基于CTI呼叫中心的ACD算法研究

【前言】基于CTI呼叫中心的ACD算法研究由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。(Optical & Electronic Engineering College, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210003, China) Abstract: By introducing classical ACD Erlang-C queue model of call center base on CTI, and analyze its limitation in reality, then ...

摘要：通过阐述了基于cti（计算机电话集成）技术呼叫中心的经典acd（自动呼叫分配）排队Erlang-C模型，并分析了其实际应用中的缺陷，在此基础上提出了两种改进ACD算法：线性加权优先级排队算法、预测等待时间算法，这两种算法具有很大的灵活性，实用性及智能性！

关键词：CTI；ACD；Erlang-C模型；自动呼叫分配

中图分类号：TP911文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)31-0846-02

The Research of ACD Arithmetic of Call Center Based on CTI

CHEN Li-xiang，ZHOU Jing-quan

(Optical & Electronic Engineering College, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210003, China)

Abstract: By introducing classical ACD Erlang-C queue model of call center base on CTI, and analyze its limitation in reality, then put forward two kinds of advanced ACD arithmetic: linearity and priority queue arithmetic, forecast wait time arithmetic, this two kinds of arithmetic have great agility, practicality and aptitude.

Key words: CTI; ACD; erlang-c model; automatic call distribute

1 引言

呼叫中心又称为客户服务中心，现代呼叫中心是一种基于CTI技术, 不断地将通信网、计算机网和信息领域最新技术融合并与企业连为一体的完整的综合信息服务系统。由于使用的行业和用途不同，呼叫中心的组成也各有其特点，但是呼叫中心有一个通用的模型结构，如图1所示[1]。ACD是整个呼叫中心的灵魂，主要负责根据一定的分配算法，将用户的呼叫自动分配给业务组内最合适的坐席人员，其性能的优劣直接影响到呼叫中心的效率和顾客的满意度。ACD主要有两种方案，一种是ACD交换机方案，该方案的ACD算法内嵌到交换机中，由硬件实现ACD路由，该方案性能比较稳定。另一种方案是ACD软件实现，通过CTI技术，由软件编程实现，该方案设计灵活，本文所研究的就是基于这种方案的ACD算法。

2 ACD排队Erlang-C模型

客户致电呼叫中心系统，首先涉及接入层的排队等待问题。要想通过量化指标来高效、稳定地运营和管理呼叫中心，就需要采用科学的方法对系统整体性能和ACD提供的统计数据进行分析，预测用户将要等待的时间，建立呼叫中心的排队模型[2]。通过预测用户将要等待的时间，可以平衡呼入的各队列的等待时间，提高呼叫中心的效率。呼叫中心的基本排队模型构成参数有：连接到呼叫中心的k条通信线路，w(w≤k)个服务台（坐席的最大数目），N(N≤w)个可以提供服务的坐席。服务规则为先到先服务（FCFS）。Erlang-C模型在现行呼叫中心理论分析中应用最为普遍，下面简要说明。

Erlang-C的通用性仅仅需要3个参数：到达率λ，服务率μ，坐席数N。Erlang-C模型的应用前提是：

1) 到达为固定速率λ的Poisson分布；

2) 服务服从服务率μ的指数分布

因此，与Erlang-C对应的排队模型为M/M/N/∞，W为任意顾客的等待时间。系统的负载为α=λ/μ，如果α≥N，则超过系统的处理能力，出现无穷排队，顾客的等待时间趋向于无穷大。本文主要分析在α≤N的状态下，排队等待时间的分布情况为

式中：ρ=λ/Nμ。

利用等式(1)、(2)，可以根据相应参数计算出所设计系统的平均等待时间。但是Erlang-C模型投入到实际应用中时，有如下缺陷：当Erlang-C模型应用的两个前提假设不满足时，会发现预测结果跟实际相差很远，故在此基础上提出以下两种改进算法：线性加权优先级排队算法，预测等待时间算法。

3 线性加权优先级排队算法

呼叫中心的基本排队模型可简单的抽象为如图2所示[4]。通常来说排队是实行先进先出的策略，即先进队列的呼叫排在队列的前面以优先处理。这样能使每个呼叫的等待时间基本一致，但是随着队列长度的增加，客户等待的时间也相应的增加了，这导致客户放弃的比例也增加了，尤其是排在队列后面的呼叫由于等待的时间更加长，也就更容易放弃。如果是某些重要的客户排在队列的后面由于等待过长而放弃的话，可能会导致整个企业的利益蒙受巨大损失，这样呼叫中心也就失去了作为客户服务中心的意义。

为了能保持住重要客户，设置一个衡量客户重要性的字段Importance，通过后台的管理软件，根据每个客户与企业的业务量等参数来设置其重要程度，当呼叫进入队列等待时，将查询该字段，重要的呼叫（即Importance值越大）将放在队列的前面以优先处理。另一方面，企业发展也需要更多的新客户，如果按上述方法，由于老客户的重要程度总是高于新客户，某些新客户可能总也得不到想要的服务，这同样会使企业受到损失。所以，采用线性加权优先级排队算法，即分别对重要程度Importance及呼叫在队列中已等待时间（新呼叫等待时间为0）乘以一个系数，再将两者相加以确定呼叫在队列中的位置，如下所示：

呼叫优先级 =λ1*Importance +λ2*呼叫已等待时间；λ1+λ2=1，λ1为呼叫重要程度的系数（默认为0.8），λ2为等待时间的系数（默认为0.2），可对这两个系数根据具体情况设定，呼叫优先级的值越大，该呼叫在队列中位置越靠前。新呼叫进入队列时，将从队列起始位置逐一比较，直到找到其合适位置则完成了一次排队。

4 预测等待时间算法

为了能给出一个计算预测等待时间的方法，首先分析一下影响呼叫等待时间的因素。影响呼叫等待时间的因素非常的复杂，包含很多方面，从大的方面来说主要有两点：正在到达的来话呼叫和能够应答呼叫的坐席数，并且二者相互作用，来话呼叫会受到各种因素的影响，此外呼叫等待时间还受到呼叫时长，呼叫后期工作量，话务员工作水平等因素影响，从所有这些归纳出如下主要的影响因素：

1) 呼叫到达强度；

2) 工作时长(呼叫时长十话务员处理时长)；

3) 接受该类型呼叫的坐席数量；

4) 呼叫的优先级。

例如，用过去的三十分钟内的历史数据或者用以往同一时间段内的数据为依据。另外，当呼叫到达时排队队列和话务员现状都可以确切地知道。（假设排队队列的长度不超过坐席的数量,）在此基础上，可以构造基于平均服务时长的预测等待时间系统模型。

设排队系统的条件为：

1) 坐席总数为m；

2) 客户分为两类：重要客户和普通客户，重要客户服务优先于普通客户，重要客户到达的呼叫强度为W1，普通客户为W2，二者相互独立；

3) 呼叫平均服务时长为t。

今有某个呼叫到达，此时队列内己有重要客户a个，普通用户b个，各话务员对现有的呼叫服务时长为t1>t2>...>tm，（t1=0表示坐席空闲）。

在此条件下，呼叫服务等待时间T的预测算法为：

如果(a=b=0且至少存在一个属于[1，m]满足ti=0)

T=0

如果(a=b=0且至少存在一个i属于[1，m]满足ti≠0)

T= t-ti

假设（a+b≠0），这时到达的呼叫是重要客户，此时该呼叫在队列中排队在先于它到达重要客户之后，在所有普通客户呼叫之前，不必考虑队列中普通客户的数目，也不必考虑后来的呼叫，这时该呼叫的等待时间为：

T= t-ta+1

这时如果到达的是普通客户，由于队列内有（a+b）个客户，因而初步判断此客户由第（a+b+1）个坐席为其服务，预计初始的基本等待时间为t-ta+b+1，（假设a+b+1≤m）；但是在t-ta+b+1这段时间内又会有重要客户到达队列，平均到达的重要客户数为(t-ta+b+1)W1，这些重要客户的到达导致普通客户的等待时间增加，其增加值为ta+b+1-t(a+b+(t-ta+b+1)W1)。这时该呼叫的等待时间为：

T=t-ta+b+1-t(a+b+(t-ta+b+1)W1)

上述算法以历史数据为依据，依据不同类型的客户到达系统的实际情况，以给出估算公式可以很快地给出呼叫预测等待时间，适用于预测的平稳系统。

4 结束语

目前, 越来越多的企事业单位都开始着手建设呼叫中心, 如何提高呼叫中心的服务效率, ACD 扮演着重要的角色。要使得呼叫中心能够更好地发挥效率, 必须考虑单位呼叫中心本身的一些因素，经实践证明，这两种改进算法有很大的灵活性、实用性和智能型，能极大的提高呼叫中心的效率和客户的满意度。

参考文献：

[1] David G. Messerschmitt: The Future of Computer Telecommunications Integration, IEEE Communications Magazine，April 2006.

[2] Vijay M，eta1．Call center simulation modeling：methods，challenges，and opportunities[A]．Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference[C]．2003．

[3] Stolletz R,Helber S. Performance analysis of an inbound call center with skills-based routing[M].Hannover:Spring-Verleg, 2004.

[4] 宋俊德. 我国CTI呼叫中心和CRM技术的发展和应用[J].电信科学，2005,17(10):23-24.

[5] 丁屹. 若干CTI关键技术及开放式呼叫中心平台的研究实现[J].西安电子科技大学学报，2006,5(3):4-17.