるいかなる必要性も除去するので、意味をな
す。
ージェントがログインされたスキルに対応する呼び待ち
行列のうちの1つにおいて利用可能な呼びがある場合、
最初の呼びが呼び待ち行列のうちの1つからとられ、エ
ージェントに渡される。ACDシステムは、エージェン
トの作業負荷、すなわち時間または処理される呼びの数
のいずれかの固定された割合が、各スキルに割り当てら
れ得るように、呼びを分配することができると仮定す
る。
ェントによりサービスされる呼びの寿命のみを考えるも
のに限定される。これは、各呼びに対するコールセンタ
に入ってくる呼びの平均ボリュームにのみ関係する。呼
びがエージェントにより応答される前に、発呼者が待ち
行列において待つことを予期すべき時間の推定値(EW
T)および待ち行列中で最も古い呼びが待っていた時間
の長さ(OCW)のような性能の値は、呼びがコールセ
ンタに入るレートおよび呼びがサービスされているレー
トに関係し、このモデルにおいて考慮されない。
るために、個々の呼びは無視される。呼びがパイプを通
って流れる水に似ており、コールセンタを通る呼びの流
れの「値」を最大化することが望ましいと仮定する。待
ち行列は、コールセンタに入るコールボリュームの変動
を平滑化するように主に働くので、待ち行列のふるまい
は無視される。このモデルの主なエレメントは、スキ
ル、エージェント、コールボリューム、および値の大き
さである。
ル、および1からmの番号をつけられたm個の利用可能
なエージェントを有する場合、以下の表記を定義する。
ムをVsとする。ここで、s=1,…,nである。これ
らのボリュームは、最後のx分間、すなわちコールセン
タに対して意味をなす時間に、各スキルにおいて到着す
る呼びの数をカウントすることにより測定される。スキ
ルsにおいて放棄された呼びのボリュームをAsとす
る。エージェントaにより処理されるスキルsからの呼
びのボリュームをVs,aとする。ここで、s=1,…,
nであり、a=1,…,mである。
ージェントの能力をCs,aとする。ここで、s=1,
…,nであり、a=1,…,mである。すなわち、 C
s,aは、エージェントaがスキルsにおいて処理できる
呼びの(最大、平均)ボリュームである。これらの値
は、測定可能な正のコールボリュームである。
各スキルにおいて各エージェントにより処理される呼び
の数をとり、かつこれらを各スキルにおいてこれらの呼
びを処理するためにエージェントが消費した(呼び後の
作業(ACW)時間などを含む)全体の時間で割り算す
ることにより、履歴データから測定される。これは、個
々のエージェント間の違いを無視すること、および各ス
キルにおいて呼びを処理する全てのエージェントの平均
を使用することに意味をなす可能性がある。
ジェントaが消費する時間の割合をRs,aとする。ここ
で、 s=1,…,nであり、a=1,…,mである。
値Vs,Vs,aおよびCs,aは、1時間当たりの呼びの単
位を有する。 値Rs,aは、無次元である。
=1,…,n、かつa=1,…,mである。
エージェントが消費する時間の割合を変化させることに
より、コールセンタの動作は、所与の目標を最大化する
ように最適化されうる。
る。
のスキルに対してエージェントにより処理される呼びの
全体ボリュームと放棄された呼びのボリュームとの和に
等しい。この制約は、割合Rs,aに関して、以下のよう
に書き直すことができる。
ルからの呼びについても、彼または彼女の時間の負の割
合を消費することはできない。
ジェントが消費する時間の相対的な割合は、加算されて
1を超えることはできない。
処理される各呼びに割り当てる必要がある。各呼びの値
がどのように決定されるかは、各コールセンタに対して
異なることになる。
キルに対して異なり、その呼びをどのエージェントが処
理するかにも依存する。たとえば、あるスキルについて
呼びを処理するためによくトレーニングされたエージェ
ントに対する値は、そのスキルに対してトレーニングを
ほとんどされていないまたは全くされていないエージェ
ントに対する値よりも大きい。これをモデル化するため
に、特定のスキルにおいて呼びを引き受ける各エージェ
ントに対する値を定義する。
ルsからの呼びのコールセンタに対する利益すなわち値
をBs,aとする。ここで、 s=1,…,n、かつa=
1,…,mである。
理するためにエージェントがどれだけの時間かかったか
を考慮に入れていない。Bs,aは、スキルsにおいてエ
ージェントaが有する専門性と考えられ得る。これらの
値の相対的な大きさのみが、コールセンタを最適化する
ために重要である。
ールセンタの目的に依存する。これらは、呼び毎の利益
の(平均)金額を表し、または負の値は、呼びのコスト
を表しうる。これらの量は、測定されまたは推定されう
る。
ージェントが各スキルにおいて処理できるコールボリュ
ームも考慮に入れる。Ls,a=Cs,axBs,aとする。こ
こで、s=1,…,nかつa=1,…,mである。L
s,aは、単位時間当たりにスキルsにおける呼びを引き
受けるエージェントaのコールセンタに対する利益の大
きさである。たとえば、L3,1=25かつL3,1=50で
ある場合、エージェント1にとってスキル3において呼
びを引き受けることに1時間費やすことは、エージェン
ト5にとってスキル2において呼びを引き受けることに
1時間費やすことに比べて2倍価値がある。Ls,aは、
特定のスキルにおけるエージェントの専門性の程度であ
る。
ジェント/スキルペアに対してLs,aを定義すること
は、各エージェント/スキルペアに対してBs,aを定義
することと等価である。これらの値のセットのいずれか
がコールセンタに対する目標の機能を定義するために使
用されうる。Ls,aの値は、1時間当たりの利益の金額
のような測定されうる値に選ぶことができる。
することが便利である。スキルsにおいて放棄された呼
びに対するペナルティをPsとする。ここで、s=1,
…,nである。コールセンタの全体的な効率は、次式の
量により測定することができる。
呼びを処理するエージェントの個々のコールセンタに対
する全体的利益を表す。
に多様な計量が使用される。これらは、最も古い呼びの
待機(OCW)、応答の平均速度(ASA)、およびサ
ービスレベルを含む。このモデルは、これらの尺度が、
すべて、所与のスキルにおいて呼びを処理するために利
用可能な資源の利用のパーセンテージの尺度として見ら
れるので、これらを考慮に入れない。たとえば、販売に
対するEWTが大きすぎる場合、販売に割り当てられる
資源が不十分であることを示し、すなわち販売に対する
コールボリュームの推定値を増大させる必要がある。
W)時間、サービスレベル、または待ち行列の長さなど
のような性能の他の尺度を直接的には考慮に入れない。
これらの尺度は、すべて、スキルに入ってくる呼びのボ
リュームと各スキルにおいて呼びを処理するためのコー
ルセンタの能力との比に関連する。待ち行列理論は、性
能のこれらの他の尺度と呼びのボリュームとの間のある
関係を与える。
イデア 待ち行列理論は、複雑な問題であり、ここに示されるモ
デルは、熟慮した上で、待ち行列中で起きるものの詳細
を無視するが、これは、コールセンタの待ち行列のふる
まいを制御するために、このモデルがどのように使用さ
れうるかを知るために、待ち行列のいくつかの基本特性
を示すために有用である。これに関係する待ち行列理論
の原理については、たとえば、W.Stallings, Data and
ComputerCommunications (3d ed.)Macmillan Pub. Co(1
988)を参照のこと。
O)待ち行列における平均待ち時間は、bs/m(1−
p)にほぼ比例し、待ち行列中の呼びの平均数は、bp
/(1−p)に比例する。ここで、mは、エージェント
の数、pは、各エージェントがビジーである時間の平均
の割合であり、bは、全てのエージェントがビジーであ
る確率である。これらの値は、全てのエージェントが1
つのスキルのみを処理すると仮定しているので、近似値
である。ここで、2つの重要なことがある。
ち行列長さおよび平均の待ち時間は、無限大に近づく。
もちろん、放棄される呼びは無く、無限に多くのトラン
クおよび無限の待ち行列容量があると仮定している。
常に長い待ち行列長さおよび非常に我慢強い顧客なしに
は不可能である。現実的には、約80〜90%が達成可
能である。利用が80〜90%に達すると、待ち行列長
さおよび待ち時間が、非常に急激に増大し始める。これ
が起きる正確な点は、利用可能になるエージェント間の
平均時間の確率分布の詳細に依存し、これはコールセン
タとスキルとの間で変化する。
に知っているものを確認する。すなわち、平均的待ち時
間および待ち行列中の呼びの数は、スキルに現在割り当
てられている資源の利用の感度の良い指標である。
問題に変形される。
シンプレックスアルゴリズムを使用して計算されうる正
確な解を有する。R.SedgewickによるAlgorithms, Addis
on Wesley(1946),Chapter 38を参照のこと。
に入るコールボリュームを表す。値Cs,aは、各エージ
ェントが各スキルにおいて処理できる呼びのボリューム
を表す測定可能な値である。値Ls,aおよびPsは、コー
ルセンタ管理者により決定される。これらの値は、コー
ルセンタの性能を測定するために選ばれる基準に依存す
る。値Ls,aおよびPsが賢明に選ばれた場合、エージェ
ントへの呼びの割り当ては、自動的に行うことができ
る。これらの値は、自動的に追跡されうる量にも結びつ
けられうる。
ほとんどのコールセンタにおいて、全てのエージェント
が全てのスキルにおいて呼びを処理することを期待され
ることはなく、これらの値のいくつかは、0にセットさ
れる可能性があり、これは、それらを無視でき、かつ最
適化プロセスの外においたままにすることができること
を意味する。
自動的に割り当てる手段を提供することである。異なる
スキルの相対的な特性を決定することは、コールセンタ
管理者の責務である。これを管理者がどこに資源が割り
当てられるかを制御することを容易にするために、スキ
ル毎の重みづけ値Wsが目標関数に加えられうる。
スキルにおけるエージェントの専門性(能力のレベル)
を表すので、これらが非常に頻繁に変化する必要があっ
てはならない。このスキル重み付けは、状態の変化に応
じて、変化するように意図される。これは、自動制御を
調節し、かつスキルレベルにより決定された優先順位を
無効にする手段をコールセンタ管理者に与える。たとえ
ば、スキル「苦情」に対するサービスレベルが受け入れ
不可能であり、かつ管理者が他のスキルにおけるサービ
スを犠牲にする用意がある場合、彼または彼女は、「苦
情」に対しより多くの資源をシステムに割り当てさせる
ために、「苦情」に対する重み付けを増大させることが
できる。
慮に入れていない。たとえば、呼びがいったん待ち行列
に入れられると、エージェントにより応答されるか、発
呼者がその呼びを放棄するかのいずれかであると仮定す
る。これは、音声応答ユニットにより応答される呼びを
考慮に入れていない。
生じる最適解が固有でない可能性があるということであ
る。たとえば、2人のエージェント、すなわち「保険調
査」における同じスキルレベルを有するダナおよびフォ
ックスがいて、彼らは他のスキルを必要とされていない
場合、「保険調査」における呼びのボリュームが大きく
ない場合、呼びの半分をダナに割り当て、かつ呼びの半
分をフォックスに割り当てる、または呼びの全てをダナ
に割り当て、フォックスに呼びを割り当てないことによ
り、同じ最適な性能を得ることができる。
ズムは、たぶん全ての呼びをエージェントのうちの1人
に割り当て、他のエージェントには呼びを割り当てない
ことになる。これは、呼び負荷がエージェントに公平に
分配されることを保証しない。追加的な制約が、呼びの
公平な分配を保証するために必要とされる。
を無視している。これは、全ての待ち行列の特性を、待
ち行列毎に2つの数にまとめる。すなわち、呼びのボリ
ュームおよび放棄された呼びのボリュームである。これ
は、このモデルが、たとえば全ての待ち行列についての
平均の応答速度(ASA)を最小化するための最適なス
キル割り当てを直接的に計算するために使用することが
できないことを意味する。各待ち行列において何が起き
ているかについてこのモデルが有する情報は、放棄され
た呼びのコールボリュームおよび数のみである。放棄さ
れた呼びは、放棄された呼びの数が大きくなりすぎる前
に、待ち行列中での長い待ち時間を取り扱った方がよい
ので、不十分なサービスの不十分な指標である。
いくつかのペナルティ項を追加することが有用である。
これらの項は、非線形でなければならず、問題を単純か
つ容易に解くことができるようにするため、含まれてい
なかった。ASAをこのモデルに結びつける別の方法
は、スキル重み付け値Wsを待ち行列長さに従属させる
ことである。
えられると、エージェントベクトル150は、以下のよ
うに動作する。図2のステップ200に示されているよ
うに、いずれかのエージェント106〜108が1つの
エージェント位置102〜104においてログインする
と、ステップ202において、エージェントベクトル1
50は、システム101のデータベースからエージェン
トスキルおよび専門性のレベルを検索し、ステップ20
4において、エージェントを、対応する専門性のレベル
において、エージェントのスキルのそれぞれにログイン
し、ステップ206において、終了する。
いるように、いずれかのエージェント106〜108が
1つのエージェント位置102〜104においてログオ
フすると、ステップ302において、エージェントベク
トル150は、エージェントがログインしている各スキ
ルからエージェントをログアウトさせ、ステップ304
において、終了する。
は、図1のコールセンタの利益最適化を実行することを
求められる。エージェントベクトル150のこの機能
は、図4に示されている。ステップ400におけるその
発動により、エージェントベクトル150は、ステップ
402において、CMS110から最適化パラメータの
所定値を受け取る。これらは、単位時間あたり各スキル
において呼びを引き受ける各エージェントのコールセン
タに対する利益の尺度(Ls,a)および各スキルにおい
て放棄された呼びに対するペナルティ(Ps)に対する
値のような、コールセンタ管理者により予め確立された
値である。
ステップ404において、他の最適化パラメータの現在
値を決定(測定)するために、CMS110に格納され
た測定データを使用する。これらは、各スキルに対して
到着する呼びのボリューム(Vs)、各スキルに対する
放棄された呼びのボリューム(As)、各スキルにおい
て呼びを処理するための各エージェントの能力
(Cs,a)、および各スキルに対して各エージェントが
呼び処理に費やす実際の時間の割合(実際のRs,a)に
ついての値である。
ステップ406において、各エージェントおよび各スキ
ルに対して、各スキルに対して各エージェントが呼び処
理に費やす最適な作業の割合(最適なRs,a)を得るた
めに、上記のセクション3に示された所定のコールセン
タ性能特性についての利益最適化機能を実行する(たと
えば、Bを最大化する)ためにパラメータ値を使用す
る。
各エージェントおよび各スキルに対して、実際のRs,a
を最適なRs,aと比較し、実際のRs,a値を最適なRs,a
値とより調和させるために、エージェントの呼び処理の
優先順位を調節する。エージェントベクトル150は、
ステップ408において、第1のエージェント(a)を
選択し、ステップ410において、第1のスキル(s)
を選択し、ステップ412において、選択されたスキル
に対して選択されたエージェントが呼び処理に費やす実
際の作業の割合が最適値を超えているかどうかを決定す
るために、実際のRs,a値を最適なRs,a値と比較する。
えている場合、エージェントベクトル150は、ステッ
プ414において、選択されたエージェントが選択され
たスキルにログインされているかどうかをチェックし、
もしそうであれば、ステップ416において、選択され
たエージェントを選択されたスキルからログアウトさせ
る。
て、実際の作業の割合が最適な作業の割合を超えていな
いと決定された場合、エージェントベクトル150は、
ステップ418において、選択されたスキルに対して選
択されたエージェントが呼び処理に費やす最適な作業の
割合が選択されたスキルに対して選択されたエージェン
トが呼び処理に費やす実際の作業の割合を超えているか
どうかを決定する。最適な作業の割合が実際の作業の割
合を超えている場合、エージェントベクトル150は、
ステップ420において、選択されたエージェントが選
択されたスキルにログインされているかどうかをチェッ
クし、もしそうでなければ、ステップ422において、
選択されたエージェントを選択されたスキルにログイン
させる。
て、最適な作業の割合が実際の作業の割合を超えていな
いと決定された場合、エージェントベクトル150は、
ステップ424において、選択されたエージェントの各
スキルに対する最適化がなされたかどうかをチェックす
る。
ルについて行われていない場合、ステップ426におい
て、エージェントベクトル150は、選択されたエージ
ェントの次のスキルを選択し、この次のスキルについて
の最適化を実行するためにステップ412へ戻る。最適
化が選択されたエージェントの各スキルについて行われ
ている場合、ステップ428において、エージェントベ
クトル150は、ログインされているエージェントのそ
れぞれについて最適化が行われているかどうかをチェッ
クする。
トのそれぞれについて行われていない場合、ステップ4
30において、エージェントベクトル150は、次のロ
グインされているエージェントを選択し、この次のエー
ジェントの各スキルについての最適化を実行するため
に、ステップ410へ戻る。最適化が全てのログインさ
れているエージェントについて行われている場合、ステ
ップ200、300または400において再び求められ
るまで、ステップ432において、エージェントベクト
ル150は、その動作を終了する。
変化および修正は、当業者にとって明らかである。たと
えば、コールセンタの性能の最適化は、実際のまたは予
期される緊急サービスしきい値に到達したことにのみ応
じて、スキル間でのエージェント再割り当てを行うよう
に大幅に単純化することができる。
ントが処理するために訓練された全てのスキルに予め割
り当てられているが、作業をすることが予定されている
スキルのみに、高い優先(専門性)レベルが与えられて
いる。これは、通常の状況下で、エージェントはその予
定されたスキルからの呼びのみを処理することを意味す
る。これらの他の、バックアップのスキルは、低い優先
レベルを有し、サービスレベル緊急性がある場合にのみ
有効になる。
上の緊急サービスレベルしきい値を有する可能性があ
る。これらのしきい値を超えることは、サービスレベル
緊急性があることおよびスキルが追加のスタッフを必要
とすることを示す。通常(すなわち、サービスレベル緊
急性が無い)状態で、エージェントが呼びを引き受ける
ことに利用可能となった場合、呼びを選択するためのA
CDの通常の基準が使用される。これらの基準は、典型
的に、エージェントのスキル優先レベルまたは作業割り
当て、呼び優先順位、および各呼びが待ち行列中にあっ
た時間などを含む。
ベル緊急性を有するときに、エージェントが利用可能と
なった場合、緊急性は全ての他の基準を無効にし、エー
ジェントは、緊急状態を伴うスキルから呼びを得る。1
つよりも多いエージェントの管理されたスキルが、サー
ビスレベル緊急性を有する場合、多数のオプションが利
用可能である。たとえば、スキル優先レベルのような伝
統的な基準は、緊急スキルのうちの1つを選択するため
に使用できる。
ルは、スキルがスタッフ過剰の状況を満たすように管理
された低いしきい値も有する可能性がある。この状況に
おいて、エージェントの呼び処理特性は、この低いしき
い値を下まわるサービス時間を伴うスキルから離れるよ
うにエージェントを向け直すために調節される。この構
成は、潜在的なサービス問題を、迅速かつ自動的に、検
知しかつ解決するための能力を有する。
の呼びを処理するために転換されており、呼び割り当て
が通常に戻った時点において、サービス時間をスキルの
しきい値の範囲内に戻すために十分である。将来の待ち
時間の予報がしきい値基準として使用される場合、潜在
的なサービス問題は、いずれかの呼びが実際に待ち時間
しきい値を超える前に処理することができる。
ールボリュームが変化したときに、どのエージェントを
どのスキルに割り当てるべきかを決定することからコー
ルセンタ管理者を解放し、コールセンタ資源(エージェ
ント)のより効率的な割り当てを可能にする自動呼分配
(ACD)システムを提供することができる。
を示す図。
ルセンタのエージェントベクトルにより実行される動作
のフローチャート。
ルセンタのエージェントベクトルにより実行される動作
のフローチャート。
るために、図1のコールセンタのエージェントベクトル
により実行される動作のフローチャート。
Claims (12)
- 【請求項1】 コールセンタエージェントをコールセン
タ内のスキルに自動的に割り当てるための装置であっ
て、異なったスキルを必要とする個々の呼が異なる前記
スキルの各々が個別に割り当てられた複数のエージェン
トによって処理されるものにおいて、 コールセンタの所定の性能特性に影響を与えるコールセ
ンタパラメータの現在値を自動的に決定する手段と、前
記特性は最適化されることが求められ、前記パラメータ
は複数のコールセンタエージェントのスキルへの実際の
割当てを含み、 前記所定の性能特性を最適化する複数のコールセンタエ
ージェントのスキルへの最適な割り当てを決定するため
に、前記所定の性能特性について、決定されたパラメー
タ値を使用して、最適化機能を自動的に実行する手段
と、および実際の割り当てを決定された最適な割り当て
に近づけるために、スキルへの複数のコールセンタエー
ジェントの実際の割り当てを自動的に調節する手段とを
含むことを特徴とする装置。 - 【請求項2】 スキルへの複数のコールセンタエージェ
ントの実際の割り当てのパラメータは、個々のエージェ
ント(a)が個々のスキル(s)を必要とする呼処理に
費やす作業の割合のパラメータ(Rs,a)を含むことを
特徴とする請求項1記載の装置。 - 【請求項3】 前記所定の性能特性は、個々のスキル
(s)を必要とする呼を処理する個々のエージェント
(a)のコールセンタに対する全体的利益(B)を含む
ことを特徴とする請求項2記載の装置。 - 【請求項4】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
単位時間当たりに前記各スキル(s)を必要とする呼を
処理する前記各エージェント(a)のコールセンタに対
する利益(Ls,a )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼のボリューム(As )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼に対するペナルティ(Ps )とをさら
に含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数1】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項3
記載の装置。 - 【請求項5】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)の能力(Cs,a )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する到着呼のボリューム(Vs )とをさらに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数2】 を条件として、 【数3】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項4
記載の装置。 - 【請求項6】 前記コールセンタパラメータは、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)に関連づ
けられた重み付け値(Ws )をさらに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数4】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項4
記載の装置。 - 【請求項7】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)のコールセンタに対する利益(Bs,a
)と、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)の能力(Cs,a )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼のボリューム(As )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する各放棄された呼に対するペナルティ(Ps )とをさ
らに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数5】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項3
記載の装置。 - 【請求項8】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)のコールセンタに対する利益(Bs,a
)と、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各エージェント(a)により処理される前記各スキ
ル(s)を必要とする呼のボリューム(Vs,a)と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼のボリューム(As )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する各放棄された呼に対するペナルティ(Ps )とをさ
らに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数6】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項3
記載の装置。 - 【請求項9】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)のコールセンタに対する利益(Bs,a
)と、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理するための前
記各エージェント(a)の能力(Cs,a )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼のボリューム(As)と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する各放棄された呼に対するペナルティ(Ps )とをさ
らに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数7】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項3
記載の装置。 - 【請求項10】 前記コールセンタパラメータは、 各エージェント(a)および各スキル(s)に対する、
前記各スキル(s)を必要とする呼を処理する前記各エ
ージェント(a)のコールセンタに対する利益(Bs,a
)と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する到着呼のボリューム(Vs,a )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する放棄された呼のボリューム(As )と、 各スキル(s)に対する、前記各スキル(s)を必要と
する各放棄された呼に対するペナルティ(Ps )とをさ
らに含み、 最適化機能を実行するステップが、 【数8】 を最大化するステップを含むことを特徴とする請求項3
記載の装置。 - 【請求項11】 スキルに対する複数のコールセンタエ
ージェントの実際の割り当てのパラメータは、個々のエ
ージェントが個々のスキルを必要とする呼処理に費やす
作業の実際の割合のパラメータを含み、 スキルに対する複数のコールセンタエージェントの最適
な割り当ては、個々のエージェントが個々のスキルを必
要とする呼処理に費やす作業の最適な割合を含み、 前記調節手段は、 個々のエージェントが個々のスキルを必要とする呼処理
に費やす作業の最適な割合が、個々のエージェントが個
々のスキルを必要とする呼処理に費やす作業の実際の割
合を超え、かつ個々のエージェントが、個々のスキルを
必要とする呼を処理するために割り当てられていないこ
とに応じて、個々のスキルを必要とする呼を処理するた
めに、個々のエージェントを割り当て、 かつ個々のエージェントが個々のスキルを必要とする呼
処理に費やす作業の実際の割合が、個々のエージェント
が個々のスキルを必要とする呼処理に費やす作業の最適
な割合を超え、かつ個々のエージェントが、個々のスキ
ルを必要とする呼を処理するために割り当てられている
ことに応じて、個々のスキルを必要とする呼処理から個
々のエージェントを解放するための手段を含むことを特
徴とする請求項1記載の装置。 - 【請求項12】 コールセンタエージェントをコールセ
ンタ内のスキルに自動的に割り当てるための方法であっ
て、異なったスキルを必要とする個々の呼が異なる前記
スキルの各々が個別に割り当てられた複数のエージェン
トによって処理されるものにおいて、 コールセンタの所定の性能特性に影響を与えるコールセ
ンタパラメータの現在値を自動的に決定する手段と、前
記特性は最適化されることが求められ、前記パラメータ
は複数のコールセンタエージェントのスキルへの実際の
割当てを含み、 前記所定の性能特性を最適化する複数のコールセンタエ
ージェントのスキルへの最適な割り当てを決定するため
に、前記所定の性能特性について、決定されたパラメー
タ値を使用して、最適化機能を自動的に実行する手段
と、および実際の割り当てを決定された最適な割り当て
に近づけるために、スキルへの複数のコールセンタエー
ジェントの実際の割り当てを自動的に調節する手段とを
含むことを特徴とする方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/790010 | 1997-01-28 | ||
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|---|---|---|---|
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