(57)【要約】  注文分配器は、いくつかの要因に基づいてエージェントを顧客と知的にマッチングして、顧客のニーズ、ビジネスのニーズ、及びそれらのニーズを満たすエージェントの能力の実質的なマッチングを達成する。注文分配器は、個々のエージェントの能力並びに顧客との対話の向上及び満足度の増大に繋がるクライアント−企業によって指定される要件に関するいくつかの要因を考慮し得る。
2010503069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントのためにエージェントを選択する方法であって、
取引を処理するエージェントを選択する要求を受け取ることと、
複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取ることと、
前記クライアントのニーズに基づくクライアント要件を受け取ることと、
前記能力情報及び前記クライアント要件を処理することと、
前記要求に応答して、前記処理された情報に基づいて前記複数のエージェントからエージェントを選択することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記取引を処理するための前記選択されたエージェントによる通信を開始すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記開始することは、前記取引を処理するための前記選択されたエージェントによる音声接続を開始することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記要求は電話以外で受け取られる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記能力情報は、可用性、コスト、利幅、経験、クオリティ、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記クオリティは、客観的考慮事項、主観的考慮事項、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記客観的考慮事項は、報告事例、正確性、販売プロセス、技術的問題、スピード、生み出される利益、信頼性、言語、精通度、利用可能なソフトウェア、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記主観的考慮事項は、親しみやすさ、顧客サービス、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記クライアント要件は、静的考慮事項、動的考慮事項、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記静的考慮事項は、注文受け付け種類、ロケーション、作業員数、休憩中の作業員、プロモーション、クーポン、おすすめ品、店の優先事項、又はこれらの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記動的考慮事項は、価格、エージェント能力、製品需要、列長、在庫、待ち時間、顧客情報、信頼性、又はこれらの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
エージェントの前記選択は、前記複数のエージェントのランクの比較に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のエージェントの前記ランクは、
Ｒ（Ａｉ）＝Σｊｗｊ・ｍｊ（ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）◇ｐｊ２（店、エージェント、グローバル））
によって計算され、式中、ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）及びｐｊ２（店、エージェント、グローバル）は、属性１及び属性２の値を示し、◇はビット差演算を示し、ｍｊはマッピング関数を示し、ｗｊはｊ番目のスコアの重みを示す、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
顧客とエージェントを接続する方法であって、
クライアントに関連する前記顧客との接続を要求する信号を受信することと、
複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取ることと、
前記クライアントに関連するクライアント要件を受け取ることと、
前記能力情報及び前記クライアント要件を処理することと、
前記信号に応答して、前記処理された情報に基づいて前記複数のエージェントからエージェントを選択することと、
顧客と前記選択されたエージェントとの間に前記接続を確立することと
を含む、方法。
【請求項１５】
前記接続を要求する信号は前記クライアントから受信される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記信号は電話以外で受け取られる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記確立することは、前記選択されたエージェントから前記顧客に前記接続を確立することをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記クライアント要件は前記クライアントにかかわるデータに関連し、前記データは、注文受け付け種類、ロケーション、作業員数、休憩中の作業員、プロモーション、クーポン、おすすめ品、店の優先事項、価格、エージェント能力、製品需要、列長、在庫、待ち時間、顧客情報、信頼性、又はこれらの組み合わせを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記能力情報は、可用性、コスト、利幅、経験、クオリティ、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記クオリティは、報告事例、正確性、販売プロセス、技術的問題、スピード、生み出される利益、信頼性、言語、精通度、利用可能なソフトウェア、親しみやすさ、顧客サービス、又はこれらの組み合わせを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記処理することは、前記複数のエージェントのスコアを作成することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
前記スコアは、式：
Σｊｗｊ・ｍｊ（ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）◇ｐｊ２（店、エージェント、グローバル））
から導出され、式中、ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）及びｐｊ２（店、エージェント、グローバル）は、属性１及び属性２の値を示し、◇はビット差演算を示し、ｍｊはマッピング関数を示し、ｗｊはｊ番目のスコアの重みを示す、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
クライアントに関連する顧客との通信に最適なエージェントを複数のエージェントから選択するシステムであって、
前記顧客との接続を要求する信号を受信するように構成される要求受信器と、
前記複数のエージェントのうちの少なくとも１人についてのエージェント能力情報、前記クライアントのクライアント要件、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つに関する入力を受け取るように構成される入力受信器と、
前記入力受信器に結合され、前記入力を解析して、前記エージェント能力情報を前記クライアント要件と比較し、その比較に基づいて前記複数のエージェントをランク付けするように構成されるプロセッサと、
前記プロセッサ及び前記要求受信器に結合され、前記信号の受信に応答して、前記ランクに基づいて前記複数のエージェントから前記最適なエージェントを選択するように構成されるセレクタと
を備える、システム。
【請求項２４】
前記プロセッサは、
前記エージェント能力情報を前記クライアント要件と比較して、前記複数のエージェントの各々の第１の値を導出すように構成される差分プロセッサと、
前記差分プロセッサに結合され、前記複数のエージェントの各々の前記第１の値を調整して第２の値にするように構成されるリマッピングプロセッサと、
前記リマッピングプロセッサに結合され、前記複数のエージェントの各々の前記第２の値を、各比較に割り当てられる適切な重みで乗算するように構成される重み付けプロセッサと
をさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記差分プロセッサは、前記エージェント能力情報を前記クライアント要件と比較するビット差演算を含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記クライアント要件は前記クライアントにかかわるデータに関連し、前記データは、注文受け付け種類、ロケーション、作業員数、休憩中の作業員、プロモーション、クーポン、おすすめ品、店の優先事項、価格、エージェントの能力、製品需要、列長、在庫、待ち時間、顧客情報、信頼性、又はこれらの組み合わせを含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
前記エージェント能力情報は、可用性、コスト、利幅、経験、及びクオリティのうちの少なくとも１つを含み、前記クオリティは、報告事例、正確性、販売プロセス、技術的問題、スピード、生み出される利益、信頼性、言語、精通度、利用可能なソフトウェア、親しみやすさ、顧客サービス、又はこれらの組み合わせ等である、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２８】
前記複数のエージェントは利用可能なエージェントのサブセットであり得る、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２９】
顧客とエージェントを接続するシステムであって、
クライアントに関連する前記顧客との接続を要求する信号を受信する手段と、
前記信号を受信する手段に結合され、複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取る手段と、
前記信号を受信する手段に結合され、クライアント要件を受け取る手段と、
前記能力情報を受け取る手段及び前記クライアント要件を受け取る手段に結合され、前記能力情報及び前記クライアント要件を処理する手段と、
前記処理する手段に結合され、前記処理された情報に少なくとも部分的に基づいて、前記複数のエージェントからエージェントを選択する手段と、
前記選択する手段に結合され、顧客と前記選択されたエージェントとの間に前記接続を確立する手段と
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、米国特許法施行規則第１．５３条第（ｂ）項の下での、２００６年４月２６日に出願された米国特許出願第１１／４１１，７０５号（代理人整理番号１２７６４／４）、現在では米国特許第    号の一部継続出願であり、この開示の全体を参照により本明細書に援用する。
【背景技術】
【０００２】
サービス業界及び小売業界には、低コスト化するとともにサービス品質を向上させるために、インタラクティブ音声応答システム（「ＩＶＲ：Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｖｏｉｃｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｓｙｓｔｅｍ」）の使用等によって顧客との対話を自動化するトレンドがある。しかし、小売店、レストラン等の多くの企業は未だに、対面であれ、電話を介してであれ、又は他の通信媒体を介してであれ、顧客の期待に応えるため、顧客満足度を維持するため、及び全体的な必須の個人的及び対話的顧客体験を実現させるために、人と人との対話、すなわち従業員と顧客との対話に頼っている。例えば、多くの企業は、電話通信等を介してアクセス可能なライブエージェントを使用して、受注、顧客サービスの提供、及び顧客とのやりとり全般、あるいはそれらのいずれか１つを行う。このような企業は、すべての企業のように、所望のサービス目標を満たしながらコストを抑制するために、従業員の時間及び企業リソースの使用の効率化をさらに求める。
【０００３】
自動システムは顧客のイライラ、不満度等を増大させる傾向を有することが多いため、多くの場合、ライブエージェントをこのような自動システムで置き換えることは許容できない。したがって、企業は、従業員を用意し、顧客とのやりとりを処理するように訓練しなければならない。あるいは、企業は、顧客から受け取るこのようなやりとり、例えば電話等の処理の外部委託を選択することができる。例えば、企業はこのようなサービスに契約し、その後、顧客から掛かってくる個々の電話を、企業に代わって顧客に対応する外部エージェント又はコールセンタに回すことができる。顧客とエージェントとの電話の外部委託化により、企業はもはや自社の従業員を用意し、維持し、電話を処理するように訓練する必要がなくなるため、効率を増大させることができる。さらに、実行する作業の単一性により、外部エージェントは、顧客からの電話の処理において企業の従業員よりも効率的であり得、それにより、この第三者を雇うコストを上回る企業のコスト削減を実現し得る。
【０００４】
企業自体によって用意されるか、それとも第三者によって用意されるかに関わらず、複数のライブエージェントを用意して、顧客から殺到する電話に対応し得る。こういったエージェントは通常、コールセンタと呼ばれる中央ロケーションに配置される。コールセンタは通常、電話及びコンピュータ等の通信機器を各エージェントのために備えている、全エージェントのための作業空間を特色とする。通信機器は通常、それ自体は受信通信リンク、例えば電話回線に接続される呼分配システムと相互接続される。呼分配システムは通常、より詳細に後述する自動呼分配器（「ＡＣＤ：ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｃａｌｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｏｒ）からなる。
【０００５】
典型的な動作では、顧客は指定された電話番号に電話を掛けるか、又は他の方法で企業の注文サービス部門又は顧客サービス部門との通信セッションを開始する。呼は、企業のコールセンタ又は代替として第三者のコールセンタのＡＣＤによって受信される。次に、ＡＣＤは呼を処理のために特定のエージェントにルーティングする。エージェントと顧客とのペアリングは通常、エージェントの可用性のみに基づく。すなわち、顧客着信呼は待ち行列に入れられ、次に利用可能なエージェントが次の顧客とマッチングされる。あるいは、インタラクティブ音声応答システムを介して、又は発呼者がダイアルした電話番号に基づくなどして発呼者から取り込まれたデータをＡＣＤに提供し、このデータを使用して、すでに分類済みのエージェント群に呼をルーティングし得、それにより、呼は群内の次に利用可能なエージェントにルーティングされる。このエージェントと顧客とのペアリングは、エージェントの特徴及び能力、あるいはそのどちらか一方、あるいは顧客及び企業、あるいはそのどちらか一方の特定の要件に対して特別な配慮が払われないため、いくらか成り行きまかせなものである。具体的には、顧客とエージェントとのより効率的且つ成功したマッチングに繋がり得る多くの可能な要因が考慮されない。この結果として、非効率的な電話の処理、顧客の不満、コストの増大、及び収益の損失が発生する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願第１１／４１１，７０５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、顧客とライブ顧客サービスエージェントとの間に通信セッションを確立するシステムであって、所与の顧客をライブエージェントに効率的且つ効果的にマッチングさせ、それにより、顧客満足度を向上させ、コストを低減し、収益を増大するシステムが必要である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】各種当事者及び開示される実施形態において発生し得る各種当事者間の対話を示す図である。
【図２】一実施形態による注文分配器を利用するシステムのブロック図を示す。
【図３】図２の注文分配器への例示的な入力を示す図である。
【図４】一実施形態による図２の注文分配器のブロック図である。
【図５Ａ】一実施形態による図４の注文分配器の例示的な動作を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】代替の実施形態による図４の注文分配器の例示的な動作を示すフローチャートである。
【図６】開示される実施形態と併せて使用される例示的な階段リマッピング関数（ｓｔｅｐｗｉｓｅ  ｒｅｍａｐｐｉｎｇ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を示すチャートである。
【図７】開示される実施形態と併せて使用される例示的な線形リマッピング関数を示すチャートである。
【図８】開示される実施形態と併せて使用される例示的なラグランジュリマッピング関数を示すチャートである。
【図９】開示される実施形態と併せて使用される例示的なエルミートリマッピング関数を示すチャートである。
【図１０】開示される実施形態と併せて使用される例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
開示される実施形態は、顧客のニーズ及び企業の要件、あるいはそのどちらか一方とエージェントの特徴及び能力、あるいはそのどちらか一方との実質的なマッチングを実現して、ニーズ及び要件、あるいはそのどちらか一方を満たすように、エージェントのスキル、特徴、又は能力等、クライアント、企業、又は顧客のニーズ、要件、又は仕様等、エージェント、クライアント、又は顧客の属性、パラメータ、又は他の関連データ、あるいはこれらの組み合わせ等の様々な入力に基づいて、エージェントを顧客に知的にマッチングする注文分配器に関連する。一実施形態では、注文分配器は、顧客との対話の向上、顧客の満足度の増大、クライアント−企業及びサービスプロバイダ、あるいはそのどちらか一方に代わってのコスト効率の高い且つ効果的な取引処理、あるいはこれらの組み合わせを特徴とするペアリングに繋がる、個々のエージェントの能力ならびにクライアント−企業によって指定される要件に関するいくつかの入力を考慮する。さらに、こういったペアリングは、顧客及びクライアント−企業を満足させるとともに、企業の利益最大化を助ける効率的な取引に繋がる可能性がより高い。
【００１０】
開示される実施形態は、企業の店頭に顧客が存在し、売り場エージェントによるサービスを待っていることの指示、例えば非電話指示を受信すると、顧客のニーズ、企業の要件、及び仕様、あるいはそれらのいずれか１つ、注文分配器の自由になる売り場エージェントの能力、又はこれらの組み合わせに関する属性を評価する、注文分配器にさらに関連する。この評価に基づいて、開示される注文分配器は次に、売り場エージェントを選択し、売り場エージェントは次に、顧客とのセッション、例えば音声接続を開始し、又は代替として、売り場エージェントに対して顧客がセッションを開始してもよく、それにより、企業の業務に従ってその顧客にサービスする。注文分配器及び売り場エージェントが、企業へのサービスとして第三者のサービスプロバイダによって提供される場合、注文分配器は、売り場エージェントを選択する際にサービスプロバイダの要件及び仕様をさらに評価し得る。この評価により、参加者の各目標を最も綿密にバランスさせるとともに、高速判断に対するニーズもバランスさせる要因に基づいてエージェントの選択が計算される。思われることができるように、自動呼分配器が着信電話呼を各エージェントに分配し、次に、各エージェントがルーティングされた呼を処理するのに対して、開示される注文分配器は、一実施形態によれば、受信した注文要求を各エージェントに分配し、次に、各エージェントが要求側、すなわち待っている顧客との通信を開始する。この構成は、通信媒体から独立するとともに、顧客又はエージェント、あるいはそのどちらか一方のロケーションから独立した効率的な大量取引処理能力を促進させる。
【００１１】
未決の特許請求の範囲での用法を明確にし、それにより、一般に知らしめるために、語句「＜Ａ＞、＜Ｂ＞、・・・、及び＜Ｎ＞のうちの少なくとも１つ」又は語句「＜Ａ＞、＜Ｂ＞、・・・、＜Ｎ＞、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つ」は、先又は後に暗示される他のいかなる定義にも優先して、本出願人が反対のことを明示的に断言しない限り、Ａ、Ｂ、・・・、及びＮを含む群から選択される１つ又は複数の要素、すなわち、いずれか１つの要素を単独で含むか、又は列挙されていない追加の要素を組み合わせて含んでもよいその他の要素のうちの１つ又は複数と組み合わせて含む、要素Ａ、Ｂ、・・・、Ｎのうちの１つ又は複数の任意の組み合わせを意味するものとして、その最も広い意味において本出願人により定義される。
【００１２】
図１は、各種当事者及び本明細書に記載する注文分配システム１００の開示される実施形態において発生し得る各種当事者間の対話を示す図である。一実施形態では、注文分散システム１００は、クライアント１０２、サービスプロバイダ１０６、クライアント１０２とインタフェースする１人又は複数の顧客１０４にサービスする１人又は複数のエージェント１０８、又はこれらの組み合わせを含む。クライアント１０２は、サービスプロバイダ１０６を利用して、エージェント１０８のうちの１人を顧客１０４にマッチングし得る。
【００１３】
クライアント１０２は店又は他のビジネス、企業、又は会社であってよい。一実施形態では、クライアント１０２は、ライブエージェント１０８を利用して、顧客１０４と話して取引又は注文を処理するエンティティであり、顧客の取引又は注文を処理する小売店又は他のビジネスを含み得る。一実施形態では、クライアント１０２はファストフード又はクイックサービスレストランであり、その取引は、ドライブスルー窓口又はレストラン内の他の売り場にいる顧客１０４からの食品注文の処理を含む。代替の実施形態では、クライアント１０２は、顧客１０４がエージェント１０８と対話して、製品を購入し、技術的サポート／顧客アシスタントを得るか、あるいは店の商品及びサービス、あるいはそのどちらか一方についてより多くの情報を得る、商品又はサービスを提供する小売店であってもよい。
【００１４】
一実施形態では、顧客１０４は、クライアント１０２の商品／サービスを使用したい、購入したい、又はクライアント１０２の商品／サービスについてより多くの情報を取得したい個人、グループ、企業等を含めた任意のエンティティであってよい。例えば、顧客１０４は、クライアント１０２に発注し得る。あるいは、顧客１０４は、異なる種類の取引を実行してもよく、クライアント１０２からの情報を必要とするだけであってもよい。上述したように、ファストフードレストランクライアント１０２の場合、顧客は、食べ物又は関連する製品を店／クライアント１０２に注文している、又は注文しようとしているドライブスルーレーンにいる個人であり得る。
【００１５】
一実施形態では、サービスプロバイダ１０６は、後述するように、顧客１０４をエージェント１０８に知的にマッチングするエンティティである。サービスプロバイダ１０６は、クライアント１０２によって所有され運営されてもよく、又はエージェント１０８をそのクライアントの顧客１０４にマッチングするクライアント１０２によって雇われた第三者であってもよい。一実施形態では、サービスプロバイダ１０６は、コールセンタ等の集中配置される関連するエージェント１０８の群及びエージェント１０８の各自の家等の遠隔地に配置／分散した関連するエージェント１０８の群、あるいはそのどちらか一方を管理し制御する。あるいは、エージェント１０８は、独立した契約者のように、サービスプロバイダ１０６から独立していてもよい。サービスプロバイダ１０６は、クライアント１０２、顧客１０４、エージェント１０８、任意の他のソース、又はこれらの組み合わせから入力を受け取る。これらの入力は、特定の顧客１０４を特定のエージェント１０８にマッチングするために使用される情報を提供する。
【００１６】
エージェント１０８は、クライアント１０２に代わって各種形態の顧客通信を処理することができるエンティティである。例えば、ライブエージェント１０８、すなわち人、オペレータ、代表者等、は顧客１０４からの電話呼又は代替として、例えば電話ではない要求等の通信を受信して、待っている顧客１０４との通信セッション、例えば音声接続、を開始することができ、顧客１０４のニーズにサービス／対応する。エージェント１０８は、１つ又は複数のコールセンタ、より正確には注文センタ内に配置されてもよく、又は各自の家のようにコールセンタから離れて配置されてもよい。一実施形態では、個々の顧客の処理は、クライアント１０２に代わって顧客に対応するエージェント１０８又はコールセンタに割り当て／ルーティングされる。エージェント１０８は特別に訓練され、顧客からの電話に対応する経験を有し得る。一実施形態では、エージェント１０８は、顧客１０４が売り場にいることの指示に応答して、その顧客１０４との通信セッションを開始し、続けて顧客１０４から商品に対する注文を受け、注文は、クライアント１０２に受注又は注文完了するように提供され、それにより、クライアント１０２により、商品を顧客１０４に直接又は間接的に提供され得る。。エージェント１０８は注文を受け、クライアント１０２が商品を準備して顧客１０４に送り、必要であれば、注文に対する支払いを徴収することができるように、その情報をクライアント１０２に送信する。上述したように、特定の顧客１０４にマッチングさせる最適なエージェント１０８が選択される複数のエージェント１０８があり得る。
【００１７】
図２は、一実施形態による注文分配器２０４を利用する注文分配システム１００のより詳細なブロック図を示す。システム１００は、一実施形態ではクライアント１０２に配置されるクライアントインタフェース２０３と、クライアントインタフェース２０３に結合された注文分配器２０４とを含む。本明細書では、語句「結合される」は、直接接続されるか、あるいは１つ又は複数の中間構成要素を通して間接的に接続されることを意味するものとして定義される。このような中間構成要素は、ハードウェアに基づく構成要素及びソフトウェアに基づく構成要素の両方を含むことができる。クライアントインタフェース２０３は、クライアント１０２及び顧客１０４、あるいはそのどちらか一方と注文分配器２０４との間のインタフェースとして機能し得、注文分配器２０４は、一実施形態では、サービスプロバイダ１０６によって所有／保守／運営され得る。
【００１８】
上述したように、注文分配器２０４は、クライアント１０２の顧客１０４をエージェント１０８にマッチングさせ、エージェント１０８は次に、顧客１０４に接続されるか、又は代替として顧客１０４との音声接続等のセッション２１４を開始して、顧客１０４にサービスする。注文分配器２０４は、クライアント１０２、エージェント１０８、サービスプロバイダ１０６、他の入力２１２、又はこれらの組み合わせを含むソースから、エージェント１０８の選択のベースをなす入力を受け取る。一実施形態では、注文分配器２０４は、これから説明するように、受信器２０６を介して入力を受け取り、プロセッサ２０８を介して入力されたデータを処理し、セレクタ２１０を介して最適なエージェントを選択する。インターネット、イントラネット、公衆交換電話網、又はこれらの組み合わせ等の公衆又は私設の有線又は無線のネットワーク又はこれらの組み合わせを介して、クライアント１０２を注文分配器２０４に結合してよく、同様に、注文分配器２０４をサービスプロバイダ１０６に結合してよく、このような接続が実施に依存することが理解されるであろう。
【００１９】
上述したように、開示される実施形態の動作に際して、クライアント１０２は、エージェント１０８にそれぞれマッチングさせる必要がある顧客１０４を有する。クライアント１０２は、後述するように、顧客１０４と注文分配器２０４内の受信器２０６との間に結合されるクライアントインタフェース２０３を提供し得る。例えば、クライアントインタフェース２０３は、スピーカボックス、電話、コンピュータ端末、又は他のインタラクティブインタフェース等の顧客インタフェース（図示せず）を含み得、それにより、クライアント１０２にいる顧客１０４を注文分配器２０４とインタフェースする。あるいは、顧客インタフェースはクライアントインタフェース２０３と別個であってもよく、顧客１０４とエージェント１０８との通信を促進するために、独立した通信媒体を利用してもよい。クライアントインタフェース２０３は、顧客が存在し、且つ／又は注文を出すために待っていることの指示、顧客が話す言語等の顧客についての情報等の情報を顧客１０４から受け取り、その情報を注文分配器２０４に渡し得る。代替の実施形態では、クライアントインタフェース２０３は、より詳細に後述するように、クライアント１０２が、クライアント要件、クライアント状態情報等の情報を注文分配器２０４に送信できるようにするストアインタフェース（図示せず）を含み得る。クライアント１０２がファストフードレストランである一実施形態では、クライアントインタフェース２０３は、顧客１０４及び顧客の列長、在庫、待ち時間等の現在のレストランの状態についての関連情報を監視するパーソナルコンピュータをさらに含み得る。クライアントインタフェース２０３は、この情報を注文分配器２０４に送信するように構成される。クライアントインタフェース２０３は、注文分配器２０４から情報を受け取るようにも構成し得、その場合、各種エージェント１０８の状態及びその顧客１０４に確立されたあらゆるマッチングをクライアント１０２に通知し得る。
【００２０】
注文分配器２０４は、情報の入力を受け取り、その情報を処理して、エージェント１０８を顧客１０４にマッチングさせる。注文分配器２０４は、パーソナルコンピュータ又は他の装置若しくはプロセッサであってよく、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせで実施し得る。一実施形態では、注文分配器２０４は、受信器２０６、受信器２０６に結合されるプロセッサ２０８、及びプロセッサ２０８に結合されるセレクタ２１０を含む。受信器２０６は、これから説明するように各種入力を受け取り、これら入力をプロセッサ２０８に提供し、プロセッサ２０８は、後述するように入力を処理して、エージェント１０８を選択できるようにする。処理された入力は次に、セレクタ２１０に提供され、セレクタ２１０は、処理されたデータに基づいて、顧客１０４をエージェント１０８に知的にマッチングさせる。一実施形態によるプロセッサ２０８及びセレクタ２１０の機能の一例を後述の図４に関連して図示し説明する。
【００２１】
注文分配器２０４は、上述したように、クライアント１０２の一部であってもよく、又はクライアント１０２から独立してもよいサービスプロバイダ１０６によって実施し得る。一実施形態では、サービスプロバイダ１０６は、注文分配器２０４の動作を管理し監視する。注文分配器２０４は、クライアント１０２、エージェント１０８、サービスプロバイダ１０６のロケーション、又は他の任意のロケーションに物理的に配置してもよく、又は代替として、注文分配器２０４の構成要素は各種ロケーションに分散し、ネットワーク等を介して相互接続してもよい。
【００２２】
注文分配器２０４は、クライアント１０２、エージェント１０８、他の入力２１２、又はこれらの組み合わせから受け取る情報に基づいて、顧客１０４とクライアント１０２との取引を処理するために、エージェント１０８を顧客１０４に知的にマッチングさせる。一実施形態では、顧客１０４とエージェント１０８との接続は、顧客１０４及びエージェント１０８が互いに話して取引を実行することができる公衆交換電話網、ＶｏＩＰ若しくは他のインターネットベースの電話プロトコル、又はこれらの組み合わせを使用して、電話呼又は他の双方向音声接続を介して確立される。一実施形態では、この接続は、顧客１０４が売り場に存在し、待っていることの指示に応答して、エージェント１０８によって開始される。あるいは、接続は、存在検出器のトリガ又はコールボタンの押下等によって顧客１０４によって開始されてもよい。音声接続等のセッション及び接続、あるいはそのどちらか一方がエージェント１０８によって開始される場合、注文分配器２０４は独立した状態を保つことができる。すなわち、注文分配器２０４は、説明したようにエージェント１０８を選択し、次に、関連情報、例えば顧客のロケーション／顧客のコンタクト情報を識別する情報を、選択されたエージェント１０８に提供し、それにより、選択されたエージェント１０８は次に、注文分配器２０４から独立して直接交信を開始することができ、それにより、取引のそれ以降の負担を注文分配器２０４から取り除く。
【００２３】
一実施形態では、サービスプロバイダ１０６は、各種入力を通して情報を注文分配器２０４の受信器２０６に提供する。エージェントのマッチング又は選択は、クライアント１０２、顧客１０４、エージェント１０８、又は後述するように広く分類することができる他の要因に関連する任意の数の入力及び情報に基づく。こういった入力は、要因、パラメータ、値、状態、スキル、属性、条件、データ等を含み、これらと同義で使用することも可能である。本明細書において説明する入力のカテゴリ化は実施に依存し、本明細書において明示されない他のカテゴリ、上位カテゴリ、下位カテゴリ、要因、又は入力を含むさらに多くの又はより少数のカテゴリを利用してもよいことを理解されたい。
【００２４】
図３は、図２の注文分配器への例示的な入力を示す図である。この考察において、図３に示すように、関連入力は２つの広いカテゴリ、すなわちエージェント能力及びクライアント要件、すなわち店の要件に分割される。一般に、これらカテゴリは、注文分配器２０４が利用可能な各種入力を記述する。エージェント能力のカテゴリは、注文分配器２０４の自由になるエージェント１０８に関するすべての関連情報に関する入力を記述するのに対して、クライアント要件のカテゴリは、エージェント１０８が、選択されるため又は選択のために検討されるため、全体的又は部分的に満たす必要があり得るクライアント／顧客／店の明示的又は暗黙的なニーズに関する入力を記述する。したがって、エージェント能力として記述される入力のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のクライアント要件入力に対応し得、その逆も同様である。この考察では、所与のカテゴリが、それ自体が各種入力を記述する１つ又は複数の下位カテゴリを含み得、所与の入力を１つ又は複数のカテゴリ及び下位カテゴリ、あるいはそのどちらか一方によって記述し得ることがさらに理解されるであろう。
【００２５】
エージェント能力として分類される入力、情報等は、所与の取引を処理するエージェントを選択するために注文分配器２０４が随時自由に使用できる、又は注文分配器２０４に随時提供することができる、個々のエージェント１０８に関する関連データ及び情報を含む。このカテゴリは、これから説明するように、可用性を含むエージェントの全般的な能力又はスキルに関連する任意の入力を含み得る。一実施形態では、これら入力のうちの１つ又は複数は注文分配器２０４に提供され、エージェント１０８、サービスプロバイダ１０６、又は別のソースから発し得る。図３に示すように、エージェント能力として分類される例示的な入力としては、より詳細に後述するように、可用性３０２、コスト又は価格３０６、利幅３０８、経験３０４、クオリティ３１０、又はこれらの組み合わせが含まれる。
【００２６】
エージェント可用性３０２とは、システム１００に配置されるエージェント１０８が顧客１０４とのマッチング及び呼の受信に利用可能であるか否かを表すデータを指す。エージェント可用性３０２は、入力値であってもよく、又はエージェント１０８の可用性に関する入力の下位カテゴリを記述してもよい。例えば、エージェント可用性３０２は、エージェント１０８が選択に利用可能であるか否かを示し、それにより、個々のエージェント１０８が自分の選んだ時間に応対できるようにさせる、エージェント１０８によって生成される入力等のエージェント１０８によって注文分配器２０４に提供される入力を含み得る。あるいは、エージェント可用性３０２は、エージェント１０８が、ネットワーク等を介して注文分配器２０４に接続されたコンピュータ又はワークステーションにログオンしたときを検出することにより、サービスプロバイダ１０６又は注文分配器２０４によって自動的に決定し得る。エージェント可用性３０２は、各エージェント１０８が最後に使用された時間の記録に基づいてさらに決定し得、直前に使用されていないエージェント１０８を選択し得る。
【００２７】
エージェント１０８を顧客１０４にマッチングする際、エージェント可用性３０２データを介して決定されるエージェント１０８が、利用可能であるか否かは、エージェントが利用可能ではない場合にそのエージェント１０８を考慮から即座に外すための最初の考慮事項のうちの１つであり得る。したがって、注文分配器２０４は、現在利用可能なエージェントに基づいてエージェント１０８の利用可能な予備要員を素早く絞り込むことができる。入力によっては、注文分配器２０４によって直列に処理されるものもあれば、並列に処理されるものもあり、さらに、入力の処理によっては２進値が結果として生成されるものもあれば、エージェント１０８にわたって且つ／又は基準に対して比較される様々な値のうちの１つ又は複数が結果として生成されるものもあり、且つ所与の入力のこのような処理の選択及び組み合わせ、あるいはそのどちらか一方が実施に依存し、開示される機能を達成することが意図されることが理解されるであろう。
【００２８】
エージェント可用性３０２に関する情報は、将来の時間フレームに関する情報、例えば特定の時間内に利用可能になる、又は利用可能になるものと推測／予測されるエージェントを示す情報をさらに含み得る。例えば、エージェント１０８が電話に出ている場合、注文分配器２０４は、現在の電話が短い時間で終わり、特定のエージェント１０８が選択された取引の処理に利用可能になることを知った上で／ものと想定して、顧客１０４との次のマッチングの対応にそのエージェント１０８を選択し得る。あるいは、エージェント１０８が最近電話を終えた場合、注文分配器２０４は、エージェント１０８に終わったばかりの電話に関するあらゆる事柄を完了させ、且つ／又は次の電話に対して準備する時間を与えるために、総括時間等の電話が終了した後の特定の時間中、そのエージェント１０８の選択を回避しようとし得る。したがって、エージェント可用性３０２は、直近の可用性に関する入力のみならず、特定の時間での可用性、例えば将来の可用性に関する入力も指し得る。逆に、エージェント可用性３０２は、エージェント１０８が、例えばシフトが開始されるため、いつ利用可能になるか、又は例えばシフトが終わることにより、いつ利用不可能になるかの両方を注文分配器２０４が知ることができるようにするエージェントスケジュール情報に関する入力をさらに含み得る。例えば、注文分配器２０４は、特定の取引が完了までに長時間かかり得ると判断した場合、エージェント１０８に割り振られたシフトを超過させること、超過時間手当を支払うこと、又はエージェントに不満を生じさせることを避けるために、シフトが間もなく終わるエージェント１０８を避け得る。それに代えて、例えば、注文分配器２０４は、そのエージェント１０８を、取引が短時間であると分かっている、又は想定／予測される顧客とペアにすることを選び、それにより、エージェント１０８の割り振られたシフト全体にわたっての利用を最大化することができる。
【００２９】
一実施形態では、エージェント可用性３０２は、エージェント１０８が取引の処理に利用可能であるか否かを記述するデータ値であり、それ自体、上述したように１つ又は複数の他の入力から導出し得る。代替の実施形態では、エージェント可用性３０２は、エージェント１０８が取引を処理できる又は処理すべきであるか否かに関する広範囲の要因に基づく入力の下位カテゴリを記述し得る。エージェント可用性３０２がエージェント能力の下位カテゴリと考えられてもよく、又はエージェント能力がエージェント可用性３０２の下位カテゴリと考えられてもよいこと、すなわち、後述するように、エージェント１０８が最低能力要件を満たしていない場合、そのエージェント１０８を利用不可能とみなしてよく、同様に、エージェント１０８が利用可能ではない場合、そのエージェント１０８は能力が無いことが理解されるであろう。本明細書の考察では、エージェント可用性３０２は、エージェント能力カテゴリの下位カテゴリ又は入力としてみなされるが、説明したように、これは実施に依存する。
【００３０】
エージェント価格３０６は、エージェント能力として分類され得る入力／情報の、別の入力又は下位分類／下位カテゴリであり、特定のエージェントのレート又はコストを指す。例えば、エージェント価格３０６は、クライアント１０２が、顧客１０４の１人とマッチングさせるために特定のエージェント１０８に支払わなければならない金額を指し得る。エージェント１０８が顧客１０４とマッチングされる場合、各エージェント１０８のエージェント価格３０６は、考慮される入力であり得る。実施形態に応じて、エージェント価格３０６は、エージェント１０８から注文分配器２０４への入力又はサービスプロバイダ１０６から注文分配器２０４への入力であり得る。エージェント１０８を監督するサービスプロバイダ１０６の場合、エージェント価格３０６は、クライアント１０２が特定のエージェント１０８についてサービスプロバイダ１０６に支払う金額である。そのシナリオでは、エージェント価格３０６は、サービスプロバイダ１０６から注文分配器２０４への入力である。あるいは、エージェント価格３０６は、サービスプロバイダ１０６がエージェント１０８に支払う金額であり、クライアント１０２は、同様に、エージェント１０８のためにサービスプロバイダ１０６に支払う。したがって、エージェント価格３０６は、エージェント１０８によって注文分配器２０４に提供される入力であり得る。
【００３１】
特定のエージェント１０８のエージェント価格３０６は、そのエージェント１０８が特定のクライアント又は顧客とのマッチングに適切であるか否かの選択に影響し得る。一実施形態では、エージェント１０８によっては、本明細書において考察したエージェント能力要因のいずれか又は触れられていない任意の追加の要因に基づいて、他のエージェントよりも高価であり得る。一例として、バイリンガルエージェント１０８は、単一の言語しか話さないエージェント１０８と比較して高いエージェント価格３０６を有し得る。異なるクライアント１０２は、状況に基づいて異なる価格／クオリティ／能力要件を有し得る。例えば、忙しい昼食時間帯、ファストフードレストランクライアント１０２は、より高いエージェント価格３０６を有するにも関わらず、注文をとり、注文を入れることが最も速いエージェント１０８を利用したいであろう。後述するように、これは、クライアント１０２によってクライアント要件入力を介して指定することができる。同様に、顧客の流れが遅いダウン期間中、それと同じファストフードレストランは、その他の能力考慮事項に関係なく最も安価で最も低価格のエージェント１０８を欲し得る。
【００３２】
一実施形態では、エージェント価格３０６は、説明したように、提供されるサービスに対して課される価格を表すデータ値である。代替の実施形態では、エージェント価格３０６は、導出値であるか、又は代替として、提供されるサービスに対して課される価格に関する入力の下位カテゴリ、例えばエージェントコスト及び利幅を記述し、これらから課される価格を導出し得る。例えば、注文分配器２０４が第三者のサービスプロバイダ１０６によってクライアント１０２へのサービスとして運営される場合、サービスプロバイダ１０６は、このようなサービスを提供するコストを埋め合わせ、利益を得ようとする。そのために、サービスプロバイダ１０６は、給料、手当て、訓練、機器等のエージェント１０８の供給に関連するコストを定義することになる。さらに、サービスプロバイダ１０６は得ようとしている利幅を定義することになるが、その利幅は固定であってもよく、又は需要、時刻、ラッシュアワー等と共に変動する等、動的であってもよい。エージェント価格３０６は、これらの値の合計から導出することができる。所与のエージェント１０８に対して課すことができる金額を減算又は加算する要因を考慮する、例えばエージェント１０８の能力レベル、経験等のエージェント１０８の価値を考慮する追加の「ヘアカット」又はバイアス入力を含めることもできる。このヘアカット入力を、エージェント価格３０６を導出する際に考慮に入れて、課される価格をエージェント１０８の全体価値に沿った金額に増大又は低減し得る。
【００３３】
一実施形態では、エージェント１０８の能力は、価格又は能力の異なるレベルを明らかにするために、ゴールド、シルバー、又はブロンズ等のラベルを使用してランク付けし得る。ラベルは全体的なランキングであってもよく、又はエージェント１０８を異なるカテゴリでランク付けしてもよい。したがって、ラベルはエージェントの価格にも対応し得、ゴールドエージェント１０８は最高価格を有し、ブロンズエージェントは最低価格を有する。ランク付けは、エージェントの能力レベルに基づいて異なる価格を確立し得る。クライアント１０２は、非常に忙しいときにゴールドエージェントの高価格を支払うが、それ程忙しくないときにはブロンズエージェントのみを使用することを選び得る。クライアント１０２によっては、より効率的にし、顧客サービスを向上させようとして、高価格に拘わらずゴールドエージェントのみを使用したいクライアントも存在し得る。
【００３４】
代替の実施形態では、エージェント１０８は上述したようにランク付けされなくてもよく、むしろ、各エージェント１０８は、エージェント価格３０６として記述される下位カテゴリ内の他の各種要因又は入力に基づく各自の価格を有する。要因は、エージェント能力として分類されたものであってもよく、又は任意の追加の入力若しくは要因を含んでもよい。これら要因は、客観的要因及び主観的要因の両方を含み得る。親しみやすさ要因等の主観的要因は、マネージャのレビューに基づいて評価し得るのに対して、各注文の処理時間又は他の尺度等の客観的要因は、客観的に測定し得、主観的な解釈を必要としない。したがって、１つ又は複数の要因にわたって高いスコアを有するエージェント１０８は、低スコアのエージェントと比較して高い価格を有し得る。例えば、クライアント１０２は、優れた顧客サービス性を有するが低価格なので他のカテゴリでは平均的であるエージェント１０８であるが、クライアント１０２が他よりも重んじる所与の特徴をクライアント１０２に提供するエージェント１０８を選択し得る。
【００３５】
エージェント能力として分類される別の入力は、利幅３０８である。利幅３０８は、注文分配器２０４がエージェント１０８と顧客１０４との各マッチングについて実現する利益に関連する。上述したように、利幅３０８は、エージェント価格３０６のカテゴリの下に記述される入力であり、エージェント１０８に対して課される価格に織り込み得るが、実施に依存する別個の入力値又は下位カテゴリの値を考慮することもできる。サービスプロバイダ１０６がクライアント１０２から独立している場合、利幅３０６は、エージェント１０８によって課される価格から独立して、サービスプロバイダ１０６によって行われる各マッチングからの利益を指し得る。同様に、サービスプロバイダ１０６がエージェント１０８を包含する場合、利幅は、注文分配器２０４の各マッチングについてサービスプロバイダ１０６又はエージェント１０８によって得られる利益を指し得る。したがって、サービスプロバイダ１０６は、利幅入力を注文分配器２０４に提供する。あるいは、サービスプロバイダ１０６がクライアント１０２の一部である場合、利幅は、クライアント１０２が各マッチングについて受け取る利益を指すことができ、クライアント１０２は、利幅入力を注文分配器に提供する。利幅３０８は、注文分配器２０４による各マッチングから得られる利益の尺度である。注文分配器２０４は、エージェント１０８を顧客とマッチングさせて、サービスプロバイダ１０６に対してより高い利幅を達成し得る。あるいは、注文分配器２０４は、利幅３０８入力を利用して、クライアント１０２へのコストを低減し得る。
【００３６】
利幅３０８は、クライアント１０２がエージェント１０８との各取引に支払っているエージェント価格３０６及び取引についてエージェント１０８に関連する全コストに依存し得る。利幅３０８は、クライアント１０２が特定のエージェント１０８に対して支払うエージェント価格３０６から、エージェントの支払いレートを含むそのエージェント１０８に関連する全コストを差し引いた額に基づいて決定し得る。上述したように、価格が高く、コストが低いほど、エージェントの価値は高くなる。利幅３０８は、サービスプロバイダ１０６にとっての各エージェント１０８の価値として見ることができる。他の要因又は考慮事項も利幅３０８に影響を及ぼし得る。例えば、非常によいとランク付け／スコア付けされ、クオリティの高いエージェントとみなされるが、経験不足により低い支払いレートを有する新規エージェント１０８は、非常に高い利幅３０８を有し、サービスプロバイダ１０６にとって非常に価値の高いエージェント１０８としてみなし得る（しかし逆に、経験がないことによりクライアントにとっては価値が低い）。後述するように、エージェント１０８は、クオリティ３１０に関連する入力等の様々な分野でのパフォーマンスに基づいてランク付け又はスコア付けされ得る。経験豊富であるが、クオリティの低いエージェントとしてランク付け又はスコア付けされるエージェント１０８は、経験により高い支払いレート又はコストが付与され得るが、クオリティの低い格付けにより、クライアント１０２がそのエージェントに対して支払いたい価格は最低価格しかない、すなわち、クライアント価値が最低であるため、非常に低い利幅３０８を有し得る。
【００３７】
エージェント能力として分類される別の入力は、エージェント経験３０４である。エージェント経験３０４は、クライアント１０２が、関心のある特定の組のエージェント１０８を定義する際に注文分配器２０４が考慮する入力であることができる。例えば、クライアント１０２は、少なくとも最低量の経験を有するか、又は店で最低数の注文を受けたことがあるエージェント１０８を欲し得る。エージェント経験３０４は、エージェント１０８によって注文分配器２０４に提供される入力又はサービスプロバイダ１０６によって注文分配器２０４に提供される入力であり得る。エージェント経験３０４は、取引の完了に有用であり得るエージェント１０８が有する過去又は現在のあらゆる知識を包含し得る。エージェント１０８として働く前に経験した過去の仕事又は他の経歴が、あらゆるジョブトレーニング及びリアルタイムの仕事経験と同様に関連し得る。
【００３８】
エージェント経験３０４は、レート又はエージェント価格３０６を決定する際に考慮される要因の１つであり得る。例えば、２年の経験後、他の能力／クオリティ要因が昇格に値するものと想定して、ブロンズエージェントをシルバーエージェントに昇格し得る。代替の実施形態では、エージェント経験３０４は、他の入力から導出してもよく、又は過去の経験、現在の経験、又は利用レベル等の入力のさらなる下位カテゴリを記述してもよい。経験の下位カテゴリからのこういった入力について後述する。
【００３９】
過去の経験入力は、エージェント１０８がエージェント１０８になる前に有した経験を反映し得、エージェントの能力に織り込み得る。例えば、エージェント１０８が、注文をとるエージェント１０８になる前に、ファストフードレストランの注文をとる従業員であった場合、その経験はエージェント１０８にとって有益であり得る。
【００４０】
現在の経験入力は、エージェント１０８として現在のポジションにあるときに費やされたあらゆる時間及び努力、すなわち現在の仕事での経験を反映し得る。この仕事経験は、オフライントレーニング並びにリアルタイムでのＯＪＴ学習を含み得る。特定のエージェント１０８が取引を処理した時間をＯＪＴ訓練とみなし得る。一般に、エージェント１０８の顧客１０４との取引処理及び対応の経験が豊富になるほど、そのエージェント１０８はより効率的になる。エージェント１０８として働いている間に行われ得る学習又は経験に加えて、エージェント１０８の訓練プログラムがあり得る。訓練は、エージェント１０８が作業を開始するために行われることもあれば、又はエージェントをリフレッシュさせるために定期的な訓練セッションが行われることもある。各エージェント１０８は、エージェント１０８が取引を処理する異なるクライアント１０２に向けて訓練する必要があり得る。例えば、ファストフードレストランクライアント１０２の場合、そのレストランのメニューを学習してメニューに精通するための訓練があり得る。
【００４１】
利用レベル入力は、可用性の関数としてエージェント１０８の利用率を反映し、エージェント１０８自身によって制御されるか、又は状況、すなわち、エージェント１０８に対して利用率１００％を保つためには作業負荷が不十分である状況、に応じて制御される。例えば、エージェント１０８は、エージェント１０８の所望の作業負荷を反映した所望利用レベルを選択し得る。例えば、エージェント１０８は８０％レベルでの利用を要求し得、これは、エージェント１０８がその時間の８０％で電話を受け得ることを意味する。したがって、わずか５０％の利用率を要求するエージェント１０８は、他のすべての要因が等しいと想定すると、８０％の利用率を要求するエージェント１０８よりも使用率が低い。あるいは、特定のエージェントのその利用可能な時間の中で８０％の利用率を保つのに十分な作業負荷しかないこともある。
【００４２】
実際の利用率は、要求利用率とは別個の入力であってよい。例えば、エージェントの要求利用率は無視してもよい。例えば、エージェント１０８が５０％の利用率を要求する場合であっても、エージェントに対する高い需要がある場合、実際の利用率は８０％であってよい。実際の利用率は、システム又はサービスプロバイダ１０６の所望利用率に依存し得る。エージェント１０８が利用レベルを要求できるようにすることにより、エージェントの仕事の柔軟性が向上する。例えば、エージェント１０８の気分がよくない場合、そのエージェント１０８が処理したい注文数は少なくなり、それにより、より低い利用レベルを要求する。逆に、エージェント１０８が多くの注文を処理したい場合、利用率の増大を要求し得る。しかし、要求利用率は実際の利用率と異なってもよい。エージェント１０８の実際の利用率はエージェントの経験に貢献するため、実際の利用率は経験の一部として考えられ得る。換言すれば、エージェント１０８の利用率が高くなるほど、そのエージェント１０８が有することになる経験は多くなる。
【００４３】
エージェント能力として分類される別の入力は、エージェントクオリティ３１０である。エージェントクオリティ３１０は、エージェント１０８と顧客１０４とのマッチングに関連する要因であり得る。エージェントクオリティ３１０は、サービスプロバイダ１０６、クライアント１０２等によって設定される特定の基準を満たすエージェント１０８の全般的な能力に関し、主観的及び／又は客観的に決定し得る。特に、エージェントクオリティ３１０は、エージェントの能力の各種尺度を関連する基準と比較する結果を反映し得る。クライアント１０２は、エージェントを選択する際に、エージェント１０８が保有するいくつかのクオリティを見ることができる。エージェントクオリティ３１０は、クライアントが考慮し得る、エージェント１０８が保有する任意の属性であってよい。一実施形態では、エージェントクオリティ３１０は、エージェントの全体的なクオリティ値を表す入力であってよい。あるいは、エージェントクオリティ３１０入力は、他の入力から導出される値であってよく、又はエージェント１０８のクオリティに関する入力の下位カテゴリを記述してもよい。
【００４４】
代替の実施形態では、エージェントクオリティ３１０は、エージェント１０８のクオリティに関連する各種入力を含むエージェント能力３０２の下位カテゴリを記述してよい。さらに、エージェントクオリティ３１０下位カテゴリは、本明細書において考察のために使用される客観的な考慮事項及び主観的な考慮事項等の追加の下位カテゴリに分割し得る。いずれの下位カテゴリ内の入力も、実施に応じて別様に分類し得る。
【００４５】
エージェントクオリティ３１０は、エージェントのパフォーマンスに関する客観的及び／又は主観的なデータを含むクオリティスコア又はランクに基づいて評価し得る。スコア又はランクは、エージェントの全体的なクオリティを表してもよい。あるいは、スコア又はランクは、エージェントクオリティ３１０に関する入力から導出してもよい。各エージェント１０８は、本明細書に列挙される他の任意の入力又は含まれていない他の任意の入力に基づいて評価し得る。エージェントスコアは、エージェント１０８がサービスプロバイダ１０６に課す価格に影響を及ぼすとともに、どのエージェントが選択されるかに影響を及ぼす。評価は、注文毎のスピード又は時間等の入力についての他のエージェントとの客観的な比較に基づいてよい。同様に、評価は、顧客サービス等の入力について、エージェントのパフォーマンスの、マネージャの主観的な分析に基づいてもよい。エージェント１０８のスコア付け又はランク付けは、クライアント１０２によるエージェント１０８の選択及びエージェント１０８がクライアント１０２に課す金額に影響を及ぼし得る。
【００４６】
クオリティ下位カテゴリからの入力は、エージェント１０８、サービスプロバイダ１０６、又はこれらの組み合わせによって提供し得る。クオリティ考慮事項はいずれも、サービスプロバイダ１０６又はエージェント１０８自身によって記録することができる。一実施形態では、図示していないが、本明細書において考察したすべての入力及びその特定の入力についての各エージェントのスコア／ランク／価値を記憶するデータベースがあり得る。したがって、クライアント１０２が特定のクオリティを有するエージェント１０８を利用したい場合、クライアント１０２又はサービスプロバイダ１０６は、各エージェント１０８のクオリティをデータベースから検索して、エージェント１０８を比較し、最も適切なエージェント１０８を選択し得る。
【００４７】
上述したように、クオリティ３１０の下位カテゴリは、客観的又は主観的な下位カテゴリにさらに細分し得る。主観的クオリティは見解に基づくものであるのに対して、客観的クオリティは、客観的な情報、観察、及び測定、あるいはそれらのいずれか１つに基づいて測定される。後述するように、客観的要素の例は、報告事例、正確性、販売プロセス、技術的問題、スピード、生み出される収益、信頼性、言語能力、精通度、及び利用可能なソフトウェアである。これら客観的入力について後述する。
【００４８】
エージェント１０８が関わる報告事例又は問題の数は、クライアントによるそのエージェントの選択に影響を及ぼし得る。一実施形態では、報告事例の数は、特定のエージェント１０８が苦情を受けた顧客１０４の人数又は問題数を記述する値である。特に、この入力は、多数の顧客苦情を受けるか、又は困難な顧客状況を適宜処理する能力の欠如を示すエージェント１０８に関連する。報告事例の潜在的な例は、無礼さ、怠慢、能力のなさ、又は顧客との連絡の早すぎる切断であってよい。これら事例は、エージェント１０８に対する顧客苦情として報告することができる。すべてのエージェント１０８が不満を有する顧客１０４から事例報告を受けているであろうが、事例の数が比較的多いことは、より深刻な顧客サービス問題を示すものであり得る。一実施形態では、マネージャが品質管理のために各報告事例を調べ得る。次に、マネージャは、エージェント１０８が事例に関して落ち度があったのか、それともエージェント１０８が状況を適宜処理したのかを判断し得る。エージェント１０８は、プロフェッショナルとして処理した報告事例に対しては責任を問われるべきではない。したがって、事例は、エージェント１０８が状況を適宜処理しなかったと判断される場合のみ、エージェント１０８のランクに影響を及ぼし得る。報告事例の数は、サービスプロバイダ１０６又はエージェント１０８自身によって報告し得る。
【００４９】
正確性は、エージェントクオリティ３１０下位カテゴリの客観的クオリティ下位カテゴリからの別の入力である。一実施形態では、正確性は、エージェント１０８が取引及び注文、あるいはそのどちらか一方をミスなく適宜処理するか否かを記述するデータ値である。正確性は、クライアント１０２についての取引又は注文を正確に受け取り完了させるエージェント１０８の能力の尺度であり得る。一実施形態では、正確性は、所与の取引の監督監視中に検出される、顧客１０４又はクライアント１０２によって報告される正しくない注文に基づいて測定し得る。例えば、エージェント１０８がＭサイズのドリンクではなく誤ってＬサイズのドリンクを受け付け、顧客１０４がクライアント１０２に間違いを通知した場合、その間違いをエージェントの実測される正確性に含めることができる。注文正確性問題のさらなる例は、物品間違い、数量間違い、物品抜け、不適切な注文準備、注文全体の報告抜け、顧客との連絡の早すぎる切断、在庫のない物品の販売、注文金額合計間違い、注文の確認抜け、物品請求金額間違い、製品情報間違い、製品限度の超過、又はクーポン間違いであってよい。潜在的な正確性問題の他の多くの例があり得る。取引を正しく完了しないエージェント１０８、又はエージェント１０８のミスにより適切な注文を受け取れない顧客１０４のいかなる事例も、その特定のエージェント１０８の正確性値の低減に繋がり得る。
【００５０】
あらゆる入力と同様に、個々の要因の測定は、少なくとも部分的に顧客とエージェントとの対話のマネージャレビューに基づき得る。一実施形態では、マネージャは、少なくとも、苦情又は間違いが発生した取引を調べて、エージェント１０８が責任元であったか否かを判断し得る。このレビューにより、いずれの要因についてもエージェント１０８のパフォーマンスのより事実に即した特徴付けが可能になる。例えば、顧客１０４が注文でのミスについて苦情を言い得るが、顧客が間違った物品を要求したと分かった場合、エージェント１０８は申し立てられたミスの責任を問われるべきではない。
【００５１】
販売プロセスは、エージェントクオリティ３１０下位カテゴリからの客観的考慮事項下位カテゴリの下での別の入力である。販売プロセスは、エージェント１０８がクライアント１０２の確立された手順を踏んでいるか否かを表すデータ値であり得る。販売プロセスは、エージェント１０８が任意の所与のクライアント１０２に対して使用すべき正しい手順の記述であってよい。販売プロセスは、各クライアント１０２で異なり得る。例えば、ファストフードレストラン等のクライアント１０２によっては、エージェント１０８に、クロスセル及びアップセル、あるいはそのどちらか一方、例えば追加又はより高価な物品を勧めて貰いたいのに対して、高い回転率を求めてクロスセル及びアップセル、あるいはそのどちらか一方を放棄したい、クライアントもいる。販売プロセスは、エージェント１０８が特定のクライアント１０２に対して踏むべき任意の手順を指し得る。エージェント１０８が定義された販売プロセスを適宜踏まないと、エージェント１０８は特定のクライアント１０２又は取引に対して能力が無いと識別され得る。販売プロセスは、各取引の時間限度、適切な物品を勧めること、取引に適宜入ること、品切れの物品に対する代替品を推奨し損なうこと、又はエージェント１０８が踏むべき任意の他の手順又はプロトコル等の追加の要因を含んでもよい。
【００５２】
追加の客観的考慮事項入力は、顧客と結びつく、又は顧客と通信するために必要な技術を利用するエージェント１０８の能力及び成功率である。エージェント１０８が直面する技術的問題は、特定のエージェント１０８が技術的問題又は支障を有するか否かを表すデータ値であり得る。技術的問題を頻繁に経験するエージェント１０８は、信頼性がないため、それ程有価値ではないであろう。例えば、技術的問題は、不良音声品質、通話接続中断、又は顧客１０４との通信中の他のソフトウェア若しくはハードウェアの問題を含み得る。技術的問題がエージェント１０８の過失であるか否かに関わらず、サービスプロバイダ１０６は、特定のエージェント１０８が、顧客１０４とのマッチングに際して技術的問題の履歴を有するか否かを考慮し得る。
【００５３】
別の客観的考慮事項入力は、スピードである。スピードは、エージェント１０８が取引又は注文を受ける、処理する、及び完了する速度を表すデータ値であり得る。エージェント１０８のスピードは、サービスプロバイダ１０６が特定のエージェント１０８を選択する際に使用される重要な入力であり得る。特定のクライアント１０２は、各取引を行うべき設定時間限度を有し得る。逆に、クライアント１０２によっては、エージェント１０８に顧客１０４と話すように実際に促し、迅速な取引を重んじないクライアントもいる。スピードは、平均、最小、及び／又は最大のトーク時間、応答時間、定義された期間中の呼数、又はこれらの組み合わせを含む様々な方法で測定し得る。
【００５４】
別の客観的考慮事項入力は、エージェント１０８によって生み出される利益である。生み出される利益は、エージェント１０８によって生み出される総合利益又はエージェント１０８が追加又はより高価な製品を販売することに基づいて生み出す追加利益を表すデータ値であり得る。特定のクライアント１０２は、取引中、エージェント１０８に物品を顧客１０４に勧めるように要求し得る。例えば、ファストフードレストランは、顧客１０４に新しいハンバーガーを試して貰いたいことがあるため、エージェント１０８は、新しいハンバーガーを試したい否かを各顧客１０４に尋ねるように要求され得る。顧客１０４が新しいハンバーガーを注文することに影響を及ぼすエージェント１０８の成功率は、エージェントクオリティの尺度であり得る。したがって、エージェント１０８の勧めに基づいて生み出される追加利益は、クライアントにエージェント１０８をマッチングする際の要因であり得る。同様に、エージェント１０８の取引のサイズ／総合利益も測定し得る。クライアント１０２は、エージェント１０８に販売員として働き、追加の製品を顧客１０４に販売して、各取引の価値の最大化を試みてほしいことがある。顧客に追加の製品注文の説得に成功することができるエージェント１０８は、特定のクライアント１０２にとってより価値があり得る。各注文当たり生み出される利益は、特定のエージェント１０８の販売技術の尺度であり得る。生み出される利益は、エージェント１０８のアップセル成功と言うこともできる。非常に強引なエージェント１０８は顧客１０４から否定的に見られ得るため、この入力は、顧客サービス入力又は親しみやすさ入力に対してバランスさせる必要があり得る。クライアント１０２は、各注文当たり高い利益を生み出すエージェント１０８を含めるほうが重要であるか、それとも顧客１０４が非常に親しみやすいと感じるエージェント１０８を含めるほうが重要であるかをバランスさせる必要があり得る。クライアント１０２は、ニーズに最もよく合うエージェント１０８を選択する柔軟性を有することができる。
【００５５】
別の客観的考慮事項入力は、信頼性である。信頼性は、エージェント１０８が信頼できるか否かを表すデータ値であり得る。エージェント１０８の信頼性は、クライアント１０２にとって重要であり得る。信頼性は、エージェント１０８が一貫して、店側によって設定される基準に従って行動するか否かを含み得る。あるいは、信頼性はその他の入力の多くに関連し得る。上述したように、ネットワーク接続に伴う技術的問題を頻繁に有するエージェント１０８は、信頼できない可能性がある。逆に、問題の報告事例が少ないエージェント１０８は、非常に信頼できると見ることができる。したがって、代替の実施形態では、信頼性は、他の入力又は本明細書において考察されない追加の入力から導出される導出値であってよい。
【００５６】
別の客観的考慮事項入力は、エージェント１０８の言語／方言能力である。言語／方言は、エージェント１０８が話す、又は有する言語又は方言を表すデータ値であり得る。クライアント１０２の顧客１０４は、複数の異なる言語を話すか、又はクライアント１０２がエージェント１０８をマッチングさせたい特定の方言を有し得る。したがって、顧客１０４の言語を話すか、又は同様の方言を有するエージェント１０８を特定の顧客１０４に選ぶことができる。例えば、顧客１０４がスペイン語のみを話す場合、スペイン語を話すエージェント１０８が選ばれるべきである。同様に、南部にあるクライアント１０２の場合、南部訛りを有するエージェント１０８を選び得る。したがって、バイリンガル又はマルチリンガルのエージェント１０８は、英語を話さない顧客１０４との取引を処理可能なため、より有価値であり得る。
【００５７】
別の客観的考慮事項入力は、精通度である。精通度は、エージェント１０８の所与の取引／注文タイプ、クライアント１０２、又は顧客１０４に対する知識を表すデータ値であり得る。特定のクライアント１０２又は取引に対するエージェントの精通度は、エージェントの全体的なパフォーマンスを向上させ得る。これは、エージェントの経験３０４に関連し得る。例えば、エージェント１０８が特定のファストフードレストランから多数の注文を受けたことがある場合、そのレストランから多くの注文を受けたことがないエージェント１０８よりも効率的であり得る。メニュー、製品、又は注文される物品に精通していることにより、スムーズな取引が可能であり得る。クライアント１０２は、クライアント１０２の店又は製品に対する経験又は精通度がより高いエージェント１０８を所望し得る。精通度が増大すると、スピード、正確性、又は報告事例等のその他のクオリティ考慮事項の多くを向上させ得る。
【００５８】
別の客観的考慮事項入力は、エージェント１０８が利用可能なソフトウェア又は情報である。一実施形態では、利用可能な情報は、エージェント１０８が特定の取引又は注文を処理するために必要な関連情報へのアクセスを表すデータ値であり得る。精通度要因は、エージェント１０８が特定のクライアントの情報を保有するか否かの考慮事項であるため、利用可能な情報は精通度要因に関連し得る。代替の実施形態では、利用可能な情報は、上述したように、精通度入力等の他の入力に基づいて導出される値であり得る。例えば、各クライアント１０２は、在庫情報（ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）又はメニューをエージェント１０８に提供してよく、それにより、エージェント１０８は、取引を処理する際にその情報にアクセスし得る。特定のエージェント１０８がすでに関連するすべてのデータ／ソフトウェアを有する場合、新しいデータ／ソフトウェアを提供しなければならないエージェント１０８よりも優先して、そのエージェント１０８を選択し得る。適切なソフトウェアを別のエージェントに送信し、アップロードし、又は他の方法で提供するには時間がかかり得るため、クライアント１０２は、最新データ／ソフトウェアを有するエージェント１０８を選択して、時間を節約し得る。エージェント１０８が必要とし得るデータ／ソフトウェアは、在庫情報（ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）、メニュー、クーポン、プロモーション、おすすめ品、及び任意の他の考慮事項又は要因からの情報を含めてエージェント１０８が取引を処理する際に関連し得る追加のあらゆる情報を含み得る。
【００５９】
上述したように、エージェントクオリティ３１０下位カテゴリは、主観的考慮事項をさらに含み得る。主観的考慮事項下位カテゴリは、意見、推測、判断、印象等に基づいて決定又は測定される入力を含み得る。例えば、マネージャによるエージェントパフォーマンスの評価は主観的尺度である。測定に正しい方法又は間違った方法はなく、むしろ、判断は主観的意見に基づいて下される。例示的な主観的考慮事項入力としては、後述するように、親しみやすさ及び顧客サービスが挙げられる。
【００６０】
１つの主観的考慮事項入力は、親しみやすさである。一実施形態では、親しみやすさは、エージェント１０８の認識される親しみやすさを表すデータ値であり得る。親しみやすさは、一実施形態では、顧客とのエージェントの対話の、マネージャによるレビューを通して測定され得る主観的な入力である。あるいは、親しみやすさは、顧客調査又はコメントカード等の顧客フィードバックを通して測定してもよい。親しみやすさは、挨拶、声の調子、又は気配り等の広範囲の下位要因を含み得る。不作法、一貫性のない、不真面目、ロボット的／機械的、役に立たない、又は粗野なエージェント１０８は、親しみやすさがないとみなすことができる。クライアント１０２によっては、エージェント１０８が顧客１０４に常に挨拶することを欲し、顧客１０４との「軽い雑談」を奨励するクライアントもいる。クライアント１０２によっては、注文をできるだけ速く受け取って引き受けたいため、不必要な会話を認めないクライアントもいる。注文分配器２０４は、エージェント１０８を特定のクライアント１０２又は顧客１０４とマッチングする際に、エージェントの親しみやすさの主観的尺度を利用し得る。
【００６１】
別の主観的考慮事項入力は、顧客サービスである。一実施形態では、顧客サービスは、顧客にサービスするエージェント１０８の能力を表すデータ値であり得る。代替の実施形態では、顧客サービスは、追加の入力に基づいて導出される値であり得る。例えば、顧客サービスは、上述した親しみやすさ入力に関連してもよく、又は親しみやすさ入力を含んでもよい。顧客サービス考慮事項の例としては、素早く挨拶すること、親しみのある挨拶をすること、顧客の邪魔をしないこと、話す速度が速すぎないこと、正しい情報を与えること、言葉をはっきりと発音すること、顧客に感謝の意を表すること、顧客の注文を確認すること、適切な言葉遣いをすること、繰り返さないこと、及び切断が早すぎないことが挙げられ得る。さらに、普通ではない顧客要求又は質問の処理も、良好な顧客サービスを表し得る。顧客サービスは、顧客の満足度に関するあらゆるものを含み得る。一実施形態では、任意の特定のエージェント１０８との体験について、顧客を調査し得る。顧客調査からの主観的結果は、エージェント１０８の顧客サービススコアに含めることができ、そのスコアが顧客サービス入力を表す。
【００６２】
エージェント能力カテゴリの他に、入力はクライアント要件としても大まかに分類され得る。クライアント要件は、クライアント１０２がエージェント１０８を選択するために確立し得る要件に関する情報を含み得る。要件は、エージェント能力カテゴリの下で上述した入力／考慮事項のうちの任意のものを含み得る。追加の要件カテゴリを図３に示す。特に、クライアント要件カテゴリは、クライアント情報３１２、価格３１４、顧客情報３１６、及び信頼性３１８等の入力下位カテゴリを含み得る。要件は、後述するように、静的考慮事項及び動的考慮事項という下位カテゴリにさらに分けられ得る。静的考慮事項は、特定の時間中に変動しない要件であるのに対して、動的考慮事項は、静的考慮事項に定義される時間よりも短い時間中に変動し得る。後述するように、クライアント情報３１２は、静的考慮事項下位カテゴリの下位カテゴリであり得るのに対して、価格３１４、顧客情報３１６、及び信頼性３１８は、動的考慮事項下位カテゴリの下位カテゴリである。
【００６３】
静的考慮事項は、定義された時間中に容易に変動しない要件であり得る。一実施形態では、静的考慮事項は、例えば、概して１日中変化しない考慮事項を含む。後述するように、静的考慮事項は、クライアント情報３１２として分類される入力を含み得る。静的考慮事項は、情報が静的なままの状態である、又は静的なままの状態であると予期される時間長に基づいてさらに分類され得る。例えば、クライアント情報３１２は、特定のクライアントについて希にしか変化しない不変クライアント情報、及び不変クライアント情報よりも変化する可能性が高い、例えば、１日を通して静的なままであるが日毎に変化し得る、可変クライアント情報をさらに含み得る。不変クライアント情報及び可変クライアント情報として分類される入力について後述する。
【００６４】
不変クライアント情報は、クライアントタイプ及びロケーション等の入力を含み得る。一実施形態では、不変クライアント情報は導出値であってもよく、又はクライアントタイプ及びロケーション等のクライアント情報に関する入力の下位カテゴリを記述してもよい。クライアントタイプは、クライアントのタイプ又はクライアントによって販売される製品のタイプを指し得る。クライアントタイプは、特定のクライアント１０２が有するビジネス又は製品のタイプを表すデータ値であり得る。例えば、ファストフードレストランは、明日もファストフードレストランのままであり、日毎に変化しない。したがって、クライアントタイプはレストラン又はファストフードレストランである。
【００６５】
同様に、クライアント１０２のロケーションも通常、変化しないため、ロケーションは不変クライアント情報とみなされる。ロケーションは、クライアント１０２の地理的ロケーションを表すデータ値であり得る。クライアント１０２のロケーションは、クライアントにエージェント１０８をマッチングさせる際に関連する要因であり得る。例えば、南部にある店は、南部訛りを有するエージェント１０８をリクエストし得る。特定の時間帯にある店は、その時間帯にいるエージェント１０８をリクエストし得る。
【００６６】
不変クライアント情報に加えて、静的考慮事項は可変クライアント情報をさらに含む。可変クライアント情報入力は、不変クライアント情報入力よりも頻繁に、例えば日毎に変動するクライアント情報の入力を含み得る。一実施形態では、可変クライアント情報は、現在働いている作業員数、休憩中の作業員数、クーポン／おすすめ品／プロモーション、又はクライアント優先事項等の入力を含み得る。可変クライアント情報は、１日を通して一貫し得、又は少なくとも、後述するように、時間毎、分毎に変化し得る、すなわち、続く入力が同じであると決して想定されない動的考慮事項とは対照的に、クライアント１０２のレベルで既知又は制御可能であり得る。
【００６７】
特定のクライアント１０２に存在する、又は特定のクライアント１０２のために働いている作業員数は、エージェント１０８とそのクライアント１０２の顧客１０４とのマッチングに影響し得る。一実施形態では、作業員数は、現在の作業員数又は任意の所与の時間の作業員の数を表すデータ値であり得る。作業員数は、クライアント１０２が人手不足の場合、取引を処理するためにエージェント１０８にかなり頼り得るため、関連し得る。逆に、クライアント１０２が多くの従業員を有する場合、クライアント１０２は、頻繁なエージェント１０８を使用しないことを選択し得る、又は取引処理についてエージェント１０８にあまり支払いたくないことがあり得る。同様に、作業員数は、作業員が休憩をとる際、並びにシフトを開始及び終了する際に１日を通して変化し得る。休憩中の作業員は、入力であるデータ値、であり得る。一例として、数人の作業員が昼食休憩中の場合、クライアント１０２は、より多数のエージェント１０８による取引処理を要求し得る。一般に、作業員数及び休憩中の作業員数は、クライアントの制御下にあり得るため、静的考慮事項下位カテゴリ内の入力である。換言すれば、クライアント１０２は一般に、何人の作業員が任意の所与の時間に存在するかを認識しているため、それに従って計画し得る。
【００６８】
クライアント１０２が提供し得るプロモーション、クーポン、又はおすすめ品は、サービスプロバイダ１０６がエージェント１０８をマッチングする際に利用する考慮事項であり得る。一実施形態では、プロモーション、クーポン、又はおすすめ品は、現在又は将来のプロモーション、クーポン、又はおすすめ品を表すデータ値であり得る。プロモーションの例としては、クライアントの特定数の特定の製品を販売したいという要望を含み得る。例えば、新製品が導入された場合、クライアント１０２はその製品を販売して認識度を上げようとし得る。クーポンは、特定の製品に対する任意の割引又はリベートであり得る。おすすめ品は、店が行っている任意のプログラム又は他の割引であり得る。例えば、母の日に、クライアント１０２は母親に１０％の割引を付与し得る。クライアント１０２のプロモーション、クーポン、又は特別な情報は、エージェント１０８を顧客１０４にマッチングする際に関連し得る。エージェント１０８の利用は、クライアントのプロモーション、クーポン、又はおすすめ品に応じて増加させる必要があり得る。さらに、特定のエージェントがプロモーション、クーポン、又はおすすめ品情報をすでに知っている場合、そのエージェント１０８はクライアント１０２にとってより効率的なマッチングであり得る。
【００６９】
注文分配器２０４は、エージェントを選択してマッチングする際に特定のクライアント１０２の優先事項を考慮し得る。一実施形態では、クライアント又は店の優先事項は、特定のクライアント１０２のサービス優先事項に基づくランク付けを表すデータ値であり得る。例えば、クライアント１０２に、注文分配器２０４又はサービスプロバイダ１０６から、好ましいサービスに対して割増レートを支払うというオプションを与え得る。エージェント分類と同様に、クライアント１０２もゴールド、シルバー、及びブロンズとして分類し得る。ゴールドクライアントは、サービスプロバイダ１０６又はエージェント１０８に支払う料金の増額に対する見返りとして優先エージェント１０８及び優先スケジューリングを受け得る。逆に、ブロンズクライアントは優先度のより低いサービスを受け得るが、エージェントの使用に対する支払い料金もより低額であり得る。クライアントの優先度を支払いレートに基づいて使用してよいだけでなく、試用期間中、クライアント１０２によるシステム及びエージェント１０８の利用を促進するために、新規クライアント１０２にゴールド優先度を与えてもよい。同様に、特定のクライアントがサービスプロバイダ１０６又は任意のエージェント１０８に伴う問題又は支障を受けた場合、そのクライアント１０２をゴールド優先度に移して、サービスプロバイダ１０６に関してクライアント１０２を満足した状態に保ち得る。
【００７０】
上述したように、クライアント要件は、注文分配器２０４への入力のカテゴリであり、上述した静的考慮事項及び動的考慮事項に細分し得る。動的考慮事項が、要件が特定の時間中に変動する傾向を有する、又は変動すると想定される入力を含むのに対して、静的考慮事項は、短時間中に変動しなくてよい、又は変動しないと想定される。一実施形態では、動的考慮事項下位カテゴリ内の入力は、１日を通して変化し得、又は分毎若しくは取引毎にでさえも変化し得る。あるいは、動的考慮事項は、店が完全な制御権を有さない、又は予測できない入力を含み得る。図３に示すように、動的考慮事項は、クライアントがエージェントに対して支払う意思のある価格３１４、顧客情報３１６、及び信頼性３１８等の下位カテゴリをさらに含み得る。これら各下位カテゴリについて後述する。
【００７１】
クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格３１４は、クライアント１０２が１日を通しての異なる時刻においてエージェント１０８に対して支払う意思のある価格が異なり得るため、動的考慮事項である。クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格３１４は、上述したエージェント能力、エージェント需要等による影響を受け得る。クライアント１０２が払う意思のある価格は、クライアント１０２が任意の所与の時間にエージェントに対して確立する能力要件に直接依存し得る。例えば、ファストフードレストランは、昼食時間帯中に、より遅いエージェント１０８よりも注文毎のコストがより高くても、より速いエージェント１０８のみをリクエストし得る。同様に、クライアント１０２は、顧客がエージェント１０８とやりとりできることを保証するために、バイリンガルエージェント１０８に対してより高い価格を支払いたいことがある。したがって、上述したエージェント能力入力のうちの任意の入力又は任意の他の要因若しくは入力が、任意の特定のエージェント１０８の価格及びマッチング、あるいはそのどちらか一方に影響を及ぼし得る。
【００７２】
クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格３１４は、列状態によってもさらに影響され得る。列状態は、頻繁に変化し得るとともに、店の制御下にないため、動的考慮事項である。一実施形態では、列状態は、取引又は注文の完了を待っている顧客１０４の数に関する任意の列情報を表すデータ値であり得る。代替の実施形態では、列状態は、他の入力に基づいて導出される値であってよく、又は代替として、列数、最大列長、最小列長、平均列長、待ち時間、及びキャパシティ、あるいはそれらのいずれか１つ等の列情報に関する入力の下位カテゴリを記述してもよい。
【００７３】
列長は列の長さを表すデータ値であり得、レストラン内の各稼働列又は利用可能列として提供され得る。列長は、各利用可能列／稼働列の現在の列長又は予測列長であり得る。例えば、ファストフードレストランでは、列長は、ドライブスルーレーン内の車の数であり得る。列が長いほど、任意の所与の製品に対する需要が大きい可能性が高く、それにより、エージェントに対する需要も大きくなる。したがって、クライアントの列長が増大した場合、サービスプロバイダ１０６及びエージェント１０８、あるいはそのどちらか一方に、列を短くするために取引処理負荷を分担するように要求し得ることを通知し得る。一実施形態では、列長は、任意の所与の時間での受注残を表す入力であり得る。
【００７４】
待ち時間は、顧客１０４が、注文を出すまで又は取引を完了するまでに待たなければならない時間長を表すデータ値であり得る。代替の実施形態では、待ち時間は、列長又は他の列状態情報に依存する導出値であり得る。待ち時間は、顧客１人当たりの前の平均待ち時間に列長を掛けた値に基づいて計算し得る。例えば、ドライブスルーレストランの平均待ち時間が、各ドライブスルー注文につき３０秒であり、列長が車５台である場合、５台目の車の前にある４台の各車に平均３０秒かかり得るため、５台目の車の待ち時間は２分である。
【００７５】
待ち時間は、現在の列長に基づく現在の待ち時間を含んでもよく、又は列に関する他の入力若しくは履歴データに基づく履歴待ち時間を含んでもよい。したがって、待ち時間入力は、他の入力又は履歴データに基づく導出値であってもよい。履歴データは、過去の時刻での状況に基づく過去の待ち時間又は列状態情報を含み得る。例えば、履歴データは、所与の休日に列長が増大することを示唆し得る。したがって、注文分配器２０４は、列長又は待ち時間等の将来の列状態情報を推定する際に履歴データを利用し得る。
【００７６】
キャパシティは、クライアント１０２又は特定の列が所与の時間に処理可能な顧客数又は顧客量を表すデータ値であり得る。代替の実施形態では、キャパシティは、列状態又は関連する入力に依存する導出値であってよい。キャパシティは最大列長を含み得る。店又はクライアント１０２が１列に１０人の顧客しか収容できない場合、列長がキャパシティに達しつつあるときには、店は列長を低減するために対応策をとる必要があり得る。
【００７７】
列長入力及び待ち時間入力は、いくつかの要因による影響を受け得る。例えば、時刻、曜日、季節、天気、又は地元のイベントのすべてが、取引需要を変動させる原因となり得る。したがって、少なくとも部分的にこれら要因に基づいて決定される予測列長入力及び予測待ち時間入力があり得る。したがって、これら各要因も列状態に関連する入力であり得る。クライアント１０２は、１日の異なる時刻で需要増大及び列長増大を経験し得る。例えば、ファストフードレストランは、列がラッシュアワー中又は朝食、昼食、及び夕食の時間帯に最長になる可能性が高いことを知っている。同様に、小売店では、平日の就業時間後の夕方に受ける電話数又は注文数が増大し得る。時刻と同様に、曜日も顧客需要及び列長に影響を及ぼし得る。特定のクライアント１０２は、顧客が就業していない週末に忙しくなり得る。クライアント１０２によっては、子供が学校に行っていない夏休み中が最も忙しい。
【００７８】
天気は、クライアントの列長に影響し得る。悪天候は、移動が必要な場合、顧客が特定のクライアント１０２を利用することを躊躇させる。したがって、ファストフードレストランのドライブスルーレーンの列は、吹雪中は最小であり得る。注文分配器２０４は、任意の所与の店での天気を監視し、特定の天気状況において需要が大幅に低下することを知り得る。同様に、注文分配器２０４は、非常に暑い日には、レストランでのアイスクリーム製品の販売が増大し得ることを知り得る。注文分配器２０４は、天気情報を入力として提供するウェブサイト等の第三者にリンクし得る。したがって、注文分配器２０４は、エージェント１０８を探し出してクライアントにマッチングさせるために、製品需要を推定してもよい。
【００７９】
都市での地元のイベントは、クライアントの需要を増大させ得る。スポーツイベント、高校のイベント、卒業式、コンサート、フェア、ファーマーズマーケット、タウンデス（ｔｏｗｎ  ｄｅａｔｈ）、収穫時期、分娩季節、又は狩猟季節等の任意のイベントが需要を増大させ得る。例えば、高校フットボールスタジアムの外にあるファストフードレストランは、試合終了時に非常に大きな需要を有し得る。試合からの多数の人々がレストランに行き、結果として列長が増大するとともに、顧客の注文を受けるために、エージェント１０８に対するニーズが増大し得る。したがって、注文分配器２０４は、製品需要の変動を予測できるように、地方のイベント情報を入力として受け得る。
【００８０】
代替の実施形態では、列状態及び列長、待ち時間、及びキャパシティ等の関連する入力は、製品需要に関する入力としてさらに分類され得る。一実施形態では、製品需要は、１つ又は複数の製品の需要を表すデータ値であり得る。あるいは、製品需要は、列状態及び関連する入力に基づいて導出される値である入力であってもよい。昼食で混雑する時間帯中、ファストフードレストランでは、製品需要がピークであるため、エージェント１０８の価格はプレミアムであり得る。しかし、顧客が少なく、製品需要が低くなり得る深夜では、レストランが各取引又はエージェントに対して支払いたい額はかなり少なくなり得る。特に、製品需要が増大すれば、エージェント１０８へのニーズも増大する。したがって、クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う価格は、ニーズの増大に伴って増大する傾向を有する。
【００８１】
在庫情報は、クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格又は製品需要に関する追加の入力であり得る。したがって、在庫情報は、店又はクライアント１０２の在庫を表すデータ値であり得る。エージェント１０８は、製品の数量及びその即時入手可能性を認識する必要があり得る。物品が利用不可能であるか、又は販売準備ができていない場合、エージェント１０８は代替品を示唆するか、又は顧客１０４にいつ製品が入手可能になるかを通知し得る。したがって、サービスプロバイダ１０６は、エージェント１０８を顧客にマッチングすると、適切な情報をエージェント１０８に供給し得る。在庫情報は、特定の製品の数量及び特定の製品の製造待ち行列、あるいはそのどちらか一方を含み得る。したがって、一実施形態では、在庫情報は注文分配器２０４への入力であり得る。
【００８２】
代替の実施形態では、在庫情報は、在庫数量及び製造待ち行列等の追加の入力を含み得る。物品在庫数量は、エージェントに送信される情報に含められ得る。物品が限られた数量を有する場合、クライアント１０２は、顧客１０４がその物品を注文する気を失わせるか、又は代替の物品を勧めるようにエージェント１０８に要求し得る。同様に、非常に多数の在庫を有する物品を販売するようにエージェント１０８を奨励し得る。製造待ち行列は、入力であり得る製品の在庫に対する代替の尺度である。製造待ち行列は、特定の製品に受注残があること、特定の製品が製造中であること、及びすぐに入手することができない可能性があること、あるいはそのどちらか一方を示唆し得る。一例は、フライドポテトが調理中であるため、すぐには入手することができないファストフードレストランである。エージェント１０８は、フライドポテトが数分間は入手不可能な状態であることを顧客１０４に通知し得る。
【００８３】
したがって、エージェント１０８に対するニーズは、クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格に影響を及ぼす。製品需要が大きいと、列長及び待ち時間が増大することになり得、これは、クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う価格を増大させ得る。上述したように、動的考慮事項の第１の下位カテゴリは、クライアント１０２がエージェント１０８に対して支払う意思のある価格３１４である。
【００８４】
顧客情報３１６は、クライアント１０２の顧客１０４のニーズに基づいて、エージェント１０８とクライアント１０２とのマッチングに影響を及ぼし得る。一実施形態では、顧客情報３１６は、言語能力、列の待ち時間量等の特定の顧客情報を表すデータ値であり得る。あるいは、顧客情報３１６は、導出値であってもよく、又は顧客１０４についての情報に関する入力を含む下位カテゴリであってもよい。例えば、顧客１０４がエージェント１０８の集団が一般に話す言語以外の言語を話す場合、顧客１０４に、その顧客１０４の言語を話す特別な能力を有するエージェント１０８をマッチングさせる必要があり得る。例えば、スペイン語を話す顧客１０４にはスペイン語を話すエージェント１０８をマッチングさせることができる。さらに、顧客１０４の方言をエージェント１０８を通してマッチングさせることもできる。一実施形態では、音声認識等を介して顧客１０４の方言を自動的に判断することができ、同様の方言を有するエージェント１０８を顧客１０４に接続することができる。例えば、南部訛りを有する顧客１０４には、南部訛りを有するエージェント１０８をマッチングさせることができる。これは、店のロケーションに関係なく実施され得る。例えば、シカゴの店にいる南部訛りを有する顧客１０４でもやはり、南部訛りを有するエージェント１０８を好み得る。同様に、顧客情報は、任意の追加の顧客要求をさらに含み得る。例えば、聴覚に問題を有する顧客１０４に対しては、電話又は接続が、顧客１０４にエージェントの声が聞こえるようなかなり大きな音量であるように構成されるエージェント１０８をマッチングし得る。
【００８５】
動的考慮事項は、ネットワーク又は電源信頼性３１８に関する入力をさらに含む。一実施形態では、ネットワーク又は電源信頼性３１８は、特定のエージェント１０８のネットワーク又は電源の信頼性又は安定性を反映する、注文分配器２０４への入力であり得る。注文分配器２０４及びエージェント１０８、あるいはそのどちらか一方とのクライアント１０２の接続は、サービスプロバイダ１０６がエージェント１０８と顧客１０４とをマッチングさせる際に使用する考慮事項であり得る。クライアント１０２のネットワーク接続が不安定な場合、高品質接続を保証するために、非常に強力なネットワーク信号を有するエージェント１０８のみを選択する必要があり得る。
【００８６】
上述した入力／要件又はそれから導出される値は、注文分配器２０４に提供されて、エージェント１０８の選択プロセスに使用され得る。注文分配器２０４への追加の入力があってもよく、注文分配器２０４への入力がより少数であってもよく、これらの入力が、上記実施形態において述べられる分類とは異なるように分類されてもよく、又は上記実施形態において述べられるソースとは異なるソースから発せられてもよいことが理解されるであろう。マッチングは、クライアント１０２のニーズに最もよく合ったエージェント１０８を選択するように設計し得る。後述するように、選択に使用される入力は一般に属性と呼ばれる。
【００８７】
図４は、上述した入力、属性、及び要因、あるいはそれらのいずれか１つを解析して、入力／属性に基づいて最適なエージェント１０８を選択する、一実施形態による注文分配システム４００のブロック図である。特に、システム４００は、エージェント１０８、クライアント１０２／店４０２、顧客１０４、及び他のデータを解析して、どのエージェント１０８を特定の顧客１０４にマッチングさせるべきかを判断するプロセスを実施する。開示される、最適なエージェント１０８を選択する機能を達成する他の実施態様があり得ることが理解されるであろう。
【００８８】
システム４００は、信号、注文、要求、又は顧客存在指示を受け取り、上述したように、受け取りに応答してエージェント１０８を顧客１０４にマッチングさせる注文分配器２０４を含み、注文分配器２０４は、後述する受信器２０６、プロセッサ２０８、及びセレクタ２１０を有する。図４の実施形態では、電話又は注文に最適なエージェント１０８が、上述した入力／属性又はそのサブセット等の関連データを、必須属性セット及び任意選択的にオプション属性セットに対して比較／評価することに基づいて、特定の顧客１０４のために選択される。一実施形態では、必須属性セットは、最適なエージェント１０８が満たさなければならないクライアント要件のサブセットであり得、オプション属性セットは、エージェント１０８が満たす必要はないが、最適なエージェント１０８を特定し得るクライアント要件であり得る。したがって、最適なエージェント１０８は、所与のエージェント１０８の能力に関する入力がクライアント１０２のクライアント要件に関する入力を実質的に満たすと判断する等により、全体的又は部分的に、予め定義された必須属性セット又は定義されたそのサブセットを満たすように選択し得る。さらに、同様にエージェント１０８を選択する際に考慮される予め定義されたオプション属性があってもよい。必須属性を満たすエージェント１０８が見つからない場合、取引を取り下げて、クライアント／店１０２は、エージェント１０８なしで顧客又は注文を内部で処理し得る。あるいは、システム４００は、定義された待ち期間後に、続けてエージェント１０８の選択を１回又は複数回、試み得る。定義された待ち期間は、固定、ランダム、又はエージェント可用性の解析に基づき得る。
【００８９】
一般に、開示される実施形態は、注文要求、すなわち顧客が存在し待っていることの指示に応答して、素早く柔軟にエージェント１０８を選択する。一実施形態では、注文分配器２０４は、約２０ミリ秒以下で利用可能なエージェント１０８を解析し、適切なエージェント１０８を選択し得る。実施に応じて、最長時間は変化し得る。開示される実施形態の判断プロセスは変更可能なため、特定のクライアント１０２、店４０２、又はサービスプロバイダ１０６に対して、そのエンティティに適合された属性に基づいてエージェント１０８を選択し得る。
【００９０】
注文分配器２０４の受信器２０６は、サービスプロバイダ１０６、店４０２、クライアント１０２、外部サービス４０４、データベース４０６、及びエージェント１０８、あるいはそれらのいずれか１つ等の様々なソースから、上述した入力／属性のうちの任意のものを含む属性の入力を受け取る。注文分配器２０４は、受信器２０６に結合される１つ又は複数の差分プロセッサ４１６、差分プロセッサ４１６に結合される１つ又は複数のリマッピングプロセッサ４１８、リマッピングプロセッサ４１８に結合される１つ又は複数の重み付けプロセッサ４２０、及び重み付けプロセッサ４２０に結合されるセレクタ２１０をさらに含む。一実施形態では、差分プロセッサ４１６、リマッピングプロセッサ４１８、及び重み付けプロセッサ４２０は、単一のプロセッサ２０８の一部であってよい。入力データは、Ｐ１４１２１〜ｎ及びＰ２４１４１〜ｎで示されるクライアント要件及び対応するエージェント能力、あるいはそのどちらか一方を含み、これらは、これから説明するように処理され比較される。属性の処理は、後述する属性を差別化すること（４１６）、リマッピングすること（４１８）、及び重み付けすること（４２０）を含み、それにより、セレクタ２１０に入力されるスコア／ランクを導出する。システム４００は、リマッピングデータベース４１９及び重み付けデータベース４２１をさらに含み得、リマッピングプロセッサ４１８は、リマッピングデータベース４１９からデータを検索し、且つ／又はデータをリマッピングデータベース４１９に記憶し得、重み付けプロセッサ４２０は、重み付けデータベース４２１からデータを検索し、且つ／又はデータを重み付けデータベース４２１に記憶し得る。セレクタ２１０は、属性の比較及び結果として生成されるスコアに基づいて適切なエージェント１０８を選択する。一実施形態では、選択が一旦行われると、セレクタ２１０は、注文要求等の関連データを選択されたエージェント１０８に通信し、それにより、選択されたエージェント１０８は取引を処理、すなわち顧客への接続を開始し得るか、又は代替として、顧客から接続を受け得る。
【００９１】
図５Ａは、注文要求又は顧客存在信号／指示を受信した場合の、一実施形態による図４の注文分配器２０４の例示的な動作を示すフローチャートである。クライアント要件及びエージェント能力属性は、上述したように、受信器２０６によって受信される（ブロック５０２）。クライアント要件及びエージェント能力属性は、顧客存在指示の受信前に、その受信と同時に、又はその受信後に受信してよいことが理解されるであろう。図４に示すように、サービスプロバイダ１０６、クライアント１０２、及びエージェント１０８は、クライアント要件、エージェント能力、顧客情報、又は任意の他の入力等の関連する属性を提供し得、これらは、顧客存在指示の受信前に、その受信と同時に、又はその受信後に受信してよい。クライアント１０２及び店４０２が同じエンティティであってもよく、又は異なるエンティティであってもよいこと、すなわちクライアント１０２が、１つ又は複数の店４０２を所有してもよく、且つ／又はフランチャイズ契約等で１つ又は複数の店を運営してもよいことが理解されるであろう。したがって、クライアント１０２及び店４０２は、異なる入力サブセットを提供し得る。例えば、店４０２は、その顧客１０４に関して必要な要件に関する属性を提供し得る。天気予報を提供する天気情報提供者又は交通情報、地元のイベント／ニュース情報等を提供する他の情報提供者等の外部サービス４０４が、追加のデータ／入力を提供し得、これらは、顧客存在指示の受信前に、その受信と同時に、又はその受信後に受信してよい。データベース４０６は、エージェント１０８を選択する際に使用され得る履歴又は前に提供されたデータ若しくは属性を記憶し提供する注文分配器２０４の内部メモリ又は記憶装置及び／又は外部メモリ、記憶装置、若しくはデータベースを含み得る。例えば、クライアント１０２、サービスプロバイダ１０６、又はエージェント１０８からその情報を検索するようにシステムに要求するのではなく、エージェント１０８を選択する際に使用できるように、エージェント１０８のクオリティはデータベース４０６に記録され得る。
【００９２】
次に、クライアント要件及び各エージェントのエージェント能力、あるいはそのどちらか一方の各属性は、注文分配器２０４によって処理される（ブロック５０４）。例えば、０値の合計スコアから始まり、スコア値は、各属性／要件の解析に基づいて計算され、後のエージェント同士の比較のために合算されて総合スコアが得られる。後述するように、一実施形態では、注文分配器２０４は、図５Ｂに示すように、所与のエージェント１０８のすべてのエージェント能力を特定のクライアント１０２のクライアント要件と比較し、その結果としてスコア値を計算し、その後、後続するエージェント１０８の結果として生成されるスコア値の比較及び計算を実行し得る。代替の実施形態では、図５Ａに示すように、各エージェント１０８の特定の能力を、特定のクライアント１０２の対応するクライアント要件と比較してから、次のエージェントの能力を比較し得る。エージェント１０８及び関連する属性が解析される順序は実施に依存することが理解されるであろう。例えば、各エージェント１０８の全属性を処理してから次のエージェント１０８に移るのではなく、所与の属性を全エージェントにわたって処理してから、次の属性に移ることにより、注文分配器２０４はエージェント１０８を早期に競争から除去し、それにより、続く処理を低減することができる。選択のために解析されるエージェント１０８のセットを前処理して、解析を受けるエージェント１０８の人数を最小化するか、又はエージェント１０８のデータをより効率的な解析に向けて最適化し得ることが理解されるであろう。例えばログインしていない等のため利用可能ではないエージェント１０８は、例えば、それ以降の解析から即座に除去し得る。さらに、クライアント要件にマッチングする可能性が高いエージェント１０８ほど、可能性の低いエージェント１０８よりも先に解析されるように、エージェント１０８のデータをソートし得、又は１つ又は複数のエージェント能力の比較をエージェント１０８同士で実行し得る。このようにして、解析及びマッチングプロセスが早められる。図４に示すように、プロセッサ２０８は、各種入力を受信器２０６から受け取り、後述するように必要な比較及び他の演算を実行し、結果をセレクタ２１０に提供する。
【００９３】
エージェント１０８とクライアント１０２との比較を実行する際に、注文分配器２０４は、注文分配器の自由になる全エージェント１０８を比較してもよく、又はそのサブセットのみを比較してもよい（ブロック５０６）。図４に示すように、各比較演算は、エージェント１０８の属性、例えばエージェント能力であり得る第１の属性Ｐ１４１２１〜ｎをクライアント１０２からの属性、例えば対応するクライアント要件であり得る第２の属性Ｐ２４１４１〜ｎと比較する。上述したように、一実施形態では、所与の属性の比較を全エージェント１０８にわたって実行してから、続く属性の比較を実行してもよい。あるいは、所与のエージェント１０８の全属性の比較を実行してから、別のエージェント１０８の比較を実行してもよい。属性及びエージェント１０８が比較される順序は、実施に依存する。
【００９４】
各比較演算において、特定の属性について、選択されたエージェント１０８とクライアント１０２との差分が計算される（ブロック５０８）。より具体的には、図４の差分プロセッサ４１６は、選ばれたエージェント１０８の１〜ｎ個の属性Ｐ１をクライアント１０２の対応する属性Ｐ２と比較し得る。一実施形態では、差分プロセッサ４１６は、属性が、可能な値の範囲又はセットから、選択される値を有する場合等、総合属性又は符号付き整数として表される属性を使用して、差分計算を実行し得る。属性は、後述するように、ビット配列として扱ってもよい。すなわち、複数の属性の値を連結させて、単一の演算で処理可能な単一の表現にしてもよい。以下の表は、差分プロセッサ４１６が使用し得るクライアント１０２の例示的な属性及び関連するデータ型を示す。図３に関連して上述された任意の属性／入力等の属性がさらに考慮され得る。
【表１】
2010503069.tif 000003
【００９５】
一実施形態では、ＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔは、属性：英語話者、スペイン語話者、エージェントが十分に訓練されているか否か、及び店の種類（デザート店）に対する精通度等の属性のサブセットであり得る。上に示したように、ＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔは、４ビット２進値等のビットアレイであり得、各ビットは、クライアント１０２が選択されたエージェント１０８に保有して欲しい、又は保有して貰いたくない属性を表し、１は属性が要求されることを表し、０は属性が要求されないことを示す。例えば、チャートのＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔによれば、４ビットアレイ「１１００」は、店が、英語及びスペイン語を話すが、十分には訓練されておらず、デザート店で働くことが可能ではないエージェント１０８を望むことを表し得る。ビット値又はビットアレイは、２値性の、すなわち存在するかしないか、真か偽か、等の属性に使用し得る。上に示したように、ある範囲内の値のうちの１つ又は複数を有し得る他の属性は、ビットアレイではなく整数で表し得る。整数は、９が最高の０〜９のランクであり得る。したがって、クライアント１０２は、少なくとも５の速度を有し、少なくとも７の正確性ランクを有するエージェント１０８を要求し得る。
【００９６】
以下の表は、差分プロセッサ４１６が使用し得るエージェント１０８の属性の一例を示す。エージェント１０８の属性は、上述したクライアント１０２の要件と同じであり得る。
【表２】
2010503069.tif 000004
【００９７】
上述したように、ビットアレイ又は整数は、エージェント１０８が属性を保有するか否かを表し得る。ビットアレイの場合、１は属性が保有されることを示し、０は属性がエージェント１０８によって保有されないことを示す。表によれば、４ビットのビットアレイ１０１１を有するＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔは、英語を話すがスペイン語を話さず、十分に訓練され、デザート店で働くことができるエージェント１０８を表す。上述したように、いくつかの属性は、ビットアレイではなく整数で表すこともできる。
【００９８】
以下の表は、クライアント１０２／店４０２又はエージェント１０８に直接関連しないグローバル属性の一例を示す。上述した任意の属性／入力等の考慮される追加のグローバル属性があり得る。
【表３】
2010503069.tif 000005
【００９９】
差分プロセッサ４１６は、属性Ｐ１４１２１〜ｎ及び属性Ｐ２４１４１〜ｎを差別化することによって上に列挙したすべての属性の解析、比較、及び差別化を行い得る。一実施形態では、差分プロセッサ４１６は、各エージェント１０８からの属性を対応するクライアント１０２の属性と比較して、各エージェント１０８のスコアを決定し得る。比較により、エージェント１０８がクライアントの最低要件を満たすか否かを判断し得る。差分プロセッサ４１６は、後述する簡単な算術差又はビット差等の差分計算を実行し得る。一実施形態では、簡単な算術差が、整数として表される属性同士の比較及び差別化に使用され、ビット差演算が、ビットアレイで表される属性同士の比較及び差別化に使用される。記号
【数１】
2010503069.tif 000006
をビット差に使用すると、ビット差は、２つのビットアレイａとｓとの関数として定義することができ、以下のように整数値を返す。
【数２】
2010503069.tif 000007
式中、＆はビット単位のＡＮＤ演算子を示す。ａは、エージェント１０８のＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔを表し得、ｓは、店４０２又はクライアント１０２から要求されるＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔを表し得る。ビットカウント関数ｃｂ（ｘ）は、ｘのアレイ表現内の１ビットの数を返す。ビット差演算は、クライアント１０２が要求するＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔとエージェント１０８のＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔとを比較するために使用され得る。
【０１００】
上述したように、ＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔは、各ビットが属性を表すビットアレイとして見ることができる。その属性がクライアントによって要求される場合、その属性は１で表し得るが、要求されない場合、０で表される。同様に、エージェント１０８にとって、エージェント１０８が特定の属性を保有する場合、その属性は１で表され、エージェント１０８が属性を有していない場合、その属性は０で表される。アレイ内の各ビットは、存在する（１）か又は存在しない（０）属性を表し得る。以下の表は、サンプルのクライアント及びエージェントの、合計で６つの属性を有するＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔのビット差演算の例を含む。
【表４】
2010503069.tif 000008
【０１０１】
上に示したように、ビット差が０の場合、エージェント１０８の属性セットは、クライアント属性セット要件と厳密にマッチする。ビット差が負の場合、エージェント１０８は、クライアント１０２によって要求される必要属性を欠く。ビット差が正の場合、エージェント１０８は、クライアント１０２によって要求されていない追加の属性を保有する。一実施形態では、ビット差がゼロ又は正の場合、エージェント１０８を選択することができるが、負の場合には選択することができない。
【０１０２】
差分プロセッサ４１６は、属性Ｐ１とＰ２との比較に算術差を使用してもよい。上述したように、属性は、整数０〜９によって表され得る。クライアント１０２が、整数値５を有する属性を要求し、特定のエージェント１０８の属性がわずか３である場合、算術差は−２である。上述したように、負の値は、エージェント１０８が、その属性についてクライアント１０２の要件を満たさないことを意味する。同様に、ゼロ値は、エージェント１０８が、その属性についてクライアント１０２の要件を厳密に満たすことを意味し、正の値は、エージェント１０８が、その属性についてクライアント１０２の要件を超えることを意味する。
【０１０３】
ビット差又は他の差分計算が差分プロセッサ４１６によって実行された後、結果として生成される差分値をリマッピングし得る（ブロック５１２）。図４を参照すると、リマッピングはリマッピングプロセッサ４１８によって実行され得る。リマッピングプロセッサ４１８は、差分プロセッサ４１６によって計算された値をスケーリング又は別に正規化するように構成し得る。一実施形態では、リマッピングプロセッサ４１８は必要としなくてもよく、後述する重み付けプロセッサ４２０を経由して、又は経由せずに、差分プロセッサのリマッピングされない値を、セレクタ２１０において使用し得る。あるいは、差演算は、差分値のリマッピングの必要性にとって代わるように変更してもよい。
【０１０４】
一実施形態では、動的リマッピング関数を使用して、計算された差分値のスケーリング、バランス、及び等化、あるいはそれらのいずれか１つを行い得る。特に、ビット差又は算術差が整数で表される場合、整数の意味に関する付加的な情報を提供し得ない。例えば、２人のエージェントはそれぞれ、差分計算が＋１で表され得るが、各エージェント１０８が保有する別の属性が同じではないと想定すると、その別の属性に応じて、一方のエージェントが他方よりもより有価値であり得る。リマッピングは、クライアント１０２のうちの１つの別の属性の値を増大させ得る。エージェント１０８のうちの一方が、要件ではないスペイン語を話す場合、クライアント１０２にとっては、高いアップセルレートを有するエージェント１０８よりも有価値であり得る。リマッピングを使用して、差分計算から導出される値の意味を再定義し得る。リマッピングにより、クライアント１０２と比較して各エージェント１０８について属性値を割り当てる又は再定義する柔軟な方法が可能になる。
【０１０５】
一実施形態では、リマッピング関数は、１つの整数パラメータを有する整数値関数である。例えば、所与の入力に対して、リマッピング関数は、関数に従ってリマッピングされた入力を表す整数出力を返す。リマッピングは、入力に基づいて関数値を計算することにより、又は代替として、入力値を使用して関連する出力値を、データベース又はコンテンツアドレス指定可能メモリに記憶されたテーブル等の事前に計算される関数値テーブルから検索することによって達成し得る。差分プロセッサ４１６において差分「ｄ」が計算される場合、リマッピング関数Ｒを使用してのリマッピングは、Ｒ（ｄ）の計算である。リマッピング関数は、異なる種類の関数から構築し得る。図６〜図９は、使用し得る４種類の例示的なリマッピング関数を示す。開示される例示的な関数又はその組み合わせを含む関数クラス内外の他の関数を使用してもよいことが理解されるであろう。
【０１０６】
図６は、開示される実施形態と併せて使用される例示的な階段リマッピング６００関数を示す図である。階段リマッピングは、値又はパラメータを所与の間隔で定数値にマッピングする。図７は、開示される実施形態と併せて使用される例示的な線形リマッピング関数７００を示す図である。線形リマッピングは、単純な線形関数を使用して、値をリマッピングし得る。階段リマッピング６００は、線形関数の組み合わせによって定義され得るが、特定の線形関数へのショートカットであり得る。図８は、開示される実施形態と併せて使用される例示的なラグランジュリマッピング関数８００を示す図である。ラグランジュリマッピングは、ラグランジュ補間を使用し、補間に基づいて関数値を割り当てる。任意の線形リマッピング７００又は階段リマッピング６００を、ラグランジュ補間を組み合わせることによって定義し得る。したがって、線形リマッピング７００及び階段リマッピング６００は、ラグランジュリマッピングのショートカットとして考えることができる。図９は、開示される実施形態と併せて使用される例示的なエルミートリマッピング関数９００を示す図である。エルミートリマッピングは、エルミート曲線補間、すなわち直交多項式の種類のエルミート多項式を使用し、曲線に基づいて関数値を割り当てる。エルミートリマッピングは、制御点の位置に加えて曲線の接線を変化させ得るため、ラグランジュ補間よりも有用であり得る。特定の関数が、属性が選択プロセスにおいて有するべき所望の影響と共に属性自体の性質及び属性が有し得る値の種類に基づいて、特定の属性値をリマッピングするために選択される。特定の関数は、特定の属性、例えば、優先度の高い属性の値を強める、すなわち強調して、選択プロセスでのその属性の影響を増大させることができるのと同時に、重要性の低い属性を弱め、重要性の低い属性が選択プロセスを支配しないようにすることができる。さらに、非線形関数を使用して、特定の値又はある範囲の値を強めるのと同時に、外れ値を弱め、例えば所与の範囲外の値のリターン減少を反映させ得る。
【０１０７】
性能の理由により、すべてのリマッピング関数を事前に計算し、整数アレイとして記憶し得る。したがって、判断プロセス中、リマッピングにおいて必要なのは、整数アレイを検索することだけであり得る。図４に示すように、各リマッピングプロセッサ４１８はリマッピングデータベース４１９に結合される。リマッピングデータベース４１９は、リマッピングプロセッサ４１８によって使用されるリマッピング値を記憶し得る。リマッピングプロセッサ４１８は、実行された任意のリマッピング計算をリマッピングデータベース４１９に送り、記憶し、将来に使用される可能性に備えてもよい。リマッピングデータベース４１９は、クライアント１０２又はエージェント１０８の識別等の特定の特性によって探索を加速化するハッシュテーブルを含み得る。
【０１０８】
差分値がリマッピングされた後、結果として生成されるリマッピング値を重み値で乗算して（ブロック５１２）、所与の属性の優先度に応じて、選択プロセス全体においてその値をさらに強めるか、又は弱め得る。図４に示すように、重み付けプロセッサ４２０はリマッピング値を受け取り、クライアント１０２との特定のエージェント１０８の適合性を表すスコアを生成し得る。リマッピング関数からの各値は、重み値で乗算し得る。重み値は、比較されている所与の属性に関連し得、値は重み付けデータベース４２１に記憶され得る。重み付けは、リマッピング値を整数値の重みと乗算して、スコアを生成することを含み得る。
【０１０９】
以下の表は、いくつかの属性のサンプルとしての比較を示す。
【表５】
2010503069.tif 000009
【０１１０】
上に示したように、エージェント１０８及び店４０２／クライアント１０２の個々の属性が比較される。差分計算は、上述したビット差又は算術差であり得る。特定の属性のリマッピング関数は、リマッパ列に示される。各属性の重みは、エージェント１０８とクライアント１０２との差が１０００で乗算されるのに対して、「スピード」は１で乗算されるように示される。これは、必要とされる属性は、重みがわずか１の属性の１０００倍の価値があることを示唆する。結果として生成される値は、特定のエージェントのランクであり、本明細書ではエージェント１０８のスコアと呼ばれる。重み付けは、特定の属性をバイアスし、そういった属性を、適切なエージェント１０８を選択する際により高い価値又はより高い信頼性のものであるとみなすと同時に、より低い価値又はより低い信頼性の属性を必ずしもなくす必要はないが割り引いて考慮するために使用し得る。
【０１１１】
プロセッサ２０８は、一緒に結合され、直列又は並列に動作する、１つ又は複数のマイクロプロセッサ等の１つ又は複数のプロセッサを含み得ることが理解されるであろう。差分プロセッサ４１６、リマッピングプロセッサ４１８、及び重み付けプロセッサ４２０は、マイクロプロセッサ又はプロセッサ２０８のハードワイヤードロジック等のハードウェアに実装されてもよく、又はソフトウェアに実装され、プロセッサ２０８の１つ又は複数のプロセッサで実行されてもよい。一実施形態では、プロセッサ２０８は、マルチスレッド実行が可能な、ｘ８６クラスプロセッサ等の１つ又は複数の汎用プロセッサとして実施される。この実施形態では、差分プロセッサ４１６、リマッピングプロセッサ４１８、及び重み付けプロセッサ４２０は、プロセッサ２０８によって実行されるソフトウェアプロセスとして実装され、差分プロセッサ４１６、リマッピングプロセッサ４１８、及び重み付けプロセッサ４２０の２つ以上のインスタンスを並列又は直列に実行して、上述した機能を実施し得る。
【０１１２】
エージェント１０８に対してリマッピングされ重み付けられたスコア値及び属性、あるいはそのどちらか一方は、次に、セレクタ２１０に渡され（ブロック５１４）、セレクタ２１０は、計算された値を合算して、合計スコアを計算し得る。あるいは、図５Ｂに示すように、所与のエージェントの属性が要件と比較されると、計算されたスコアは合算され、エージェント１０８の全体スコアが計算され、次のエージェント１０８に移る（ブロック５２６、５２８、５０８、５１０、５１２、５３０、５１８、５１６）。図４に示すように、セレクタ２１０は、特定のクライアント１０２と比較される各属性について各エージェント１０８から受け取ったスコアを解析する。次に、セレクタ２１０は、スコアに基づいて電話のために、エージェント１０８を特定のクライアント１０２にマッチングし得る。注文分配器２０４は、エージェント１０８とクライアント１０２とのマッチングのためにエージェント１０８同士を比較するために使用される１つ又は複数のスコア（属性１、属性２、差分の種類等）を含むスコア定義リストを有し得る。スコア定義リストは、高速アクセス可能なメモリ内データ構造に記憶してもよく、又は任意の時間に交換可能な構成ファイルから読み取ってもよい。
【０１１３】
次に、別のエージェント１０８を選び、特定の属性についてクライアント１０２と比較し得る（ブロック５１６）。プロセスは各エージェント１０８に対して繰り返され、次に異なる属性を選び得る（ブロック５１８）。次に、異なる属性が各エージェント１０８について解析される。したがって、各属性について、各エージェント１０８は、上述したように、特定の属性についてクライアント１０２と比較される（ブロック５０８〜５１４）。代替の実施形態では、エージェント１０８は各属性についてクライアント１０２と比較されてから、次のエージェント１０８に移る。
【０１１４】
各属性についての比較がクライアント１０２と各エージェント１０８との間で行われた後、最適なエージェントを選択し得る（ブロック５２０）。再び図４を参照すると、セレクタ２１０はエージェント１０８のスコアを比較して、所与のクライアント１０２、店４０２、又は顧客１０４にとって最適なエージェントを判断する。特に、店Ｓは、電話及び注文を受けるのに最適なエージェント１０８を選ぶように注文分配器２０４に要求し得る。エージェント１０８は、Ａ１、Ａ２、・・・、Ａｎと示され得る。注文分配器２０４は、店Ｓに関してあらゆるエージェントＡｉの整数値（ランク／スコア）を計算することによってエージェント１０８を解析する。上述したように、ランクは以下の式によって計算し得る。
Ｒ（Ａｉ）＝Σｊｗｊ・ｍｊ（ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）◇ｐｊ２（店、エージェント、グローバル））
式中、ｐｊ１（店、エージェント、グローバル）及びｐｊ２（店、エージェント、グローバル）は、クライアント１０２、店４０２の属性、異なるエージェント１０８の属性、又はグローバル属性であり得る属性１及び属性２の値を示す。上述したように、◇は、算術差又はビット差の演算を示し、ｍｊはｊ番目のスコアのマッピング関数を示し、ｗｊはｊ番目のスコアの重みを示す。したがって、上記式を使用して、クライアント１０２と比較した特定のエージェント１０８のスコアを計算し得る。セレクタ２１０は、エージェント１０８のスコアを使用して、最適なエージェント１０８を選ぶ。代替の実施形態では、セレクタ２１０が比較するスコアは、異なる式又は異なる変数を使用して別様に計算してもよい。
【０１１５】
エージェントスコアの計算中、注文分配器２０４は、最高スコアのエージェント１０８を追跡する。該最高スコアが、最低スコア等の予め定義される値以上の場合、該最高スコアのエージェント１０８を、電話を受けるのに最適なエージェントとして選び得る。最低スコアを満たすエージェント１０８がいない場合、クライアント１０２の最低要件を満たすエージェント１０８がいないため、電話が受けられないことがある。
【０１１６】
一実施形態では、注文分配器２０４の例示的な動作は以下であり得る。
【０１１７】
注文分配器２０４の判断プロセスの例
この例では、注文分配器２０４が、判断プロセスに対する要件を実施する、以下の表に示されるようなスコア関数を使用して、動作するものと想定される。現在時間が１０００（任意の時間単位、例えば秒、ミリ秒等で測定し得、時間単位はこの例にとっては重要ではない）であるものとさらに想定される。
【表６】
2010503069.tif 000010
【０１１８】
上記表から、ビット差が１番目及び３番目の要件に対して使用され、算術差が他のすべての比較に使用されることが見て取れる。考察したように、ビット差は、クライアント（店）の要求するＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔ又はエージェント１０８のＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔを比較する要件に使用される。すなわち、ＰｒｏｐｅｒｔｙＳｅｔは、互いから単純に減算できないスキルセットを表す。
【０１１９】
例えば、３つのスキル：英語、スペイン語、及びデザート（すべてのデザートについての深い知識を意味し得る）があると考える。３つのスキルは、００１、１１０等のような３桁の０及び１からなる２進数で表される。
【０１２０】
店が、すべてのデザートに精通したスペイン語を話すエージェント１０８をリクエストすると想定するとともに、スペイン語ではなく英語を話すが、すべてのデザートに精通したエージェント１０８がいると想定する。この場合、店の要求する属性セットは０１１であるのに対して、エージェントの属性セットは１０１である。明らかに、単に両方の属性セットが同じ番号の要素を有するだけで、２つの属性セットの差がゼロであるとは言えず、単純な算術差は、エージェントが店のニーズを満たすか否かを見つけ出すために機能し得ない。したがって、ビット差演算が利用され、ビット差演算は、この場合、エージェント１０８がスペイン語を話さない（要求される属性が１つ欠けている）ことを意味する−１という結果を与える。
【０１２１】
表内の他のすべての要件は、「普通の」整数値であるため、単純な算術差を使用して処理することができる。現在時間とエージェント１０８が最後に使用された時間との差分計算のように、単純な算術演算によって属性を計算することができる。エージェント１０８が９７２秒目に使用され、現在時間が１０００である場合、エージェント１０８は１０００−９７２＝２８秒前に使用されたことになる。
【０１２２】
一方、「普通の」整数値の場合、ビット差を使用することは意味をなし得ず、さらに、算術差及びビット差のいずれでもない整数値を有する属性セットを比較することは意味をなし得ない。
【０１２３】
上記表から導出されるもう１つの面白いポイントは、エージェント１０８及び店の属性セットが、２つの異なるリマッピング関数及び２つの異なる重みを使用して２度比較されることである。第１の比較は、選ばれたエージェント１０８が店によって要求される能力を有することを保証する要件を実装する。第２の比較は、店によって要求される能力を有する２人以上のエージェント１０８がいる場合、注文分配器２０４が、必要以上の能力を有さないエージェント１０８の中からエージェント１０８を選ぼうとすることを保証する要件を実装する。
【０１２４】
一実施形態では、これらの２つの要件を１つに併合することができるが、代替の実施形態では、第２の要件の属性（エージェント１０８の適切な利用率）は第１の要件よりも小さいが、第３の要件、すなわち、表内の要件セット全体によって定義されるような現在ビジネスニーズよりも大きい。それにより、モデルは、任意の回数分、任意の属性を比較することが確実に可能である。考察したように、ビジネスニーズによって定義される、注文分配器２０４が考慮する、全体的又はクライアント１０２単位での属性及び各属性が選択プロセスに織り込まれる優先度は、実施に依存するとともに、関わる当事者のビジネス要件に依存する。
【実施例】
【０１２５】
実施例１
以下の例では、注文分配器２０４が２人のエージェントを扱っており、注文ルーティング要求をクライアント１０２（店）から受け取るものと想定される。要求される能力及びエージェント１０８の能力は、現在時間と共に以下の表に要約される。
【表７】
2010503069.tif 000011
【０１２６】
この情報が与えられた場合、注文分配器２０４は、以下の表に示すように第１のエージェント（１）１８０のランクを計算する。
【表８】
2010503069.tif 000012
【０１２７】
同様に、注文分配器２０４は、以下の表に示すように第２のエージェント（２）１０８のランクを計算する。
【表９】
2010503069.tif 000013
【０１２８】
上記表から見て取れるように、第１のエージェント（１）１０８のランクは、第２のエージェント（２）１０８のランクよりも高いため、注文分配器２０４は、電話を受けるために第１のエージェント（１）１０８を選択する。
【０１２９】
実施例２
先の例では、エージェント１０８のランク差は主に、ＬａｓｔＵｓｅｄＴｉｍｅ属性の差に起因した。本例では、第１のエージェント（１）１０８のＬａｓｔＵｓｅｄＴｉｍｅ属性は、第２のエージェント（２）１０８と同じになるように変更される。
【表１０】
2010503069.tif 000014
【０１３０】
この更新された状況では、注文分配器２０４は、以下の表に示すように第１のエージェント（１）１０８のランクを計算する。
【表１１】
2010503069.tif 000015
【０１３１】
見て取れるように、第２のエージェント（２）１０８のランクに変更はない。すなわち、第２のエージェント（２）１０８のすべての属性及びすべての判断要件は、この例では同じままである。したがって、この場合でも注文分配器２０４はやはり、注文を受けるために第１のエージェント（１）１０８を選択する。この例では、１００のランク差は３番目の要件に起因し、これにより、注文分配器２０４は必要以上の能力を有するエージェント１０８を選択しないようにすることが見て取れる。
【０１３２】
注文分配器２０４は、図１０に示すようなコンピュータシステム１０００において実施され得る。さらに、クライアント１０２、サービスプロバイダ１０６、エージェント１０８、リマッピングデータベース４１９、重み付けデータベース４２１、プロセッサ４１６〜４１８、又は図１、図２、及び図４の他の構成要素も、図１０に示すものと同じ又は異なるコンピュータシステム１０００で実施し得る。コンピュータシステム１０００は、実行されて、エージェント１０８とクライアント／顧客とのマッチング等の本明細書において開示される方法又はコンピュータベースの機能のうちの任意の１つ又は複数をコンピュータシステム１０００に実行させることができるロジック又はコンピュータプログラムに実装される命令セットを含み得る。コンピュータシステム１０００は独立した装置として動作してもよく、又は例えばネットワークを使用して、他のコンピュータシステム又は周辺機器に接続してもよい。
【０１３３】
ネットワーク接続される配備では、コンピュータシステム１０００は、サーバの資格で動作してもよく、サーバ−クライアントユーザネットワーク環境内のクライアントユーザコンピュータとして動作してもよく、又はピアツーピア（又は分散）ネットワーク環境内のピアコンピュータシステムとして動作してもよい。コンピュータシステム１０００は、パーソナルコンピュータ（「ＰＣ」）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（「ＳＴＢ」）、個人情報端末（「ＰＤＡ」）、携帯装置、パームトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、通信装置、携帯電話、固定電話、制御システム、カメラ、スキャナ、ファクシミリ機、プリンタ、ページャ、個人信用装置（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｔｒｕｓｔｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）、ウェブ機器、ネットワークルータ、スイッチ、ブリッジ、又はとるべき動作を指定する命令セット（シーケンシャル又は他の）を実行可能な任意の他の機械等の各種装置として実装される、又は各種装置内に組み込まれることも可能である。特定の実施形態では、コンピュータシステム１０００は、音声通信、映像通信、又はデータ通信を提供する電子装置を使用して実施することが可能である。さらに、単一のコンピュータシステム１０００が示されるが、用語「システム」は、個々に又は集合的に１つ又は複数の命令セットを実行して、１つ又は複数のコンピュータ機能を実行するシステム又はサブシステムの任意の集まりを含むものとしても解釈されるべきである。
【０１３４】
図１０に示すように、コンピュータシステム１０００は、プロセッサ１００２、例えば中央演算処理装置（「ＣＰＵ」）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、又は両方を含み得る。プロセッサ１００２は、様々なシステムの構成要素であり得る。例えば、プロセッサ１００２は、標準パーソナルコンピュータ又はワークステーションの一部であってよい。プロセッサ１００２は、１つ又は複数の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ、サーバ、ネットワーク、デジタル回路、アナログ回路、これらの組み合わせ、又はデータを解析し処理する他の現在既知の装置若しくは後に開発される装置であってよい。プロセッサ１００２は、手作業で生成された（すなわち、プログラムされた）コード等のソフトウェアプログラムを実装し得る。
【０１３５】
コンピュータシステム１０００は、バス１００８を経由して通信可能なメモリ１００４を含み得る。メモリ１００４は、メインメモリ、スタティックメモリ、又はダイナミックメモリであってよい。メモリ１００４は、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、プログラマブル読み取り専用メモリ、電気的にプログラム可能な読み取り専用メモリ、電気的に消去可能な読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ、磁気テープ、磁気ディスク、光媒体等を含むが、これらに制限されない様々な種類の揮発性記憶媒体及び不揮発性記憶媒体等のコンピュータ可読記憶媒体を含み得るが、これらに制限されない。一実施形態では、メモリ１００４は、プロセッサ１００２用のキャッシュ又はランダムアクセスメモリを含む。代替の実施形態では、プロセッサのキャッシュメモリ、システムメモリ、又は他のメモリ等のメモリ１００４は、プロセッサ１００２と別個である。メモリ１００４は、データを記憶する外部記憶装置又はデータベースであってもよい。例として、ハードドライブ、コンパクトディスク（「ＣＤ」）、デジタルビデオディスク（「ＤＶＤ」）、メモリカード、メモリスティック、フロッピー（登録商標）ディスク、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）メモリ素子、又はデータを記憶するように動作可能な任意の他の装置が挙げられる。メモリ１００４は、プロセッサ１００２が実行可能な命令を記憶するように動作可能である。図に示されるか、又は本明細書において説明される機能、動作、又はタスクは、メモリ１００４内に記憶される命令を実行するプログラムされたプロセッサ１００２によって実行され得る。機能、動作、又はタスクは、特定の種類の命令セット、記憶媒体、プロセッサ、又は処理ストラテジーから独立しており、単独又は組み合わせられて動作するソフトウェア、ハードウェア、集積回路、ファームウェア、マイクロコード等によって実行され得る。同様に、処理ストラテジーは、マルチプロセッシング、マルチタスキング、並列処理等を含み得る。
【０１３６】
示すように、コンピュータシステム１０００は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、フラットパネルディスプレイ、固体状態ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）、プロジェクタ、プリンタ、又は決定された情報を出力する他の現在既知の表示装置若しくは後に開発される表示装置等のディスプレイユニット１０１４をさらに含み得る。ディスプレイ１０１４は、ユーザがプロセッサ１００２の機能を見るためのインタフェースとして、又は特にメモリ１００４又はドライブユニット１００６に記憶されているソフトウェアとのインタフェースとして動作し得る。
【０１３７】
さらに、コンピュータシステム１０００は、ユーザがシステム１０００の任意の構成要素と対話できるようにするように構成される入力装置１０１６を含み得る。入力装置１０１６は、数字パッド、キーボード、マウス若しくはジョイスティック等のカーソル制御装置、タッチスクリーンディスプレイ、リモコン、又はシステム１０００と対話するように動作可能な任意の他の装置であってよい。
【０１３８】
特定の実施形態では、図１０に示すように、コンピュータシステム１０００は、ディスクドライブユニット又は光ドライブユニット１００６も含み得る。ディスクドライブユニット１００６は、１つ又は複数の命令セット１０１２、例えばソフトウェアを埋め込むことができるコンピュータ可読媒体１０１０を含み得る。さらに、命令１０１２は、本明細書において説明した方法又はロジックのうちの１つ又は複数を具現し得る。特定の実施形態では、命令１０１２は、コンピュータシステム１０００による実行中、完全に又は少なくとも部分的にメモリ１００４及びプロセッサ１００２、あるいはそのどちらか一方のなかに存在し得る。メモリ１００４及びプロセッサ１００２が、上述したコンピュータ可読媒体を含んでもよい。
【０１３９】
本開示は、ネットワーク１０２０に接続された装置がネットワーク１０２０を介して声、映像、音声、画像、又は任意の他のデータを通信できるように、伝搬信号に応答する命令１０１２を含むか、又は命令１０１２を受け取って実行するコンピュータ可読媒体を意図する。さらに、命令１０１２は、通信ポート１０１８を介してネットワーク１０２０を経由して送信又は受信し得る。通信ポート１０１８は、プロセッサ１００２の一部であってもよく、又は別個の構成要素であってもよい。通信ポート１０１８は、ソフトウェアで作られてもよく、又はハードウェアの物理的な接続であってもよい。通信ポート１０１８は、ネットワーク１０２０、外部媒体、ディスプレイ１０１４、システム１０００内の任意の他の構成要素、又はこれらの組み合わせと接続するように構成される。ネットワーク１０２０との接続は、有線イーサネット（登録商標）接続等の物理的な接続であってもよく、又は後述するように無線で確立してもよい。同様に、システム１０００の他の構成要素との追加の接続も物理的な接続であってもよく、又は無線で確立されてもよい。
【０１４０】
ネットワーク１０２０は、有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はこれらの組み合わせを含み得る。無線ネットワークは、セルラ電話網、８０２．１１、８０２．１６、８０２．２０、又はワイマックス（ＷｉＭａｘ）ネットワークであってよい。さらに、ネットワーク１０２０は、インターネット等の公衆網、イントラネット等の私設網、又はこれらの組み合わせであってもよく、ＴＣＰ／ＩＰベースのネットワーキングプロトコルを含むが、これに制限されない現在利用可能である、又は後に開発される様々なネットワーキングプロトコルを利用し得る。
【０１４１】
コンピュータ可読媒体は単一の媒体として示されるが、用語「コンピュータ可読媒体」は、１つ又は複数の命令セットを記憶する集中データベース、分散データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ等の単一の媒体又は複数の媒体を含む。用語「コンピュータ可読媒体」は、プロセッサが実行する命令セットの記憶、符号化、又は搬送が可能であるか、又は本明細書において開示した方法及び動作のうちの任意の１つ又は複数をコンピュータシステムに実行させる任意の媒体も含むべきである。
【０１４２】
特定の非制限的で例示的な実施形態では、コンピュータ可読媒体は、メモリカード又は１つ若しくは複数の不揮発性読み取り専用メモリを収容した他のパッケージ等の固体状態メモリを含むことが可能できる。さらに、コンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ又は他の揮発性書き換え可能メモリであることも可能である。さらに、コンピュータ可読媒体は、伝送媒体を経由して通信される信号等の搬送波信号を取り込むディスク、テープ、又は他の記憶媒体等の光磁気媒体又は光媒体を含むことが可能である。電子メールへのデジタルファイル添付又は他の内蔵される情報アーカイブ又はアーカイブセットは、有形記憶媒体である配布媒体と見なすことができる。したがって、本開示は、コンピュータ可読媒体又は配布媒体、及びデータ若しくは命令を記憶可能な他の等価物及び代替の媒体のうちの任意の１つ又は複数を含むものと考えられる。
【０１４３】
代替の実施形態では、特定用途向け集積回路、プログラマブルロジックアレイ、及び他のハードウェア素子等の専用ハードウェア実施態様は、本明細書において説明した方法のうちの１つ又は複数を実施するように構築することができる。各種実施形態の装置及びシステムを含み得る利用例としては、様々な電子システム及びコンピュータシステムを広く含むことができる。本明細書において説明した１つ又は複数の実施形態は、モジュール間でそれらを通じて通信可能な関連する制御信号及びデータ信号と共に２つ以上の特定の相互接続されたハードウェアモジュール又は素子を使用して、又は特定用途向け集積回路の部分として機能を実施し得る。したがって、本システムは、ソフトウェア実施態様、ファームウェア実施態様、及びハードウェア実施態様を包含する。
【０１４４】
本開示の各種実施形態によれば、本明細書において説明される方法は、コンピュータシステムによって実行可能なソフトウェアプログラムにより実施することができる。さらに、例示的で非制限的な実施形態では、実施態様は、分散処理、コンポーネント／オブジェクト分散処理、及び並列処理を含むことができる。あるいは、本明細書において説明した方法及び機能のうちの１つ又は複数を実施するように、仮想コンピュータシステム処理を構築することも可能である。
【０１４５】
本明細書では、特定の標準及びプロトコルを参照して特定の実施形態において実施し得る構成要素及び機能が説明されるが、本発明はこのような標準及びプロトコルに制限されない。例えば、インターネット及び他のパケット交換ネットワーク伝送の標準（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ／ＩＰ、ＨＴＭＬ、ＨＴＴＰ）は、最新技術の例を表す。このような標準は定期的に、本質的に同じ機能を有するより高速又はより効率的な均等物で置換される。したがって、本明細書に開示される同じ又は同様の機能を有する置換先の標準及びプロトコルは、本明細書に開示される標準及びプロトコルの均等物とみなされる。
【０１４６】
本明細書において述べられる実施形態の説明図は、各種実施形態の構造の全般的な理解を提供することを意図される。説明図は、本明細書において述べられる構造又は方法を利用する装置及びシステムのすべての要素及び特徴の完全な説明としての役割を果たすことを意図されない。本開示を再吟味した上で、多くの他の実施形態が当業者に明らかになり得る。他の実施形態の利用及び本開示からの導出が可能であり、したがって、本開示の範囲から逸脱することなく、構造的及び論理的な置換及び変更を行うことが可能である。さらに、説明図は表現的なものにすぎず、一定の縮尺で描かれていないこともある。説明図内の特定の属性が強調され得るのに対して、他の属性は最小化され得る。したがって、本開示及び図は、制限ではなく例示としてみなされるべきである。
【０１４７】
本開示の１つ又は複数の実施形態は個々に且つ／又はまとめて、単に便宜上、本願の範囲を任意の特定の発明又は発明の概念に強制的に制限する意図なしに、「発明」という言葉で呼ぶことができる。さらに、特定の実施形態が例示され説明されたが、同じ又は同様の目的を達成するように設計される任意の後続する構成で、示される特定の実施形態を置換し得ることを理解されたい。本開示は、各種実施形態のあらゆるすべての後続する適合又は変形を包含することを意図される。上記実施形態及び本明細書において具体的に説明されない他の実施形態の組み合わせが、説明を再吟味した上で当業者に明らかになるであろう。
【０１４８】
開示の要約は、米国特許法施行規則第１．７２条第（ｂ）項に準拠するために提供され、特許請求の範囲の範囲又は意味を解釈又は制限するために使用されないという理解と共に提出されている。さらに、上記詳細な説明では、本開示を簡素化するために各種特徴を一緒にグループ化するか、又は単一の実施形態において説明していることがある。本開示は、特許請求される実施形態が各請求項に明示的に記載される特徴よりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、以下の特許請求の範囲が反映するように、本発明の主旨は、開示される実施形態のうちの任意の実施形態のすべてに満たない特徴を対象とし得る。したがって、以下の特許請求の範囲は詳細な説明に援用され、各請求項は、別個に特許請求される主旨を定義するものとして独立している。
【０１４９】
上記の開示される主旨は制限ではなく例示とみなされるべきであり、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の主旨及び範囲内にあるこのようなすべての変更、改良、及び他の実施形態を包含することを意図される。したがって、法律によって許される最大の範囲まで、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲及びその均等物の可能な限り広い解釈によって決定されるべきであり、上記詳細な説明によって限定又は制限されるべきではない。
【０１５０】
したがって、上記詳細な説明は制限ではなく例示としてみなされること、及び本発明の主旨及び範囲を定義することを意図されるのは、すべての均等物を含めた以下の特許請求の範囲である旨を理解されたいことが意図される。
【図１】
2010503069.tif 000016
【図２】
2010503069.tif 000017
【図３】
2010503069.tif 000018
【図４】
2010503069.tif 000019
【図５Ａ】
2010503069.tif 000020
【図５Ｂ】
2010503069.tif 000021
【図６】
2010503069.tif 000022
【図７】
2010503069.tif 000023
【図８】
2010503069.tif 000024
【図９】
2010503069.tif 000025
【図１０】
2010503069.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】平成21年5月8日(2009.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
クライアントのためにエージェントを選択する方法であって、
取引を処理するエージェントを選択する要求を受け取ることであって、前記要求は前記クライアントへの顧客の到着に基づいて生成される、ことと、
前記信号の生成後に前記顧客が前記クライアントと対話する前に、
複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取ることと、
前記クライアントのニーズに基づくクライアント要件を受け取ることと、
前記能力情報及び前記クライアント要件を処理することと、
前記要求に応答して、前記処理された情報に基づいて前記複数のエージェントからエージェントを選択することと
を含む、方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１４】
顧客とエージェントを接続する方法であって、
クライアントに関連する前記顧客との接続を要求する信号を受信することであって、前記信号は前記クライアントへの顧客の到着に基づいて生成される、ことと、
前記信号の生成後に前記顧客が前記クライアントと対話する前に、
複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取ることと、
前記クライアントに関連するクライアント要件を受け取ることと、
前記能力情報及び前記クライアント要件を処理することと、
前記信号に応答して、前記処理された情報に基づいて前記複数のエージェントからエージェントを選択することと、
顧客と前記選択されたエージェントとの間に前記接続を確立することと
を含む、方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項２３】
クライアントに関連する顧客との通信に最適なエージェントを複数のエージェントから選択するシステムであって、
前記顧客との接続を要求する信号を受信するように構成される要求受信器であって、前記信号は前記クライアントへの顧客の到着に基づいて生成される、要求受信器と、
前記複数のエージェントのうちの少なくとも１人についてのエージェント能力情報、前記クライアントのクライアント要件、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つに関する入力を受け取るように構成される入力受信器と、
前記入力受信器に結合され、前記入力を解析して、前記エージェント能力情報を前記クライアント要件と比較し、その比較に基づいて前記複数のエージェントをランク付けするように構成されるプロセッサと、
前記プロセッサ及び前記要求受信器に結合され、前記顧客と前記クライアントとの続く対話の前に、前記信号の受信に応答して、前記ランクに基づいて前記複数のエージェントから前記最適なエージェントを選択するように構成されるセレクタと
を備える、システム。
【手続補正４】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項２９】
顧客とエージェントを接続するシステムであって、
クライアントに関連する前記顧客との接続を要求する信号を受信する手段であって、前記信号は前記クライアントへの顧客の到着に基づいて生成される、受信する手段と、
前記信号を受信する手段に結合され、複数のエージェントのうちの少なくとも１人のエージェントの能力に関する能力情報を受け取る手段と、
前記信号を受信する手段に結合され、クライアント要件を受け取る手段と、
前記能力情報を受け取る手段及び前記クライアント要件を受け取る手段に結合され、前記能力情報及び前記クライアント要件を処理する手段と、
前記処理する手段に結合され、前記信号の生成後の前記顧客と前記クライアントとの対話の前に、前記処理された情報に基づいて少なくとも部分的に、前記複数のエージェントからエージェントを選択する手段と、
前記選択する手段に結合され、顧客と前記選択されたエージェントとの間に前記接続を確立する手段と
を備える、システム。
【国際調査報告】
2010503069.tif 000027