JP4445121B2 - エージェント余剰状況において、エージェントの占有率に基づいて呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングするシステム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本出願は、本発明と同日付けで出願された、本出願において言及される本発明者らによる「System for Automatically Routing Calls To Call Center Agents in an Agent Surplus Condition Based on Delay Probabilities」、「System for Automatically Predicting Call Center Agent Work Time in a Multi-skilled Agents Environment」、「System for Automatically Routing Calls To Call Center Agents in an Agent Surplus Condition Based on Service Levels」という名称の３件の出願に関連する。
本発明は、「コールセンター」とも呼ばれる自動着信分配（ＡＣＤ：Automatic Call Distribution）、および入り呼およびエージェントのスキルレベルに適した様式で、入り呼を宛先コールセンターエージェントにルーティングする呼ルーティングプロセスに関する。
【０００２】
【従来の技術】
コールセンター等顧客サービスのシナリオでは、こういったシステムが、顧客の要求に対するある予め定義されたレベルの責任に応じて、提供サービスを提供するコストを最小にするように構築されていることは問題である。コールセンターシステムは、通常、様々なスキルレベルを有する顧客サービス要員（本明細書において「エージェント」と呼ぶ）のプールを提供し、顧客の質問（本明細書において「コンタクト」とも呼ぶ）に実質的に適切な応答を顧客に提供する。エージェントは、要求の処理速度、適切なデータを顧客に提供する能力、主題に対する知識等を含む（が、これらに限定されない）様々なエージェントのパフォーマンス要因を代表する測定基準を手動で生成するコールセンター管理者によって管理される。コールセンターの呼ルーティングシステムは、こういった測定基準を使用して、コンタクトを最も効果的に処理するスキルを有すると判断された利用可能なエージェントに顧客を相互接続する。こういった測定基準および効率測定の定義は、非常に主観的であり、通常、入ってくるコンタクトの処理に関連する他の多くの要因を認識したものではない。
【０００３】
さらに、大部分のコールセンターエージェントの管理システムは、入り呼の処理に利用可能なエージェントよりも入り呼が多いといった、呼余剰状況に焦点を合わせている。コールセンターは、１つまたは複数の呼待ち行列を維持して、必要なスキルを有するエージェントの手があき、入り呼を処理できるようになるまで、受信した入り呼をアクティブ状態に維持する。既存のコールセンターでは、エージェントの手があくと、エージェントのスキルが判断され、エージェントの最高優先スキルに適合した、優先度の最も高い、一番長く待機していた呼をこのエージェントにルーティングする。これらスキルによっては、多くのエージェントによって提供されるものもあれば、非常に少数のエージェントによって提供されるものもある。マルチスキルエージェントは、より大きな汎用スキルプールにバックアップを提供しながら、大部分の時間をより小さな専門スキルプールにおける呼の処理に費やすものと見込まれている。しかし、このプロトコルの問題は、統計学的に、スキルプールにおけるエージェント数が、提供するサービスのレベルを決定するという事実から、汎用スキルを有するエージェントを必要とする発呼者がより高いレベルのサービスを受けるということである。この問題に取り組む１つの方法は、より小さなスキルプールのスタッフを余分にし、提供サービスのレベルを等化するものであるが、これは、高度にトレーニングされると共に給料の高いエージェントが、それによって余分な時間量を空費するため、かなり費用がかかり、かつ非効率的である。現在使用可能なエージェント管理システムは、多くのエージェントがマルチスキルである場合に、コールセンターの管理者に、適合的かつ自動的にエージェントを割り当てる能力を提供しない。
【０００４】
この問題に取り組む１つのシステムは、選択されたターゲットパフォーマンス基準から最も逸脱しない、利用可能な入り呼処理エージェントの決定に基づいて、エージェントを選択する「Arrangement for Equalizing Levels of Service Among Skills」という名称の米国特許出願第０８／９９２，８３７号に開示されている。特に、呼処理者のスキル作業時間が、入り呼に必要とされるスキルのターゲットスキル作業時間を超えるか否かについての決定が行われる。超える場合、呼は別のエージェントを待つよう待機させられ、エージェントは別の入り呼を受けるようアイドルになる。自動的なエージェントの留保は、より小さなスキルプールにおけるエージェントのアイドル時間を増大するよう作用し、より大きなスキルプールに対してより小さなスキルプールに提供されるサービスのレベルを等化する傾向がある。これは、入り呼の待ち行列に呼があるとき、エージェントはアイドルではなかった従来のコールセンター手順からの急激な躍進である。
【０００５】
【発明の解決しようとする課題】
しかし、既存のコールセンターは、エージェントがマルチスキルを有する場合に、コールセンターで受ける入り呼に対するエージェント資源の割り当てを効率的かつ自動的に微調整する性能を有していない。さらに、既存のコールセンターは、コールセンターの管理者が、コールセンターの動作を、様々な入り呼特徴およびエージェントスキル特徴に適合できるようにする複数のエージェント割り当てパラダイムを提供しない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記問題は、特定スキルについて各エージェントの能力測定があり、エージェント余剰状況において、エージェントのスキルレベルに基づいて、呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明によって解決され、かつ技術的発展が達成される。コールセンターの管理者には、コンタクトに対してマルチスキルエージェントを割り当てる効率を自動的に増大するよう機能する自動エージェント割り当てパラダイムが提供される。エージェント余剰状況の存在により、本発明には、現在受けたコンタクトの処理にエージェントを割り当てる際に、複数の選択が与えられる。コールセンターに詰める（staff）エージェントには、マルチスキルエージェントが含まれるため、システムは、利用可能なエージェントのいずれが現在のコンタクトの処理に最も適格（equip)であるかだけでなく、エージェントおよびコールセンターの過去のパフォーマンスに基づいて、その割り当てが統計学的に、次に受けるコンタクトに連続してエージェントを割り当てる際の効率に如何に影響するかを決定しなければならない。コールセンターに提示されるトラヒック負荷は高度に変化し、かつ内容の予測が困難であるという傾向があるため、本システムは、任意選択で、入り呼の質および量に基づいて、それぞれ統計学的に、コールセンターのパフォーマンスへの影響が異なるいくつかの自動エージェント割り当てパラダイムを提供する。
【０００７】
これらプロセスの第１のプロセスは、呼余剰状況における予想待ち時間およびサービス目的について開発された数学的計算の使用を、エージェント余剰状況に拡張する動的スキル割り当てプロセスである。動的スキル割り当てプロセスは、固定数の手動で割り当てられたスキルレベルに制限されるのではなく、呼毎にスキルレベルをエージェントに割り当てる。動的スキル割り当てプロセスは、重み付き先進時間（予想待ち時間）および各エージェントのスキルおよび各標準待ち行列優先度についての重み付き遅延確率を作成する。各スキルおよび標準待ち行列優先度についての重み付き遅延確率は、入り呼に所与の待ち行列優先度におけるスキルが提供されるとき常に更新される、指数移動平均を用いて計算される。指数移動平均に渡される値は、利用可能なエージェントがいないため、呼を待ち行列に入れる場合には１であり、利用可能なエージェントがおり、呼を待ち行列に入れない場合には０である。
【０００８】
第２のプロセスは、既存のパーセント割り当て特徴を使用して、各呼のタイプについて予め定義したサービスターゲットを満足するように、各エージェント／スキルの組み合わせを割り当てる、スキルターゲットレベルプロセスである。このプロセスには、ターゲットサービスレベルおよび呼の処理に利用可能なエージェントの説明が必要である。エージェントのスキルはすべて、最初は、ｎ個のエージェントスキルそれぞれについてのパーセント割り当てが１００％÷ｎであるように等しく扱われる。各スキルについての重み付きサービスレベルは、指数移動平均を用いて計算され、イベント駆動すなわち予想待ち時間をベースとすることができる。本システムは、定期的に、ターゲットサービスレベルよりも大部分が上であるスキル、およびターゲットサービスレベルよりも大部分が下であるスキルを決定する。任意のエージェントに双方のスキルが割り当てられる場合、これらエージェントそれぞれについて、ターゲットサービスレベルよりも上のスキルについての割り当てを減分し、ターゲットサービスレベルよりも下のスキルについての割り当てを増分する。処理は、処理が繰り返し続けられ、スキルターゲットレベルプロセスが、割り当てを増減する量を低減するシミュレーションモードにおいて、オフラインで実行することができる。スキルレベルターゲットプロセスは、数回繰り返され、その結果はエージェントを割り当てる際に使用される。あるいは、処理は、リアルタイムシステムにおいてイベントによって駆動される。
【０００９】
第３のプロセスは、手動による管理をあまり使わずに、エージェントの母集団のある集合についての占有率を低減するエージェント占有率低減プロセスである。各エージェントの身元と各エージェントに割り当てられるスキルが記録され、各スキルのターゲットサービスレベルが入力される。エージェント占有率低減プロセスは、スキルの予想待ち時間に基づく指数移動平均を使用して、各スキルについて重み付きサービスレベルを計算することで、各スキルに提供される入りトラヒックを分析する。各スキルの重み付きサービスレベルは定期的に更新され、予想待ち時間は、スキルについての呼を受けるのに適格なエージェントの数、そのスキルの待ち行列に入っている呼の数、およびそのスキルの重み付き先進時間に基づく。エージェントの手があいており、かつそのスキルに自動的に留保されていない場合に、そのエージェントは、該スキルの待ち行列にある呼を受けるのに適格である。指数移動平均に渡される値は、予想待ち時間と授与される（administered）許容可能なサービスレベルの比に基づく。
【００１０】
第４のプロセスは、コールセンター管理者が、コールセンターにおけるすべてのエージェントの占有率を、各自のスキルに関係なく、等化する必要性に取り組むエージェント占有率等化プロセスである。既存のシステムは、エージェント余剰状況において、最小占有率エージェントを使用するが、これは、１人よりも多くのエージェントが利用可能であり、かつ１つの呼が到来した場合のみである。コールセンター管理者は、他に対してエージェントの占有率を変化させる能力がない。エージェント占有率の推定は、呼の完了毎に更新される指数移動平均を用いて、重み付き呼処理時間を計算することで達成される。重み付き呼間時間は、呼がエージェントに提供されたときに更新される指数移動平均を用いて計算される。エージェントの占有率は、重み付き呼処理時間と、重み付き呼処理時間および重み付き呼間時間の合計との比をとることで計算される。呼余剰状況では、アクティブエージェントが、これらエージェントについての平均授与ターゲット占有率に対して、最も高い平均占有率を有するスキルが選択される。２つのスキルが等しい場合、呼を長く待っている方のスキルが選択される。エージェント余剰状況では、エージェントについて授与ターゲット占有率に関して占有率が最も低いエージェントが選択される。
【００１１】
したがって、エージェント余剰状況において、呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本システムは、コールセンター管理者に、コンタクトに対するマルチスキルエージェント割り当ての効率を自動的に増大するよう機能する自動エージェント割り当てパラダイムを提供する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
コールセンター原理
コールセンターによる入り呼完了処理は、３つの識別可能な機能に分けることができる。第１の機能は、コールセンターが顧客を識別し、この顧客に提供すべきサービスの質を決定する、セグメント化段階を表す。通常、顧客の身元は、顧客にサービスを提供している中央オフィスから受信する自動番号識別データを介して、および／または対話式音声応答システムを使用して顧客からデータを収集することで、決定される。また、コールセンターは、コールセンターのオペレータに対するこの顧客の価値を示す、顧客の終身価値を計算するために、顧客の身元を使用することができる。第２の機能は、コールセンターが、ダイアルした番号を示すデータ（コールセンターが、様々な提供サービスそれぞれについて、複数のリストされたディレクトリ番号を維持する場合）、所望の宛先または所望のサービスの顧客選択を示す対話式音声応答システムからのデータ、および／または現在要求されているサービスを予測するために、顧客の履歴を推定するために使用することのできる、顧客の以前のコールセンターとの対話を示す、コールセンターに維持されているデータベースからのデータ等、多くの資源のいずれかからのデータを使用し、顧客が必要としているサービスを識別して、エージェントのプールからエージェントを選択する資源選択を含む。識別されたサービス要求は、エージェントのスキルレベル、エージェントの可用性、顧客の価値、およびその他様々な要因の関数として、エージェントのプールにおいて選択されたエージェントにマッピングされる。最後に、第３の機能は、エージェントが身に付けたおよび／または高めたスキルを使用して、顧客が要求された機能を行う選択されたエージェントに接続される、完了段階を含む。最終機能の実行には、エージェントのパフォーマンスに関するデータの収集が含まれ、このデータは、エージェントのスキルレベルを自動的に更新するために使用される。このデータ収集は、エージェントパフォーマンスの傾向の検出、ならびに検出された傾向の予測を含む。
【００１３】
コールセンターキテクチャ
図１は、呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を組み込んだコールセンターをブロック図形態で示したものである。コールセンター１０１は、複数の電話線、および／またはコールセンター１０１を介して、複数のエージェントポジション１０２〜１０４と選択的に相互接続されるトランク１００を備える。各エージェントポジション１０２〜１０４は、入り呼の処理において、対応するエージェント１０６〜１０８によって使用される音声およびデータ端末１０５を含む。データ端末１０５は、音声およびデータ媒体１０９によってコールセンター１０１に接続される。また、コールセンター１０１には、従来の基本呼管理システム（ＢＣＭＳ)１１０Ｂも含み、また、コールセンターの管理およびコールセンター報告の収集に用いられる、呼の記録およびコールセンターの統計を収集する、従来の呼管理システム（ＣＭＳ)１１０Ａが接続される。説明を簡単にするために、従来の基本呼管理システム（ＢＣＭＳ）１１０Ｂおよび従来の呼管理システム（ＣＭＳ）１１０Ａは、本明細書では、以降合わせて、コールセンター呼管理システム１１０と呼ぶ。
【００１４】
コールセンター１０１は、ルーセントテクノロジーズ社のＤｅｆｉｎｉｔｙ（登録商標）構内交換機（ＰＢＸ）ベースのコールセンター等、既存の電話交換システムである。このコールセンターは、外部通信リンクとのインタフェースと、通信交換ファブリックと、サービス回路と、制御プログラムおよびデータを格納するためのメモリと、格納されている制御プログラムを実行して、インタフェースおよび交換ファブリックを制御すると共に、コールセンター機能性を提供するプロセッサと、を含む、格納プログラム制御システムである。しかし、本明細書に開示する概念の適用性は、本明細書に開示する特定の用途に制限されないため、このコールセンターシステムの本説明における使用は、呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明の適用性を、他のコールセンターおよび他の通信システムに制限する意図はない。
【００１５】
コールセンター１０１に格納されるデータには、呼待ち行列のセット１２０と、エージェント待ち行列のセット１３０と、が含まれる。待ち行列１２１〜１２９はそれぞれ、各エージェント待ち行列１３１〜１３９と同じように、異なるエージェントスキルに対応する。従来では、呼に優先順位を付け、これを優先度順に呼待ち行列１２１〜１３９の個々の１つに入れるか、または、各待ち行列が異なる呼処理優先度に対応する、スキルに対応する複数の呼待ち行列１２１〜１２９の異なる１つに入れる。同様に、各エージェントのスキルは、そのスキルにおけるエージェントの専門知識レベルに従って優先順位が付けられ、エージェントは、それぞれ１つのスキルに対応する、例示目的で図１に示される９つの（１３１〜１３９）エージェント待ち行列のうちの個々の１つに入れられる。図１に示すように、エージェントＡは、スキル１、２を有しうる一方で、エージェントＺはスキル１、２、３、９を有しうる。さらに、割り当てられたスキルでのエージェントの熟練度は、エージェントのスキル熟練度を示す所定のスケールを使用して、定義することができる。
【００１６】
コールセンター１０１における制御プログラムの中には、入り呼の適切な処理に必要なエージェントのスキルに基づいて、入り呼を異なる呼待ち行列１２１〜１２９に割り当てる呼ベクトルプログラム１４０が含まれる。さらに、エージェントおよび呼選択プログラム１５０は、エージェント１０６〜１０８のうち利用可能な者を、各自が保有するスキルに基づいて、エージェント待ち行列１３１〜１３９に割り当てる。エージェントは、複数のスキルおよびこれらスキルのそれぞれにおいて異なる専門知識レベルを有しうるため、エージェントおよび呼選択プログラム１５０は、エージェント１０６〜１０８を異なる専門知識レベルで異なるエージェント待ち行列１３１〜１３９に割り当てる。また、コールセンター１０１における制御プログラムの中には、入り呼と利用可能なエージェント間の割り当てを、コールセンターの商業的目標、通常は、各スキルに対するサービスレベルの等化に見合うように行う、エージェントおよび呼選択プログラム１５０が含まれる。
【００１７】
呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングするためのシステム
図２〜図５は、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本発明を使用した典型的な呼接続処理の際の、図１のコールセンターの動作を流れ図形態で示したものである。呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本発明は、コールセンター管理者に、複数のスキルを有するエージェントをコンタクトに割り当てる効率を自動的に増大するよう機能する自動エージェント割り当てパラダイムを提供するために、呼ベクトルプログラム１４０と、エージェントおよび呼選択プログラム１５０と共に動作可能である。図２〜図５に示すプロセスは、エージェント余剰状況において呼のコールセンターエージェントへの自動的なルーティングを達成する各種方法として記載され、これらプロセスのうちのいずれか１つまたは複数をコールセンター１０１に備えることが可能である。コールセンター管理者は、サービスの必要性およびコールセンター１０１へのトラヒックにより指示されるように、これらプロセスのうち選択したものを起動することができ、また、コールセンター１０１へのトラヒックは、コールセンター１０１のサービス目標を達成するよう命令し、選択されたプロセスによって生成される測定基準は、入り呼と利用可能なエージェント間の割り当てを、各スキルに対するサービスレベルを等化するように行うために、呼ベクトルプログラム１４０と、エージェントおよび呼選択プログラム１５０とによって使用される。
【００１８】
各自動エージェント割り当てプロセスは、コールセンター管理者に、エージェントの特徴の１つ、例えばスキルレベル、ターゲットスキルレベル、エージェント占有率低減、エージェント占有率等化等を計算する際に異なるバイアスを提供する。エージェント選択プロセスを適宜選択することで、コールセンター管理者は、コールセンターがサービス提供する顧客に対して、強化したサービスレベルを提供することができる。これらエージェント割り当てプロセスは、動作が自動であるため、コールセンター管理者がエージェント管理プロセスに関与する必要性を低減する。例えば、各種スキルに与えられるサービスのレベルを等化する１つの方法は、より小さなスキルプールにサービスを提供するエージェントのアイドル時間を増大することである。エージェントのアイドル時間を増大させるために、これらより小さなスキルプールにエージェントを余分に配置するのではなく、その代わり、エージェントを、自身のパフォーマンスが所定のターゲットに見合うときに、自動的に留保することが可能である。この状況では、一人または複数人のエージェントは、呼がこれらエージェントによってサービス提供される１つまたは複数のスキル待ち行列で待機している場合であっても、アイドルでありうる。さらなる態様は、エージェントへの自動的かつ動的なスキルレベルの割り当てであり、これは、呼毎に実施することができるため、コールセンター管理者が手動で行うことが可能である場合よりも、コールセンターおよびそのエージェントの現在の状態をより正確に表す。
【００１９】
すべての媒体タイプを許容できるため、コールセンター１０１は、入り呼のデータコンテンツおよびフォーマットの性質：電子メール、音声、ウェブ接続、対話式テキストデータ、ファクシミリ伝送等を決定する。コールセンター１０１は、人間のエージェント、音声応答ユニットポート、ファクシミリ機器、サーバ、自動化エージェント等を含む使用可能な資源のステータスを検討する。しかし、この説明を簡略化するために、以下の説明は、音声を中心としたものであるが、コールセンター１０１とのコンタクトは、インターネット、私設ネットワーク、セル式通信システム等を含む他の媒体を介して行いうることは自明である。したがって、入り呼において、顧客の身元、顧客が入力した顧客質問情報等が、エージェントおよび呼選択プログラム１５０に伝送され、エージェントおよび呼選択プログラム１５０は、処理にスキルｘを要すると決定された呼が、呼待ち行列１２０におけるスキルｘ待ち行列の先頭に到来したときに、エージェント選択プロセスを行う。エージェントおよび呼選択プログラム１５０は、以下に述べるプロセスのうちの１つを使用して、スキルｘを有し、該呼の処理に最適なエージェントを選択する。
【００２０】
コールセンターシステムおよびエージェント割り当てプロセスを開示する多くの公開された参照がある。こういった既知の参照としては、スキルベースの自動呼分配システムを開示する米国特許第５，２０６，９０３号が含まれる。米国特許第５，５０６，８９８号は、かかるシステムにおいて使用される予想待ち時間機能を記載し、米国特許第５，７２１，７７０号は、エージェントベクトル化の実施を開示している。
【００２１】
動的スキル割り当てプロセス
既存のコールセンターシステムは、予想待ち時間およびサービス目的の双方を、入り呼の処理にエージェントを割り当てるためのサービス測定基準として用いる。これら測定基準は、呼余剰状況があるときにのみ使用され、一人よりも多くのマルチスキルエージェントに割り当てられているスキルの待ち行列に入り呼がある場合に、マルチスキルを有するエージェントについてのルーティング決定にのみ影響を与える。したがって、入り呼処理にエージェントを割り当てるためのこれら測定基準の使用は、応答平均速度、またはサービスレベルのパーセント等既存のコールセンターパフォーマンス測定に最小限の影響しか持ちえない。
【００２２】
呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングするための本発明によって使用される上記自動エージェント割り当てプロセスの第１は、呼余剰状況について開発された、予想待ち時間およびサービス目的の測定基準を決定する数学的計算の使用を、エージェント余剰状況に拡張する動的スキル割り当てプロセスである。動的スキル割り当てプロセスは、固定数の手動で割り当てられたスキルレベルに制限するのではなく、呼毎にスキルレベルをエージェントに割り当てる。コールセンター１０１は、重み付き先進時間（予想待ち時間とも呼ぶ）および各エージェントのスキルおよび各標準待ち行列優先度の双方についての重み付き遅延確率を作成する。マルチスキルエージェントの各スキルおよび標準待ち行列優先度についての重み付き遅延確率は、入り呼に所与の待ち行列優先度におけるスキルが提供されるとき常に更新される、指数移動平均を用いて計算される。指数移動平均に渡される値は、例えば、利用可能なエージェントがいないため、呼を待ち行列に入れる場合には１であり、利用可能なエージェントがおり、呼を待ち行列に入れない場合には０である。
【００２３】
スキル選択
動的スキル割り当てプロセスは、ステップ２０１において、重み付き先進時間を重み付き遅延確率で乗算することで、動的割り当てスキルレベルの測定基準を生成する。ステップ２０２において、動的スキル割り当てプロセスは、コールセンター１０１によって生成された予想待ち時間測定（待ち行列における現時刻に重み付き先進時間を足したもの）を、動的割り当てスキルレベルで置換する。他のすべての要因（スキルレベル、待ち行列優先度）が等しい場合、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングするシステムは、ステップ２０３において、最も大きな動的割り当てスキルレベルを有するスキルを選択する。
【００２４】
選択されたエージェントの占有率低減アルゴリズム
ステップ２０４において、動的スキル割り当てプロセスは、該呼にサービスを提供するエージェントの可用性を決定する。これは、現在選択されているスキル以外のすべてのマルチスキルエージェントのスキルについての動的割り当てスキルレベルの平均値が、現在選択されているスキルの動的割り当てスキルレベルを所定の値で乗算したものよりも大きいか否かを決定することによって達成される。現在選択されているスキル以外のすべてのマルチスキルエージェントのスキルについての動的割り当てスキルレベルの平均値が、現在選択されているスキルの動的割り当てスキルレベルを所定の値で乗算したものよりも大きい場合には、マルチスキルエージェントは、ステップ２０５において、１つまたは複数の呼が１つまたは複数のエージェントのスキルについての待ち行列にある場合であっても、意図的にアイドルのままにされる。そうでない場合、ステップ２０６において、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングするシステムは、スキル全体として、動的割り当てスキルレベルの平均値が最も低いエージェントを選択する。
【００２５】
スキルターゲットレベルプロセス
既存のコールセンターシステムは、呼余剰状況におけるエージェント割り当て測定基準として、パーセント割り当てを使用する。この概念をエージェント余剰状況に適用するため、各マルチスキルエージェントに割り当てられる正確なパーセント割り当ておよびスキルの組み合わせを、各エージェント構成およびトラヒック予測について決定しなければならない。
【００２６】
したがって、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムによって使用される上記自動エージェント割り当て手順の第２は、既存のパーセント割り当て特徴を使用して、各呼のタイプについて予め定義したサービスターゲットが満たされるように、各エージェント／スキルの組み合わせを割り当てるスキルターゲットレベルプロセスである。図３に示すように、スキルターゲットレベルプロセスは、呼の処理に利用可能なエージェントの説明と、各呼のタイプ（スキル）についての予想提供負荷とを必要とする。このプロセスでは、マルチスキルエージェントのスキルはすべて、最初は、ステップ３０１において、ｎ個のエージェントスキルそれぞれについてのパーセント割り当てが１００％÷ｎであるように等しく扱われる。ステップ３０２において、各スキルについての重み付きサービスレベルは、通常、指数移動平均を用いて計算され、イベント駆動すなわち予想待ち時間をベースとすることができる。スキルターゲットレベルプロセスは、ステップ３０３において、ターゲットサービスレベルよりも大部分が上であるスキルを決定し、ステップ３０４において、ターゲットサービスレベルよりも大部分が下であるスキルを決定する。任意のマルチスキルエージェントが双方のスキルに割り当てられる場合、こういったマルチスキルエージェントそれぞれについて、スキルターゲットレベルプロセスは、ステップ３０５において、ターゲットサービスレベルよりも上の少なくとも１つのスキルについての割り当てを減分し、ステップ３０６において、ターゲットサービスレベルよりも下の少なくとも１つのスキルについての割り当てを増分する。処理が続くにつれ、スキルターゲットレベルプロセスは、ステップ３０７において、その結果をエージェントおよびスキル選択において使用する。
【００２７】
エージェント占有率低減プロセス
コールセンター管理の目標は、コールセンター内のすべてのタイプの呼について、任意のサービスレベルターゲット（ｙ秒内に処理される呼のｘ％）に見合うようにすることである。しかし、不正確なトラヒック予測、不安定なトラヒック負荷、およびエージェント詰めのばらつきは、この目標に影響を与え、慢性的なオーバースタッフが通常、目的を満たすために使用される。
【００２８】
図４に示すように、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングするための本発明によって使用される上記自動エージェント割り当てプロセスの第３は、手動による管理をあまり使わずに、エージェントの母集団のある集合についての占有率を低減するエージェント占有率低減プロセスである。各エージェントの身元と各エージェントに割り当てられるスキルが記録され、コールセンター１０１のコールセンター管理者によって各スキルのターゲットサービスレベルが入力される。コールセンター１０１は、スキルの予想待ち時間に基づく指数移動平均を使用して、各スキルについて重み付きサービスレベルを計算することで、各スキルに提供される入りトラヒックを分析する。各スキルの重み付きサービスレベルは、定期的に更新され、予想待ち時間は、スキルについての呼を受けるのに適格なエージェントの数、そのスキルの待ち行列に入っている呼の数、およびそのスキルの重み付き先進時間に基づく。
【００２９】
ステップ４０１で決定されるように、エージェントの手があいており、かつそのスキルに自動的に留保されていない場合に、そのエージェントは、該スキルについて待ち行列に入れられた呼を受けるのに適格である。指数移動平均に渡される値は、予想待ち時間と授与許容サービスレベルの比に基づく。
【００３０】
スキル選択
呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ４０２において、ターゲットサービスレベルに対して最も低い重み付きサービスレベルを有するスキルを選択する。
【００３１】
エージェント占有率低減
呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ４０３において、現在選択されているスキルを除き、エージェントの任意のスキルについての重み付きサービスレベルが、そのスキルについてのターゲットサービスレベル未満であるか否かを決定する。呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ４０３において、現在選択されているスキルを除き、エージェントの任意のスキルについての重み付きサービスレベルが、そのスキルについてのターゲットサービスレベル未満であると決定された場合、ステップ４０４において、１つまたは複数のエージェントのスキルについての待ち行列に１つまたは複数の呼がある場合であっても、エージェントを意図的にアイドルのままにする。そうでない場合には、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ４０５において、スキル全体が、ターゲットサービスレベルに対して最良の平均重み付きサービスレベルを有するエージェントを選択する。
【００３２】
エージェント占有率等化プロセス
コールセンター管理の１つの意図は、コールセンターにおけるすべてのエージェントの占有率を各自のスキルに関係なく、等化することである。既存のシステムは、エージェント余剰状況において、最小占有率エージェントを使用するが、これは、１人よりも多くのエージェントが利用可能であり、かつ１つの呼が到来した場合のみである。コールセンター管理者は、他に対してエージェントの占有率を変化させる能力がない。
【００３３】
図５に示すように、呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングするための本発明によって使用される上記自動エージェント割り当てプロセスの第４は、コールセンター管理者が、コールセンターにおけるすべてのエージェントの占有率を、各自のスキルに関係なく、等化する必要性を検討するエージェント占有率等化プロセスである。エージェント占有率の推定は、呼の完了毎に更新される指数移動平均を用いて、重み付き呼処理時間を計算することで達成される。重み付き呼間時間は、呼がエージェントに提供されたときに更新される指数移動平均を用いて計算される。エージェントの占有率は、ステップ５０１において、重み付き呼処理時間と、重み付き呼処理時間および重み付き呼間時間の合計との比をとることで計算される。
【００３４】
スキル選択
呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ５０２において、アクティブエージェントが、これらエージェントについての平均授与ターゲット占有率に対して、最も高い平均占有率を有するスキルが選択される。ステップ５０３において、２つのスキルが等しい場合、呼を長く待っている方のスキルが選択される。
【００３５】
占有率低減
呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ５０４において、エージェントの占有率を決定し、エージェントの占有率が該エージェントについての授与ターゲット占有率よりも大きい場合には、ステップ５０６において、１つまたは複数のエージェントスキルについての待ち行列に１つまたは複数の呼がある場合であっても、エージェントを意図的にアイドルにしたままにする。
【００３６】
エージェント選択：呼をコールセンターエージェント１６０に自動的にルーティングする本システムは、ステップ５０７において、そのエージェントについての授与ターゲット占有率に対して、占有率が最も低いエージェントを選択する。
【００３７】
コールセンターにおけるすべてのエージェントの占有率は、各エージェントに割り当てられているスキルの数に関係なく、かつエージェント余剰または呼余剰状況において、コールセンターに提供される個の相対数に関係なく、等化することができる。選択されたエージェントの占有率はまた、これらエージェントに適切なターゲット占有率を割り当てることで、他のエージェントに対して増減することができる。
【００３８】
【発明の効果】
呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本システムは、コールセンター管理者に、コンタクトに対してマルチスキルエージェントを割り当てる効率を自動的に増大するよう機能する自動エージェント割り当てパラダイムを提供する。エージェント余剰状況の存在により、本システムには、現在受けたコンタクトの処理にエージェントを割り当てる際に、複数の選択が与えられる。コールセンターに詰めるエージェントには、マルチスキルエージェントが含まれるため、本システムは、利用可能なエージェントのいずれが現在のコンタクトの処理に最も適格であるかだけでなく、エージェントおよびコールセンターの過去のパフォーマンスに基づいて、その割り当てが統計学的に、次に受けるコンタクトに連続してエージェントを割り当てる際の効率に如何に影響するかを決定しなければならない。
【図面の簡単な説明】
【図１】呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を組み込んだコールセンターをブロック図形態で示す図である。
【図２】Ａ及びＢは、呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を使用した典型的な呼接続の処理の際の、図１のコールセンターの動作を流れ図形態で示す図である。
【図３】呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を使用した典型的な呼接続の処理の際の、図１のコールセンターの動作を流れ図形態で示す図である。
【図４】呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を使用した典型的な呼接続の処理の際の、図１のコールセンターの動作を流れ図形態で示す図である。
【図５】呼をコールセンターエージェントに自動的にルーティングする本発明を使用した典型的な呼接続の処理の際の、図１のコールセンターの動作を流れ図形態で示す図である。

Claims (17)

1. コールセンターシステムにおいて動作可能な、通信装置を使用している顧客を、前記コールセンターシステムに接続された複数のエージェントのうちの選択された一人に相互接続する呼管理システムであって、
   前記顧客に関するデータを検索して、前記顧客が必要としているサービスを決定する手段と、
   前記必要であると決定されたサービスに応答して、該必要とされるサービスに関して、エージェント占有率に基づいて、前記顧客にサービス提供するために、前記複数のエージェントの１人を選択する手段であって、
   前記複数のエージェントの各スキルについて、重み付き呼処理時間を計算する手段、および、
   入り呼に所与の待ち行列優先度におけるスキルが提供される都度、重み付き呼間時間を計算する手段、および、
   前記重み付き呼処理時間と、前記重み付き呼処理時間および前記重み付き呼間時間の合計との比をとることで、エージェント占有率を計算する手段
   を備える選択する手段と、
   前記コールセンターシステムを通して、前記顧客にサービスを提供することの可能な、前記複数のエージェントのうちの前記選択された一人への通信接続を確立する手段と、を備える、呼管理システム。
2. 前記重み付き呼処理時間を計算する手段は、
   呼が完了する都度、１の数値を加えることにより指数移動平均を更新する手段を備える、請求項１記載の呼管理システム。
3. アクティブエージェントが、これらエージェントについての平均授与（administered）ターゲット占有率に関して最も高い平均占有率を有するスキルを選択する手段をさらに備える、請求項１記載の呼管理システム。
4. 前記選択する手段はさらに、
   ２つのスキルの前記平均授与ターゲット占有率に関してこれらエージェントの前記平均占有率が等しいことに応答して、呼を長く待っている方のスキルを選択する手段を備える、請求項３記載の呼管理システム。
5. 前記選択する手段はさらに、
   エージェントの占有率が、該エージェントについての前記授与ターゲット占有率よりも大きい場合、１つまたは複数の呼が１つまたは複数のエージェントのスキルについての待ち行列にある場合であっても、前記マルチスキルエージェントをアイドルのままにする手段を備える、請求項１記載の呼管理システム。
6. 前記選択する手段はさらに、
   占有率がそのエージェントについての前記授与ターゲット占有率と相対して最も低いエージェントを選択する手段を備える、請求項１記載の呼管理システム。
7. コールセンターシステムにおいて動作可能な、通信装置を使用している顧客を、前記コールセンターシステムに接続された複数のエージェントのうちの選択された一人に相互接続する呼管理システムの動作方法であって、
   前記顧客に関するデータを検索して、前記顧客が必要としているサービスを決定するステップと、
   前記必要であると決定されたサービスに応答して、該必要とされるサービスに関して、エージェント占有率に基づいて、前記顧客にサービス提供するために、前記複数のエージェントの１人を選択するステップであって、
   前記複数のエージェントの各スキルについて、重み付き呼処理時間を計算するステップ、および、
   入り呼に所与の待ち行列優先度におけるスキルが提供される都度、重み付き呼間時間を計算するステップ、および、
   前記重み付き呼処理時間と、前記重み付き呼処理時間および前記重み付き呼間時間の合計との比をとることで、エージェント占有率を計算するステップ
   を含む選択するステップと、
   前記コールセンターシステムを通して、前記顧客にサービスを提供することの可能な、前記複数のエージェントのうちの前記選択された一人への通信接続を確立するステップと、を含む、呼管理システムの動作方法。
8. 前記重み付き呼処理時間を計算するステップは、
   呼が完了する都度、１の数値を加えることにより指数移動平均を更新するステップを含む、請求項７記載の呼管理システムの動作方法。
9. アクティブエージェントが、これらエージェントについての平均授与ターゲット占有率に関して最も高い平均占有率を有するスキルを選択するステップをさらに含む、請求項７記載の呼管理システムの動作方法。
10. 前記選択するステップはさらに、
    ２つのスキルの前記平均授与ターゲット占有率に関してこれらエージェントの前記平均占有率が等しいことに応答して、呼を長く待っている方のスキルを選択するステップを含む、請求項９記載の呼管理システムの動作方法。
11. 前記選択するステップはさらに、
    エージェントの占有率が、該エージェントについての前記授与ターゲット占有率よりも大きい場合、１つまたは複数の呼が１つまたは複数のエージェントのスキルについての待ち行列にある場合であっても、マルチスキルエージェントをアイドルのままにするステップを含む、請求項７記載の呼管理システムの動作方法。
12. 前記選択するステップはさらに、
    占有率がそのエージェントについての前記授与ターゲット占有率と相対して最も低いエージェントを選択するステップを含む、請求項７記載の呼管理システムの動作方法。
13. コールセンターシステムにおいて動作可能な、通信装置を使用している顧客を、前記コールセンターシステムに接続された複数のエージェントのうちの選択された一人に相互接続する呼管理システムであって、
    前記顧客に関するデータを検索して、前記顧客が必要としているサービスを決定する手段と、
    前記必要であると決定されたサービスに応答して、該必要とされるサービスに関して、エージェント占有率に基づいて、前記顧客にサービス提供するために、前記複数のエージェントの１人を選択する手段であって、
    重み付き呼処理時間と、前記重み付き呼処理時間および前記重み付き呼間時間の合計との比をとることで、エージェント占有率を計算する手段、および
    アクティブエージェントが、これらエージェントについての平均授与ターゲット占有率に関して最も高い平均占有率を有するスキルを選択する手段、および
    占有率がそのエージェントについての前記授与ターゲット占有率と相対して最も低いエージェントを選択する手段、
    を備える選択する手段と、
    前記コールセンターシステムを通して、前記顧客にサービスを提供することの可能な、前記複数のエージェントのうちの選択された一人への通信接続を確立する手段と、
    を備える、呼管理システム。
14. 前記重み付き呼処理時間を計算する手段は、
    呼が完了する都度、１の数値を加えることにより指数移動平均を更新する手段を備える、請求項１３記載の呼管理システム。
15. 前記選択する手段は、
    各スキルについて、重み付き呼処理時間を計算する手段を備える、請求項１３記載の呼管理システム。
16. 前記選択する手段はさらに、
    ２つのスキルの前記平均授与ターゲット占有率に関してこれらエージェントの前記平均占有率が等しいことに応答して、呼を長く待っている方のスキルを選択する手段を備える、請求項１５記載の呼管理システム。
17. 前記選択する手段はさらに、
    エージェントの占有率が、該エージェントについての前記授与ターゲット占有率よりも大きい場合、１つまたは複数の呼が１つまたは複数のエージェントのスキルについての待ち行列にある場合であっても、マルチスキルエージェントをアイドルのままにする手段を備える、請求項１４記載の呼管理システム。

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