[发明专利]基于动态统计过程的预测式外呼算法、交换机拨打方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于动态统计过程的预测式外呼算法、交换机拨打方法及装置，本发明的装置包括数据输入模块、预测式外呼算法模块、交换机、动态统计模块、数据存储模块和数据输出显示模块，数据输入模块向预测试外呼算法模块输入初始化参数数据，预测试外呼算法模块与交换机相连，进行信息交互，动态统计模块与数据存储模块相连，接收数据存储模块的数据，动态统计模块统计不同频率的统计数据并传输给预测试外呼算法模块，同时通过数据输出界面进行数据显示。本发明根据拨打电话的历史数据进行统计和预测，动态的决定下一刻应该拨打的电话数，在尽可能不超过目标电话呼损率的同时提高坐席利用率，达到优化平衡并完全取代人工拨号。

技术领域

本发明涉及电话外呼技术领域，具体涉及一种基于动态统计过程的预测式外呼算法、交换机拨打方法及装置。利用了统计学、数据挖掘、排队论、马尔可夫链、生灭论以及算法设计与分析等技术，尤其是实时资源分配调度和反馈控制优化的技术。

背景技术

呼叫中心可分为呼入型和呼出型两种。呼入型呼叫中心提供的是被动式的服务，而呼出型呼叫中心提供了主动为客户服务的一种方式，为企业开展市场营销、问卷调查等业务提供一种高效的方式。随着计算机和通信技术的发展，基于传统技术的呼叫中心系统已经难以满足市场变化需求，自动外呼由此而生，自动外呼系统主动发起呼叫，将无法接通的客户过滤，将成功连接的客户分配至空闲客服，从而提高客服人员的利用率。

现有的外呼算法主要有三类：经验外呼预测算法，积分模型算法和队列理论在预测算法中的应用。

经验外呼预测算法是通过对近期的外拨结果对反馈率值进行动态调节，调节外呼调整参数(超速外拨时>1,减速外拨时<1)，使算法的适应能力变强。缺点是平均闲置时长分布不稳定，呼损不能得到较好的控制。

积分模型算法首先考查呼叫的接续时序分布情况：接通率分布V(t)，拆线率分布F(t)，则有再考查通话时长的时序序列:通话时长分布h(t)，满足则通话时长大于时间t的概率，H(O)＝l，H(+∞)＝0。假设系统呼出序列C(t)，则在t时刻的接入呼叫数，在t时该的当前通话呼叫数，表示当前正在通话的呼叫数,包括己经与话务员通话的呼叫和用户己经摘机未分配到话务员在等待的呼叫。若要求呼出用户摘机后的即时接通率为g,即呼出用户摘机后有空闲坐席的呼叫比率,则就有N(t)*g<A,同时为充分利用坐席资源,又有N(t)≥A,A为当前注册的坐席数。即从上面可以得到:A≤N(t)<A/g。从此约束条件可以计算出系统的呼出时间序列C(t)。按照此呼出预测算法可以能够根据历史呼叫的结果即以往的呼叫时间序列及当前系统资源情况，进行自反馈学习，动态地调整后续的呼出。虽然如上算法着实可行，且在实际应用中起到了很大的作用，但经分析发现仍有值得改进的地方，比如周期T内平均分成n批是最佳选择吗，平均处理时间算L/2是真实情况还是理想状况呢，是一成不变还是有波动呢，波动多少呢？或者是当前状况异常会不会影响下一刻的预测呢，稳定性如何呢？