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文檔簡介

1、客服中心智能排班系統(tǒng)設(shè)計方案說明目 錄一、工程概述3二、排班管理系統(tǒng)流程圖4三、排班管理系統(tǒng)框架圖5四、需求規(guī)格描述64.1歷史話務(wù)統(tǒng)計64.2異動與規(guī)律84。3話務(wù)與人員預(yù)測94.4人員與班次114。5自動排班114.6績效與報表12五、業(yè)務(wù)量與人員預(yù)測135。1日常數(shù)據(jù)的收集和統(tǒng)計135。2話務(wù)量清洗方法135。3預(yù)測基本原理和方法155。4業(yè)務(wù)量預(yù)測的最佳實踐205。5人員需求預(yù)測方法21六、自動排班介紹236。1排班要求236。2自動排班方案236。3班組排班方案276。4機動班方案296.5遵時度方案30一、工程概述排班管理系統(tǒng)工程概述:1、收集并保留各種業(yè)務(wù)類型的歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù),包

2、括人工及自動語音接聽量、總放棄量、平均通話時間、話后處理時間等. 2、具備科學(xué)嚴謹?shù)臉I(yè)務(wù)量預(yù)測方法和步驟。 3、不晚于每年度12月完成對下一年度的長期預(yù)測,所預(yù)測的業(yè)務(wù)量需要精確到月. 4、不晚于每月度25日完成對下一個月度的短期預(yù)測,所預(yù)測的業(yè)務(wù)量需要精確到每日的每個小時時段。 5、在歷史數(shù)據(jù)預(yù)測的基礎(chǔ)上,應(yīng)根據(jù)價格變動、臨時任務(wù)、宣傳活動等因素,以周為單位對短期業(yè)務(wù)量預(yù)測進行實時調(diào)整,并留存相關(guān)文檔. 6、具備對短期業(yè)務(wù)量預(yù)測準(zhǔn)確性的分析和管理機制。 7、根據(jù)短期預(yù)測數(shù)據(jù)進行人員的合理排班,并不晚于每月度25日完成對下一月度的人員排班。 8、能夠根據(jù)對每一時段的業(yè)務(wù)量預(yù)測和服務(wù)水平要求,合

3、理安排人員數(shù)量與班次,實現(xiàn)人員數(shù)量與業(yè)務(wù)量的最佳匹配。9、員工排班符合國家相關(guān)法律法規(guī)和公司的相關(guān)規(guī)定,符合呼叫中心的業(yè)務(wù)特點及滿足人員利用效率最大化的需求。二、排班管理系統(tǒng)流程圖排班管理系統(tǒng)主要流程圖:三、排班管理系統(tǒng)框架圖排班管理系統(tǒng)整體框架圖:四、需求規(guī)格描述本章分功能模塊描述排班管理系統(tǒng)需求規(guī)格說明。4。1歷史話務(wù)統(tǒng)計模塊子功能功能項描述業(yè)務(wù)話務(wù)統(tǒng)計異常數(shù)據(jù)處理異常數(shù)據(jù)處理剔除異動話務(wù)數(shù)據(jù),自動清洗異動話務(wù)數(shù)據(jù),或人工剔除異動話務(wù)的數(shù)據(jù)。呼入量統(tǒng)計曲線時段呼入量統(tǒng)計(周報)以“周"為統(tǒng)計周期,每天一個曲線周期,按時段顯示數(shù)據(jù)統(tǒng)計話務(wù)曲線,如圖4。1所示。每日呼入量統(tǒng)計(月報)

4、以“月”為統(tǒng)計周期,每月一個曲線周期,按天顯示每日日均數(shù)據(jù)統(tǒng)計話務(wù)曲線,如圖4.2所示.每周呼入量統(tǒng)計(月報)以“月”為統(tǒng)計周期,每周一個曲線周期,每周按天顯示每日日均數(shù)據(jù)統(tǒng)計話務(wù)曲線,如圖4。3所示。每月呼入量統(tǒng)計(年報)以“年”為統(tǒng)計周期,每年一個曲線周期,按月顯示一年之內(nèi)每個月數(shù)據(jù)統(tǒng)計話務(wù)曲線,如圖4。4所示。圖4。1:以半小時為間隔的一周每日來話量模型圖(2004年X月X日)圖4。2:每月日均來話量模型圖(2004年X月1日31日)圖4。3:每周日均來話量模型圖(2004年X月1日31日)圖4。4:每月來話量模型圖(2002年2004年)4.2異動與規(guī)律模塊子功能功能項描述異動與規(guī)律類

5、別管理異動與規(guī)律類別管理類別管理定義異動話務(wù)與規(guī)律模型的類別屬性,如“臨時任務(wù)”、“特殊時期”等,方便對異動話務(wù)和規(guī)律模型進行分類管理以及應(yīng)用。異動話務(wù)管理異動話務(wù)提示通過自動提示的異動話務(wù),可便捷快速地將異動話務(wù)保存為規(guī)律模型,完善規(guī)律模型數(shù)據(jù)。異動標(biāo)記記錄“異動標(biāo)記記錄”記錄的是從歷史話務(wù)統(tǒng)計和話務(wù)預(yù)測中執(zhí)行“標(biāo)記異動話務(wù)"操作標(biāo)記的異動話務(wù),同時可將記錄的異動話務(wù)轉(zhuǎn)化成規(guī)律模型。數(shù)據(jù)規(guī)律模型規(guī)律模型管理對規(guī)律模型進行編輯、刪除等管理操作,同時亦可手動添加規(guī)律模型。規(guī)律應(yīng)用記錄記錄應(yīng)用過的規(guī)律模型.4。3話務(wù)與人員預(yù)測模塊子功能功能項描述話務(wù)與人員預(yù)測呼入量預(yù)測月份呼入量預(yù)測月度

6、預(yù)測參數(shù)計算與設(shè)置.包括有:月份業(yè)務(wù)增長預(yù)測系數(shù),歷史月份話務(wù)信息(指數(shù),平均比率,時段比率).并且可以對自動計算出的預(yù)測參數(shù)作修改與調(diào)整.1. 按照預(yù)測算法,得到月度業(yè)務(wù)量的預(yù)測結(jié)果圖表。圖例參見歷史業(yè)務(wù)曲線圖。2. 業(yè)務(wù)量預(yù)測結(jié)果調(diào)整,并留存相關(guān)文檔,備注修改調(diào)整原因.1. 準(zhǔn)確性分析:每月生成相應(yīng)的“實際的話務(wù)量曲線圖”,與“預(yù)測的話務(wù)量預(yù)測曲線圖”對照,分析預(yù)測的準(zhǔn)確性.2. 可查看全月每日的準(zhǔn)確性對比,以及每日各時段的準(zhǔn)確性對比,對預(yù)測值超出實際值設(shè)定偏差范圍后給予提示。如圖4。5和4。6所示。年度呼入量預(yù)測年度預(yù)測參數(shù)計算與設(shè)置.包括有:年度業(yè)務(wù)增長預(yù)測系數(shù),月份比率,歷史年份話務(wù)

7、數(shù)據(jù)。并且可以對自動計算出的預(yù)測參數(shù)作修改與調(diào)整.1. 按照預(yù)測算法,得到年度業(yè)務(wù)量的預(yù)測結(jié)果圖表。圖例參見歷史業(yè)務(wù)曲線圖.2. 業(yè)務(wù)量預(yù)測結(jié)果調(diào)整,并留存相關(guān)文檔,備注修改調(diào)整原因。1. 準(zhǔn)確性分析:每年生成相應(yīng)的“實際的話務(wù)量曲線圖”,與“預(yù)測的話務(wù)量預(yù)測曲線圖”對照。2. 分析預(yù)測的準(zhǔn)確性,對預(yù)測值超出實際值設(shè)定偏差范圍后給予提示.如圖4。7所示。人員需求預(yù)測月份人員需求預(yù)測月份班次參數(shù)設(shè)定(ErlangC參數(shù)設(shè)置),包括有:服務(wù)水平,平均處理時長.根據(jù)ErlangC計算各班次人員需求,以及對預(yù)測結(jié)果進行修改和調(diào)整.年度人員需求預(yù)測年度人員預(yù)測參數(shù)設(shè)定(Erlang-C參數(shù)設(shè)置),包括有

8、:服務(wù)水平,平均處理時長,座席占用率。根據(jù)ErlangC計算各時段人員需求,以及對預(yù)測結(jié)果進行修改和調(diào)整。班次人員需求預(yù)測自動排班崗位的各班次人員預(yù)測結(jié)果與調(diào)整.圖4。5:月份話務(wù)量預(yù)測準(zhǔn)確性分析對比模型圖4.6:每日話務(wù)量預(yù)測準(zhǔn)確性分析對比模型圖4.7:年度話務(wù)量預(yù)測準(zhǔn)確性分析對比模型4.4人員與班次模塊子功能功能項描述人員管理人員管理人員信息管理座席基本信息管理:增刪改查。班組劃分與管理班組劃分與班組組員及組長的管理.崗位管理崗位信息管理崗位基本信息的管理,崗位排班設(shè)置管理.崗位班次管理各崗位對應(yīng)班次的管理。4。5自動排班模塊子功能功能項描述自動排班自動排班個性需求管理個性排班需求添加與管

9、理,自定義個性化排班。機動班管理設(shè)置管理機動班。排班表1. 排班因子調(diào)整,設(shè)定與修改排班算法與參數(shù)。2. 自動生成月度排班表,排班表樣式如圖4。8所示.調(diào)整排班結(jié)果,對自動排班結(jié)果進行調(diào)整和修改。3. 歷史排班快照,對每一次生成的排班表保存相應(yīng)的排班數(shù)據(jù)依據(jù)快照信息。4。6績效與報表模塊子功能功能項描述績效與報表座席值班統(tǒng)計座席值班及遵時率統(tǒng)計座席值班統(tǒng)計報表。統(tǒng)計參數(shù)有:值班天數(shù),休息天數(shù),總工作時間,值各班次統(tǒng)計,遵時率??冃c考核績效與考核指標(biāo)根據(jù)值班統(tǒng)計報表,計算人員工作質(zhì)量與服務(wù)水平,設(shè)定績效與考核指標(biāo),進行績效考核.圖4.9:每日時段報表五、業(yè)務(wù)量與人員預(yù)測5。1日常數(shù)據(jù)的收集和統(tǒng)

10、計1. 相關(guān)數(shù)據(jù)包括:通話時長,話后處理時長,平均處理時長,呼叫量,接聽量,服務(wù)水平.2. 統(tǒng)計周期:時段、日、周、月、年。5.2話務(wù)量清洗方法1. 清洗粒度:以半小時話務(wù)量為最小清洗粒度。2. 清洗模型:原始話務(wù)量去除月指數(shù)影響,去除周指數(shù)影響,得到某一個時段的清洗參考基數(shù)后,再加回周指數(shù)和月指數(shù)的影響,得到清洗的數(shù)據(jù)范圍,原始數(shù)據(jù)處于正常數(shù)據(jù)范圍之外的為異常數(shù)據(jù),即異動話務(wù).3. 模型分解 (原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表:timespancallcounthistory, datecallcounthistory, yearcallcounthistory, week_total, year_tot

11、al)(1) 以年(自然年)為清洗單位,每一年計算一套清洗標(biāo)準(zhǔn)。則一年的數(shù)據(jù)總量為:112月每月總天數(shù)48個時段,按時段清洗.(2) 清洗X月份Y日(星期W)Z時段的話務(wù)數(shù)據(jù)(話務(wù)量為S):² X月指數(shù)Cm = X月話務(wù)總量/全年月份話務(wù)總量均值;² Y日周指數(shù)Cw = X月星期W話務(wù)量均值/X月中星期一至日話務(wù)量均值的均值;清洗步驟: 去除月指數(shù)與周指數(shù)的影響,清洗參考值 , 對于112月,每月Y日的清洗參考值都計算出來:A1A12, 對A1A12使用肖維勒準(zhǔn)則(見附錄)剔除異常的數(shù)據(jù), 計算剔除了異常數(shù)據(jù)的A1A12的均值A(chǔ)', 加回周指數(shù)與月指數(shù)的影響, 設(shè)R

12、為清洗度(可配置),則若 ,則為正常數(shù)據(jù),否則若為異常數(shù)據(jù),需進一步修正, 對的數(shù)據(jù),用參考值A(chǔ)替換S,修正數(shù)據(jù),清洗完畢.備注:清洗度的確定跟呼叫中心的話務(wù)水平穩(wěn)定程度有關(guān),穩(wěn)定程度高時,可設(shè)置更小的清洗度,穩(wěn)定程度低時,應(yīng)設(shè)置更大的清洗度.附錄: 肖維勒準(zhǔn)則,若滿足其殘余偏差:則屬于異常數(shù)據(jù),其中為樣本期望,為樣本標(biāo)準(zhǔn)差,為系數(shù)(查表)。 剔除異常數(shù)據(jù)之后,對剩余數(shù)據(jù)重新使用肖維勒準(zhǔn)則剔除異常數(shù)據(jù),循環(huán)判斷直至不再有異常數(shù)據(jù)。wn系數(shù)表nwnnwnnwn31。38112252.3341。54122。03302。3951。65132.07402。4961。73142。1502。5871。81

13、52。131002。881。86162.1591.92182.2101.96202。24(當(dāng)前月份清洗參照表:wfm_current_reference,清洗后結(jié)果表:timespan_remove_tran)4. 模型補充(1) 數(shù)據(jù)量不足一個清洗周期(自然年)時,采用移動周期的方法補足一個清洗周期的數(shù)據(jù),以求得清洗參考值。例:假若系統(tǒng)初始安裝時為2010年5月15日,原始的話務(wù)數(shù)據(jù)從2009年1月1日開始采集.那么清洗2009年的數(shù)據(jù)時,可用正常的清洗方法完成。而2010年的數(shù)據(jù)則需移動周期補充完整。具體方法如下表:時間1月1日4月30日5月1日12月31日2009每月話務(wù)總量M1M4M5

14、M122010每月話務(wù)總量N1N4N5N12(未知)計算平均月增長系數(shù)K(Nn/Mn的均值,即每個月增長的均值),每完成一個自然月時,更新KM5M12相應(yīng)放大K倍,得到N5N12特殊地: 運行之后每年的1月份,清洗1月份數(shù)據(jù)時,增長系數(shù)K為該年的年度增長系數(shù),1月份完成后再使用月增長計算系數(shù)K; 初始安裝時為1月份,清洗1月份數(shù)據(jù)時,此時并未指定年度增長系數(shù),則需手工指定年度增長系數(shù)。(2) 所有原始話務(wù)數(shù)據(jù),不足一年時,相應(yīng)縮小清洗參考值的計算來源范圍。例:假若系統(tǒng)初始安裝是為2010年5月15日,原始的話務(wù)數(shù)據(jù)從2010年1月1日開始采集,那么,此時清洗參考值A(chǔ)不足12個,使用已經(jīng)完成了的

15、自然月14月數(shù)據(jù)計算清洗參考值。以后每完成一個自然月重新計算一次.特殊地,若只有一個月的原始數(shù)據(jù),不能完成清洗計算,提示至少需要一個完整月份的原始歷史數(shù)據(jù).5。3預(yù)測基本原理和方法1. 通過對歷史數(shù)據(jù)的分析或假設(shè)可以反映未來趨勢的系列預(yù)測,長期預(yù)測以月為單位預(yù)測整年的電話量,短期預(yù)測以小時為單位來預(yù)測近期的電話量。通過長期預(yù)測規(guī)劃下一個年度的人員及系統(tǒng)配備,通過短期預(yù)測調(diào)整日常排班,合理安排員工工作.2. 歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1) 剔除異動話務(wù)數(shù)據(jù),使用話務(wù)量清洗方法剔除異動話務(wù)數(shù)據(jù),得到不受異動話務(wù)影響的話務(wù)數(shù)據(jù)P。之后所有計算的數(shù)據(jù)依據(jù)均采用不受異動話務(wù)影響的話務(wù)數(shù)據(jù)P.(2) 對所有不受異

16、動話務(wù)影響的話務(wù)數(shù)據(jù)P,按其所屬周幾統(tǒng)計計算周指數(shù),周指數(shù)每年按月份劃分,每年每一個月一套周指數(shù)。Ø 計算C年X(X為”112”)月份周Y(Y為"一日")指數(shù)的方法:統(tǒng)計計算P中C年X月份里周一周日的話務(wù)量均值W1W7,計算周Y的指數(shù):VY=,其中Y, n=1,2,3,7。(3) 計算歷史數(shù)據(jù)集P經(jīng)過去除周指數(shù)影響的數(shù)據(jù)集P:(wfm_timespan_remove_effect,wfm_date_remove_effect,wfm_month_remove_effect,wfm_history_exponent)Ø 去除周指數(shù)影響的數(shù)據(jù)集P=,周指數(shù)V

17、為每一年相應(yīng)月份的周指數(shù).(4) 將去除周指數(shù)影響的數(shù)據(jù)集P 取最近三年數(shù)據(jù),用加權(quán)平均得到一個包含一年時間的歷史話務(wù)數(shù)據(jù)均值表O:(wfm_timespan_average,wfm_date_average,wfm_month_average,wfm_exponent_average)Ø O=Pc1K1 + P'c2K2 + Pc3(1K1K2),其中c表示預(yù)測年份,c1表示預(yù)測年份前一年,其他類推;K表示權(quán)重(K1 ,K2初始化為0。6, 0。3).Ø 若只有最近兩年數(shù)據(jù),則:O=Pc1K1 + Pc2(1K1),其中K1初始化為0。6。Ø 若只有最近

18、一年數(shù)據(jù),則:O=P'。歷史話務(wù)數(shù)據(jù)均值表O按照一年12個月份劃分,并以每半小時為粒度保存話務(wù)數(shù)據(jù).(5) 取最近三年的周指數(shù)V,用類似求均值表O的方法計算出一個預(yù)測周指數(shù)均值表Ov,一共對應(yīng)112個月份,每個月份一套周指數(shù)。3. 業(yè)務(wù)量預(yù)測(1) 預(yù)測思路:預(yù)測值=歷史均值增長系數(shù)周指數(shù)+規(guī)律模型變化值。(年度話務(wù)量預(yù)測相關(guān)表:yearcallcountforecast, wfm_year_forecast_modify, year_total, wfm_month_rate)(2) 年度話務(wù)量預(yù)測方法(預(yù)測粒度到每月話務(wù)總量):² 年度話務(wù)總量R = 年度歷史均值總量E(

19、由O計算)* 年度增長系數(shù)QR;(注1)² 每月話務(wù)總量 = 年度話務(wù)總量R 月份比率(由O計算).注1:Ø 年度增長系數(shù)QR計算:(1) 移動平均法:預(yù)測年份之前每年相對于當(dāng)時年總話務(wù)量均值的增長率的均值:QR=QR-1K1 + QR2K2 + QR-3(1K1K2),其中c表示預(yù)測年份,c1表示預(yù)測年份前一年,其他類推;K表示權(quán)重(K1 ,K2初始化為0.6, 0.3)。(2) 指數(shù)平滑法:指數(shù)平滑法基本公式:St = ayt + (1a)St1 , 其中St為時間t的平滑值,yt為時間t的實際值,St 1為時間t1的平滑值,a為平滑常數(shù),其取值范圍為0,1。預(yù)測計算年

20、度增長系數(shù)QR:Q'R=aQR(c1) +(1a) Q'R(c1) , 其中QR(c1)為實際增長參數(shù),QR(c1)為預(yù)測值,平滑常數(shù)a初始化為0.6。使用指數(shù)平滑法計算年度增長系數(shù)。Ø 年度話務(wù)量預(yù)測數(shù)據(jù)不足的說明:如果歷史話務(wù)數(shù)據(jù)不足,不能應(yīng)用正常的預(yù)測模型,則需初始化年度預(yù)測相關(guān)系數(shù),包括年度增長系數(shù)與各月份的月份比率,以完成年度話務(wù)量預(yù)測。例:年度話務(wù)量預(yù)測720000年度歷史均值來話量總量x1。12年度增長系數(shù)806400預(yù)測年份的來話量x0。071X月份比率57254X月份的來話量總量注:比率是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得出的實際比率,例如月份比率=當(dāng)月來話量/全年來話

21、量(3) 月份話務(wù)量預(yù)測方法(預(yù)測粒度到每半小時話務(wù)量):(月份話務(wù)量預(yù)測相關(guān)表:wfm_month_forecast_source, wfm_month_forecast_modify, monthcallcountforecast, month_forecast_date, wfm_month_timespan_rate, wfm_month_day_rate, wfm_week_exponent)² 月份話務(wù)總量M = 月份歷史均值總量(由O計算) 月份增長系數(shù)QM;(注2)² 每日話務(wù)總量D = 月話務(wù)總量M * 日期比率(由O計算);² 每日話務(wù)總量周指

22、數(shù)修正值D = 每日話務(wù)總量D* 周指數(shù)Ov;² 時段話務(wù)量H =每日話務(wù)總量周指數(shù)修正值D' * 時段比率(由O計算);² 最終預(yù)測值F = 時段話務(wù)量H +規(guī)律模型變化值.注2:Ø 月份增長系數(shù)QM的計算:(1) 移動平均法:由O中離預(yù)測月份最近的四個月份實際增長加權(quán)平均計算,因為預(yù)測周期為月,所以預(yù)測月份之前月份的實際增長系數(shù)已經(jīng)可以得到:QM=QM(c1)K1 + QM(c-2)K2 + QM(c3) K3 + QM(c4)(1K1K2K3),其中c表示預(yù)測月份,c1表示預(yù)測月份前一月,其他類推;K表示權(quán)重(K1 ,K2,K3初始化為0。4, 0.

23、3, 0.2)。(2) 指數(shù)平滑法:預(yù)測計算月份增長系數(shù)QM:QM=aQM(c-1) +(1a) QM(c-1) , 其中QM(c1)為實際增長參數(shù),QM(c1)為預(yù)測值,平滑常數(shù)a初始化為0。6.使用指數(shù)平滑法計算月份增長系數(shù)。Ø 月份話務(wù)量預(yù)測數(shù)據(jù)不足的說明:若歷史數(shù)據(jù)未夠一個周期,則O不能完全由一年的時間構(gòu)成,將已有數(shù)據(jù)的月份以每半小時統(tǒng)計計算得到歷史數(shù)據(jù)均值O, O'按照號數(shù)得到均值,組成一個月份131日的歷史數(shù)據(jù)均值;若數(shù)月份數(shù)據(jù)不足31天,則缺失的天數(shù)據(jù)采用已有日數(shù)據(jù)的均值。將由O計算的數(shù)據(jù)從O計算.例:月份話務(wù)量預(yù)測65000月份歷史均值總量月份預(yù)測XXXX年X

24、月SMTWTFS12345678910111213141516171819202122232425262728293031比率0.050。210.170。160.160。150。10指數(shù)0。351。471。191。121.121。050。70x1。05M月份增長系數(shù)68250M月份預(yù)測話務(wù)總量x0.04D日日期來話量比率2730D日來話量x1。47D日周指數(shù)4013D日來話量修正值x0。055時段H的比率221預(yù)測出時段H的來話量+30時段H規(guī)律模型變化值251時段H最終預(yù)測來話量注:比率是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得出的實際比率,例如日期比率=當(dāng)日來話量/全月來話量平均比率=1/實際工作天數(shù),即1/7=0

25、.143指數(shù)=比率/平均比率,即0.21/0。143=1。469(4) 增長系數(shù)的說明:以上公式中的增長系數(shù)是指相對于歷史均值的增長(均值增長系數(shù)),而不是相對于前期的同比增長(同比增長系數(shù)),而實際上用戶需獲取與操作的是同比增長。所以最后需計算出同比增長系數(shù),用戶操作的仍是實際意義上的同比增長系數(shù):Ø 均值增長系數(shù)=;Ø 同比增長系數(shù)=。5。4業(yè)務(wù)量預(yù)測的最佳實踐在呼叫中心業(yè)務(wù)量預(yù)測方面的最佳實踐有以下幾個方面:1. 具備和使用適合的業(yè)務(wù)量預(yù)測工具,能保證預(yù)測的準(zhǔn)確性;2. 能正確理解和完全掌握各種時段的來話量規(guī)律模型;3. 有專門的人員負責(zé),并能夠完全勝任業(yè)務(wù)量預(yù)測的工

26、作,該人員能熟悉并完全掌握系統(tǒng)的預(yù)測方法以及進行實際的手工計算預(yù)測,并可熟練使用相應(yīng)的預(yù)測工具,完成準(zhǔn)確預(yù)測任務(wù).5。5人員需求預(yù)測方法人員需求預(yù)測計算公式:Erlang-C(愛爾蘭C)公式,利用這個公式來計算滿足服務(wù)水平目標(biāo)所需要的人員數(shù)量以及中繼線數(shù)量,即通常所說的根據(jù)每小時電話量要求20秒達到80的接通率需要多少人。Ø ErlangC(愛爾蘭C)公式:公式的介紹:假設(shè)呼叫中心每半個小時進線量360通、平均處理時長4分鐘、一共有55個座席人員、服務(wù)水平目標(biāo)為15秒(服務(wù)水平是指在 N 秒內(nèi)的接通率).1。來電頻率/密度2.平均每通電話時長Ts3。座席數(shù)m4。話務(wù)強度u5。座席占用

27、率p6。代入ErlangC公式7。呼叫等待的概率Prob8。平均均等待時長Tw9。服務(wù)水平目標(biāo)t(愛爾蘭C公式參數(shù)保存:wfm_erlangc)(相應(yīng)人員需求預(yù)測表:wfm_month_timespan_agent, wfm_year_agent)六、自動排班介紹6.1排班要求人員排班要求:1. 盡量以傳統(tǒng)工作時間為主要排班班次.2. 排班班次之間以合適的時間間隔相交錯排列,以滿足高峰時段業(yè)務(wù)的需求.3. 對小休、午餐、例會和下線培訓(xùn)時段的人員排班班次應(yīng)進行相應(yīng)調(diào)整。4. 根據(jù)短期預(yù)測,對常規(guī)的、非在線業(yè)務(wù)進行合理的規(guī)劃.5. 建立內(nèi)部應(yīng)急機制,應(yīng)對突發(fā)話務(wù)量。6. 對于臨時調(diào)整班次建議采取員

28、工選擇或事先征求員工意見.7. 確保座席員理解班次時間安排,并且能夠嚴格按照排班執(zhí)行考勤。6.2自動排班方案自動排班過程如下:1. 時段業(yè)務(wù)量預(yù)測表由預(yù)測算法可得出時段業(yè)務(wù)量預(yù)測表(月份業(yè)務(wù)量預(yù)測)。2. 各時段座席人員需求由ErlangC公式可以計算出月份預(yù)測表中各時段所需座席人數(shù)。3. 進行班次劃分(1) 排班人員可依據(jù)時段業(yè)務(wù)量預(yù)測表與呼叫中心特點要求進行班次的手動劃分。劃分參考:1 班次長度:6。0小時上班時間8.5小時;2 班段個數(shù):1段班段個數(shù)3段;3 班段長度:2小時班段長度5小時。(2) 盡量以傳統(tǒng)工作時間為主要排班班次。(3) 劃分班次時應(yīng)根據(jù)時段業(yè)務(wù)量預(yù)測表盡量將業(yè)務(wù)量集中

29、且數(shù)據(jù)趨勢平緩的時間段作為一個班次.(4) 保證話務(wù)高峰時段及需要保證接通率的重點時段的服務(wù)水平。4. 各班次座席人員需求(班次人員需求表:wfm_frequency_staff,班次相關(guān)表:wfm_frequency, wfm_frequency_time)(1) 使用Erlang-C公式在班次的整個大時段內(nèi)計算整個班次時間內(nèi)所需要的座席人數(shù).如班次之間有重疊交叉時段,則按照不同的情況進行計算。(2) 規(guī)則:從非通宵班的最早班次開始.如圖示,分解一個完整的劃分模型:1 共劃分了一、二、三、四、五共五個班次。班次之間出現(xiàn)時間段重疊交叉,將全天時間劃分成了1、2、3、4、5、6、7、8共八個沒有

30、重疊或交叉的時間段;2 用B1B5表示班次一至五各分配人數(shù),使用ErlangC計算18時間段各需要人數(shù)為X1X8(假若:X8=X2<X1X3=X4<X7X6X5).將這8個時段按照需求人數(shù)的升序、包含班次數(shù)目的降序排列這8個時段,得到的序列如下:3 從排序后的時段序列第一個時段開始,該時段包括班次五,因此B5=X8;4 有序序列2包括班次一、三,此獨立時段內(nèi)都是新的未安排人員的班次,因此,B1=B3=X2/2;5 有序序列3包括班次一、二,班次一已安排人員,那么B2=X1B1=X1-X2/2;6 有序序列4包括班次一、二、三,班次一、二、三均已安排有人員,那么將該時段需求人數(shù)將已安

31、排在班次一、二、三的人數(shù)得到T=X3B1B2B3,將剩余人數(shù)T按班次一、二、三人數(shù)比例分配到班次一、二、三中,即:B1=B1+T*(B1/(B1+B2+B3),B2=B2+T*(B2/(B1+B2+B3)),B3=B3+T(B3/(B1+B2+B3));7 按照以上步驟,遍歷完有序序列之后,可以得到班次人數(shù)B1B5。(3) 調(diào)整由Erlang-C及上述計算公式得出的班次人員需求預(yù)測結(jié)果,調(diào)整參考:1 根據(jù)班次內(nèi)各時段的人員需求預(yù)測值進行調(diào)整;2 保證話務(wù)高峰時段及需要保證接通率的重點時段的服務(wù)水平.5. 排班方案:² 排班說明1座席總?cè)藬?shù):呼叫中心所有崗位為座席的總?cè)藬?shù)。2個性需求不

32、值班人數(shù):個性需求中為“不值所有班次”總?cè)藬?shù).3應(yīng)休息人數(shù) = 座席總?cè)藬?shù) 可排班人數(shù).(每天安排休息的人數(shù))4可排班人數(shù) = 每天實際參與值班的人數(shù).5理想排班人數(shù) = 班次人員需求預(yù)測人數(shù)總和。(理想?yún)⑴c值班的人數(shù))為保證全月下來座席休息時間總體保證“工作時間:休息時間=5:2",每天可排班人數(shù)與應(yīng)休息人數(shù)的確定方法:Ø 每天可排班人數(shù)=座席總?cè)藬?shù)×當(dāng)月總工作天數(shù)×57×當(dāng)日話務(wù)量比率;Ø 每天應(yīng)休息人數(shù)=座席總?cè)藬?shù)-可排班人數(shù).² 排班算法及步驟:(排班相關(guān)表:wfm_scheduling, wfm_algorithm

33、_setting, wfm_personal_require)核心規(guī)則:先排休息,再根據(jù)各班次開始時間的先后順序安排相應(yīng)座席;各班次分配座席的原則:從本月累計上該班次次數(shù)最少的且可供排班的座席中選取。1. 去除個性需求中不值班人數(shù),計算應(yīng)休息人數(shù)X與可排班人數(shù)K.2. 安排應(yīng)休息人數(shù)X:依據(jù)排班規(guī)則優(yōu)先級判定安排休息,優(yōu)先級由高至低依序安排。(1) 若應(yīng)休息人數(shù)X小于排班規(guī)則中所需安排休息的人數(shù),優(yōu)先級由高至低依序安排。(2) 若所有排班規(guī)則均已滿足,應(yīng)休息人數(shù)名額仍有多余,則安排給當(dāng)前已連續(xù)工作時間最長的座席;若符合條件的人數(shù)大于名額,則安排給當(dāng)月累計休息天數(shù)最少的座席;若符合條件的人數(shù)小于

34、名額,則安排給當(dāng)月累計休息天數(shù)次少的座席.依此安排.3. 安排可排班人數(shù)K:先排殘酷班(通宵班),再根據(jù)各班次開始時間的先后順序安排相應(yīng)座席。(1) 可排班人數(shù)K與班次理想排班人數(shù)L做比較,(k=K/L) 為實際排班指數(shù),各班次實際排班人數(shù) = 各班次理想排班人數(shù)(即該班次人員需求預(yù)測值)* k.(2) 殘酷班(通宵班)的判斷依據(jù):班次跨越零點;如果排班規(guī)則中有指定,則指定的班次也屬于殘酷班。殘酷班后必須安排休息。殘酷班(通宵班)默認安排給(以下條件優(yōu)先級由高至低):i. 前一天不是殘酷班的座席;ii. 本月累計上該殘酷班次數(shù)最少的座席;iii. 已經(jīng)連續(xù)工作時間最長的座席。(3) 若排班規(guī)則

35、中沒有設(shè)定休息前后的班次,則系統(tǒng)默認休息之后不安排殘酷班(通宵班),默認安排開始時間最早的非通宵班次,如果排班規(guī)則中有指定,則依據(jù)排班規(guī)則為準(zhǔn)。(4) 其他非殘酷班次安排原則:按照班次開始時間的先后順序,各班次分配座席從當(dāng)月累計上該班次次數(shù)最少的選取。1 若班次X為非殘酷班開始時間最早的班次,安排班次X原則為當(dāng)月累計上該班次X次數(shù)最少的座席;2 若符合條件的人數(shù)多余,則隨機抽?。蝗羧藬?shù)不夠,則安排累計上該班次X次數(shù)次少的,依此安排。3 安排班次開始時間次早的班次,依此安排。(5) 正常的排班過程如上,過程中觸碰到排班限定規(guī)則時避開。比如排班規(guī)則設(shè)定晚班后不安排早班,則在排班過程中安排晚班之后的

36、班次時,同等條件優(yōu)先安排早班給其他前一天非晚班的座席,盡量不安排早班給前一天為晚班的座席。排班規(guī)則說明:序號規(guī)則說明1人員利用效率最大化在保證座席能夠正常輪休的情況下,使人員利用效率最大化。具體實現(xiàn)為:如果呼叫中心實際人力大于預(yù)測所需人力,則將各班次需求人員按比例放大,最大程度安排人員2安排休息時盡量安排雙休安排休息時,在可以滿足的條件下,連續(xù)安排同一個座席休息兩天3連續(xù)工作天數(shù)大于或等于x天后安排休息當(dāng)座席連續(xù)工作天數(shù)為x天時,安排休息;特別地,某些情況下會出現(xiàn)連續(xù)工作了x天仍不安排休息的,則在連續(xù)工作x+1天后必須安排休息4班次x為殘酷班,殘酷班后安排休息若班次跨越零點,則系統(tǒng)自動設(shè)定該班

37、次為殘酷班,亦可手工設(shè)定某班次為殘酷班,殘酷班后安排休息5休息之前安排班次x將休息之前的班次安排為x,在其他條件均等的條件下,將可安排休息的名額分配給前一天值班次x的座席6休息之后安排班次x將休息之后的班次安排為x7保證各時段有x技能座席值班各個時段均安排有x技能的座席值班8班次x后不安排班次y安排班次y時,不安排給前一天值班次x的座席9每人值班次x天數(shù)不少于m天且不多于n天限定每個月每人值班次x的天數(shù)在mn之間,實現(xiàn)上,主要是需滿足值班次x天數(shù)不多于n天的情況排班規(guī)則的優(yōu)先級可調(diào)整,排班選人的過程中觸碰到排班限定規(guī)則時避開,觸碰到多個排班限定規(guī)則時,按照優(yōu)先級從高到低依序避開,按優(yōu)先級高低滿

38、足排班限定規(guī)則。6。3班組排班方案1. 現(xiàn)在的排班過程:在第4步“班次人員需求”后,進行“排班”,按照各班次需要的人及呼叫中心實際人員情況進行選人填班。2. 班組排班過程:在原來的排班過程中增加“各班次班組需求”這一過程,在第4步“班次人員需求”計算得到各班次人員需求后,將各班次需求的人力轉(zhuǎn)換成需要的班組數(shù),然后按照各班次需求的班組數(shù)及呼叫中心的班組實際情況進行選組填班.3. 班組需求計算:需求班組數(shù) = 需求人數(shù) / 班組人數(shù)按(6人/組)計算,四舍五入取整數(shù):班次需求人數(shù)需求班組數(shù)備注1163271311存在即合理合計245為保證全月下來座席休息時間總體保證“工作時間:休息時間=5:2”,每天休息班組的確定方法:Ø 每天應(yīng)休息班組 班組總數(shù)當(dāng)月總工作天數(shù)當(dāng)日話務(wù)量比率;Ø 可排班班組數(shù) = 班組總數(shù) 應(yīng)休息班組數(shù)。班次班組數(shù)需求,限定條件:(1) 存在即合理,所有的班次均有班組分配覆蓋;(2) 班組人數(shù)均

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