基于大數(shù)據(jù)分析的智能客服系統(tǒng)研究與設(shè)計

吳子辰++陳鑫++王磊等

摘 要：根據(jù)呼叫中心的歷史數(shù)據(jù)，較為準(zhǔn)確的、高效的預(yù)測話務(wù)業(yè)務(wù)量趨勢，合理調(diào)度和編排客服人員，提升客服系統(tǒng)服務(wù)保障質(zhì)量，是當(dāng)前各類客服系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵問題。文章首先通過對已有話務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、分析，構(gòu)建出話務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的變化趨勢；然后智能客服系統(tǒng)采用高峰增員、低峰減員、實時預(yù)警等規(guī)則對客服人員進(jìn)行自動編排，在保持一定客服人員的數(shù)量下，既調(diào)動了客服的人員的積極性，又有效的保證了客服系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

關(guān)鍵詞：話務(wù)量；客服系統(tǒng)；數(shù)據(jù)建模；呼叫中心

中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）12-0084-04

1 概 述

客戶服務(wù)系統(tǒng)是圍繞服務(wù)展開的，它的核心理念是客戶滿意度和客戶忠誠度，是通過取得顧客滿意和忠誠來促進(jìn)相互有利的交換，最終實現(xiàn)營銷績效的改進(jìn)。通過優(yōu)質(zhì)服務(wù)塑造和強(qiáng)化公司良好的公共形象，創(chuàng)造有利的輿論環(huán)境，爭取有利的政府政策，最終實現(xiàn)公司的長期發(fā)展?？蛻舴?wù)系統(tǒng)是集計算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機(jī)電信集成（CTI）技術(shù)、自動呼叫分配（ACD）技術(shù)、交互式語音應(yīng)答（IVR）技術(shù)以及數(shù)據(jù)庫技術(shù)等于一體的網(wǎng)絡(luò)化綜合業(yè)務(wù)服務(wù)系統(tǒng)。系統(tǒng)通過人工服務(wù)和自動服務(wù)的方式，利用電話、傳真、eMail、短信等多種手段，為客戶提供業(yè)務(wù)咨詢、信息查詢、故障報修、投訴舉報、訂閱服務(wù)、客戶回訪等7×24小時服務(wù)。

然而當(dāng)前話務(wù)系統(tǒng)還存在的以下幾個問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

①在一些特殊情況下，由于局部短時間內(nèi)集中呼入電話量劇增，大大超過客服中心坐席的同時接聽數(shù)，使大量的客戶電話處在排隊等待狀態(tài)，造成客戶電話擁堵而無法接入。例如：在月底的時候，“咨詢量”或者“報QC量”都會比其他時間段高，如何通過話務(wù)量及工單量來分析話務(wù)高峰走向并根據(jù)話務(wù)高峰走向來調(diào)整客服專員的人員數(shù)量以及分配服務(wù)方向提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度；

②現(xiàn)有系統(tǒng)業(yè)務(wù)較為分散，不能有效的集中調(diào)度所有資源，造成業(yè)務(wù)受理不均衡，極大的影響了客服系統(tǒng)的效率。再加上沒有一套較好的風(fēng)險預(yù)測模型，不能對各類業(yè)務(wù)的變化趨勢做出預(yù)判；

③對自身系統(tǒng)的質(zhì)量的評估：即當(dāng)期還沒有一套指導(dǎo)性的評價指標(biāo)來評測一個客服系統(tǒng)自身的健壯性；

要解決上述三大問題，就必須要能夠建立一個有效的數(shù)據(jù)分析模型，從過往海量的歷史數(shù)據(jù)中，分析出客服系統(tǒng)所對應(yīng)的業(yè)務(wù)變化趨勢，充分挖掘現(xiàn)有資源（客服專員）的能力，實現(xiàn)客服系統(tǒng)效率的最大化。

2 話務(wù)數(shù)據(jù)分析建模

為了能夠有效的解決當(dāng)前話務(wù)系統(tǒng)所面臨的問題，本文提出了一個話務(wù)數(shù)據(jù)模型，它需要具備對兩種資源的處理能力：

第一是利用數(shù)據(jù)模型分析歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)合理預(yù)測特定時間段的工作量；分析歷史存量數(shù)據(jù)，進(jìn)行客服話務(wù)高峰預(yù)測，為建立健全的客服應(yīng)急服務(wù)機(jī)制提供客觀可靠的數(shù)據(jù)支撐；最重要利用數(shù)據(jù)模型分析歷史數(shù)據(jù)，獲取對應(yīng)用系統(tǒng)的健壯程度。

第二是能夠?qū)蛻魧T（包括自動語音）能力進(jìn)行自動評估，并根據(jù)業(yè)務(wù)的需求，及時做出恰當(dāng)?shù)恼{(diào)度安排。

2.1 話務(wù)數(shù)據(jù)分析

2.1.1 系統(tǒng)容量規(guī)模分析

話務(wù)量（話務(wù)量強(qiáng)度的簡稱）是指單位時間內(nèi)發(fā)生的呼叫數(shù)與每次呼叫平均占用時長的乘積。目前國際通用的話務(wù)量單位是愛爾蘭Erlang，公式為：

A=C*t

A是話務(wù)量（單位為Erl）；C是呼叫次數(shù)（單位是個）；t是每次呼叫平均占用時長（單位是小時）。

話務(wù)量的大小與用戶數(shù)量、用戶通信的頻繁程度、每次通信占用的時間長度以及觀測的時間長度有關(guān)。單位時間內(nèi)通信的次數(shù)越多，每次通信占用的時間越長，觀測的時間越長，那么話務(wù)量就越大。由于通信次數(shù)、每次通信占用時間的長短等都是變化著的，所以話務(wù)量也是一個隨時間變化的量，即是一個“隨機(jī)變量”。話務(wù)客服系統(tǒng)的基本模型，見表1。

2.1.2 話務(wù)量基本計算

相關(guān)指標(biāo)數(shù)值，見表2。

下面根據(jù)構(gòu)建的呼叫模型計算話務(wù)量數(shù)值，涉及到的公式如下：

忙時呼叫次數(shù)=系統(tǒng)用戶數(shù)x（平均每用戶每月呼叫次數(shù)一每月天數(shù)）x忙日集中系數(shù)x忙時集中系數(shù)；

忙時呼叫人工座席次數(shù)=忙時呼叫次數(shù)x人工業(yè)務(wù)呼叫量占總呼叫量百分比；

忙時呼叫自動語音服務(wù)次數(shù)=忙時呼叫次數(shù)x（1一人工業(yè)務(wù)呼叫量占總呼叫量百分比）。

2.1.3 規(guī)模初步計算

每個座席每小時能夠處理的呼叫次數(shù)=3 600 s+人工座席平均處理時長x人工座席最大工作負(fù)荷；

每路自動語音業(yè)務(wù)每小時能夠處理的呼叫次數(shù)=3 600 s十自動語音業(yè)務(wù)平均處理時長；

人工座席數(shù)量=忙時呼叫人工座席次數(shù)令每個座席每小時能夠處理的呼叫次數(shù)；

自動臺（IVR）數(shù)量=忙時呼叫自動語音服務(wù)次數(shù)令每路自動語音業(yè)務(wù)每時能夠處理的呼叫次數(shù)。

2.2 客服專員能力建模

通過對客服專員能力模型較為精確的掌握客服系統(tǒng)的服務(wù)能力，為業(yè)務(wù)決策提供支撐。評價客服專員的力指標(biāo)（Xi）構(gòu)成，由如下幾個指標(biāo)項完成：

①業(yè)務(wù)知識能力（Xi1）：

業(yè)務(wù)知識能力描述了該專員在面向特定領(lǐng)域，所具備的知識能力。業(yè)務(wù)能力高的客服專業(yè)為用戶提供服務(wù)的能力也會更好。

②客服專員完成任務(wù)效率（依據(jù)過往歷史數(shù)據(jù)）：

任務(wù)效率Xi3=■

各批次任務(wù)完成及時率為依據(jù)歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動進(jìn)行評價，分為四個等級：及時、較為及時、有延遲、延遲；

③客戶專業(yè)任務(wù)負(fù)載（當(dāng)前狀態(tài)）：

Xi4=■

④客戶滿意度：

Xi5由客服系統(tǒng)的客戶滿意度調(diào)查系統(tǒng)統(tǒng)計給出；單一客服專業(yè)中具備的服務(wù)能力為：

Xi=a（Xi1+Xi2）+βXi3+？酌Xi4+λXi5，

其中：各項能力指標(biāo)的權(quán)值會實際運行之后，再逐一確定給出一個較為合理的值，智能客服系統(tǒng)會根據(jù)客服專業(yè)的實際操作的歷史數(shù)據(jù)，自動調(diào)整參數(shù)。客戶人員總體能力：

X=■■X■

2.3 話務(wù)系統(tǒng)建模

數(shù)據(jù)智能分析中心主要采用上述研究成果，通過的歷史話務(wù)數(shù)據(jù)的分析，為上層的業(yè)務(wù)提供智能化管理。該模塊處理流程圖，如圖1所示。

針對第二個重點，建立話務(wù)高峰風(fēng)險預(yù)測模型，利用模型分析數(shù)據(jù)并且建立健全的客服應(yīng)急服務(wù)機(jī)制，該模型利用客服系統(tǒng)積累的歷史數(shù)據(jù)，分析特定的規(guī)律，找出各種系統(tǒng)在不同時間段內(nèi)的咨詢或者報QC規(guī)律，根據(jù)分析的規(guī)律，模型給每個系統(tǒng)做出一個相對客觀的風(fēng)險評估，給出相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)在某個時間段或者特定環(huán)境下的風(fēng)險值，風(fēng)險值越高，表示越需要在客服專員的分配上給與更多的考慮，通過這樣的風(fēng)險預(yù)測模型評估數(shù)據(jù)，可以整合有限的客服專員力量來做出更多的服務(wù)，響應(yīng)公司精細(xì)化管理，資源集約化的號召。

針對第三個重點，根據(jù)模型分析歷史話務(wù)數(shù)據(jù)，獲取應(yīng)用系統(tǒng)健康狀況分析指標(biāo)，利用該模型，可以分析出兩個系統(tǒng)健康狀況指標(biāo)，分別是“系統(tǒng)設(shè)計合理程度”和“系統(tǒng)缺陷比例”，這兩個指標(biāo)是分析系統(tǒng)健康狀況的重要指標(biāo)。利用該模型分析一段時間段內(nèi)通過電話咨詢應(yīng)用系統(tǒng)使用方法的數(shù)量，分析結(jié)果數(shù)量越大，說明系統(tǒng)的可用性越差，設(shè)計月不合理，分析的結(jié)果可以作為該應(yīng)用系統(tǒng)人性化設(shè)計及易操作性設(shè)計升級的理論數(shù)據(jù)支撐；利用該模型分析一段時間段內(nèi)電話報QC的數(shù)量，分析結(jié)果數(shù)量越大，說明系統(tǒng)缺陷越多（一般情況下，系統(tǒng)存在缺陷的時候，需要報QC，或者存在流程和業(yè)務(wù)無法流轉(zhuǎn)是，也會報QC），通過分析結(jié)果，可以得出一個可靠的理論數(shù)據(jù)支撐。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

在第2節(jié)研究的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了一個智能客服系統(tǒng)，它總的架構(gòu)，如圖2所示。

該系統(tǒng)主要分三層，分別是業(yè)務(wù)層、中間層和數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要是存儲采集到的各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)智能分析中心提供基礎(chǔ)；業(yè)務(wù)層主要提供如下一些業(yè)務(wù)。

3.1 坐席跟蹤狀態(tài)

可以了解當(dāng)天每個坐席在每個時間段的工作狀態(tài)。如圖3所示。

3.2 話務(wù)量分析

通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以較好的預(yù)測話務(wù)量及工單量來分析話務(wù)高峰走向，根據(jù)預(yù)測結(jié)果及時調(diào)度客服專員，比如預(yù)警預(yù)告，曲線圖表等表現(xiàn)方式，提前向客服管理人員進(jìn)行預(yù)告預(yù)知，幫助客服管理人員進(jìn)行客服專員服務(wù)方向調(diào)整決策，避開潮汐式話務(wù)高峰時，客服人員分配不合理的尷尬。如圖4所示。

3.3 按業(yè)務(wù)分類統(tǒng)計分析

業(yè)務(wù)話務(wù)量統(tǒng)計模型可以統(tǒng)計某天全部話務(wù)量，同時也可以統(tǒng)計保修、咨詢、QC的話務(wù)量。如圖5所示。

3.4 話務(wù)高峰風(fēng)險預(yù)測模型

通過該模型，分析歷史存量數(shù)據(jù)，可出特定話務(wù)隊列的風(fēng)險預(yù)測值，并且通過圖表或者圖形給客服管理人員提供一個話務(wù)風(fēng)險預(yù)測數(shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)，可以做一些提前預(yù)測，避免一些規(guī)律性的風(fēng)險發(fā)生。如圖6所示。

可以同時展現(xiàn)“今日”、“昨日”、“上周”、“上月”、“去年”。默認(rèn)只顯示“今日”和“昨日”兩條曲線，“上周”、“上月”、“去年”三條曲線默認(rèn)不顯示。如圖7所示。

藍(lán)色的實線表示當(dāng)日實際的接聽量曲線走向，橙色虛線表示預(yù)測的接聽量走向，紅色虛線表示預(yù)測接聽量閥值。話務(wù)量接近或者超過閥值，會在下方顯示預(yù)警信息的表格。如圖8所示。

橙色曲線表示明日預(yù)測的接聽量走向，紅色曲線表示接聽量閥值。

4 總結(jié)與展望

本文在研究話務(wù)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，提出了一個數(shù)據(jù)分析模型，該模型既考慮了歷史數(shù)據(jù)因素，又兼顧了客服專員的業(yè)務(wù)能力，在設(shè)定客服質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的前提下，實時、動態(tài)的調(diào)整和分配客戶專員。通過實驗可以看出它能夠較好的預(yù)測特定業(yè)務(wù)量的增長趨勢，能夠基本解決現(xiàn)有客服系統(tǒng)存在的問題，因此為后續(xù)客服智能系統(tǒng)的研究具有一定的參考價值。

參考文獻(xiàn)：

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