客服中心智能排班系统设计方案说明.docx

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1、客服中心智能排班系统设计方案说明一、工程概述2二、排班管理系统流程图2三、排班管理系统框架图3四、需求规格描述44.1历史话务统计54.2异动与规律74.3话务与人员预测84.4人员与班次104.5自动排班104.6绩效与报表11五、业务量与人员预测115.1日常数据的收集和统计115.2话务量清洗方法115.3预测基本原理和方法145.4业务量预测的最佳实践185.5人员需求预测方法18六、自动排班介绍196.1排班要求196.2自动排班方案206.3班组排班方案246.4机动班方案266.5遵时度方案26一、工程概述排班管理系统工程概述：1、收集并保留各种业务类型的历史业务量数据，包括人工

2、与自动语音接听量、总放弃 量、平均通话时间、话后处理时间等。2、具备科学严谨的业务量预测方法和步骤。3、不晚于每年度12月完成对下一年度的长期预测，所预测的业务量需要精确到月。4、不晚于每月度25日完成对下一个月度的短期预测，所预测的业务量需要精确到每日 的每个小时时段。5、在历史数据预测的基础上，应根据价格变动、临时任务、宣传活动等因素，以周为 单位对短期业务量预测进行实时调整，并留存相关文档。6、具备对短期业务量预测准确性的分析和管理机制。7、根据短期预测数据进行人员的合理排班，并不晚于每月度25日完成对下一月度的人 员排班。8、能够根据对每一时段的业务量预测和服务水平要求，合理安排人员数

3、量与班次，实 现人员数量与业务量的最佳匹配。9、员工排班符合国家相关法律法规和公司的相关规定，符合呼叫中心的业务特点与满 足人员利用效率最大化的需求。二、排班管理系统流程图排班管理系统主要流程图：长期业务量预测短期业务量预测短期业务 量预测结果反馈反馈班次划分时段人员 需求预测长期人员 需求预测班次人员 需求预测采集历史 业务量数据清洗与剔除 异常业务数据正常业务数据 （预测依据值）长期业务 量预测结果排班表调整预测准 确性分析短期业务 量增长系数预测准 确性分析座席值班 统计报表员工绩效衡量服务水平目标实时监控 与班次遵守率长期业务 量增长系数安排到座席排班班次表服务水平目标客户需求班次实际

4、 人员分配绩效目标反馈人力资源/ 人员信息排班条件 与排班需求人力资源/ 人员信息业务需求三、排班管理系统框架图排班管理系统整体框架图：历史话务统计异动与规律排班管理系仑统话务与人员预测人员与班次自动排班四、需求规格描述本章分功能模块描述排班管理系统需求规格说明。4.1历史话务统计12CC每周各时段奈话模型图周表G C 1C二.-_-: fiofio叫-三_一一四王六曰 冏底庙卮厚卮卮模块子功能功能项描述业务话务统计异常数据处理异常数据处理剔除异动话务数据，自动清洗异 动话务数据，或人工剔除异动话 务的数据。呼入量统计曲线时段呼入量统计（周报）以“周”为统计周期，每天一个 曲线周期，按时段显示

5、数据统计 话务曲线，如图4.1所示。每日呼入量统计（月报）以“月”为统计周期，每月一个 曲线周期，按天显示每日日均数 据统计话务曲线，如图4.2所示。每周呼入量统计（月报）以“月”为统计周期，每周一个 曲线周期，每周按天显示每日日 均数据统计话务曲线，如图4.3 所示。每月呼入量统计（年报）以“年”为统计周期，每年一个 曲线周期，按月显示一年之每个 月数据统计话务曲线，如图4.4 所示。图4.1 :以半小时为间隔的一周每日来话量模型图（2004年X月X日）妇一均月讥搭B界图I门报）槌图4.2 :每月日均来话量模型图（2004年X月1日一31日）每周日均来话景愤型月报）* 4 -ZB1 L 17

6、B1E-24B2 = -3.BI5I-Z-采图4.3 :每周日均来话量模型图（2004年X月1日一31日）每月来话昌模型图，:年报Ljj-来200220032004图4.4 :每月来话量模型图（2002年一2004年）4.2异动与规律模块子功能功能项描述异动与规律类别管理异动与规律类别管理类别管理定义异动话务与规律模 型的类别属性，如临时任务”、 “特殊时期”等，方便对异动话 务和规律模型进行分类管理以与 应用。异动话务管理异动话务提示通过自动提示的异动话务，可便 捷快速地将异动话务保存为规律 模型，完善规律模型数据。异动标记记录异动标记记录”记录的是从历 史话务统计和话务预测中执行标记异动话

7、务”操作标记的异 动话务，同时可将记录的异动话 务转化成规律模型。数据规律模型规律模型管理对规律模型进行编辑、删除等管 理操作，同时亦可手动添加规律 模型。规律应用记录记录应用过的规律模型。4.3话务与人员预测模块子功能功能项描述话务与人员预测呼入量预测月份呼入量预测月度预测参数计算与设置。包括 有：月份业务增长预测系数，历 史月份话务信息（指数，平均比 率，时段比率）。并且可以对自动 计算出的预测参数作修改与调 整。1. 按照预测算法，得到月度业 务量的预测结果图表。图例 参见历史业务曲线图。2. 业务量预测结果调整，并留 存相关文档，备注修改调整 原因。1. 准确性分析：每月生成相应 的“

8、实际的话务量曲线 图”，与“预测的话务量预 测曲线图”对照，分析预测 的准确性。2. 可查看全月每日的准确性对 比，以与每日各时段的准确 性对比，对预测值超出实际 值设定偏差围后给予提示。 如图4.5和4.6所示。年度呼入量预测年度预测参数计算与设置。包括 有：年度业务增长预测系数，月 份比率，历史年份话务数据。并 且可以对自动计算出的预测参数 作修改与调整。1. 按照预测算法，得到年度业 务量的预测结果图表。图例 参见历史业务曲线图。2. 业务量预测结果调整，并留 存相关文档，备注修改调整 原因。1. 准确性分析：每年生成相应 的“实际的话务量曲线 图”，与“预测的话务量预 测曲线图”对照。

9、2. 分析预测的准确性，对预测 值超出实际值设定偏差围后 给予提示。如图4.7所示。人员需求预测月份人员需求预测月份班次参数设定（Erlang-C参 数设置），包括有：服务水平，平 均处理时长。根据Erlang-C计算各班次人员需 求，以与对预测结果进行修改和 调整。年度人员需求预测年度人员预测参数设定 （Erlang-C参数设置），包括有： 服务水平，平均处理时长，座席 占用率。根据Erlang-C计算各时段人员需 求，以与对预测结果进行修改和 调整。班次人员需求预测自动排班岗位的各班次人员预测 结果与调整。图4.5 :月份话务量预测准确性分析对比模型图4.6 :每日话务量预测准确性分析对比

10、模型3500003O3H0025DQ0D20000015JOOO10JOOO5O0M0A去除周指数影响的数据集P=，周指数V为每一年相应月份的周指数。(4) 将去除周指数影响的数据集P 取最近三年数据，用加权平均得到一个包含一年 时间的历史话务数据均值表O :(wfm_timespan_average, wfm_date_average, wfm_month_average, wfm_exponent_average)。二Pc_K1+Pc_2K2+Pc_3（1-K1-K2），其中c表示预测年份，c-1表示预测年份前一年，其他类推；K表示权重（ ,K2初 始化为0.6, 0.3）。 若只有最近两

11、年数据，则：O=P，c-1- K1+ Pc-2（1-K），其中 K初始化为 0.6。 若只有最近一年数据，则：O=P。历史话务数据均值表。按照一年12个月份划分，并以每半小时为粒度保存话务数据。（5）取最近三年的周指数V，用类似求均值表。的方法计算出一个预测周指数均值表Ov， 一共对应112个月份，每个月份一套周指数。3. 业务量预测（1）预测思路：预测值=历史均值增长系数周指数+规律模型变化值。（年度话务量预测相 关表：yearcallcountforecast, wfm_year_forecast_modify, year_total, wfm_month_rate）（2）年度话务量预测方

12、法（预测粒度到每月话务总量）： 年度话务总量R =年度历史均值总量E （由。计算）*年度增长系数Qr；（注1） 每月话务总量=年度话务总量R *月份比率（由。计算）。注1： 年度增长系数Qr计算：（1）移动平均法：预测年份之前每年相对于当时年总话务量均值的增长率的均值：Qr=Qr-1 K1+ Q-2 K2+ q-3（l-KTK2），其中c表示预测年份，c-1表示预测年份前一年，其他类推；K表示权重（K1 ,K2初 始化为0.6, 0.3）。（2）指数平滑法：指数平滑法基本公式：St = ayt + （1-a）_,其中St为时间t的平滑值，yt为时间t的实际值，St _ 为时间t-1的平滑值，a

13、 为平滑常数，其取值围为0,1。预测计算年度增长系数QRQaQR（c-1）+（1-a）Q住1）,其中Qg）为实际增长参数，Q住1）为预测值平 滑常数a初始化为0.6。使用指数平滑法计算年度增长系数。 年度话务量预测数据不足的说明：如果历史话务数据不足 不能应用正常的预测模型，则需初始化年度预测相关系数， 包括年度增长系数与各月份的月份比率，以完成年度话务量预测。例：年度话务量预测720000年度历史均值来话量总量x1.12年度增长系数806400预测年份的来话量X0.071X月份比率57254X月份的来话量总量注：比率是根据历史数据得出的实际比率，例如月份比率=当月来话量/全年来话量（3）月份

14、话务量预测方法（预测粒度到每半小时话务量）：（月份话务量预测相关表：wfm_month_forecast_source,wfm_month_forecast_modify, monthcallcountforecast, month_forecast_date,wfm_month_timespan_rate, wfm_month_day_rate, wfm_week_exponent） 月份话务总量M =月份历史均值总量（由O计算）*月份增长系数Qm ；（注2） 每日话务总量D =月话务总量M *日期比率（由O计算）； 每日话务总量周指数修正值D=每日话务总量D*周指数0 ；v 时段话务量H

15、=每日话务总量周指数修正值D *时段比率(由O计算)； 最终预测值F =时段话务量H +规律模型变化值。注2: 月份增长系数Q的计算：M(1) 移动平均法：由O中离预测月份最近的四个月份实际增长加权平均计算，因为预测 周期为月，所以预测月份之前月份的实际增长系数已经可以得到：Q=Q K + Q K+Q K+Q (1KKK)，QM QM(c-1) K1 + 瞄c-2) K2+QM(c-3)K3+QM(c-4)(1K1 K2 K3)其中c表示预测月份，c-1表示预测月份前一月，其他类推；K表示权重(K ,K2,K3 初始化为 0.4, 0.3, 0.2)。(2) 指数平滑法：预测计算月份增长系数Q

16、m：Q M=a.QM(c-1)+(1a)QM(c-1)，其中 Qm(c-1 )为实际增长参数QM(c-1 R预测值平 滑常数a初始化为0.6。使用指数平滑法计算月份增长系数。 月份话务量预测数据不足的说明：若历史数据未够一个周期，则O不能完全由一年的时间构成，将已有数据的月份以 每半小时统计计算得到历史数据均值O，O按照号数得到均值，组成一个月份1 31日的历史数据均值；若数月份数据不足31天，则缺失的天数据采用已有日数据的均 值。将由O计算的数据从O计算。例：月份话务量预测65000月份历史均值总量x1.05M月份增长系数68250M月份预测话务总量x0.04D日日期来话量比率2730D日来

17、话量x1.47D日周指数4013D日来话量修正值月 份 预 测SMTWTFS12345678910111213141516171819XXXX年X月X0.055时段H的比率202122232425262728293031221预测出时段H的来话量+30时段H规律模型变化值比率0.050.210.170.160.160.150.1 0251时段H最终预测来话量指数0.351.471.191.121.121.050.70注：比率是根据历史教据得出的实际比率，例如日期比率=当日来话量/全月来话量 平均比率=1/实际工作天数，即1/7=0.143指教=比率/平均比率，即0.21/0.143=1.469

18、（4）增长系数的说明：以上公式中的增长系数是指相对于历史均值的增长（均值增长系数），而不是相对于前 期的同比增长（同比增长系数），而实际上用户需获取与操作的是同比增长。所以最后 需计算出同比增长系数，用户操作的仍是实际意义上的同比增长系数： 均值增长系数=； 同比增长系数=。5.4业务量预测的最佳实践在呼叫中心业务量预测方面的最佳实践有以下几个方面：1. 具备和使用适合的业务量预测工具，能保证预测的准确性；2. 能正确理解和完全掌握各种时段的来话量规律模型；3. 有专门的人员负责，并能够完全胜任业务量预测的工作，该人员能熟悉并完全掌握 系统的预测方法以与进行实际的手工计算预测，并可熟练使用相应

19、的预测工具，完 成准确预测任务。5.5人员需求预测方法人员需求预测计算公式：Erlang-C（爱尔兰C）公式，利用这个公式来计算满足服务水平目 标所需要的人员数量以与中继线数量，即通常所说的根据每小时量要求20秒达到80%的接 通率需要多少人。 Erlang-C （爱尔兰C）公式：公式的介绍：假设呼叫中心每半个小时进线量360通、平均处理时长4分钟、一共有55个座席人员、服务水 平目标为15秒（服务水平是指在N秒的接通率）。1.来电频率/密度 X2.平均每通时长 Ts3.座席数m4.话务强度u5.座席占用率p6.代入 Erlang-C 公式Er(m,u)=壁=0.239m!k!7.呼叫等待的概

20、 率 Prob8.平均均等待时 长Tw9.服务水平目标七（爱尔兰C公式参数保存：wfm_erlangc）(相应人员需求预测表：wfm_month_timespan_agent, wfm_year_agent)六、自动排班介绍6.1排班要求人员排班要求：1. 尽量以传统工作时间为主要排班班次。2. 排班班次之间以合适的时间间隔相交错排列，以满足高峰时段业务的需求。3. 对小休、午餐、例会和下线培训时段的人员排班班次应进行相应调整。4. 根据短期预测，对常规的、非在线业务进行合理的规划。5. 建立部应急机制，应对突发话务量。6. 对于临时调整班次建议采取员工选择或事先征求员工意见。7. 确保座席员

21、理解班次时间安排，并且能够严格按照排班执行考勤。6.2自动排班方案自动排班过程如下：时段业务量预测 f时段人员需求预测f班次划分f 班次人员需求f 排班1. 时段业务量预测表由预测算法可得出时段业务量预测表(月份业务量预测)。2. 各时段座席人员需求由Erlang-C公式可以计算出月份预测表中各时段所需座席人数。3. 进行班次划分(1) 排班人员可依据时段业务量预测表与呼叫中心特点要求进行班次的手动划分。划分参考： 班次长度：6.0小时W上班时间8.5小时； 班段个数：1段班段个数3段； 班段长度：2小时班段长度5小时。(2) 尽量以传统工作时间为主要排班班次。(3) 划分班次时应根据时段业务

22、量预测表尽量将业务量集中且数据趋势平缓的时间段 作为一个班次。(4) 保证话务高峰时段与需要保证接通率的重点时段的服务水平。4. 各班次座席人员需求(班次人员需求表：wfm_frequency_staff，班次相关表：wfm_frequency, wfm_frequency_time)(1) 使用Erlang-C公式在班次的整个大时段计算整个班次时间所需要的座席人数。如 班次之间有重叠交叉时段，则按照不同的情况进行计算。(2) 规则：从非通宵班的最早班次开始。如图示，分解一个完整的划分模型： 共划分了一、二、三、四、五共五个班次。班次之间出现时间段重叠交叉，将 全天时间划分成了 1、2、3、4

23、、5、6、7、8共八个没有重叠或交叉的时间段； 用B1B5表示班次一至五各分配人数，使用Erlang-C计算18时间段各需要 人数为X1X8 (假若：X8=X2X1X3=X4X7X6 每天可排班人数座席总人数当月总工作天数： 当日话务量比率； 每天应休息人数座席总人数 可排班人数。 排班算法与步骤：(排班相关表：wfm_scheduling, wfm_algorithm_setting, wfm_personal_require)核心规则：先排休息，再根据各班次开始时间的先后顺序安排相应座席；各班次分配座 席的原则：从本月累计上该班次次数最少的且可供排班的座席中选取。1. 去除个性需求中不值班

24、人数，计算应休息人数X与可排班人数K。2. 安排应休息人数X :依据排班规则优先级判定安排休息，优先级由高至低依序安排。(1) 若应休息人数X小于排班规则中所需安排休息的人数，优先级由高至低依序安排。(2) 若所有排班规则均已满足，应休息人数名额仍有多余，则安排给当前已连续工作时 间最长的座席；若符合条件的人数大于名额，则安排给当月累计休息天数最少的座 席；若符合条件的人数小于名额，则安排给当月累计休息天数次少的座席。依此安 排。3. 安排可排班人数K：先排残酷班(通宵班)，再根据各班次开始时间的先后顺序安排相 应座席。(1) 可排班人数K与班次理想排班人数L做比较，(k=K/L)为实际排班指

25、数，各班次 实际排班人数=各班次理想排班人数（即该班次人员需求预测值）* k。（2）残酷班（通宵班）的判断依据：班次跨越零点；如果排班规则中有指定，则指定的 班次也属于残酷班。残酷班后必须安排休息。残酷班（通宵班）默认安排给（以下 条件优先级由高至低）：i. 前一天不是残酷班的座席；ii. 本月累计上该残酷班次数最少的座席；iii. 已经连续工作时间最长的座席。（3）若排班规则中没有设定休息前后的班次，则系统默认休息之后不安排残酷班（通宵 班），默认安排开始时间最早的非通宵班次，如果排班规则中有指定，则依据排班 规则为准。（4）其他非残酷班次安排原则：按照班次开始时间的先后顺序，各班次分配座席

26、从当月 累计上该班次次数最少的选取。 若班次乂为非残酷班开始时间最早的班次 安排班次乂原则为当月累计上 该班次乂次数最少的座席； 若符合条件的人数多余，则随机抽取；若人数不够，则安排累计上该班次 X次数次少的，依此安排。 安排班次开始时间次早的班次，依此安排。（5）正常的排班过程如上，过程中触碰到排班限定规则时避开。比如排班规则设定晚班 后不安排早班，则在排班过程中安排晚班之后的班次时，同等条件优先安排早班给 其他前一天非晚班的座席，尽量不安排早班给前一天为晚班的座席。排班规则说明：序号规则说明1人员利用效率最大化在保证座席能够正常轮休的情况下，使人员利用效 率最大化。具体实现为：如果呼叫中心

27、实际人力大 于预测所需人力，则将各班次需求人员按比例放大， 最大程度安排人员2安排休息时尽量安排双休安排休息时，在可以满足的条件下，连续安排同一 个座席休息两天3连续工作天数大于或等于x天 后安排休息当座席连续工作天数为x天时，安排休息；特别地， 某些情况下会出现连续工作了 x天仍不安排休息 的，则在连续工作x+1天后必须安排休息4班次x为残酷班，残酷班后安 排休息若班次跨越零点，则系统自动设定该班次为残酷班， 亦可手工设定某班次为残酷班，残酷班后安排休息5休息之前安排班次乂将休息之前的班次安排为x，在其他条件均等的条 件下，将可安排休息的名额分配给前一天值班次x 的座席6休息之后安排班次x将

28、休息之后的班次安排为x7保证各时段有x技能座席值班各个时段均安排有x技能的座席值班8班次x后不安排班次y安排班次尸时，不安排给前一天值班次乂的座席9每人值班次x天数不少于m天 且不多于n天限定每个月每人值班次乂的天数在mn之间，实现 上，主要是需满足值班次乂天数不多于n天的情况排班规则的优先级可调整，排班选人的过程中触碰到排班限定规则时避开，触碰到多个 排班限定规则时，按照优先级从高到低依序避开，按优先级高低满足排班限定规则。6.3班组排班方案1. 现在的排班过程：在第4步“班次人员需求”后，进行“排班”，按照各班次需要的人与呼叫中心实际人 员情况进行选人填班。时段业务量预测时段人员需求预测班

29、次划分f 班次人员需求排班2. 班组排班过程：在原来的排班过程中增加“各班次班组需求”这一过程，在第4步“班次人员需求”计 算得到各班次人员需求后，将各班次需求的人力转换成需要的班组数，然后按照各班次需求 的班组数与呼叫中心的班组实际情况进行选组填班。3. 班组需求计算：需求班组数=需求人数/班组人数按(6人/组)计算，四舍五入取整数：班次需求人数需求班组数备注1163271311存在即合理合计245为保证全月下来座席休息时间总体保证“工作时间：休息时睡5： 2”，每天休息班组的确定方法： 每天应休息班组 班组总数当月总工作天数当日话务量比率； 可排班班组数=班组总数-应休息班组数。班次班组数

30、需求，限定条件：(1) 存在即合理，所有的班次均有班组分配覆盖；(2) 班组人数均等，可配置班组人数；(3) 若呼叫中心班组人数不够预测出来的需求数，等比例缩小再分配，但仍然要保证所有的 班次均有班组分配覆盖，此间由于“存在即合理”被压缩需缩小删减的班组从“四舍五 入”中“五入”的班次中删减；(4) 若呼叫中心班组人数超过预测出来的需求数，等比例放大再分配，此时原先是“存在即 合理”只分配一个班组的班次，仍保留只分配一个班组，由于此原因而富余的班组分配 到四舍五入”中四舍”的班次。补充说明：(1) 个人的排班表依从其所属班组的排班；配置系统采用班组排班方案时，排班界面不作变 更，直接将现在座席的自动排班表中安排班次为其所属的班次，另外增加一个班组排班 表于座席排班表之后。(2) 在