(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンタクトセンターの予想されるサービス性能を算出する方法であって、
１−ａ．前記コンタクトセンターの着信呼自動分配履歴データの解析を実行するステッ
プと、
１−ｂ．前記着信呼自動分配履歴データの前記解析から、モデルを構築するステップであって、前記モデルは、許容曲線特性を含み、前記許容曲線特性は、複数のバケットおよび複数の放棄率を含む顧客許容特性に基づいて計算され、各々の前記放棄率は、前記バケットのうちの１つに対応し、それぞれの前記放棄率は、
【数１】
0006495938.tif 000023
を用いて決定され、λは呼到着率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表すステップと、
１−ｃ．前記モデルを前記着信呼自動分配履歴データを対照に検証するステップと、
１−ｄ．前記コンタクトセンターの挙動を予想するために前記検証したモデルを使用するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップ（１−ａ）が、
２−ａ．前記着信呼自動分配履歴データから、コンタクトタイプを定義し、分類するステップと、
２−ｂ．計画目的別に、前記コンタクトタイプのどれを使用するかを決定するステップと、
２−ｃ．前記予想を得るには、どのスタッフタイプが求められるかを定義するステップと、
２−ｄ．コンタクトを送る先を決定するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（２−ｂ）の決定が自動的に実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（２−ｂ）の決定が手動的に実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（２−ｃ）の定義が自動的に実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（２−ｃ）の定義が手動的に実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（２−ｄ）の決定が、エージェント稼働率、対応可能スタッフ率、スタッフタイプ別予測対話範囲、コンタクト優先順位及びコンタクトタイプ処理のうちの１つ又は１つ以上を基準にしている、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記モデルが規定の構成で構築される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップ（１−ｃ）が、
９−ａ．モデルパラメータのセットを得るために、一定時間後に放棄された対話数をグラフ化することを含む、顧客許容特性を評価するステップと、
９−ｂ．有効な顧客許容特性を特定するステップと、
９−ｃ．前記有効な顧客許容特性が特定された後、所望のモデルが発見されるかどうかを決定するために、前記モデルパラメータのセットを分析し、前記着信呼自動分配履歴データを対照に、前記分析を検証するステップと、
９−ｄ．所望のモデルが発見されない場合、前記着信呼自動分配履歴データを対照に検証する所望のモデルが発見されるまで、ステップ（９−ａ）から再スタートするステップと、
９−ｅ．前記モデルパラメータ及び前記顧客許容特性を記憶するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ステップ（９−ａ）の前記顧客許容特性は、前記着信呼自動分配履歴データから誘導され、
１０−ａ．モデルパラメータ、許容曲線及び入力のうちの１つ又は１つ以上を読取るステップと、
１０−ｂ．前記許容曲線特性を評価するステップと、
１０−ｃ．顧客許容特性を誘導するために、放棄された対話と待機時間との関係を分析するステップと
を含むことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記入力が、コンタクト量、平均処理時間及び対応可能人員のうちの１つ又は１つ以上の間隔レベルデータを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ステップ（９−ｃ）の前記分析が、
１２−ａ．放棄数を決定するステップと、
１２−ｂ．サービスレベルを決定するステップと、
１２−ｃ．放棄率の値から平均応答速度値を得るために、前記平均応答速度値を、数学的方程式：
【数２】
0006495938.tif 000024
ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表す、を使用して決定するステップと
を更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記決定が数値を有する箇所を見つけるために、検出を実行することを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記放棄数は、前記放棄率にコンタクト量を掛けることによって決定される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記サービスレベルは、数学的方程式：
【数３】
0006495938.tif 000025
を使用して決定され、εはブロッキング確率の逆数を表し、μは平均処理率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、τは許容される待機時間を表す、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記ステップ（１２−ｃ）は、前記平均応答速度値を三角分布の下限と比較することを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記平均応答速度値が、前記三角分布の下限未満である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記平均応答速度値が、数学的方程式：
【数４】
0006495938.tif 000026
、を使用して決定され、前記三角分布の下限と同じ又は下限より大きく、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表す、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記ステップ（１−ｄ）が、
１９−ａ．日毎スタッフ数、週毎スタッフ数、月毎スタッフ数、平均処理時間及び量のうちの１つ又は１つ以上は、シミュレーションモデル間隔と同じまたは異なる間隔レベルを持ち、日毎スタッフ数、週毎スタッフ数、月毎スタッフ数、平均処理時間及び量のうちの１つ又は１つ以上に関する入力を適用するステップと、
１９−ｂ．ルーティング、ゴール、エージェント、優先順位付け及び予測エージェント稼働率のうちの１つ又は１つ以上に、前記検証したモデルに情報を適用するステップと、
１９−ｃ．全コンタクトタイプ別に、前記検証したモデルに、間隔入力を適用するステップと、
１９−ｄ．各コンタクトタイプ別に、コンタクトセンター挙動をシミュレーションするステップと、
１９−ｅ．入力が変化した場合、前記コンタクトセンターの主要評価指数における増加を評価するステップと、
１９−ｆ．全コンタクトセンターネットワークに関する主要評価指数値を決定するために、全コンタクトタイプを合わせ、前記全コンタクトセンターネットワークのモデルを作成するステップと、
１９−ｇ．全コンタクトタイプを合わせた、全体モデルを作成するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記ステップ（１９−ｇ）の前記全体モデルは、平均応答速度、放棄率、サービスレベル、コンタクト混線流量、取得率、優先順位及びエージェント稼働率のうちの１つ又は１つ以上を含む測定基準で作成される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記作成は、検証中に得られた区分回帰法を使用して誘導された、一連のモデルパラメータおよび前記許容曲線特性を有する前記モデルを使用して実行される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記コンタクトタイプは、電話入呼、ｅ−メール、ライブチャット及び発呼のうちの１つ又は１つ以上を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項２３】
前記スタッフタイプは、所望のスキルセットを有する１人又は１人以上のエージェントのグループ分けを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項２４】
前記間隔レベルは、単位時間を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記単位時間は、１時間単位、１日単位、１週間単位及び１ヶ月単位のうちの１つ又は１つ以上を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
コンタクトセンターにおけるサービス性能を算出するために、コンタクトセンターの待ち行列及び顧客許容態度を予想する方法であって、
２６−ａ．前記コンタクトセンターの複数の着信呼自動分配履歴データの分析を行うステップであって、前記着信呼自動分配履歴データは、ある特定の間隔のコンタクト量、平均処理時間、フルタイム当量、取得率、コンタクトタイプ別コンタクト処理データ及びスタッフタイプ別コンタクト処理データのうちの１つ又は１つ以上を含むステップと、
２６−ｂ．着信呼自動分配データから、抽出された着信呼自動分配履歴データと等間隔レベルにある主要評価指数が抽出され、前記着信呼自動分配履歴データの前記分析から、シミュレーションモデルを構築し、前記シミュレーションモデルは、許容曲線特性を含み、前記許容曲線特性は、複数のバケットおよび複数の放棄率を含む顧客許容特性に基づいて計算され、各々の前記放棄率は、前記バケットのうちの１つに対応するステップと、
２６−ｃ．前記抽出した着信呼自動分配履歴データを使用し、前記シミュレーションモデルを検証し、検証は、平均応答速度値と三角分布の下限の比較を含み、
平均応答速度値は、数学的方程式
【数５】
0006495938.tif 000027
を使用して決定され、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表すステップと、
２６−ｄ．前記コンタクトセンターの待ち行列及び顧客許容態度を予想するために、前記検証したシミュレーションモデルを使用するステップと
を含む方法。
【請求項２７】
前記間隔は、単位時間を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記単位時間は、１時間単位、１日単位、１週間単位及び１ヶ月単位のうち少なくとも
１つを含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記主要評価指数は、平均応答速度、放棄率、取得率及びサービスレベルの測定基準の
うちの１つ又は１つ以上を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】
前記ステップ（２６−ａ）は、
３０−ａ．前記着信呼自動分配履歴データから、コンタクトタイプを定義し、分類するステップと、
３０−ｂ．計画目的別に、前記コンタクトタイプのどれを使用するかを決定するステップと、
３０−ｃ．前記予想を得るには、どのスタッフタイプが求められるかを定義するステップと、
３０−ｄ．コンタクトを送る先を決定するステップと
を更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項３１】
前記ステップ（３０−ｂ）の決定が自動的に実行される、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ステップ（３０−ｂ）の決定が手動的に実行される、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記ステップ（３０−ｃ）の定義が自動的に実行される、請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
前記ステップ（３０−ｃ）の定義が手動的に実行される、請求項３０に記載の方法。
【請求項３５】
前記ステップ（３０−ｄ）の決定が、エージェント稼働率、対応可能スタッフ率、スタッフタイプ別予測対話範囲、コンタクト優先順位及びコンタクトタイプ処理のうちの１つ又は１つ以上を基準にしている、請求項３０に記載の方法。
【請求項３６】
前記モデルが、規定の構成で構築される、請求項２６に記載の方法。
【請求項３７】
前記ステップ（２６−ｃ）は、
３７−ａ．モデルパラメータのセットを得るために、一定時間後に放棄された対話数をグラフ化することを含む、顧客許容特性を評価するステップと、
３７−ｂ．有効な顧客許容特性を特定するステップと、
３７−ｃ．前記有効な顧客許容特性が特定された後、所望のモデルが発見されるかどうかを決定するために、前記モデルパラメータのセットを分析し、前記着信呼自動分配履歴データを対照に、前記分析を検証するステップと、
３７−ｄ．所望のモデルが発見されない場合、前記着信呼自動分配履歴データを対照に検証する所望のモデルが発見されるまで、ステップ（３７−ａ）から再スタートするステップと、
３７−ｅ．前記モデルパラメータ及び前記顧客許容特性を記憶するステップと
を更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項３８】
前記ステップ（３７−ａ）の前記顧客許容特性は、前記着信呼自動分配履歴データから誘導され、
３８−ａ．モデルパラメータ、許容曲線及び入力のうちの１つ又は１つ以上を読取るステップと、
３８−ｂ．前記許容曲線特性を評価するステップと、
３８−ｃ．顧客許容特性を誘導するために、放棄された対話と待機時間との間の関係を分析するステップと
を含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記入力が、コンタクト量、平均処理時間及び対応可能人員のうちの１つ又は１つ以上の間隔レベルデータを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記ステップ（３７−ｃ）の前記分析が、
４０−ａ．放棄数を決定するステップと、
４０−ｂ．サービスレベルを決定するステップと、
４０−ｃ．放棄率から平均応答速度値を得るために、前記平均応答速度値を、数学的方程式：
【数６】
0006495938.tif 000028
ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表す、を使用して決定するステップと
を含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
前記放棄率は、数学的方程式：
【数７】
0006495938.tif 000029
、を使用して決定され、λは呼到着率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、μは平均処理率を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、εはブロッキング確率の逆数を表す、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記決定が数値を有する箇所を見つけるために、検出を実行することを更に含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記放棄数は、前記放棄率に前記コンタクト量を掛けることによって決定される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４４】
前記サービスレベルは、数学的方程式：
【数８】
0006495938.tif 000030
、を使用して決定され、εはブロッキング確率の逆数を表し、μは平均処理率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、τは許容される待機時間を表す、請求項４０に記載の方法。
【請求項４５】
前記平均応答速度値が、前記三角分布の下限未満である、請求項４０に記載の方法。
【請求項４６】
前記平均応答速度値が、前記三角分布の下限と同じ又は下限より大きい、請求項４０に記載の方法。
【請求項４７】
前記ステップ（２６−ｄ）が、
４７−ａ．日毎スタッフ数、週毎スタッフ数、月毎スタッフ数、平均処理時間及び量のうちの１つ又は１つ以上は、シミュレーションモデル間隔と同じまたは異なる間隔レベルを持ち、日毎スタッフ数、週毎スタッフ数、月毎スタッフ数、平均処理時間及び量のうちの１つ又は１つ以上に関する入力を適用するステップと、
４７−ｂ．以下のルーティング、ゴール、エージェント、優先順位付け、及び予測エージェント稼働率のうちの１つ又は１つ以上に、前記検証したモデルに情報を適用するステップと、
４７−ｃ．全コンタクトタイプ別に、前記検証したモデルに間隔入力を適用するステップと、
４７−ｄ．各コンタクトタイプ別に、コンタクトセンター挙動をシミュレーションするステップと、
４７−ｅ．入力が変化した場合、前記コンタクトセンターの主要評価指数における増加を評価するステップと、
４７−ｆ．全コンタクトセンターネットワークに関する主要評価指数値を算出するために、全コンタクトタイプを合わせ、前記全コンタクトセンターネットワークのモデルを作成するステップと、
４７−ｇ．全コンタクトタイプを合わせた、全体モデルを作成するステップと
を更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項４８】
前記ステップ（４７−ｇ）の前記全体モデルは、平均応答速度、放棄率、サービスレベル、コンタクト混線流量、取得率、優先順位及びエージェント稼働率のうちの１つ又は１つ以上を含む測定基準で作成される、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記作成は、検証中に得られた区分回帰法を使用して誘導された、一連のモデルパラメータおよび前記許容曲線特性を有する前記モデルを使用して実行される、請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
前記コンタクトタイプは、電話入呼、ｅ−メール、ライブチャット及び発呼のうちの１つ又は１つ以上を含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項５１】
前記スタッフタイプは、所望のスキルセットを有する１人又は１人以上のエージェントのグループ分けを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項５２】
前記間隔レベルは、単位時間である、請求項４７に記載の方法。
【請求項５３】
前記単位時間は、１時間単位、１日単位、１週間単位及び１ヶ月単位のうちの１つ又は１つ以上を含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
コンタクトセンターの予想されるサービス性能を算出する方法であって、
５４−ａ．前記コンタクトセンターの複数の着信呼自動分配履歴データの解析を実行するステップと、
５４−ｂ．前記着信呼自動分配履歴データの前記解析から、モデルを構築し、前記モデルは、許容曲線特性を含み、前記許容曲線特性は、複数のバケットおよび複数の放棄率を含む顧客許容特性に基づいて計算され、各々の前記放棄率は、前記バケットのうちの１つに対応するステップと、
５４−ｃ．前記モデルを前記着信呼自動分配履歴データを対照に検証し、
前記検証は、サービスレベルの決定を含み、前記サービスレベルは、数学的方程式：
【数９】
0006495938.tif 000031
、を使用して決定され、εはブロッキング確率の逆数を表し、μは平均処理率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、Ｊは時間変数の関数を表し、τは許容される待機時間を表すステップと、
５４−ｄ．前記コンタクトセンターの挙動を予想するために前記検証したモデルを使用するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本発明は、概して、通信システム及び方法、並びにコンタクトセンター挙動に関する。より詳細には、一実施形態は、コンタクトセンター挙動を予想することに関する。
【発明の概要】
【０００２】
コンタクトセンター挙動を予想するための、システム及び方法が提示される。一実施形態において、入力分布から挙動をシミュレートするために、閉形式シミュレーションモデリングを使用することができる。着信呼自動分配履歴データから、モデルを作成することができる。コンタクトセンター挙動予測及び分析を生成することで、サービスレベル、平均応答速度、放棄率及び他のデータを予想することができる。挙動には、スタッフレベル、作業量及びサービスレベルのパーセント値、平均応答速度及び放棄率のパーセント値など、測定基準の主要評価指数を挙げることができる。
【０００３】
一実施形態において、コンタクトセンターの予想されるサービス性能を算出する方法が記載され、該コンタクトセンターの着信呼自動分配履歴データの解析及びステージングを実行するステップと、該着信呼自動分配履歴データの該解析及びステージングから、モデルを構築するステップと、該モデルを検証するステップと、該コンタクトセンター挙動を予想するために該検証したモデルを使用するステップとを含む。
【０００４】
他の実施形態において、コンタクトセンターにおけるサービス性能を算出するために、コンタクトセンターの待ち行列及び顧客許容態度を予想する方法が記載され、コンタクトセンターの着信呼自動分配履歴データは、ある定められた間隔のコンタクト量、平均処理時間、フルタイム当量（ＦＴＥ）、取得率、コンタクトタイプ別コンタクト処理データ及びスタッフタイプ別コンタクト処理データのうちの１つ又は１つ以上を含み、該着信呼自動分配履歴データの分析及びステージングを行うステップと、該ステージングした着信呼自動分配データから、該着信呼自動分配履歴データと等間隔レベルにある主要評価指数が抽出され、該着信呼自動分配履歴データの該分析及びステージングから、シミュレーションモデルを構築するステップと、該抽出した着信呼自動分配履歴データを使用して該シミュレーションモデルを検証するステップと、該コンタクトセンターの待ち行列及び顧客許容態度を予想するために検証したシミュレーションモデルを使用するステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】図１は、システムの実施形態の基本構成要素を示す図である。
【図２】図２は、モデル作成プロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図３は、予想プロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【図４】図４は、放棄率の分布形状例を示す図である。
【図５】図５は、三角分布モデル例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本発明の原理の理解を促す目的で図に示す実施形態を参照し、それを説明するために具体的な用語を使用する。しかし、本発明の範囲はそれにより限定されるものではないと理解される。本発明が関連する当業者なら通常思いつくように、記載された実施形態における変更及び更なる修正、並びに本明細書に記載された本発明の原理の更なる応用が考えられる。
【０００７】
コンタクトセンター挙動を予想、計画及び分析するために、コンタクトセンター業界の分析者により、モデルは従来から利用されている。例として、時系列予測ベースモデル、回帰ベースモデル、待ち行列理論ベース方程式及び顧客離散事象シミュレーションモデリングを挙げることができる。これらのモデルはしばしば、計算が遅く、使用が難しく、応用力及び適応性に限界がある。
【０００８】
時系列予測により、データ中のパターン及び周期性を特定することが注力されると同時に、回帰を作成するために、回帰モデルにより独立変数と従属変数との間の関係が求められる。双方とも、過去に起きた事は将来も引き続き再現傾向にあると仮定する。従って、一般的に使われているモデルは、長期予想より短期予想に使用され、システム変更を引き起こす変化にはうまく反応しない。これらのモデルは、経時的に挙動が変化するコンタクトセンターには最適ではない。
【０００９】
Ｅｒｌａｎｇ方程式は、広く知られており、コンタクトセンターの待ち行列における待ち行列理論で使用される。これらの方程式を使用して、平均処理時間及び提供された量で示される労働力需要を予測することができる。しかし、仮定を単純化するため、Ｅｒｌａｎｇ方程式は、一般に正確性に欠ける。Ｅｒｌａｎｇ方程式は、通信が切断されることが無いと仮定し、例えば全顧客は通信が処理されるまで永久に電話を切らずにいることを意味する場合もある。またＥｒｌａｎｇ方程式では、全通信は似通っているとも仮定しており、コンタクトセンターのルーティング及び方針の少なくとも一方が、経時的に大幅に変化する可能性があるという事実を見逃している。
【００１０】
待ち行列理論が進化するに従い、これらの方程式が発展する一方で、この発展により、顧客の苛立ち特性又は顧客が通信を放棄するまで待てる時間を仮定し、安定した分布パターン（すなわち指数分布又は超指数分布）に分類される。現実には、必ずしもこうなるとは限らない。例えば、顧客は通常のサポート又はサービスに関する通信よりも、新製品の発売イベント中の方がより忍耐強く待つことができる。従って、コンタクトセンター能力、スケジューリング及び性能予想に正確性の欠如が生じる恐れがある。
【００１１】
一般に、離散イベントシミュレーションモデリングは、その汎用性から、コンタクトセンター挙動を予想する機能において、最も正確で的確であると考えられている。離散イベントシミュレーションモデリングは、任意の特異的なルーティングに作成／カスタマイズ可能である。正確性に寄与する主な要因は、処理時間に対する放棄率を比較して、顧客許容特性の正確なモデルを組込む機能にある。しかし、離散イベントシミュレーションモデリングは非常に複雑であり、計算時間がかかる。計算時間を短縮するために、事前にシミュレーションを実施することができ、その後データベースに記憶された結果は、人事管理／分析応用に使用される。根本であるシステム挙動が変化する度に、シミュレーションモデルの再構築、事前のシミュレーションが繰り返し必要である。よって、容易に、素早く、正確にコンタクトセンター挙動を予想する方法が必要とされている。
【００１２】
図１は、システムの一実施形態の基本構成要素を示す図である。システム１００の基本構成要素は、コンタクト量１１０を包含できる入力１０５、平均処理時間１１５及び対応可能人員１２０；連続シミュレーションエンジン１２５；平均応答速度１３５を包含できる出力１３０、サービスレベル１４０及び放棄率１４５を含むことができる。
【００１３】
入力１０５は、連続シミュレーションエンジン１２５に送り込まれる情報を含むことができる。入力は、構築されたモデルにより定められる間隔レベルでもよい。間隔は、３０分、１時間、日毎、週毎等を含むことができる。入力１０５は、例えば、電話などのコンタクトタイプが用いられてもよく、コンタクト量１１０、平均処理時間１１５及び対応可能人員１２０を含むことができる。コンタクト量１１０は、待ち行列での対話量を含むことができる。コンタクトは、あらゆる種類のインバウンド通信、対話、コンタクト又は受信機関による処理又は応答を必要とする機能を含むことができる。機関は、受信コンタクトセンター又は受信するコンタクト量を共有する、受信コントロールセンターグループを含むことができ、そこでは、電話、ｅ−メール、ウェブ「チャット」又は従来の紙の手紙など、様々な量の受信コンタクトが所望のサービス品質測定基準のゴールに達することを目的に処理される。平均処理時間１１５は、対応可能人員１２０の人材中１人のエージェントにより、１コンタクトが処理される平均時間を含むことができる。対応可能人員１２０は、待ち行列からのコンタクトに対応可能となり、要求に答えられる複数のエージェントの人材及びサーバの少なくとも一方を含むことができる。
【００１４】
連続シミュレーションエンジン１２５は、閉形式シミュレーションモデリングを含む。連続シミュレーションエンジン１２５は、従来の人事管理及び長期計画システムと容易に統合し、出力１３０の特定相互作用予想を可能にする、エンジン又はモジュールライブラリ（例ＡＰＩ）でもよい。連続シミュレーションエンジン１２５は、事前にシミュレーションを行い記憶すること、又はキャッシュすること、シミュレーションで起きる離散事象通りのシミュレーション結果を必要とせず機能することができる。一実施形態において、連続シミュレーションエンジン１２５は、予想を形成する際に放棄を仮定する必要がなく、これはＥｒｌａｎｇ−Ｂ方程式又はＥｒｌａｎｇ−Ｃ方程式と異なる。コンタクトセンターにコンタクトした顧客が、仮に過度に長時間エージェントに待たされても、電話を切らないと仮定した場合、予測性能において全体に不正確さが生じる恐れがある。連続シミュレーションエンジン１２５は、更に以下の図２及び図３に示すように、二段階で機能することができる。
【００１５】
出力１３０は、短期、中期及び長期計画範囲にわたる計画目的別に、コンタクト処理センター挙動の予測及び分析を作成するために使用することができる。また出力は、構築されたモデルにより定められる間隔レベルでもよい。間隔には、３０分、１時間、日毎、週毎等を含むことができる。連続シミュレーションエンジン１２５からの出力１３０は、平均応答速度１３５、サービスレベル１４０及び放棄率１４５を含むことができる。平均応答速度１３５、サービスレベル１４０及び放棄率１４５の例が図示されているが、スタッフレベル、仕事量等などコンタクトセンター挙動の他の性能測定基準を含むことは、本開示の範囲内である。性能測定基準のその他の例には、スタッフ在職率／稼働率、取得率（あるタイプのスタッフ１人が別タイプのスタッフ１人と比較してどれだけのコンタクトを処理しているか）、純度率（１つのスタッフタイプが１つのコンタクトを処理するのに、別のコンタクトと比較してどれだけ時間が割り当てられているか）、放棄までの予側待機時間、待ち行列におけるある程度の時間の待機確率及び任意の時点での待ち行列の長さを挙げることができる。入力１０５は、必ずしも所望の出力と同じ間隔レベルにする必要はない。例えば、入力は日毎レベルでよいが、所望の出力は週毎レベルである。
【００１６】
図２は、モデル作成プロセス２００の一実施形態を示すフローチャートである。プロセス２００は、システム１００（図１）中の連続シミュレーションエンジン１２５で操作することができる。
【００１７】
操作２０５において、タイプが定義され分類される。例えば、自動的であろうとユーザーの指示によるものであろうと、計画目的別に使用するタイプを決定するために、コンタクト又は対話、タイプを定義し分類するために、着信呼自動分配（ＡＣＤ）履歴データを使用することができる。スタッフタイプは、計画目的別に定義されてもよい。スタッフタイプは、自動的又はユーザーの指示により定義されてもよい。スタッフタイプは、特定タイプの通信又は対話を処理するスキルセットを活用する、１人又は１人以上のエージェントが精通するスキルセットを含むことができる。エージェントは、例えばバイリンガルのエージェントなど、スキルセットによって決定される２つ以上のグループに属してもよい。またエージェントは、スーパーバイザー、代表等のワークグループ内の役職に基づいて分類されてもよい。制御は処理２１０に移され、処理２００は継続される。
【００１８】
操作２１０において、ルーティング挙動が特定される。例えば、どの様にコンタクト及び情報の少なくとも一方が送られたか（すなわち、どのエージェントがどの対話を処理したか）を決定するために、ＡＣＤ履歴データから情報を入手することができる。コンタクトタイプ、スタッフタイプ、対話優先度、エージェント稼働率、対応可能スタッフ率及び各スタッフタイプの対話予測範囲に関する情報は、ＡＣＤ履歴データからも入手することができる。制御は処理２１５に移され、処理２００は継続される。
【００１９】
操作２１５において、モデルが構築される。例えば、プロセスでは、特定されたコンタクト及び対話タイプの少なくとも一方を反復し、各タイプのモデルを構築する。モデルを構築するために、コンタクトの顧客許容特性を評価する。例えば、以下の「ｘ」によって表される、ある程度の時間待たされた後、いくつの対話が放棄されたかをグラフ化することによって、この評価を行うことができる。適切な顧客許容特性が一度特定されたら、モデルパラメータのセットの反復が行われ、次いでそのタイプのＡＣＤ履歴データを対照に検証する。制御は処理２２０に移され、処理２００は継続される。
【００２０】
操作２２０において、モデルパラメータが予測される。例えば、モデルパラメータは、間隔、カスタマー・サービス・リプレゼンタティブ率（ＣＳＲＦ）、サービスレベル閾値、遅滞及び許容曲線特性を含有すると定義されてよい。この間隔幅は、各計画間隔の分など、一定時間を示すことができる。これは１５分、３０分又は６０分でよい。ＣＳＲＦは、０．９又は９０％効率など、エージェントグループの効率を表す。サービスレベルのゴールを満たすように処理されるべき通信のサービスレベル閾値は、２０秒など制限セットでもよい。遅滞は、エージェントにより通信が対応される前に全通信に導入され得る作為的な遅滞も含むことができる。これは、０又は０以上の任意の整数でもよいし、例えば５秒といった秒でもよい。許容曲線特性は、区分回帰法を使用してＡＣＤ履歴データから誘導することができる。制御は処理２２５に移され、処理２００は継続される。
【００２１】
操作２２５において、モデルを検証するかどうかが決定される。モデルを検証すると決定された場合、制御は処理２３０に移され、処理２００は継続される。モデルを検証しないと決定された場合、制御は処理２２０に戻され、処理２００は継続される。
【００２２】
操作２２５における決定は、任意の適切な基準に基づき行われてよい。例えば、連続シミュレーションエンジン１２５は、数学的プロセスによって検証を行うことができる。一致するものが見つからない場合、ＡＣＤ履歴データを対照に検証し、適切なモデルが見つかるまで、操作２２０からプロセスを再度始める。
【００２３】
操作２３０において、モデル及びパラメータが記憶される。例えば、顧客許容特性と共に、全モデルパラメータは、中央レポジトリ又はテキストベースのファイル内に記憶されてよい。制御は処理２３５に移され、処理２００は継続される。
【００２４】
操作２３５において、全モデルが構築されたかどうかが決定される。全モデルが構築されたと決定された場合、制御は処理２４０に移され、処理は継続される。全モデルが構築されていないと決定された場合、制御は処理２１５に戻され、処理２００は継続される。
【００２５】
操作２３５における決定は、任意の適切な基準に基づき行われてよい。例えば、各モデルは、特定のコンタクトタイプに区分される。１つのモデルは、そのモデルの全パラメータ（例えば、サービスレベル閾値、ＣＳＲＦ、遅滞及び許容曲線特性）が予測され、これらのパラメータを連続シミュレーションプロセスに適用し、ＡＣＤ履歴データを対照に検証した場合、完了することができる。これは、操作２１０のルーティング特性において定義された、コンタクトタイプと同数だけ繰り返すことができる。
【００２６】
操作２４０において、プロセスが終了する。
【００２７】
図３は、予想を求めるプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。プロセス３００は、システム１００（図１）中の連続シミュレーションエンジン１２５で操作することができる。
【００２８】
操作３０５において、タイプ別に情報がモデルに入力される。例えば、独自の形態（例、１週間単位又は１ヶ月単位のスタッフ、平均処理時間及び量）によるコンタクトセンターの入力を、プロセス２００で構築されたシニュレーションモデルと同間隔に分布させる。また、情報はどの様にコンタクト又は対話が送られる、又は送られように計画されたか、と同様に、達成するゴールは何か、エージェントの優先順位付け及び予測エージェント稼働率も関係すると考えられる。制御は処理３１０に移され、処理３００は継続される。
【００２９】
操作３１０において、挙動は各コンタクト／対話タイプ別にシニュレートされる。例えば、各対話タイプ別にコンタクトセンター挙動がシミュレートされ、入力変化を評価した場合、主要性能指数（ＫＰＩ）の増加はほんのわずかであった。一実施形態において、シミュレーションは数学的に行うことができる。例えば、サービスレベルは、以下の通り、数学的に算出することができる。
【００３０】
【数１】
0006495938.tif 000002
【００３１】
式中、τは許容される待機時間を表し、これはサービスレベルゴールで定義することができる。例えば、２０秒の閾値内に通信の８０％を処理した場合、サービスレベルゴールは８０／２０でよい。この例では、２０秒=τ）。SLはサービスレベルを表し、パーセント値で表されている。
【００３２】
さらに、上記の方程式は、
【００３３】
【数２】
0006495938.tif 000003
、と書かれてもよい。
【００３４】
式中、μは呼などコンタクトの平均処理率、例えば単位時間又は呼到着率を表し、ｓはエージェント又はサーバ数を表し、Jは時間変数の関数を表し、以下で更に詳しく記載され、λは呼到着率を表す。ブロッキング確率の逆数を表すεは、
【００３５】
【数３】
0006495938.tif 000004
、として算出することができる。
【００３６】
ブロッキング確率は、例えば電話線、回路、通信チャンネル等など同一平行リソースのグループ全てがその時点で塞がっており、新しいコンタクトが到着し、拒否される確率を意味してもよい。uは、
【００３７】
【数４】
0006495938.tif 000005
、として算出することができる。
【００３８】
式中、H(τ)＝H(x)|τ  ＝  τを与えられた確率変数Ｘのハザード関数。確率変数Ｘは、発呼者が待ち行列を放棄する前の平均待機時間（すなわち許容時間、秒）を表す。ｕを解くために、
【００３９】
【数５】
0006495938.tif 000006
、が実行される。
【００４０】
Ｆ（ｘ）は、確率変数Ｘの累積分布関数を表す。Ｆ（ｘ）  関数は、実数データから得た放棄分布図から誘導された。一実施形態において、図４に図示されるように、２つの密度ゾーンを設定することができる。図４は、平均待機時間（この例では秒で表される）４０２と比較し、放棄率パーセント値４０１を伴う放棄率分布図の一実施形態を図示する。ゾーン１の４０５は、ステップ関数の確率分布であり、幾つかの均一に分布した確率分布関数からなる。ゾーン２の４１０は、三角分布の確率分布であり、最小パラメータ、中央パラメータ及び最大パラメータを有する１つの三角分布からなる。この三角分布により、放棄する前に、ある特定の時間、待ち行列で待つことを待っている顧客の挙動を調整する。
【００４１】
Ｈ（ｘ）は、待ち行列において、待機時間の経過を経た確率変数ｘのハザード関数を表す。これは更に、ゾーン１の４０５及びゾーン２の４１０のハザード関数の和として定義することができる。一般的なハザード関数の定義は、
【００４２】
【数６】
0006495938.tif 000007
であり、式中Ｆ（ｘ）は、確率変数ｘの累積分布関数であり、以下の通りゾーン１の４０５に変更することができる。バケット許容特性は、待機時間の確率変数ｘがあり、ｋｌｂの下限値及びｋｕｂの上限値の領域（すなわちｋｌｂ≦ｘ≦ｋｕｂの臨時バケット）で囲まれ、そのハザード関数は、
【００４３】
【数７】
0006495938.tif 000008
、として誘導される。
【００４４】
式中、
【００４５】
【数８】
0006495938.tif 000009
【００４６】
Ｔゾーン １は、ゾーン１の４０５の総確率を表し、領域及び値は０と１との間でよい。臨時バケットのｋｌｂが、０と必ずしも等しくなく、臨時バケット前に多くのバケットがあり得ることから、各ｉバケットのハザード関数は、
【００４７】
【数９】
0006495938.tif 000010
である。従って、
【００４８】
【数１０】
0006495938.tif 000011
【００４９】
ステップ関数の様な分布形状のハザード関数を決定するために、前出の方程式を使用し、ｋｌｂ＝０であり、値が記憶された場合、最初のバケットのハザード関数計算が実行される。定積分においてバケットｉの下限及び上限、並びに下限値を有するバケットが臨時バケットの下限値に等しくなるまで、全バケットを合計した値を使用し、各バケットのハザード関数が連続的に決定される。最終合計値は、‘ｓｕｍｏｆＨａｚｚａｒｄＰｒｅｃｅｄｉｎｇ’で表すことができる。従って、確率変数ｘのハザード関数は、公式化されてもよく、最終結果はｘを基準にして数学的方程式となる。
【００５０】
ゾーン２の４１０は、三角分布としてモデルになるので、図５が以下の式から決定される１つの解決例を表す場合には、ハザード関数の一般的定義からこうした分布のハザード関数が誘導されてもよい。
【００５１】
【数１１】
0006495938.tif 000012
【００５２】
【数１２】
0006495938.tif 000013
【００５３】
【数１３】
0006495938.tif 000014
【００５４】
【数１４】
0006495938.tif 000015
【００５５】
【数１５】
0006495938.tif 000016
、これはコンピュータによる数値積分方法を使い解くことができる。従って、
【００５６】
【数１６】
0006495938.tif 000017
【００５７】
【数１７】
0006495938.tif 000018
【００５８】
放棄率は、以下の様にパーセント値として数学的に算出することができる。
【００５９】
【数１８】
0006495938.tif 000019
【００６０】
式中：上からJ= J(0)及びεもまた、上から算出される。
【００６１】
平均応答速度（ＡＳＡ）は、以下の様に数学的に算出することができる。
【００６２】
【数１９】
0006495938.tif 000020
【００６３】
式中：J= J(0)及びεもまた、上から算出され、
【００６４】
【数２０】
0006495938.tif 000021
、これはコンピュータによる数値積分方法を使い解くことができる。従って、
【００６５】
【数２１】
0006495938.tif 000022
【００６６】
操作３１５（図３）において、新たなモデルが形成される。例えば、新たなモデルは、線形計画法又はＫＰＩ測定基準を算出するだけでなく、どの様に対話が進み、どの様にエージェントが役立っているかに関する発見を使用し、全てのコンタクト／対話タイプを合わせることができる。制御は処理３２０に移され、処理３００は継続される。
【００６７】
操作３２０において、予想が加わり、プロセスが終了する。例えば２〜３例挙げると、モデルがサービスレベル、平均応答速度、放棄率及び在職率などのＫＰＩ測定基準を出力することを確認することができる。スタッフ及び量割り当てもまた、確認することができる。
【００６８】
本発明は、図面及び前述の記述において詳しく図示され記述されているが、この様な図示及び記述は例示的なものであり、その特性を限定するものとみなされるべきではなく、好ましい実施形態のみを示し記述しているが、本明細書及び／又は以下の特許請求の範囲に記載されているように本発明の精神の範囲内の全等価物、変更及び修正も保護されるべきであると理解されよう。
【００６９】
従って、本発明の適切な範囲は、全てのこのような改変、並びに図面に示したもの及び本明細書に記載したものと等価の関係を包含するように、添付の請求の範囲の最も広い解釈によってのみ決定されるべきである。
【図１】
0006495938.tif 000032
【図２】
0006495938.tif 000033
【図３】
0006495938.tif 000034
【図４】
0006495938.tif 000035
【図５】
0006495938.tif 000036