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技術 コールセンタ内に用いる多変量作業割当のための方法および装置

出願人 アバイアインコーポレイテッド
発明者 アンドリューデー.フロックハートロビンエッチ.フォスタージョイリーイー.コーラーユージェンピー.マシューズ
出願日 2001年1月18日 (20年5ヶ月経過) 出願番号 2001-009995
公開日 2001年10月19日 (19年8ヶ月経過) 公開番号 2001-292236
状態 拒絶査定
技術分野 交換機の特殊サービス (2) 特定用途計算機 電話通信サービス 交換機の特殊サービス(1)
主要キーワード ベクトリング 指定閾値 固定順 自動分配機 熟練レベル 作業タスク 休憩期間 セコンダリ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2001年10月19日)のものです。
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図面 (9)

課題

コールセンタ内に用いる多変量作業割当のための方法および装置。

解決手段

多変量作業割当過程が、作業項目、例えば音声呼、e−メールおよび他の通信あるいはタスクをコールセンタ内のエージェント割当てられるために用いられる。この多変量作業割当過程は、作業項目の特徴を記述するある特定の変数の値が指定されるレンジ内に入るか否か決定し、入る場合は、少なくとも一つの追加の変数を作業割当の決定のために用いる。この作業割当過程は、これに加えてあるいはこの代わりに、複数の変量の重み付けされた結合を作業割当の決定のために用いることもできる。多変量割当過程において用いられる変量の例には、現待ち時間サービス目標スキルプレファレンススキルレベル予想待ち時間、総予測待ち時間、その他が含まれる。

概要

背景

コールセンタは空いたサービスエージェントに呼および他のタイプの通信を様々な所定の基準に従って分配する。最も多忙なコールセンタにおいてさえ、二人あるいはそれ以上の空いたエージェントの中から一人のエージェントをある特定の呼あるいは他の作業項目を扱うために選択するような状況が発生することがあるが、これはエージェント選択過程と呼ばれる。加えて、コールセンタは、通常は、ある人の空いたエージェントに、サービスを待っている複数の作業項目の中の一つを割当てることを必要とされ、これは作業選択と過程と呼ばれる。エージェント選択過程と作業選択過程は、ここでは集合的に作業割当過程とも呼ばれる。

概要

コールセンタ内に用いる多変量作業割当のための方法および装置。

多変量作業割当過程が、作業項目、例えば音声呼、e−メールおよび他の通信あるいはタスクをコールセンタ内のエージェントに割当てられるために用いられる。この多変量作業割当過程は、作業項目の特徴を記述するある特定の変数の値が指定されるレンジ内に入るか否か決定し、入る場合は、少なくとも一つの追加の変数を作業割当の決定のために用いる。この作業割当過程は、これに加えてあるいはこの代わりに、複数の変量の重み付けされた結合を作業割当の決定のために用いることもできる。多変量割当過程において用いられる変量の例には、現待ち時間サービス目標スキルプレファレンススキルレベル予想待ち時間、総予測待ち時間、その他が含まれる。

目的

残念なことに、上述のように、これら従来のエージェント選択および作業選択技法は、コールセンタの作業割当の観点からは最適な性能および柔軟性を提供することはできない。従って、コールセンタ内での作業の割当に対する改善された技法に対する必要性が存在する。

効果

実績

技術文献被引用数
3件
牽制数
5件

この技術が所属する分野

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請求項1

コールセンタ内のエージェント作業項目割当てるための方法であって、作業割当の決定の一部として少なくともサブセットの作業項目に関するある特定の変量の値が指定されるレンジ内に入るか否かを決定するステップ;および前記特定の変量が指定されるレンジ内に入る場合は、少なくとも一つの追加の変量を用いて作業割当の決定を行なうステップを含むことを特徴とする方法。

請求項2

前記作業割当の決定が、少なくとも一部複数の変量の重み付けさけた結合に基づいて行なわれることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項3

前記作業割当の決定が、単一の作業項目を伴う1対多数作業割当過程の一部を成し、この過程が単一の作業項目を扱うために利用可能な複数のエージェントの一人を選択することを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項4

前記作業割当の決定が、複数の作業項目を伴う多数対1作業割当過程の一部を成し、この過程が複数の作業項目の一つをある特定の空いたエージェントによって扱うために選択することを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項5

前記作業割当の決定が、複数の作業項目を伴う多数対多数作業割当過程の一部を成し、複数のエージェントのおのおのが同時に複数の作業項目を扱うために考慮されることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項6

前記作業項目が入り方向もしくは出方向通信から成ることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項7

前記特定の変量がある与えられた作業項目と関連する待ち時間関数から成ることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項8

前記特定の変量がある与えられた通信に対する総予測待ち時間サービス目標の比から成ることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項9

前記少なくとも一つの追加の変量が、現待ち時間、サービス目標、スキルプレファレンス予想待ち時間、総予測待ち時間、顧客充足熟練スコアおよび収益スコアの少なくとも一つから成ることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項10

前記作業割当の決定が、少なくとも一部、各作業項目と関連するスキルレベルに基づいて行なわれ、各エージェントに可能な限り最も高いスキルレベルをもつ作業項目が割当てられることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項11

前記作業割当の決定が、少なくとも一部、少なくともサブセットの各エージェントの複数の異なるタイプの各作業項目に対する要求される計画作業負荷と実際の作業負荷との比較に基づいて行なわれ、作業項目が各エージェントに、対応する実際の作業負荷と要求される計画作業負荷の整合が改善されるようなやり方にて割当てられることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項12

スキルレベルに基づく重み係数が前記特定の変量および追加の変量の少なくとも一つに適用され、前記作業割当の決定が少なくとも一部、適用された重み係数に基づくことを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項13

少なくとも一つの量的尺度が割当てるべき作業項目と関連する複数のスキルレベルのおのおのに対して決定されることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項14

前記量的尺度が顧客充足熟練スコアと収益スコアの少なくとも一つから成ることを特徴とする請求項13記載の方法。

請求項15

前記量的尺度と前記追加の変量の少なくとも一つの関数が作業割当の決定に用いられることを特徴とする請求項13記載の方法。

請求項16

前記関数が量的尺度、スキルレベル重み係数、および前記追加の変量の少なくとも一つの積から成ることを特徴とする請求項14記載の方法。

請求項17

ある与えられたスキルと関連する複数の作業項目が複数のエージェントへの割当のために同時に考慮されることを特徴とする請求項1記載の方法。

請求項18

コールセンタ内のエージェントに作業項目を割当てるために用いる装置であって、作業割当の決定の一部として少なくともサブセットの作業項目に関するある特定の変量の値が指定されるレンジ内に入るか否かを決定し、前記特定の変量が指定されるレンジ内に入る場合は、少なくとも一つの追加の変量を用いて作業割当の決定を行なうためのプロセッサ;および前記プロセッサに結合された、少なくともサブセットの変量に関する情報を格納するためのメモリを備えることを特徴とする装置。

請求項19

コールセンタ内のエージェントに作業項目を割当てるために用いる一つあるいは複数のプログラム実装する製品であって、このプログラムが、実行されたときプロセッサに対して:作業割当の決定の一部として少なくともサブセットの作業項目に関するある特定の変量の値が指定されるレンジ内に入るか否かを決定するステップ;および前記特定の変量が指定されるレンジ内に入る場合、少なくとも一つの追加の変量を用いて作業割当の決定を行なうステップを遂行することを指令することを特徴とする製品。

技術分野

0001

本発明は、音声呼、e−メール、ファックス音声メッセージテキストメッセージインターネットサービスリクエスト、あるいは他のタイプの通信が複数のサービスエージェントの間にそれらを扱うために分配されるコールセンタあるいは他のタイプの呼処理システムに関する。

背景技術

0002

コールセンタは空いたサービスエージェントに呼および他のタイプの通信を様々な所定の基準に従って分配する。最も多忙なコールセンタにおいてさえ、二人あるいはそれ以上の空いたエージェントの中から一人のエージェントをある特定の呼あるいは他の作業項目を扱うために選択するような状況が発生することがあるが、これはエージェント選択過程と呼ばれる。加えて、コールセンタは、通常は、ある人の空いたエージェントに、サービスを待っている複数の作業項目の中の一つを割当てることを必要とされ、これは作業選択と過程と呼ばれる。エージェント選択過程と作業選択過程は、ここでは集合的に作業割当過程とも呼ばれる。

発明が解決しようとする課題

0003

現存のコールセンタは、通常、エージェント選択過程および作業選択過程のために固定順アプローチを用いる。典型的には、セットの空いたエージェントあるいはセットの待たされている作業項目が、選択基準の固定された順序に従って一人のエージェントあるいは一つの作業項目のみが残るまで低減される。この固定順次アプローチと関連する重大な問題として、しばしば、特定のエージェントあるいは作業項目の間の非常に僅かな差が選択に不当に大きな影響を与え、このため、最終的な割当の決定がビジネス目標とは良く整合しなくなることがある。

0004

一例として、複数のエージェントがある与えられた一つの作業項目を扱うために空いているエージェント選択過程を考える。従来のアプローチは、固定された一連の順次ステップを適用し、このため、テストされる特定の変量の値の間の差が非常に小さい場合でも、その変量が他の変量より前にテストされるために、その変量が過剰な量の影響をもち、結果として、セットの候補エージェントの数が不当に減少することがある。この問題は、幾つかの状況においては、変量を最も重要なものから最も重要でないものに向かって順番にテストすることで軽減することができるが、ただし、最も重要なものから最も重要でないものに向かっての単一の固定された順序を、全てのエージェントおよび全てのタイプの作業項目に対して一律に定義することは困難であり、考慮する変量の数が大きな場合は、特にそうである。類似の問題が、(単一のエージェントに割当てるために)一つの特定の作業項目をセットの複数の作業項目の中から選択する場合にも発生する。

0005

上述の固定順序アプローチにおけるエージェントの選択は、典型的には、スキルプリファレンスレベルとエージェント占拠期間の比較に制限される。スキルプリファレンスは、用いられる場合、通常最初に考慮され、そのスキルレベルにおけるエージェント占拠期間とより低いプリファレンスレベルにおけるエージェント占拠期間の比較は行なわれない。固定順序アプローチにおける作業の選択は、通常、スキルプレファレンス優先度の高さ、待ち時間の長さなどの基本的な要因に基づく順次的削除に制限される。

0006

残念なことに、上述のように、これら従来のエージェント選択および作業選択技法は、コールセンタの作業割当の観点からは最適な性能および柔軟性を提供することはできない。従って、コールセンタ内での作業の割当に対する改善された技法に対する必要性が存在する。

課題を解決するための手段

0007

本発明は、コールセンタ内での呼あるいは他の作業項目の処理を向上させるための方法および装置を提供する。より具体的には、本発明は、一つの実施例においては、作業の多変量割当技法を提供する。本発明によると、作業項目、例えば、音声呼、e−メールおよび他の通信もくしはタスクは、コールセンタ内のエージェントに多変量作業割当過程を通じて割当てられる。

0008

この多変量作業割当過程は、作業項目の特徴を記述するある特定の変量の値が、指定されるレンジ内に入るか否か決定し、入る場合は、少なくとも一つの追加の変量を用いて作業割当の決定を行なうように構成される。この作業割当過程は、作業割当の決定を行なうために、これに加えてあるいはこの代わりに、複数の変量の重み付けされた結合を用いることもできる。

0009

多変量割当過程において用いられる変量の例には、現待ち時間、サービス目標、スキルプレファレンス、スキルレベル、(現時点からの)予想待ち時間、総予測待ち時間、その他が含まれる。

0010

本発明の一つの代替実施例においては、作業割当過程の最初のステップにおいて、特定の変量としてある入り方向音声呼に対する総予測待ち時間とサービス目標との比が考慮される。割当てられるべきセットの各音声呼に対して計算されたこの比が、"本質的等価(essential equivalency)"なる指定レンジ内に入る場合は、次に、一つあるいは複数の追加の変量、例えば、現待ち時間、サービス目標、スキルプレファレンス、あるいは予想待ち時間が作業割当の決定のために考慮される。この作業割当の決定は、これに加えてあるいはこの代わりに、少なくとも一部、各作業項目と関連するスキルレベルに基づいて行い、各エージェントに、可能な限り最も高いスキルレベルをもつ作業項目が割当てられるようにすることもできる。

0011

本発明のもう一つの実施例によると、前記作業割当の決定は、少なくとも一部、少なくともサブセットの各エージェントの複数の異なるタイプの各作業項目に対する要求される計画作業負荷と実際の作業負荷との比較に基づいて行なわれ、この実施例においては、各作業項目は各エージェントに、実際の作業負荷と要求される計画作業負荷の整合が改善されるようなやり方で割当てられる。

0012

本発明のさらにもう一面によると、スキルレベルに基づく重み係数が一つあるいは複数の変量に適用され、作業割当の決定は、少なくとも一部、適用された重み係数に基づく。このタイプの一つの可能な実施例においては、重み係数と顧客充足熟練スコアの両方が割当てられるべき作業項目と関連する各スキルレベルに対して決定される。次に、(1)重み係数、(2)顧客充足熟練スコア、および(3)総予想待ち時間とサービス目標の比などの変量の積が各作業項目に対して計算され、結果としての積が、適当な作業割当を決定するために用いられる。

0013

長所として、本発明は、多様な異なるタイプの作業割当過程として実現することができる。例えば、本発明は、ある特定の作業項目を扱うために空いたセットのエージェントの中から特定のエージェントを選択する1対多数作業割当過程としても、セットの作業項目の一つをある特定の空いたエージェントによって扱うために選択する多数対1作業割当過程としても、あるいは複数の作業項目を扱うために複数のエージェントが同時に考慮される多数対多数作業割当過程としても実現できる。

0014

エージェント選択過程および作業選択過程において複数の変量を考慮できるようにすることで、本発明は上述の従来の技術の欠点を克服し、改善された性能および柔軟性、並びにコールセンタのビジネス目標と作業割当決定とのより良い整合を提供する。本発明のこれらおよびその他の特徴および長所が付録の図面および以下の詳細な説明から一層明白となるものである。

発明を実施するための最良の形態

0015

以下では本発明は一例としてのコールセンタ内での呼の処理との関連で説明するが、ただし、本発明は任意の特定のタイプのコールセンタあるいは通信処理アプリケーションと用いることに制限されるものではない。例えば、本発明は、入り通信、出通信、あるいはこの両方の処理にも適用できるものである。開示される技法は、自動呼分配(ACD)システム電話マーケティングシステム構内交換器(PBX)システム、コンピュータ電話統合(CTI)ベースのシステム、並びにこれらおよび他のタイプのコールセンタの組合せとの関連で用いることもできる。本発明によるコールセンタは、非同期転送モード(ATM)、ローカルエリア網ワイドエリア網インターネットプロトコル(IP)網、その他の任意のタイプのネットワークインフラストラクチャを用いて構成することができる。このため、ここで用いられる"コールセンタ(call center)"なる用語は、呼あるいは他のサービスリクエスト、例えば、音声呼、ビデオ呼マルチメディア呼、e−メール、ファックス、テキストチャット、音声メッセージ、並びにこれらおよび他のタイプの通信の様々な部分あるいは組合せを処理する任意のタイプの自動呼分配(ACD)システム、電話マーケティングシステムあるいは他の通信システムを含むことを意図され、ここで用いられる"呼(calls)"なる用語は、上述の任意のタイプの通信並びにこれらおよびその他の通信の部分あるいはこれらの組合せを含むことを意図される。

0016

図1は本発明が内部に実現される一例としてのコールセンタを示す。コールセンタは、複数の電話回線および/あるいはトランク100を含み、これらは、自動呼分配(ACD)システム101を介して複数のエージェント位置102〜104に選択的に相互接続される。各エージェント位置102〜104は、対応するエージェント106〜108によって呼を扱う際に用いるための音声/データ端末105を備える。端末105は音声/データ伝送媒体109によって自動呼分配(ACD)システム101に接続される。自動呼分配(ACD)システム101は、従来の基本的呼管理システム(BCMS)110を備え、加えて従来の外部の呼管理システム(CMS)111にも接続される。基本的呼管理システム(BCMS)110および外部の呼管理システム(CMS)111は、呼レコード、コールセンタ統計量、その他の情報を収集し、コールセンタの管理、コールセンタ報告の作成、その他の機能を遂行する。代替の実施例においては、基本的呼管理システム(BCMS)110および外部の呼管理システム(CMS)111のこれら機能は、自動呼分配(ACD)システム101の内部あるいは外部の単一の呼管理システムを用いて実現される。

0017

自動呼分配(ACD)システム101は、例えば、Lucent Technologiesから市販されるDefinity(登録商標)PBXュbased ACDシステムと類似のやり方にて実現される。図2は自動呼分配(ACD)システム101の一つの可能な実現の略ブロック図を示す。図2に示すように、自動呼分配(ACD)システム101は格納されたプログラムにて制御されるシステムから成り、これは、外部通信リンクへのインタフェース112、通信スイッチングファブリック113、サービス回路114(例えば、トーン発生器アナウンスメント回路、その他)、制御プログラムおよびデータを格納するためのメモリ115、およびプロセッサ116(例えば、マイクロプロセッサ、CPU、コンピュータ、その他、あるいはこれらの様々な部分もしくは組合せ)から構成される。プロセッサ116は、格納された制御プログラムを実行し、インタフェースおよびスイッチングファブリックを制御することを通じて、自動分配機能を提供するとともに、e−メール、ファックスおよび他の通信の格納を実現する。

0018

再び図1戻り、自動呼分配(ACD)システム101のメモリ115内に格納される一例としてのデータ要素には、セットの呼待ち行列120とセットのエージェント待ち行列130が含まれる。セットの呼待ち行列120内の各呼待ち行列121〜129は、異なるエージェントスキルに対応し、セットのエージェント待ち行列130内の各エージェント待ち行列131〜139も異なるエージェントスキルに対応する。従来のシステムの場合と同様に、呼には優先が付けられ、各呼は、例えば、セットの呼待ち行列120内の個々の待ち行列内にそれらの優先順に待たされるか、あるいは、一つのスキルに対応する複数の待ち行列(これら複数の呼待ち行列は異なる優先に対応する)の異なる一つの中に待たされる。同様に、各エージェントのスキルもエージェントのそのスキルの熟練レベルに従って優先を付けられ、エージェントは、例えば、セットのエージェント待ち行列130の個々の待ち行列内に熟練レベルの順に待たされるか、あるいは、一つのスキルに対応する複数のエージェント待ち行列(これら複数のエージェント待ち行列はおのおのエージェントのそのスキルにおける異なる熟練レベル対応する)の異なる一つの中で待たされる。本発明は、多様な他のタイプの待ち行列構成およびキューイング技法を用いるシステム内においても実現できることに注意する。

0019

自動呼分配(ACD)システム101は、さらに、コールベクトル140を備える。コールベクトル140は、システム101内に実装された複数の異なるタイプの格納された制御プログラムの一つから成る。回線もしくはトランク100を通じてコールセンタに入ってくる呼は、コールベクトル140によって、適切な処理のためにそれらが要求するエージェントスキルに基づいて異なる呼待ち行列121〜129に割当てられる。呼を扱うために利用可能なエージェント106〜108は、おのおのが有するスキルに基づいてエージェント待ち行列131〜139に割当てられる。ある特定のエージェントが複数のスキルをもち、このため、複数のエージェント待ち行列131〜139に同時に割当てられることもある。このようなエージェントは、ここでは、"マルチスキルエージェント(multiュskill agent)"と呼ばれる。さらに、ある特定のエージェントが異なるスキル熟練レベル(例えば、マルチレベルスケールの場合の異なるスキルレベル、あるいはプライマリ(P)スキルとセコンダリ(S)スキル)をもち、このため、異なる熟練レベルに対する異なるエージェント待ち行列131〜139に割当てられることもある。

0020

コールベクトリングについては、Definity(登録商標)Communications System Generic 3 Call Vectoring/Expert Agent Selection (EAS) Guide,AT&T Publication No.555ュ230ュ520,Issue 3,Nov.1993においてより詳細に説明されているために、これを参照されたい。スキルベースの自動呼分配(ACD)技法については、例えば、1993年4月27日付けで、J.E.Kohlerらに交付された、"Automatic CallDistribution Based on Matching Required Skills with Agents Skills"なる名称の合衆国特許第5,206,903号においてより詳細に説明されているために、これを参照されたい。

0021

自動呼分配(ACD)システム101内で実行しているもう一つのプログラムとしてエージェントセレクタ150がある。エージェントセレクタ150は、自動呼分配(ACD)システム101のメモリ115、自動呼分配(ACD)システム101の周辺メモリ(例えば、ディスク、CDュROM、その他)、あるいは自動呼分配(ACD)システム101と関連する任意の他のタイプのコンピュータにて読出可能な媒体内に格納されたソフトウエアとして実現し、プロセッサ116、あるいは自動呼分配(ACD)システム101と関連する他の適当な処理ハードウエアによって実行することもできる。エージェントセレクタ150は、説明の実施例においては、割当てるべき呼と利用可能なエージェントとの間の割当を行なうために従来の技法を実現する。エージェントセレクタ150によって実現されるこれら従来の技法は当分野において周知であるため、ここではこれ以上は説明しない。これら機能は、呼自動分配(ACD)システム101の他の要素内で実現することも、あるいはこれらシステムの複数の異なる要素を組み合わせて用いることで実現することもできることに注意する。

0022

システム、例えば、ACDシステム101内での呼処理の詳細に関しては、例えば、1999年5月18日付けで、A.D.Flockhartらに交付された"WaitingュCall Selection Based on Anticipated Wait Times"なる名称の合衆国特許第5,905,793号,および1998年2月12日付けで交付された"Call Center Agent Selection that Optimizes Call Wait Times"なる名称の合衆国特許出願第09/022,959号を参照されたい。

0023

本発明によると、図1のコールセンタは多変量作業割当能力をもつように構成される。ここで用いられる"作業割当(work assignment)"なる用語は、エージェントの選択、つまり、ある一つの作業項目を扱うためにあるグループのエージェントの中からの一人のエージェントを選択する過程と、作業の選択、つまり、一人の空いたエージェントによって次に扱われるために、複数の作業項目の中から一つの作業項目を選択する過程の両方を含むことを意図される。本発明による多変量作業割当技法の長所は、複数の変量が同時に分析され、このため文脈内で最も重要な要因が割当の決定において最も大きな影響をもつようにすることができることである。

0024

本発明は、一つの実施例においては、セットの利用可能なエージェントあるいはセットの作業項目のおのおのと関連する複数の変量の重み付き解析を行なう。本発明は、さらに、"本質的に等価(essential equivalence)"な区間を定義するが、これは複数の変量の重み付き解析の一部として、数、重み付き計算、パーセント、定義されたラベルなどを比較する際に発動される。本質的に等価なる概念は、ある与えられた変量に適用されたとき、それらが作業割当の決定に与える影響の観点から等価であるとみなすことができる値のレンジを指定する。例えば、85.3%なるパーセント値は84.9%なるパーセント値と本質的に等価とみなすことができ、スキルプレベル2はスキルレベル3と本質的に等価とみなすことができ、18秒なる総予測待ち時間(PWT)の計算値は17秒なるPWTの計算値と本質的に等価とみなすことができる。

0025

複数の変量を同時に考慮することと、一つあるいは複数の変量に対して本質的に等価な区間を指定することで、本発明は、潜在的なエージェントあるいは作業項目がある一つの変量のささいな差のために、別の変量のより大きな差を調べることなく、除去されないことを保障する。

0026

図3図8との関連で説明するように、本発明は、1対多数割当過程にも、多数対1割当過程にも、多数対多数割当過程にも適用することができる。従来のコールセンタは、作業項目のエージェントへの割当を実現するために、典型的には、1対多数割当過程あるいは多数対1割当過程を用いる。1対多数割当過程においては単一の呼が到着し、この過程はその呼を扱うために現在空いている"多数(many)"のエージェントの中から一人を選択する。多数対1割当過程においては複数の呼が待ち行列内に存在し、一人のエージェントが空いたとき、この過程は多数(many)"の呼の中からそのエージェントが扱うべき一つの呼を選択する。

0027

より効率的な多数対多数作業割当を提供するための技法が、1999年12月15日付けで、A.D.Flockhartらによって出願された、"Methodsand Apparatus for Processing of Communications in a Call Center Based on Variable Rest PeriodDeterminations"なる名称の合衆国特許出願において説明されているために、これも参照されたい。この多数対多数作業割当過程は、上述の従来の1対多数あるいは多数対1割当過程とは対照的に、多数のエージェントと多数の作業項目との間の割当を実現する。この多数対多数作業割当過程は、近い将来どのエージェントが空くかを正確に決定し、決定は、待ち行列内に発呼者既知ボデー(体)に様々なやり方にて割当てられているエージェントの既知のプールに基づいて行なわれる。次の呼に対してエージェントがいつ空くかに関するこの正確な知識は、少なくとも一部、これらエージェントに与えられた可変休憩期間に関する情報に基づく。この過程は、複数のエージェントを複数の呼に対して同時に考慮できるように、作業割当の決定を少し遅延させることで、エージェントの緩衝されたプールを生成する。多数対多数作業割当に関する追加の詳細については上述の合衆国特許出願を参照されたい。

0028

以下では、図3図8との関連で、本発明の技法を用いる多変量作業割当過程の例について説明する。明らかなように、これらの例は上に説明の本質的に等価なる概念を導入する。

0029

図3は、多数対1状況、すなわち、多くの呼が待ち行列内で待たされている状況で単一のエージェントが空き、この過程はそのエージェントが"多数(many)"の呼のうちのどの一つをとるべきかを選択するような状況での多変量作業割当過程の例を示す。図内のテーブルは、ある与えられた空いたエージェントが4つの待たされている呼の内のどれをとるべきかを決定するために用いられるデータを示す。このエージェントは、スキルA、B、CおよびDと呼ばれる4つのスキルをもち、スキルAとBはプリファレンスレベル2をもち、スキルCとDはプリファレンスレベル1をもつ。この例においては、プリファレンスレベル1はプリファレンスレベル2より、より好ましいものと想定される。

0030

この多変量作業割当過程は、最初に、それと対応する呼の総予測待ち時間(PWT)とその呼のサービス目標(Service Objective、OS)との比(PWT/SO)が最大のスキルを識別する。このために、示されるように、PWT/SO比が4つの待たされている呼のおのおのに対して計算される。この例においては、最高のPWT/OS値最低のPWT/OS値との間の差は、たった、1.170−1.100=0.07である。従来の作業割当技法では、通常、別の呼を選択した方が結果として性能の向上あるいはコールセンタの目標の達成に結びつくにもかかわらず、最大のPWT/OS値をもつ呼が選択される。

0031

本発明によると、結果としてのPWT/OS比に関して本質的等価テストが遂行される。この例では、この本質的等価テストは、0.1なる指定公差、すなわち、レンジを用いる。ただし、勿論、他のより大きなあるいはより小さなレンジを用いることもできる。テストの結果として、0.1なるレンジ内のPWT/SO値をもつ全ての呼は、この特定の変量に関しては本質的に等価であるとみなされる。

0032

以下のテーブルは本質的に等価なる概念をより詳細に示す。以下のテーブル1において、最初の列は一例としてのPWT/SO値を示し、他の列は対応するレンジに対してこれらの値のどれが本質的に等価であるとみなされるかを示す。より詳細には、テーブル内のX項目は、対応するレンジに対してPWT/SO値のどれが本質的に等価であるとみなされるかを示す。

0033

0034

本質的等価のもう一つの例が以下のテーブル2に示される。このテーブルは、エージェント、スキルレベル、および3つの異なるレンジに対する列をもつ。この場合は、特定の一つのレンジの列内の一つあるいは複数のXの項目は、そのレンジに対してどのスキルレベルが本質的に等価であるとみなされるかを示す。この例から、本質的等価のテストの結果、たった一つのメンバーしか持たないセットの本質的に等価な選択が発生することがわかる。

0035

0036

再度、図3の例に戻ると、0.1なる指定レンジを用いて上述の本質的等価のテストを、4つの待たされている呼のPWT/SO値に適用すると、結果として、これら値の全てが本質的に等価であるとみなされることとなる。従って、呼の選択は、PWT/OS変量に基づいて行なわれることはなく、代わりに、少なくとも一つの他の変量に基づいて行なわれることとなる。これら他の変量の例には、以下が含まれる:
1.現待ち時間(Longest Current Wait Time)。この変量を用いた場合、この過程は、26秒なる現待時間をもつスキルCに対応する呼を選択することとなる。この選択は、全ての待ち時間をできるだけ低く維持することを望むビジネスに対して適当である。

0037

2.サービス目標(Lowest Service Objective)。この変量を用いた場合、この過程は、15秒なるサービス目標をもつスキルBに対応する呼を選択することとなる。この選択は、サービス目標の値がより高い呼を尊重するビジネスに対して適当である。

0038

3.より高いスキル(Call Waiting for More Preferred Skill)。この変量は選択の範囲を、この特定の例においては、スキルCおよびDに対応する呼に狭め、これら2つの呼の間の最終的な決定は、別の要因、例えば、サービス目標、現待ち時間、あるいはPWT値などを用いて行なわれる。この決定は、呼当たりできるだけ多くの収益を獲得すること、あるいはあるタイプの呼をより多く扱うことを願うある特定のエージェントの願望を尊重するビジネスに対して適当である。

0039

4.総予測待ち時間(Highest Anticipated Wait Time)。この変量を用いた場合、この過程は、35秒なる総予測待ち時間をもつスキルDに対応する呼を選択することとなる。この選択は、呼のサービスを長期に渡って遅延することと関連するリスクを低減することを望むビジネスに対して適当である。

0040

本発明の多変量作業割当過程において用いることが可能な追加の変量のその他の例としては、例えば、顧客充足熟練スコア、収益スコア、つまり、ある特定のエージェントの収益を生み出す能力の指標、あるいは他のタイプの量的尺度が含まれる。

0041

図4は、多数対多数状況、すなわち、複数のエージェントのおのおのが複数の呼を扱うために同時に考慮されるような状況における多変量作業割当過程の一例を示す。この例においては、エージェント1、エージェント2およびエージェント3と呼ばれる3人のエージェントが3秒以内に空くことが知られているエージェントのプール内で待っていることを想定される。ただし、代わりに、この例は、3人のエージェントが、既に、現在空いており、4つの呼が待ち時間のある特定の指定閾値より少ない期間待たされている構成と見ることもできる。この例の残りの説明においては、前者の状況が想定されるが、ただし、説明される技法は後者の構成並びに他の構成にも容易に適用できるものである。

0042

図のチャートは、3人のエージェントのおのおのに対するスキルおよびスキルレベルを示す。エージェント1は、図3の例における特定のエージェントに対応する。上述の3秒後の現在の待時間と、4つの待たされている呼に対するPWTおよびOS値は、図3の例と同一であるものと想定される。

0043

この例においては、3人のエージェントが4つの待たされている呼に対して利用可能となり、作業割当過程は、最終的に、異なるスキルに対応する3つの呼、同一のスキルに対応する3つの呼、あるいは一つのスキルに対応する2つの呼ともう一つのスキルに対応する一つの呼のいずれかを選択することとなる。このような可能性の下で、このタイプの状況では、各待ち行列内に多数の呼が存在する場合は、各待ち行列内の最初の3つの呼を調べることが重要となる。説明を簡潔明瞭にするために、説明の例においては、各待ち行列内に一つの呼しか存在しないものと想定する。ただし、説明する技法は、各待ち行列内に複数の呼が存在する状況をカバーするように容易に拡張することができる。

0044

前の例と同様に、本質的等価テストがPWT/SO値に適用され、結果として、4つの全ての呼がPWT/SO変量の点では本質的に等価であるものとみなされ、このため、作業割当の決定のために他の変量が用いられる。

0045

さらに、この例に対する作業割当過程における次のステップは、より低いサービス目標をもつ呼が最初に扱われるようにするために、サービス目標を調べることから成るものと想定する。この変量を用いた場合、130秒なるサービス目標をもつスキルAと、5秒なるサービス目標を持つスキルBに対応する呼が選択されることとなる。ただし、サービス目標の点では、スキルCとスキルDに対応する呼は、タイ(互角)であり、4つの待たされている呼の内の3つを、3人の空いたエージェントに対して選択するためには、これも解決することが必要となる。

0046

このため、この作業割当過程におけるスキルCとスキルDに対応する呼の間の決定を行なうための次のステップは、最高の現待時間をもつ呼を選択することから成るものと想定する。この変量を用いた場合、スキルCに対応する呼が選択されることとなる。こうして、セットの選択される呼は、スキルA、BおよびCに対応するセットの呼となる。

0047

次に、これら呼の各々を、3人の空いたエージェント、つまり、エージェント1、2、および3の一人に最適に割当てることが必要とする。

0048

この割当過程のこの部分において用いる一つの可能な変量はスキルレベルである。この場合、各エージェントに、呼を可能な最も高いスキルレベルにて割当てることが試みられる。例えば、図4の例では、これら3人の各エージェントに、レベル1のスキルレベルをもつ呼が割当てられる。より具体的には、エージェント1、2、3に、それぞれ、スキルC、BおよびAに対応する呼が割当てられる。スキルレベルの代わりに、あるいはこれと組み合わせて他の様々な変量を用いることもできる。

0049

図5の例は、3つのエージェント、つまり、エージェント1、2、3が、各タイプの呼に対して要求される作業負荷と、エージェントが各スキルについて実際に費やした時間量に従って評価される様子を示す。ここでは、スキルAからの一つ、スキルBからの一つ、およびスキルCからの一つから成る3つの呼の割当は、各エージェントに、実際の作業負荷と要求される目標(計画作業負荷)が最も良く整合するような呼を割当てることから成る。

0050

図5の例に対する呼データは、その他の点では図3および図4の前の例において用いられたそれと同一である。さらに、既に、スキルA、BおよびCに対応する呼が選択されるという決定が上述のやり方にて下されているものと想定する。

0051

各スキルに対して、目標すなわち計画作業負荷が達成できるように作業割当を実現するために、各エージェントについて、実際のパーセントと計画パーセントが比較される。図5においては:スキルAについては、エージェント1は計画以下であり、エージェント3は計画以上である。

0052

スキルBについては、エージェント1とエージェント3は計画以下であり、エージェント2は計画以上である。

0053

スキルCについては、エージェント2と3いずれも計画以下であるが、ただし、エージェント3は、エージェント2よりもさらに計画以下である。

0054

スキルAは、計画以下のエージェントの数が最も少ないために、エージェント1にスキルAに対応する呼が割当てられる。この割当の結果として、スキルBに対する選択肢は、エージェント2のみとなる。従って、エージェント2にスキルBに対応する呼が割当てられ、エージェント3にはスキルCに対応する呼が割当てられる。

0055

本発明によるもう一つの可能な作業割当過程として、呼をエージェントが計画からどれだけ離れているかに基づいて割当てることもできる。図5の例においては、エージェント3が、この場合、スキルCについて計画に対する最大の不足をもつ。従って、第一の作業割当として、エージェント3にスキルCに対応する呼が割当てられる。エージェント1は、スキルAについて、計画に対する次に大きな不足をもち、そこで、スキルAに対応する呼が割当てられ、最後に、エージェント2にスキルBに対応する呼が割当てられる。

0056

図6は、本発明による作業割当過程のもう一つの例を示す。この例においては多変量作業割当過程は、4つの待たされている呼のどれが各エージェントに対して最も理想的であるかを決定するために重み係数を用いる。重みの系は、コールセンタを運用する対応するビジネスあるいはエンティティによって定義され、エージェント1、2、および3のスキルレベルに以下のように適用される:
スキルレベル1:重み係数1.0
スキルレベル2:重み係数0.95
スキルレベル3:重み係数0.95
etc.
各スキルについて、各エージェントに対する顧客充足熟練スコアも知られているものと想定される。後に説明するように、顧客充足熟練スコアは重み係数との関連で乗算的なやり方にて用いられ、幾つかのスキルに対してはより高い顧客充足熟練スコアをもつエージェントにこれらスキルに対応する呼が割当てられるようにバイアスされる。顧客充足スコアは、従来の方法にて決定することができ、当業者においては明らかであり、このためこのスコアの導出方法についてはここでは説明しない。

0057

この場合、作業割当過程は以下のように進行する。エージェントが扱うことができる各タイプの呼に対して、スキルレベル重み係数と顧客充足熟練スコアとPWT/SOの積が計算される。図6は、エージェント1、2、および3に対するスキルレベル、重み、および顧客充足熟練スコアを示す。呼のデータは、前の例と同一である。ただし、スキルDに対応する呼は、図4と5の例のように除去されることはない。

0058

本発明は、1998年12月23日付けで、R.A.CohenおよびR.H.Fosterらによって出願された、"Call Selection Based on Continuum Skill Levels in a Call Center"なる名称の合衆国特許出願第09/219,995号において開示されている連続スキルレベル技法を用いることもできる。

0059

図7は、エージェント1、2、および3のおのおのに対する結果としての作業割当スコアと、これらエージェントによって潜在的に扱うことができる待たされている呼を示す。

0060

呼の割当は、最も高いスコアの作業割当を識別し、この割当を最初に行なうことでなされる。説明の例では、このステップは、エージェント3にスキルAを割当てとき、最高の作業割当スコアが達成できることを識別する。従って、エージェント3にスキルAに対応する呼が割当てられる。残りの作業割当スコア、すなわち、エージェント1、2と、残りのスキルB、C、Dに対応する呼との組合せでは、次に高いスコアを与えるエージェントと呼の割当は、エージェント1にスキルDを割当てるやり方である。従って、エージェント1にスキルDに対応する呼が割当てられ、最後に、エージェント2にスキルBに対応する呼が割当てられる。

0061

図8は、少なくとも一つのスキルに対して複数の呼が待たされている多数対多数状況における多変量作業割当過程の一例を示す。前の幾つかの例では、各スキルに対してたった一つの呼のみが待たされているものと想定された。考慮下のスキルに対する待ち行列の少なくとも一つ中に2つあるいはそれ以上の呼が待たされている場合、利用可能なエージェントのプールに対する呼のより最適な割当は、同一のスキルを要求する2つあるいはそれ上の呼を含むこともあり得る。

0062

この場合も、第一の作業の割当は、図7の例との関連で説明されたやり方にて行なわれる。つまり、最初に、スキルAに対応する呼がエージェント3に割当てられる。ただし、スキルAに対応する呼をエージェント3に割当てた結果として、今回は、スキルAに対する待ち行列内の次の呼が次の作業割当に対する候補となる。図8に示すように、この呼は1.16なるPWT/SO値をもつ。より低いPWT/SO値はより低い作業割当スコアを与えることとなるが、それにもかかわらず、スキルAに対する第二の呼は、次の作業割当に対する候補である。図8に示すような作業割当スコアに基づいて次の割当はスキルAと関連する呼をエージェント1に割当てることとなる。仮にスキルAに対して待たされている第三の呼が存在する場合は、その呼が第三の作業割当に対する候補となる。ただし、この例では、最後に残されたエージェント、すなわちエージェント2は、スキルAを扱うことはできない。このため、上の例と同様に、エージェント2にはスキルBに対応する呼が割当てられる。

0063

上の幾つかの例は、本発明による多変量作業割当過程は、従来の固定順次アプローチと比較して、実質的により柔軟な判断能力をもち、従って所望のビジネス目的との関連で性能を向上させることを示す。

0064

本発明の範囲内で他のタイプの多変量作業割当過程を用いることもできる。一例として、上述の様々なアプローチに対する一つの可能な代替として、呼とエージェントの全ての可能な組合せを同時に考慮することもできる。例えば、3人のエージェントが空き、4つの呼が待たされているような場合、12の可能な組合せのおのおのに対して、各割当の予測値に従って作業割当スコアを与え、次に、関数を呼び出し、これらセットの12の割当から特定のビジネスに対して最も高い総予測値を与える3つの割当のサブセットが決定される。単純な数値例として、A、Bと呼ばれる2つの呼と、エージェント1、エージェント2と呼ばれる2人のエージェントが存在するものと想定する。割当スコアがA1=100、A2=99、B1=99、B2=20である場合、最適な割当は、A2とB1、すなわち、呼Aをエージェント2に割当て、呼Bをエージェント1に割当てるやり方となる。

0065

図1および図2の一例としてのシステムは、上述の一つあるいは複数の多変量作業割当過程を実現できるように率直なやり方でプログラミングあるいは構成することができる。ある与えられたアプリケーションにおいて要求される具体的な実装上の細部は当業者においては明白であり、従ってここでは詳細には説明しない。

0066

上述の多変量作業割当過程は、変量、重み、一連の決定の順序、その他の様々なグラフィック表現との関連で実現することもできる。

0067

本発明の作業割当技法は、音声呼に対して用いることに制限されるものではなく、より一般的に、顧客から到着し、特定の顧客の要求を満たすために扱うことを要求される任意のタスクもしくは他の作業項目にも適用できることに注意する。例えば、e−メール、ファックス、テキストチャット、IPを通じての音声、その他に加えて、例えば、様々なワークタスクが実際のもしくは電子的"ペーパワーク(paterwork)"、顧客との接触、認可、その他を扱うワークフローシステムの一部であるワークフローおよび/あるいは顧客の要求を満たすために生成された作業タスクにも同様に適用されるものである。

0068

本発明は、特定の顧客/エージェント関係を扱うために多様な異なる技法を用いることができる。例えば、あるエージェントに特定な呼は自動的にある特定の待ち行列の先頭に置き、待たされている呼を処理する際に、エージェントに特定な呼をその待ち行列内に最初の一般呼が見つかる位置まで移動し、その後、この過程が待ち行列内を多変量作業割当を実現するために必要とされる呼の総数が得られるまで指定される数の呼だけ深く進むようにすることもできる。他の様々な技法を用いることもできる。

0069

本発明は、さらに、エージェントの方が、作業リストからある特定の作業を選択するようなアプリケーションに適用し、ある与えられたエージェントに対して生成された作業リストを、例えば、作業割当スコアに従って、並べられる、あるいは制限することもできる。

0070

本発明に従って構成されるコールセンタは単一のサイトに配置することも、複数のサイトに渡って分散させることもできる。例えば、上述の処理動作遠隔のあるいは集中化されたシステム内で遂行し、ある与えられた呼あるいは他の通信を特定のローカルサイトの空いたエージェントに分配することもできる。

0071

本発明の上述の様々な実施例は単に解説を意図するものである。例えば、図1に示すコールセンタの一例としての構成を変更し、上述の処理過程を実現するために、要素の多様な異なる配列を用いることもできる。一つのこのような代替の構成として、上述の様々な処理機能をいわゆる"フオボード(offュboard)"サーバ内に、例えば、呼自動分配(ACD)システムの外部のサーバ内に実装することもできる。このタイプの構成においては、一つあるいは複数のサーバによってある企業内のエージェントへの作業の分配が制御され、分配と関連する処理機能の全部あるいは一部が呼自動分配(ACD)システムからそれらサーバに移される。ここで用いられる"コールセンタ(call center)"なる用語は、本発明を内部に実現することができるこれらおよび他の代替システムも含むことを意図される。

0072

本発明は、少なくとも一部は、コンピュータもしくは他のタイプのプロセッサによって実行されたとき、そのプロセッサに対して上述の処理機能を実現するように指令するソフトウエアを実装するコンピュータにて読出可能な媒体あるいは他の類似の媒体の形式にて実現することもできる。例えば、自動呼分配(ACD)システム101の基本呼管理システム(BCMS)110、コールベクトル140、エージェントセレクタ150および他の要素は、おのおの、少なくとも一部、メモリ115あるいは自動呼分配(ACD)システム101と関連する他のコンピュータにて読出可能な媒体内に格納された一つあるいは複数のソフトウエアプログラムとして実現し、プロセッサ116あるいは自動呼分配(ACD)システム101と関連する他の処理ハードウエアによって実行することもできる。本発明の多変量作業割当技法に従う通信処理動作を達成するために、多様な他の実現を用いることもでき、当業者においては、特許請求の範囲内でこれらおよび多数の他の代替の形態が明白であるものと理解される。

図面の簡単な説明

0073

図1本発明の一つあるいは複数の曲面が内部に実現されるコールセンタのブロック図である。
図2図1のコールセンタ内に実現される自動呼分配(ACD)システムのブロック図である。
図3本発明による多変量作業割当過程の例を示す。
図4本発明による多変量作業割当過程の例を示す。
図5本発明による多変量作業割当過程の例を示す。
図6本発明による多変量作業割当過程の例を示す。
図7本発明による多変量作業割当過程の例を示す。
図8本発明による多変量作業割当過程の例を示す。

--

0074

101自動呼分配(ACD)システム
102〜104エージェント位置
105音声/データ端末
106〜108 エージェント
110 基本的呼管理システム(BCMS)
111 外部呼管理システム(CMS)
112インタフェース
113スイッチファブリック
114サービス回路
115メモリ
116プロセッサ
120 セットの呼待ち行列
121〜129 各呼待ち行列
130 セットのエージェント待ち行列
131〜139 各エージェント待ち行列
140コールベクトル
150 エージェントセレクタ

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