Yapay sinir ağları ile çağrı merkezi yük tahmini
Call centre load prediction with artificial neural networks
Yazar: YUNUS SUR
Danışman: DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Çağrı merkezleri, kurumların bireyler veya diğer kurumlarla iletişimlerini sürdürebilmeleri için hizmet veren birimlerdir. Bu merkezler, telefon, e-posta veya diğer iletişim kanalları ile müşteri taleplerini karşılamak amacıyla doğru ürün veya hizmeti, doğru zamanda sunmayı hedefler. Çağrı merkezleri, müşteri memnuniyetini sağlamak ve iş gücünü etkin bir şekilde kullanmak adına yük tahmini yaparak kaynaklarını optimize etme gereksinimi duyarlar. Bu çalışmada, çağrı merkezlerinin iş yükünün daha verimli bir şekilde yönetilmesi amacıyla, yapay sinir ağları kullanılarak çağrı yoğunluğunun tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada, bir çağrı merkezinin faaliyetlerini yansıtan çağrı sayıları, ortalama çağrı süreleri ve çalışan sayısı gibi çeşitli değişkenleri içeren veriler kullanılmıştır. Veri ön işleme süreçlerinin ardından, yapay sinir ağları modellerinin eğitim ve test verileri belirlenmiştir. Çağrı sayısını ve ortalama çağrı süresini tahmin etmek amacıyla iki model geliştirilmiştir. Tahmin edilen çağrı sayıları ile gerçekleşen ortalama çağrı sürelerinin değerleri ile Erlang C analizi kullanarak ihtiyaç duyulan personel sayısı hesaplanmıştır. Uygulama sonucunda, yapay sinir ağları modellerinin çağrı merkezi yük tahmininde oldukça başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapay sinir ağları ile oluşturulan modeller, çağrı merkezi yöneticilerinin iş gücü planlamasını daha isabetli bir şekilde yapmalarına yardımcı olarak sunulan hizmetin kalitesini artırabilir. Ayrıca, uygulanan yaklaşım operasyonel maliyetlerin düşürülmesine ve müşteri memnuniyetinin artırılmasına da katkı sağlayabilir.

Abstract:
Call centres are units that provide services for companies to maintain their communication with individuals or other companies. These centres aim to provide the right product or service at the right time to meet customer demands via phone, e-mail or other communication channels. Call centres need to optimize their resources by making load predictions in order to ensure customer satisfaction and use their workforce efficiently. In this study, we aim to predict call load using artificial neural networks in order to manage the workload of call centres more efficiently. In the study, data reflecting the activities of a call centre, including various variables such as the number of calls, average call duration and number of employees, was used. After data preprocessing, training and test data for artificial neural network models were specified. Two separate models were developed to predict the number of calls and the average call duration. The number of agents required was calculated by using Erlang C analysis with the values of the predicted number of calls and the actual average call duration. The result of the application shows that artificial neural network models give very successful results in call centre load prediction. The models developed with artificial neural networks can help call centre managers to make workforce planning more accurately and improve the quality of the service provided. Moreover, the applied approach can also contribute to reducing operational costs and increasing customer satisfaction.