一种呼叫放弃率预测方法及服务器技术

本发明专利技术实施例提供一种呼叫放弃率预测方法及服务器。所述方法包括：获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率，根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度。所述服务器用于执行上述方法。本发明专利技术提供的方法及服务器通过呼叫放弃率预测模型获得的预测呼叫放弃率对话务资源进行调度，提高了部分时段的人工接通率，有效调节了接通率时段均衡度。

【技术实现步骤摘要】
一种呼叫放弃率预测方法及服务器
本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种呼叫放弃率预测方法及服务器。
技术介绍
10086呼叫中心由IVR交互式语音应答系统和人工话务系统构成，其中的人工话务系统在客户服务过程中起着不可替代的关键作用，客户拨打10086热线时，如IVR语音服务平台的服务内容无法满足客户需要时，输入选择人工服务的号码按键后会引导到人工话务系统，通过人工坐席通话的方式理解客户要求，并通过对计算机数据库等信息资料的查询访问和业务处理等方法解决客户问题，完成客户服务工作。10086人工接通率时段均衡的衡量指标用接通率时段均衡度是指每时段的30秒内接通话务量上下浮动的比例，用于衡量10086时段接通率的均衡情况。由实际话务数据测算的结果可知，在部分时段内的人工接通率一直维持在较高水平，而在部分时段内的人工接通率有较大的下降，接通率时段均衡度不佳，致使部分时段内客户拔打10086热线时候容易接通，而部分时段不容易接通，直接影响了客户的服务体验，导致客户满意度下降。现有技术条件下，一般是通过历史数据的简单统计和变化趋势的分析预测未来时段的请求话务量进行话务员的排班，虽然请求话务量是影响人工接通率的重要指标，但是人工接通率还受其他因素的影响，单纯依靠预测请求话务量进行话务员的安排并不能有效提高部分时段的人工接通率，及时满足请求话务量的需求，不能有效调节接通率时段均衡度。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术实施例提供一种接单引导处理方法及服务器。一方面，本专利技术实施例提供一种呼叫放弃率预测方法，包括：获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率；根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度。另一方面，本专利技术实施例提供一种服务器，包括：预测单元，用于获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率；第一处理单元，用于根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段内的话务资源进行调度。本专利技术实施例提供的呼叫放弃率预测方法及服务器，通过获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率，并根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段内的话务资源进行调度，提高了部分时段的人工接通率，有效调节了接通率时段均衡度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的呼叫放弃率预测方法流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的服务器结构示意图；图3为本专利技术另一实施例提供的服务器结构示意图；图4为本专利技术又一实施例提供的服务器结构示意图；图5为本专利技术再一实施例提供的服务器结构示意图；图6为本专利技术再一实施例提供的服务器结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的电子设备实体装置结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的呼叫放弃率预测方法流程示意图，如图1所示，本实施例提供一种呼叫放弃率预测方法，包括：S1、获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率；具体地，服务器获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长输入所述呼叫放弃率预测模型，通过所述呼叫放弃率预测模型直接输出所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率。其中，所述呼叫放弃率为某时间段内用户呼入后未接通且放弃等待的话务量与该段时间内呼入的总的话务量之比；所述请求话务量是所述第一预设历史时间段内总的呼入的话务量；所述话务员工作时间为所述第一预设时间段内所有在线服务的话务员总的工作时间；所述平均处理时长为处理每个电话所需要的平均时长，呼叫请求的处理时长为每一呼叫请求的响铃时间、通话时间和挂机后话务员的处理时间之和，所述平均处理时长可以通过数据库统计的一段时间内的所有呼叫请求的处理时长并求其平均值获得。可以理解的是，所述第一预设历史时间段可以是所述第一待预测时间段的前一个时段，也可以根据实际情况调整为其他历史时间段，例如所述第一待预测时间段为2016年5月26日9：00-10：00，则所述第一预设历史时间段可以是2016年5月26日8：00-9：00，也可以是2016年5月25日8：00-9：00，还可以是2016年4月26日8：00-9：00，具体可以根据实际情况进行调整。S2、根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度；具体地，根据通过所述呼叫放弃率预测模型获得的所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度；其中，所述对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度包括对所述增加话务员的人数、调整话务员的技能队列、将繁忙队列话务员引导到空闲队列、和增加互联网化客户服务引导，也可以通过其他方式进行话务资源调度，此处不做具体限定。例如，月中为请求话务量较为平稳的时期，此时服务器可以通过所述第一待预测时间段的上一时段的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过所述呼叫放弃率预测模型计算所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率。例如服务器获取2016年7月15日16：00-17：00时段内的请求话务量为18690个、话务员工作时间为3245秒、平均处理时长为102秒输入所述呼叫放弃率预测模型，通过所述呼叫放弃率预测模型直接输出2016年7月15日17：00-18：00的预测呼叫放弃率为8.2％。月初和月末为请求话务量较为聚集的时间段，在月初和月末的时间段内忙时和闲时的请求话务量波动较大，此时根据所述第一待预测时间段的上一时段预测所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率可能会存在较大偏差，可以选取上个月份对应的所述第一待预测时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过所述呼叫放弃率预测模型计算所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率。例如，获取2016年6月1日17：00-18：00时段内的请求话务量为19008个、话务员工作时间为3699秒、平均处理时长为137秒输入所述呼叫放弃率预测模型，通过所述呼叫放弃率预测模型直接输出2016年7月1日18：00-19：00的预测呼叫放弃率为9.1％。可以通过所述呼叫放弃率预测模型获得的所述预测呼叫放弃率判断所述第一待预测时间段与达标呼叫放弃率的偏差，根据所述偏差大小对话务资源进行相应地调度，例如达标呼叫放弃率为5％，当所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率高于5％时，则可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种呼叫放弃率预测方法，其特征在于，包括：获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率；根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度。

【技术特征摘要】
1.一种呼叫放弃率预测方法，其特征在于，包括：获取第一预设历史时间段内的请求话务量、话务员工作时间、平均处理时长作为输入量，通过呼叫放弃率预测模型计算第一待预测时间段的预测呼叫放弃率；根据所述预测呼叫放弃率对所述第一待预测时间段的话务资源进行调度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从历史数据库中获取多组样本请求话务量、样本话务员工作时间、样本平均处理时长以及对应的样本呼叫放弃率作为训练样本集；将所述训练样本集通过CSO-BP神经网络进行训练计算，获得所述呼叫放弃率预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述第一待预测时间段的预测呼叫放弃率计算完成开始经过第一预设时间段后，自动通过所述呼叫放弃率预测模型计算第二待预测时间段的预测呼叫放弃率。4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：每隔第二预设时间段获取所述第二预设时间段内的多个预测呼叫放弃率和对应的实际呼叫放弃率；根据多个所述预测呼叫放弃率和对应的实际呼叫放弃率计算对应的预测误差。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若判断获知所述预测误差的最大值大于预设阈值，则发出报警提示信号。6.一种服务器，其特征在于，包括：预测单元，用于获取第...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵东明，
申请(专利权)人：中国移动通信集团公司，中国移动通信集团天津有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11