Çağrı Merkezi Çalışanlarının Aylık Performanslarının Yapay Sinir Ağları Yardımı İle Tahmin Edilmesi
Estimation of Monthly Performance of Call Center Employees with Artificial Neural Networks Assistance
Yazar: Ortakaya, Sefa; Tuntaş, Remzi
Dergi: Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, Vol. 4 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Artificial Neural Networks,Call Centers,Forecasting Performance ; Yapay Sinir Ağları,Çağrı Merkezleri

Bilgiteknolojilerindeki hızlı gelişmeler inovasyonun da ötesine geçerek yıkıcı birboyuta ulaşmıştır. Bu boyut yapay zeka uygulamalarına yönelik geniş biraraştırma alanına yön vermiştir. Günümüzde yapay zeka teknolojilerininkullanımında önemli ölçüde ilerleme kaydedilmiştir. İnsana özgü olan biyolojikbeyin sisteminden ilham alınarak Yapay Sinir Ağ (YSA) teknolojisi ortayaçıkarılmıştır. Yapay sinir ağları insan beyninin fonksiyonlarından olan öğrenmeyeteneğinin bilgisayarlara ve makinelere kazandırıldığı yapay zekateknolojilerinden olduğu, bu nedenle yapay sinir ağlarının geçmişteki örnekleriöğrenme yoluyla kullanarak geleceğe ait yorumlar ve tahminler yapabilmeözelliği gibi kuramsal çerçeve ele alınmıştır. Bu bakımdan YSA biyolojik sinirsisteminin matematiksel mimarideki modellemesidir. Tahmin performanslarınınüstün olması YSA'lara birçok alanda başarılı bir şekilde kullanım alanlarısağlamıştır. Bu çalışmada ise çağrı merkezi çalışanlarının sonraki aylarayönelik çalışma performansları YSA yardımı ile tahmin edilmiştir. YSA yöntembilimi ile çağrı merkezlerinde çalışan müşteri/vatandaş temsilcilerininperformansı tahmin edilerek bulgular ve sonuçlar elde edilmeye çalışılmıştır. Çağrımerkezi sektöründeki firmaların başarılı olmasında ve yöneticilerin sağlıklıkararlar almasında temel koşul, neler yapılacağının önceden bilinmesidir. Bununiçin öncelikle çağrı merkezlerinde çalışan personelin geçmiş aylara ait çalışmaperformans verileri saat olarak elde edilmiştir. Daha sonra tahmin amaçlıolarak kullanacağımız uygun YSA mimarisini oluşturmak için elde edilen mevcutveriler ile geri yayılım algoritması kullanılarak YSA eğitilmiş ve denemeyanılma yöntemiyle ağ parametreleri tespit edilmiştir. Nihai aşamada isebaşarılı bir şekilde eğitilmiş ve test edilmiş olan bu uygun YSA'larkullanılarak çağrı merkezlerinde çalışan personellerin daha sonraki aylara aitçalışma performansları başarılı bir şekilde tahmin edilerek uygun analiz vedeğerlendirmeler yapılmıştır.Sonuç olarak bu çalışmada öngörü modellemesi tekniğiolan yapay sinir ağları metodolojisi ele alınarak, çağrı merkezi sektöründeistihdam edilençalışanlarınperformanslarının tahmin edilmesine yönelik bulgularla sonuçlar başarılı birşekilde elde edilmiştir. Elde edilen çıktılara göre bu çalışma göstermiştir kiçağrı merkezleri veya benzer sektörlerdeki yöneticilerin geleceğe dönük doğruve sağlıklı kararlar alabilmelerini sağlayacak olan optimum çalışma şartlarınınoluşturulması ve maksimum verimin alınabilmesi için çok ciddi imkanlarsağlamaktadır.

Rapid developments in informationtechnologies have gone beyond innovation to a destructive dimension. Thisdimension has led to a broad research area for artificial intelligenceapplications. Today, significant progress has been made in the use ofartificial intelligence technologies. Artificial Neural Network (ANN)technology has been developed by inspiring the human brain system. Artificialneural networks are considered to be the artificial intelligence technologiesthat have been acquired by computers and machines for their ability to learnfrom the functions of the human brain, and thus the theoretical framework ofartificial neural networks such as the ability to make predictions andpredictions of the future using learning through the past is studied. In thisregard, ANN is the model of the biological nervous system in mathematicalarchitecture. Superiority of forecasting performance ANN has been successfullyused in many areas. In this study, call center employees' work performance forthe next month was estimated with the aid of ANN. The performance of customer /citizen representatives working in call centers with ANN methodology wasestimated by trying to avoid the findings and results.The basic condition forthe success of the companies in the call center sector and for managers to makesound decisions is to know in advance what to do. For this purpose, theperformance data of the personnel working in the call centers of the past monthwere obtained as hourly. Then, we use ANN as a predictor and use thebackpropagation algorithm with the existing data obtained to construct theappropriate ANN architecture. The network parameters are determined by trialand error method. In the final stage, the successful performance of thepersonnel working at the call centers by using these appropriate ANNs whichhave been trained and tested successfully was predicted successfully andappropriate analyzes and evaluations were made. As a result, the methodology offorecasting modeling artificial neural networks in this study has been takeninto consideration and the results have been successfully obtained with thefindings of estimating the performance of the employees employed in the callcenter sector. According to the output obtained, this study has shown veryserious possibilities for establishing optimum working conditions andmaximizing efficiency, which will enable call centers or managers in similarsectors to make correct and healthy decisions for the future.